如何使用 Agora 引導活動和協商專案

Agora 不會取代面對面會議、公共大會、工作坊或線上活動。它是對這些形式的補充。

最重要的問題不只是「我們應該使用哪種工具？」，而是「我們正在設計什麼樣的參與過程？」Agora 可以支援這個過程中的不同環節：傾聽、繪製分歧圖譜、識別共同點、眾包想法，或對提案進行優先順序排序。

一個簡單的起點是先判斷：你是要把 Agora 用於一場活動，還是用於一個更長期的協商專案。不同使用場景需要略有不同的設定。

簡短版本：

• 為討論播種：準備幾條清晰陳述，讓參與者可以同意或不同意。
• 收集視角：參與者對陳述投票，並加入自己的觀點。
• 繪製全局圖景：查看意見群體和分歧點。
• 尋找共同點：識別跨群體獲得支持的橋接陳述。
• 把洞察轉化為行動：當群體需要提案排序時，使用報告、總結和優先順序模式。

選擇你的路徑：

• 我正在策劃活動或會議
• 我正在設計協商專案

將 Agora 用於活動和會議

對於活動來說，Agora 可以作為圍繞某個主題的即時意見圖譜層。它幫助參與者看到現場觀點的多樣性，理解人們在哪些地方達成一致，並識別值得進一步協商或辯論的分歧點。

這特別適用於圓桌討論、會議、工作坊、直播和混合活動，因為在這些場景中，很多人在傾聽，但只有少數人能發言。

你可以在活動前、活動中或活動後使用 Agora。

一個真實活動案例是繪製自然保護領域關於區塊鏈的共識。在 Tech4Nature 的 Blockchain Innovation Challenge Workshop 中，Agora 被用於即時繪製參與者觀點，呈現共識區域，並識別值得深入討論的問題。

活動前

圍繞活動主題準備幾條種子陳述。這些陳述應代表參與者可能持有的不同視角。

如果活動有演講者，你可以把他們的一些論點改寫為種子陳述。這樣可以將觀眾互動直接連接到活動內容本身。

好的種子陳述應當：

• 容易表示同意或不同意
• 清晰且具體
• 每條陳述只聚焦一個觀點
• 足夠多樣，能夠呈現不同視角
• 寫成陳述句，而不是問題

例如，不要問：

「你如何看待教育中的 AI？」

可以使用這樣的陳述：

• 「如果學生清楚說明自己如何使用了 AI 工具，學校應該允許他們使用這些工具。」
• 「在計分的寫作作業中，應該禁止使用 AI 工具。」
• 「每個學生都應該學習如何評估 AI 生成的資訊。」

每條陳述都表達一個參與者可以回應的觀點。

活動中

邀請參與者透過連結或 QR code 加入 Agora 對話。隨著人們投票並新增自己的意見，Agora 會開始繪製同意和不同意的模式。

引導者可以使用 Analysis 標籤頁展示參與者在哪些地方總體同意，哪些意見分裂成不同群組，哪些陳述造成最強分歧，以及哪些想法可以成為後續討論的重點。

一個重要的引導提示：如果你要現場展示 Analysis 標籤頁，請考慮先暫停對話。

如果參與者在你展示時繼續投票，分析結果可能會即時變化。人們看著螢幕時，意見群組數量、群組標籤或百分比都可能發生變化，這會讓人困惑。暫停對話可以讓所有人圍繞一個穩定的快照進行討論。

如果你想收集下一輪輸入，之後隨時可以取消暫停。

活動後

Agora 也可以在活動結束後繼續開放。這讓參與者有時間反思，補充他們在活動中來不及分享的意見，並回應其他視角。

活動後的結果可以幫助組織者理解哪些內容引起共鳴，哪些內容讓觀眾產生分歧，以及哪些主題值得後續跟進。

將 Agora 用於協商專案

對於協商專案，Agora 可以支援一個更長期的參與過程。它主要有兩種用法：對話模式和優先順序模式。

一個協商專案案例是將挫敗感轉化為集體力量。Lyfe Catalyst 在法國 #BloquonsTout 動員期間使用 Agora，將廣泛的公共挫敗感轉化為結構化諮詢，並繪製參與者之間的共同優先事項和分歧點。

對話模式

當目標是收集意見、繪製視角圖譜和眾包想法時，使用對話模式。

當主題仍然開放，而你希望在收窄提案之前理解人們的想法時，這種模式很有用。參與者可以回應種子陳述，貢獻自己的意見，並看到自己的觀點如何與他人相關。

對話模式特別適用於公共諮詢、社群參與、公民大會、利害關係人對話、早期政策討論，以及在會議前識別分歧。

例如，一個諮詢專案可以從社會學家進行的定性訪談開始。訪談中的洞見隨後可以轉化為開放 Agora 對話的種子陳述。這樣，成千上萬的利害關係人可以回應、補充細節，並幫助擴大傾聽過程。

Agora 也可以用於地方大會之前。參與者提前貢獻觀點，引導者則使用意見圖譜識別最值得在線下討論的重點。

Agora 的意見圖譜基於 Red Dwarf，這是一個開源機器學習演算法，也是對原始 Pol.is 數學方法的重新實作。意見聚類步驟是確定性的、可審計的：它基於純粹的同意和不同意模式，而不是語言。大型語言模型（LLM）只在下一步使用，用於總結每個聚類的代表性意見。對於 Agora Pro 使用者，我們還提供 Jigsaw Sensemaker 報告，用於繪製對話中的主題和子主題。

優先順序模式

當共識已經大致浮現，或者你已經有一組明確提案並需要排序後的優先事項列表時，使用優先順序模式。

在這種模式中，參與者比較提案，並表達自己多大程度上更偏好某個選項。這幫助群體從開放討論走向更清晰的集體優先事項。

對於排序投票，Agora 使用 Solidago。當優先順序排序與人口統計調查或開放對話模式中的意見聚類資料結合時，我們也實作 COCM 來防止串通。

優先順序模式在流程後期特別有用，因為引導者此時希望了解哪些提案獲得最強支持。

例如，在工作坊或大會產生一份提案短名單後，Agora 可以幫助更廣泛的社群對這些提案進行排序。結果會更清楚地顯示參與者希望決策者優先處理什麼。

將 Agora 與其他工具結合

Agora 不必是參與過程中的唯一工具。它可以與訪談、問卷、工作坊、地方大會、投票工具、報告方法或其他 civic tech 平台結合使用。

合適的過程取決於你的具體情境：受眾、所涉及的決策、時間線、信任程度，以及你需要的結果類型。

Agora 也與其他解決方案合作，因此可以成為更廣泛的參與和協商工具箱的一部分。

引導檢查清單

在啟動你的 Agora 對話前，請明確：

• 這個過程將為哪項決策或討論提供參考？
• 你是在將 Agora 用於一場活動，還是用於一個更長期的協商專案？
• 應該使用對話模式還是優先順序模式？
• 哪些種子陳述有助於呈現有意義的差異？
• 這些陳述是否容易表示同意或不同意？
• 每條陳述是否只包含一個觀點？
• 你將在什麼時候展示 Analysis 標籤頁？
• 在展示結果時，是否應該暫停對話？
• 活動或諮詢結束後，輸出將如何被使用？
• 如果你正在策劃活動，請查看 Tech4Nature 案例研究。
• 如果你正在設計協商或諮詢專案，請查看 #BloquonsTout 案例研究。

準備開始了嗎？

Agora 在嵌入一個經過深思熟慮的流程時效果最好。參與旅程的設計比工具本身更重要。

如果你希望獲得專門支援，來選擇合適形式、策劃種子陳述、將 Agora 與其他工具結合，或設計完整的協商流程，請聯絡我們。

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