この状況には課題があります。それは、多くの人々の意見を全て理解し、把握することが難しいという点です。しかし、2020年代に入り、ついにこれらの大量の情報を要約するための技術が登場しました。例えば、大規模言語モデル(LLM:Large Language Models)は自然言語を処理できるため、大量の情報を効率的に処理することが可能です。
第一の「きく」部分では、「Talk to the City」というツールを使用しました。このツールはアメリカで開発されたもので、自然言語で書かれたコメントを処理し、可視化する機能があります。私たちはX(旧Twitter)やYouTubeなどからデータを収集し、このツールを通じて市民の意見を大局的に把握しました。このツールを使うことで、選挙に関連する膨大なコメントの流れを一目で把握できるようになりました。
現在、技術的なパーツ自体は多くが既に存在していますが、それらが一体化されておらず、誰もが簡単に利用できる形にはなっていないことが課題です。例えば、「Talk to the City」を使うにはカスタマイズが必要で、Gitの大規模ファイルシステム(Git LFS)を調整するなどの技術的な負担があります。このようなセットアップの困難さが、デジタル民主主義を普及させる上でのハードルになっています。
>nishio We @pluralitytokyo just published the video of the session "Broad Listening in Practice" of @audreyt and @takahiroanno in Funding the Commons Tokyo 2024 #FtCTokyo#Plurality
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>nishio Funding the Commonsでの #安野たかひろ @takahiroanno さんと オードリー・タン @audreyt さんの対談動画を公開しました。
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