Pol.is: 새로운 의사소통 프레임워크를 통한 의견 수집

테이블 목차

1. 서론
2. 새로운 법률 도입 소식에 대한 생각
3. 기본 임금에 대한 토론과 문제점
   1. 나누어진 의견과 흥행
   2. 대안을 모색하는 중
4. 소통의 한계와 피드백 부족
   1. 표현력과 참여 인원 간의 갈등
   2. 문제를 진단하고 개선하기 위한 중대한 타협
5. 의사소통의 필요성 인식
   1. 정치, 교육, 비즈니스 분야에서의 중요성
   2. 제안된 의사소통 프레임워크
6. 현재의 의견 수집과 분석 방식의 한계
   1. 시간과 비용 소모
   2. 제안된 프로그램의 장점과 가치
7. 스케일 가능한 의사소통을 위한 새로운 방법론
   1. 대규모 그룹 소통을 위한 오픈엔드 질문
   2. 실시간 시각화를 통한 합의와 불일치 분석
8. 기대효과 및 도입 가능성
   1. 고객 관리와 비즈니스 지능 분야에서의 활용
   2. 정치적 의사결정과 시민 참여의 혁신
9. 가능한 의문점과 답변
   1. 정부와의 협력 및 데이터 소유
   2. 자연어 처리의 필요성과 한계
10. 결론

새로운 의사소통 프레임워크를 통한 스케일 가능한 의견 수집

📢 기존 피드백 수집 방식의 한계와 문제점

씰씰한 박수와 함성에 찬사가 터져나왔습니다. 하지만 이렇게 스테이지 상의 인물과 관객 간에만 통하는 의사소통은 큰 문제를 야기합니다. 저희가 해결하려는 바가 바로 이 문제입니다.

Y Combinator의 창업자였던 폴 그레이엄은 미래에 사는 스타트업을 지지하며 빠지면 의자를 다시 가져와서 아쉬움을 느끼는 사람들을 위해 미래에 없는 것을 만들어라고 염원했습니다. 하지만 피드백 수집 과정에서는 기본적인 표현과 참여자 수 사이에 갈등이 생깁니다.

많은 사람들이 참여할 수 있는 의사소통 경험을 만들고자 한다면, 선택을 제한해야 합니다. 박수를 칠 수도, 욕을 할 수도, 박수 칠 수도 있습니다. 누구나 대화참여의 경험을 할 수 있게 하려면 선택을 제한해야 합니다.

이메일은 20명 이상으로 이루어진 이메일 체인에 참여한 적이 있는 사람은 있으신가요? 네, 그래도 적당히 많은 분들께서 20명 이상으로 이루어진 이메일 체인에서 무한 스레드를 보셨다고 대답해주셨습니다. 바로 이런 문제입니다.

새로운 의사소통 프레임워크로 어떤 해결책을 제시하는지 말씀드리겠습니다. 앱에 들어오시면, 여러분께서는 오픈엔드 질문에 답변할 수 있는 기회를 얻으실 수 있습니다. 본인의 의견을 적어보고, 그것이 모든 다른 참가자에게 전송됩니다. 다른 사람들은 이 의견에 찬성, 반대 또는 차단의 선택지를 갖게 됩니다. 모든 참가자의 투표를 통해 기계 학습을 이용하여 의견의 참여도를 분석하며 동의와 불일치, 합의와 불일치의 패턴을 실시간으로 시각화합니다.

이 그룹 중 하나를 클릭해보면, 75%가 최저 임금 노동자가 20세 이상인 것을 발견했다는 얘기를 확인할 수 있습니다. 이 그룹의 많은 사람들이 의견이 분분해 보입니다. 이렇게 그룹화된 의견들을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

이 앱을 통해 얻을 수 있는 것은 무엇일까요? 현재 의견 수집과 분석 방식은 전반적으로 많은 시간, 비용, 특수 기술을 요구합니다. 우리가 제시하는 프로그램은 이러한 한계를 극복하기 위한 방안입니다.

이제 진행 중인 앱을 더 자세하게 살펴보겠습니다. 이 앱에 들어오면 오픈엔드 질문이 나옵니다. 여러분은 이 질문에 대한 의견을 작성할 수 있습니다. 그러면 작성된 모든 의견은 같은 방에 있는 다른 사람들에게 전달됩니다. 그리고 모두의 투표를 통해 찬성, 반대, 또는 파기의 선택지를 제공합니다. 이렇게 모든 사람들이 투표할 때 마다 기계 학습을 수행하여 참여 패턴을 분석하고 합의와 불일치, 공감과 불일치의 시각화를 제공합니다.

어떤 오픈엔드 그룹을 선택하면, 우리는 그룹 내의 찬동과 반대를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 일부 그룹은 합의의 의견을 가지고 있고, 다른 그룹은 반대 의견을 가지고 있습니다. 이렇게 그룹화를 통한 의견 수집은 많은 시간을 절약하며 설문 조사 작성과 통계 분석 작업을 간소화시킵니다.

이 프로그램은 이미 데이터 과학자들의 큰 관심을 받고 있습니다. 현재는 특정 질문에 대한 설문조사 팀을 구성하고, 직접적인 통계 분석을 위해 원시 조사 데이터를 활용해야 하는 상황입니다. 하지만 우리가 제시하는 방식은 오픈엔드 질문만으로 그룹을 만들어주기 때문에, 설문조사 작성 시간을 아낄 수 있고, 원시 데이터에 대한 통계 분석도 필요하지 않습니다.

모든 논의가 끝나면, 이 문제를 해결할 수 있는 자연어 처리 기술을 도입할 예정입니다. 크고 많은 집단 간의 대화를 가능하게 하는 것이 목표입니다.

하이라이트

1. 새로운 의사소통 프레임워크를 통한 의견 수집의 혁신
2. 효율적이고 시각적으로 이해 가능한 분석 결과
3. 기존 방식과는 다른 시간과 비용 절약
4. 고객 관리와 비즈니스 지능 분야에서의 적용 가능성

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 이 프로그램은 정부와의 협력을 필요로 할까요? A: 현재 이 프로그램은 정부와의 협력을 통해 도시 개발 등 다양한 주제에 대한 의견 수집을 시도하고 있습니다.

Q: 자연어 처리 기술이 필요한가요? A: 우리는 이 프로그램을 시민 참여와 정치적 의사결정을 대규모로 추진하기 위해 자연어 처리 기술을 도입할 예정입니다.

참고 자료

• Y Combinator