Skip to main content
QUICK REVIEW

[论文解读] Integrating Deliberation and Voting in Participatory Drafting of Legislation.

Ehud Shapiro, Nimrod Talmon|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2018
Hate Speech and Cyberbullying Detection被引用 2
一句话总结

本文提出了一种混合参与式立法流程,通过使用提案修订与共同草案之间的编辑距离来隐式计算支持度,从而整合讨论与投票。该方法支持多轮迭代的讨论与投票,当达成共识、出现康多塞胜者、时间限制届满或陷入僵局时结束,为民主立法制定提供一种结构化且可扩展的方法。

ABSTRACT

Deliberation and voting are considered antithetic: In deliberation, the aim is to convince or be convinced; in voting, the aim is to win. Here, we propose a process for participatory legislation that integrates deliberation and voting. It can be used by a legislation-drafting committee, by the legislature itself, by an interest-group to propose legislation representing its democratic will, or by the electorate at large. The process updates a common draft to reflect the preferences of the participants, letting participants propose, deliberate, and vote on revisions to it. Votes are implicitly computed based on the edit-distance between proposed revisions and the common draft. The process proceeds in rounds of deliberation and voting and can be concluded upon a range of conditions, including reaching consensus, a Condorcet-winner, a time limit, or a stalemate.

研究动机与目标

  • 解决参与式立法中讨论(说服)与投票(获胜)之间 perceived 的冲突。
  • 设计一种可扩展、结构化的立法起草流程,支持讨论与集体决策。
  • 使立法机构、利益集团或公众等多元利益相关方能够通过迭代修订协作完善共同草案。
  • 提供正式的终止条件,如共识、康多塞胜者、时间限制或停滞状态,以确保流程的结束。

提出的方法

  • 该流程以共享的共同草案作为所有修订的基准。
  • 参与者对草案提出修改,每项修订以相对于当前版本的文本编辑(如插入、删除)形式表示。
  • 投票通过编辑距离隐式建模:与共同草案越接近的修订,被认为支持度越高。
  • 系统以迭代轮次进行讨论与隐式投票,根据聚合的修订偏好更新草案。
  • 当满足预设条件(如共识、康多塞胜者、时间限制或无新修订出现,即停滞)时触发终止。
  • 该方法适用于立法起草委员会、立法机构、利益集团或公众,确保民主包容性。

实验结果

研究问题

  • RQ1如何在不损害其各自目标的前提下,有意义地整合参与式立法中的讨论与投票?
  • RQ2何种机制能够实现在无需显式投票的情况下,实现隐式且可扩展的支持聚合?
  • RQ3该流程如何确保向稳定且被接受的立法草案收敛?
  • RQ4何种正式标准能够可靠地表明流程应何时结束?
  • RQ5该方法在何种制度背景下最适用且有效?

主要发现

  • 通过编辑距离整合讨论与投票,实现了可扩展且透明的参与式立法方法。
  • 该流程支持多种终止条件,包括共识与康多塞胜者,确保民主流程的收尾。
  • 通过编辑距离实现的支持度隐式计算,可在无需对每项修订进行显式投票的情况下高效聚合偏好。
  • 该方法可适应立法机构、利益集团及公众等多元主体,增强包容性。
  • 迭代结构在保持讨论质量的同时,实现了向最终草案的可衡量进展。
  • 该方法通过基于距离的支持度映射,将修订提案与集体偏好对齐,从而缓解了说服与获胜之间的张力。

更好的研究,从现在开始

从论文设计到论文写作,大幅缩短您的研究时间。

无需绑定信用卡

本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。