市民意思決定における共有理解促進のためのヒューマン・AIナラティブ合成
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19643v1発表形式：クロス
要約：学校地区のような代表制政治の文脈におけるコミュニティエンゲージメントプロセスは、膨大な量のフィードバックを生成し、従来の統合手法を圧倒し、市民リーダーと構成員の間だけでなく、コミュニティメンバー間でも共通理解への障壁を生み出しています。これらの障壁に対処するため、私たちはコミュニティからの意見をアクセスしやすい一人称の物語に変換する、人間とAIの協調パイプラインであるStoryBuilderを開発しました。進行中の学校区域変更プロセスからの2,480件のコミュニティ回答を使用して、124の複合ストーリーを生成し、モバイルフレンドリーなStorySharerインターフェースを通じて展開しました。私たちの混合手法による評価は、4ヶ月間のフィールド展開、21人のコミュニティメンバーとのユーザー調査、および物語の構成が参加者の反応にどのように影響するかを調べるための管理された実験を組み合わせたものです。フィールドの結果は、物語がコミュニティメンバーが様々な視点に共感するのに役立ったことを示しています。実験では、経験に基づいた物語は、意見中心の物語よりも大きな尊敬と信頼を生み出しました。私たちは、人間とAIによる物語合成システムと、現実世界の市民的文脈におけるその様々な受容と有効性に関する知見を提供します。
原文（英語）を表示
Title (EN): Human-AI Narrative Synthesis to Foster Shared Understanding in Civic Decision-Making
arXiv:2509.19643v1 Announce Type: cross
Abstract: Community engagement processes in representative political contexts, like school districts, generate massive volumes of feedback that overwhelm traditional synthesis methods, creating barriers to shared understanding not only between civic leaders and constituents but also among community members. To address these barriers, we developed StoryBuilder, a human-AI collaborative pipeline that transforms community input into accessible first-person narratives. Using 2,480 community responses from an ongoing school rezoning process, we generated 124 composite stories and deployed them through a mobile-friendly StorySharer interface. Our mixed-methods evaluation combined a four-month field deployment, user studies with 21 community members, and a controlled experiment examining how narrative composition affects participant reactions. Field results demonstrate that narratives helped community members relate across diverse perspectives. In the experiment, experience-grounded narratives generated greater respect and trust than opinion-heavy narratives. We contribute a human-AI narrative synthesis system and insights on its varied acceptance and effectiveness in a real-world civic context.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC