노트 · 출처
True Causes는 구조화된 민주적 대화(Structured Democratic Dialogue)를 온라인으로 구현한 것입니다. 이 방법은 John Warfield의 Interactive Management에서 나왔고 Alexander Christakis와 Yiannis Laouris가 발전시켰습니다. 새로운 것이 아닙니다. 50년에 걸친 동료 심사 연구와 수백 건의 기록된 대화가 있습니다. Laouris와 Christakis는 이것을 집단 지혜를 활용하는 일이라고 불렀고, 규모를 가장 어려운 한계로 꼽았습니다. 그 한계를 걷어 내는 것이 True Causes의 목적입니다. 의도적으로 벗어난 점이 몇 가지 있습니다. 그중 하나는 이렇습니다. 원래 방법은 모든 아이디어에 작성자 이름을 끝까지 붙여 두며, 이 방법의 실천가들은 익명성이 책임을 약하게 한다고 주장합니다. 여기서는 대화 안에서 아무도 이름이 드러나지 않습니다. 직장이나 분열된 공동체에서는 바로 이름 때문에 사람들이 진짜 카드를 쓰지 못하기 때문입니다. 우리는 이 선택이 옳다고 생각하지만, 검증된 것은 아닙니다. 연구 보기. 그 둘레의 메커니즘 과학, 덩어리 투표에 맞서 시험한 규칙, 그리고 구현이 우리가 더한 부분입니다.
더 넓은 문헌: 구조화된 민주적 대화 · 해석적 구조 모델링(Interpretive Structural Modelling) · Interactive Management. 우리 자체 시뮬레이션과 그 결과는 소프트웨어와 함께 제공되며, 함께 들어 있는 노트에 설명되어 있습니다.
그 밖에 무엇이 있나. Polis는 군중이 이미 동의하는 지점을 찾아 의견 묶음을 보여 줍니다. Remesh와 비슷한 도구들은 이 동의 찾기를 수천 명 규모로 넓힙니다. Habermas Machine은 그룹 대부분이 서명할 수 있는 성명을 씁니다. 셋 모두 한 가지 질문에 능합니다: 우리는 무엇에 동의하는가? 이 도구는 다른 질문을 묻습니다 — 무엇이 무엇을 일으키는가? — 이 질문을 한 쌍씩 판가름하고, 판가름하지 못한 의견 차이는 덮어 버리지 않고 그대로 남깁니다. 가장 가까운 도구는 이 방법 자체의 것입니다. Laouris 팀이 만든 IdeaPrism은 묶기와 지도 만들기를 비동기로 진행하고, 의견 차이를 다시 돌려보내 근거를 대게 합니다.
군중의 지혜가 아닙니다. Galton의 황소와 그 뒤의 모든 예측 시장은 독립적인 추측을 평균 내는 방식으로 작동합니다. 아무도 서로 이야기하지 않았기 때문에 오류가 상쇄됩니다. 무게, 날짜, 가격 같은 숫자에는 알맞은 도구입니다. 하지만 A가 B를 일으키는가에는 답하지 못합니다. 이런 질문에서는 잘 모르는 추측 백 개를 평균 내도 잘 모르는 추측 하나가 될 뿐입니다. 이 방법은 반대로 작동합니다. 사람들이 먼저 이야기하게 해서, 판단하는 내용이 정보에 근거하도록 합니다. 그리고 그 판단을 평균 내지 않고, 모두 함께 넘어야 하는 기준선에 맞춰 셉니다. 군중에게 필요한 것은 독립성이고, 그룹에게 필요한 것은 공유된 의미입니다.
다른 분야의 말로는. 컴퓨터 과학의 눈으로 보면 이것은 인간 기반 계산입니다. 사람들이 쌍마다 답하고, 알고리즘인 해석적 구조 모델링이 지도를 조립합니다. 경제학의 눈으로 보면 하이에크가 말한 분산된 지식을 다룹니다. 문제에 필요한 것은 많은 사람에게 흩어져 있고, 누구도 그 전부를 갖고 있지 않습니다. 공개된 질문에서는 시민 지성입니다. 그리고 이것은 집단적 의사결정이 아니라 집단적 문제 해결입니다. 결정에 근거를 주고, 결정은 그에 책임져야 하는 사람들에게 맡깁니다.