บันทึก · แหล่งที่มา
True Causes คือการนำ Structured Democratic Dialogue มาใช้ทางออนไลน์ วิธีการนี้เติบโตมาจาก Interactive Management ของ John Warfield และพัฒนาต่อโดย Alexander Christakis และ Yiannis Laouris มันไม่ใช่ของใหม่: มีงานที่ผ่านการประเมินโดยผู้ทรงคุณวุฒิมาห้าสิบปี และการสนทนาที่มีการบันทึกไว้หลายร้อยครั้ง Laouris และ Christakis เรียกมันว่าการดึงปัญญารวมหมู่มาใช้ และระบุว่าขนาดคือข้อจำกัดที่ยากที่สุดของมัน การยกข้อจำกัดนั้นออกคือสิ่งที่ True Causes มีไว้เพื่อทำ มีจุดที่จงใจทำต่างออกไปอยู่ไม่กี่ข้อ หนึ่งในนั้นคือ: วิธีการเดิมผูกทุกความคิดไว้กับชื่อผู้เขียนตลอดกระบวนการ และผู้ใช้วิธีนี้แย้งว่าการไม่ระบุชื่อทำให้ความรับผิดชอบอ่อนลง ที่นี่ไม่มีใครถูกระบุชื่อภายในการสนทนา เพราะในที่ทำงานหรือในชุมชนที่แตกแยก ชื่อคือสิ่งที่ทำให้ผู้คนไม่กล้าเขียนการ์ดที่เป็นความจริง เราคิดว่าการแลกนี้ถูกต้อง แต่ยังไม่ได้ทดสอบ ดูงานวิจัย ศาสตร์ว่าด้วยกลไกที่อยู่รอบๆ กฎที่ทดสอบกับการลงคะแนนแบบกลุ่มก้อน และการนำไปใช้งาน คือสิ่งที่เราเพิ่มเข้าไป
งานเขียนในวงกว้าง: Structured Democratic Dialogue · Interpretive Structural Modelling · Interactive Management การจำลองของเราเองและผลลัพธ์มาพร้อมกับซอฟต์แวร์ และมีคำอธิบายอยู่ในบันทึกที่แนบมาด้วย
มีอะไรอื่นอีกบ้าง Polis หาว่าฝูงชนเห็นตรงกันอยู่แล้วที่ใด และแสดงกลุ่มให้คุณดู Remesh และเครื่องมือแบบเดียวกันขยายการหาจุดที่เห็นตรงกันนั้นไปถึงคนหลายพันคน Habermas Machine เขียนข้อความที่คนส่วนใหญ่ในกลุ่มลงนามได้ ทั้งสามเก่งในคำถามเดียว: เราเห็นตรงกันในเรื่องใด สิ่งนี้ถามคำถามอีกข้อ — อะไรเป็นสาเหตุของอะไร — หาข้อยุติทีละคู่ และเก็บความเห็นต่างที่หาข้อยุติไม่ได้ไว้ แทนที่จะเกลี่ยให้เรียบ เครื่องมือที่ใกล้ที่สุดมาจากวิธีการนี้เอง: IdeaPrism จากทีมของ Laouris ทำการจัดหมวดและทำแผนผังแบบไม่ต้องพร้อมกัน และส่งความเห็นต่างกลับไปให้อธิบายเหตุผล
ไม่ใช่ปัญญาของฝูงชน วัวของ Galton และตลาดคาดการณ์ทุกแห่งนับจากนั้นทำงานด้วยการเฉลี่ยการเดาที่เป็นอิสระต่อกัน: ความคลาดเคลื่อนหักล้างกันเพราะไม่มีใครคุยกัน นั่นคือเครื่องมือที่ถูกต้องสำหรับตัวเลข — น้ำหนัก วันที่ ราคา แต่มันไม่มีคำตอบสำหรับ A เป็นสาเหตุของ B หรือไม่ ซึ่งการเดาร้อยครั้งโดยไม่มีข้อมูลเฉลี่ยแล้วก็ยังเป็นการเดาโดยไม่มีข้อมูล สิ่งนี้ทำงานในทางกลับกัน: ผู้คนต้องคุยกันก่อน สิ่งที่พวกเขาตัดสินจึงมีข้อมูลรองรับ และการตัดสินของพวกเขาไม่ได้ถูกเฉลี่ย แต่ถูกนับเทียบกับเกณฑ์ที่ต้องผ่านไปด้วยกัน ความเป็นอิสระคือสิ่งที่ฝูงชนต้องการ ความหมายร่วมคือสิ่งที่กลุ่มต้องการ
ในภาษาของสาขาอื่น สำหรับนักวิทยาการคอมพิวเตอร์ นี่คือการคำนวณโดยอาศัยมนุษย์: ผู้คนตอบแต่ละคู่ และอัลกอริทึมชื่อ interpretive structural modelling ประกอบแผนผังขึ้นมา สำหรับนักเศรษฐศาสตร์ มันทำงานกับความรู้ที่กระจัดกระจายในความหมายของ Hayek: สิ่งที่ปัญหาต้องการกระจายอยู่ในคนจำนวนมาก และไม่มีใครถือไว้ทั้งหมด สำหรับคำถามสาธารณะ มันคือปัญญาของพลเมือง และมันคือการแก้ปัญหาร่วมกัน ไม่ใช่การตัดสินใจร่วมกัน: มันให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ และปล่อยการตัดสินใจไว้กับผู้ที่ต้องรับผิดชอบต่อผลนั้น
จัด Structured Democratic Dialogue ทางออนไลน์ ด้วยคำถามของคุณเอง