Mapping LLM Tools for Public Discourse, Pluralism & Social Cohesion
マッピングの軸(3×3×4の発想)
①タイミング:Before/During/After(発言前の自省、対話中の仲介、終了後のふりかえり・合意抽出)
②スケール:Individual/Group/System(個人・小集団・制度)
代表的ツールの位置づけ(記事内で挙げられる系)
1対1/小集団×During(仲介):Sway(対立意見の学生同士をマッチ、AIガイドが進行)。 (
swaybeta.ai)
信念検証×対話(Gentle介入):DebunkBot(対話で個別に反証。平均約20%の陰謀論信念低下をScienceで報告)。 (
Science.org)
大規模×After(合意の可視化・熟議支援):SocietySpeaks(Pol.is活用で合意域を抽出)/Talk to the City(音声入力→転記・分類・レポートで“声”を意思決定へ返送)。(
societyspeaks.io)
何が新しい?
エビデンスは?
全てが実証済みではないが、DebunkBotのように効果量と持続性を示す研究も出てきた(追跡で効果維持)。一方で参加誘導・スケール・ドメイン一般化には未解決点が残る。(
Science.org)
実装原則(ガバナンス観点の示唆)
選択可能性(オプトイン)/透明性/評価設計(現場で測れる指標)/プライバシー配慮を強調。対話の質・参加の質を測るメトリクス作りも推奨される。(
toda.org)
読み手への使い道
1. 自分のプロダクトを**3軸(タイミング×スケール×意図)**に当てて空白域を発見
2. 前工程(自省ナッジ)と後工程(合意可視化)を薄くつなぐ実験から始める
3. 可能なところから効果測定(例:再参加率、言い換え採用率、合意域の安定度)
※補足:元PDFは配布サイトの制限でこちらから直接プレビューできなかったため、主催側の公式記事・発表と各ツールの一次情報・査読論文を根拠に要点をまとめました。必要なら、手元のPDFページ番号付きで再整理します(章立て:サーベイの趣旨→分類表→ツール一覧→設計指針→今後の課題)。(
プロソーシャルデザインネットワーク)