Bridging Voting and Deliberation with Algorithms: Field Insights from vTaiwan and Kultur Komitee

要約

民主的なプロセスは、大規模な投票を対面の審議と統合することをますます目指しており、個人の好みを集合的な意思決定と調和させるという課題に対処することを目指しています。
この作業では、アルゴリズムと計算ツールを使用して、2つの現実世界のシナリオでテストされた対面審議でオンライン投票を埋めるための新しい方法を紹介します：Kultur Komitee 2024（KK24）とVtaiwan。
これらのケーススタディは、提案された方法の実用的なアプリケーションと影響を強調しています。
3つの重要な貢献を提示します。（1）好みベースのサブグループのラジアルクラスタリング。これにより、バランスのとれた調整可能なグループサイズで均質および不​​均一なグループ組成を計算することにより、審議設定で詳細な議論と幅広い議論が可能になります。
（2）Human-in-the-Loop MES、リアルタイムのデジタルフィードバックを備えた株式（MES）アルゴリズムの方法を強化する実用的な方法。
これにより、参加者は、審議と比較して投票集約アルゴリズムに委任される意思決定の量を完全に制御できるようにすることにより、アルゴリズムの信頼を構築します。
（3）審議スペースマッピングを使用して合意と発散を識別するReadThoroom審議方法、および審議中の意見の変化を追跡するためのスペクトルベースの優先視覚化。
このアプローチは、集団的感情を明らかにすることにより透明性を高め、参加者が異なる視点に建設的に関与することを奨励することでコラボレーションを促進します。
これらの実用的なフレームワークを導入することにより、この研究は、参加型プロセスにおける最新の意思決定の複雑さに対処するスケーラブルなデジタル方法で対面審議を拡張します。

要約(オリジナル)

Democratic processes increasingly aim to integrate large-scale voting with face-to-face deliberation, addressing the challenge of reconciling individual preferences with collective decision-making. This work introduces new methods that use algorithms and computational tools to bridge online voting with face-to-face deliberation, tested in two real-world scenarios: Kultur Komitee 2024 (KK24) and vTaiwan. These case studies highlight the practical applications and impacts of the proposed methods. We present three key contributions: (1) Radial Clustering for Preference Based Subgroups, which enables both in-depth and broad discussions in deliberative settings by computing homogeneous and heterogeneous group compositions with balanced and adjustable group sizes; (2) Human-in-the-loop MES, a practical method that enhances the Method of Equal Shares (MES) algorithm with real-time digital feedback. This builds algorithmic trust by giving participants full control over how much decision-making is delegated to the voting aggregation algorithm as compared to deliberation; and (3) the ReadTheRoom deliberation method, which uses opinion space mapping to identify agreement and divergence, along with spectrum-based preference visualisation to track opinion shifts during deliberation. This approach enhances transparency by clarifying collective sentiment and fosters collaboration by encouraging participants to engage constructively with differing perspectives. By introducing these actionable frameworks, this research extends in-person deliberation with scalable digital methods that address the complexities of modern decision-making in participatory processes.

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