メモ · 出典
True Causes は、John Warfield のインタラクティブ・マネジメント（Interactive Management）から生まれ、Alexander Christakis と Yiannis Laouris が発展させた方法である構造化民主的対話を、オンラインで実装したものです。この方法は新しいものではありません：50年にわたる査読付きの研究と、記録された何百もの対話があります。Laouris と Christakis はこれを集合知の活用と呼び、規模を最大の限界として挙げました。その限界を取り払うことが、True Causes の目的です。意図的に変えた点がいくつかあります。その一つ：元の方法では、すべてのアイデアに最後まで書き手の名前が付いており、実践者たちは匿名性が説明責任を弱めると主張します。ここでは対話の中で誰の名前も示されません。職場や分断されたコミュニティでは、名前があるために人々は本当のカードを書けなくなるからです。私たちはこの選択が正しいと考えていますが、検証はされていません。研究を見る。それを取り巻くメカニズムの科学、ブロック投票に対して検証したルール、そして実装が、私たちが加えたものです。
より広い文献：構造化民主的対話 · 解釈構造モデリング · インタラクティブ・マネジメント。私たち自身のシミュレーションとその結果はソフトウェアに同梱されており、同梱のメモで説明されています。
ほかに何があるか。Polis は、群衆がすでにどこで合意しているかを見つけ、そのまとまりを見せます。Remesh や同様のツールは、その合意探しを数千人の規模に広げます。Habermas Machine は、グループの大半が署名できる声明を書きます。三つとも一つの問いに長けています：私たちは何に合意しているか？True Causes が問うのは別の問いです —何が何を引き起こすのか？— それをペアごとに決着させ、決着できない不一致はならさずに残します。最も近いツールは、この方法自身のものです。Laouris のチームによる IdeaPrism は、分類とマップ作りを非同期で行い、不一致を差し戻して根拠を求めます。
群衆の知恵ではない。Galton の雄牛も、それ以降のあらゆる予測市場も、独立した推測を平均することで機能します。誰も話し合わなかったからこそ、誤差が打ち消し合うのです。それは数値、つまり重さや日付や価格には正しい道具です。しかしAはBを引き起こすかという問いには答えを持ちません。そこでは、事情を知らない百の推測を平均しても、事情を知らない推測にしかならないからです。この方法は逆の形で働きます。人々はまず話し合うよう求められ、そのため判断は情報に基づいたものになります。そして判断は平均されるのではなく、全員で越えなければならない基準に照らして数えられます。群衆に必要なのは独立性であり、グループに必要なのは共有された意味です。
ほかの分野の言葉では。計算機科学から見れば、これは人間ベース計算です。人々が一組ずつ答え、アルゴリズム、すなわち解釈構造モデリングがマップを組み立てます。経済学から見れば、ハイエクの言う分散した知識を扱っています。問題に必要なものは多くの人に散らばっていて、すべてを持つ人はいません。公開された問いでは、市民的知性として働きます。そしてこれは集合的意思決定ではなく、集合的問題解決です。決定に材料を与え、決定そのものは、その責任を負う人々に委ねます。