Политику вроде правил парковки или застройки обычно придумывают наверху, и жителям остается только злиться — их мнение редко учитывают.

В Carnegie Mellon University разработали веб-инструмент PolicyCraft, который помогает сообществам совместно создавать правила, опираясь на конкретные примеры. Оказалось, что такие решения получают больше поддержки.

Люди мыслят конкретными ситуациями, когда обсуждают правила, но нет системного подхода, чтобы делать это сообща, — говорит Цзу-Шен Куо, аспирант из CMU.

Как это работает? Допустим, кто-то предлагает правило:  «Можно строить дополнительные жилые помещения (ADU) на своем участке».

Другие пользователи PolicyCraft критикуют его через сценарии. Например:  «А если кто-то построит пять дополнительных жилых помещений и будет сдавать их?» Участники голосуют, объясняют, почему это допустимо или нет, и правило дорабатывается. В итоге может появиться уточнение: „Только одно дополнительное жилое помещение на участок“.

Исследователи проверили инструмент на студентах, которые решали, как использовать ИИ в учебе. Политики, созданные через PolicyCraft, оказались понятнее и справедливее.

Когда люди разбирают реальные случаи, они лучше понимают друг друга. В итоге получается решение, с которым все согласны, — объясняет Куо.

Польза исследования

• Демократизация — инструмент дает голос тем, кого обычно не слышат.
• Конкретика вместо абстракций — споры о правилах перестают быть теоретическими.
• Снижение конфликтности — когда люди видят аргументы друг друга, проще найти компромисс.

Главный риск метода —  «паралич анализа»: если собирать мнения по каждому гипотетическому сценарию, процесс затянется. Кроме того, инструмент не решает проблему манипуляций — лоббисты могут накручивать голоса под выгодные им кейсы.

Ранее ученые заметили, что выборы вызывают у людей стресс.