본 논문은 대규모 투표와 대면 토론을 통합하는 민주적 과정에 초점을 맞추어, 개인적 선호도와 집단적 의사결정을 조화시키는 문제에 대한 해결책을 제시합니다. Kultur Komitee 2024 (KK24)와 vTaiwan 두 가지 실제 사례 연구를 통해 온라인 투표와 대면 토론을 연결하는 알고리즘 및 컴퓨팅 도구를 활용한 새로운 방법론을 소개합니다. 주요 기여는 다음 세 가지입니다: (1) 토론을 위한 선호도 기반 클러스터링 (PCD) 방법은 균형 있고 조정 가능한 그룹 크기로 동질적이고 이질적인 그룹 구성을 계산하여 심층적이고 광범위한 토론을 가능하게 합니다. (2) 실시간 디지털 피드백을 통해 평등 지분법(MES) 알고리즘을 향상시키는 Human-in-the-loop MES는 참여자에게 의사결정을 알고리즘에 위임할 정도를 완전히 제어할 수 있는 권한을 부여하여 알고리즘에 대한 신뢰를 구축합니다. (3) ReadTheRoom 토론 방법은 의견 공간 매핑을 사용하여 합의점과 차이점을 파악하고, 스펙트럼 기반 선호도 시각화를 통해 토론 중 의견 변화를 추적합니다. 이는 집단적 여론을 명확히 하고 참여자들이 서로 다른 관점에 대해 건설적으로 참여하도록 장려함으로써 투명성을 높이고 협업을 촉진합니다. 이러한 실행 가능한 프레임워크를 통해 본 연구는 현대 참여 과정에서 복잡한 의사결정 과제를 해결하는 확장 가능한 디지털 방법을 통해 대면 토론을 확장합니다.
