About
計算機自然的アプローチで市民の声を「生態系」として扱う、 次世代の熟議基盤。
Mission
BroadListeningは、Polisの統計的クラスタリング、Talk to the Cityのナラティブ抽出、 Habermas Machineの合意形成を超え、3つの独自コンセプトを統合する。
意見生態系デジタルフェロモン議論構造マイニング
既存のBroad Listeningツールが「意見分布の可視化」に留まるのに対し、 本プラットフォームは意見間の動的な相互作用をシミュレートし、 自己組織化的に合意が形成されるプロセスそのものを可視化する。
AI Participation
AIはどう参加するか
多視点意見生成
Claude APIが議論テーマを多角的に分析し、賛成・反対・中立それぞれの視点から合理的な意見を自動生成。
議論構造自動抽出
投稿された意見からClaim・Premise・Evidence・Rebuttalを自動抽出。Attack/Support関係をリアルタイムでグラフ化。
議論ギャップ検出
MISSING_EVIDENCE(証拠不足)、UNADDRESSED_CLAIM(未回答主張)、WEAK_PREMISE(弱い前提)を自動検出。
意見クラスタリング
TF-IDFベースのエンベディングとk-means++で意見を自動分類。各クラスタにLLMが直感的なラベルを付与。
Mathematics
数理的基盤
Pheromone Decay
I(t) = I₀ · e^{-λt}時間経過に伴う指数関数的減衰。λ = 0.01。
Fitness Function
f = R · ln(1 + S) · PR: 堅牢性, S: 支持数, P: 持続性。
Shannon Diversity
H = -Σ pᵢ · ln(pᵢ)クラスタ間の意見分布均等性。生態系健全性指標。
Quorum Sensing
Q = H_norm · C · (1 - G)正規化多様性×収束度×(1-Gini)。フェーズ遷移閾値。
Architecture
システムアーキテクチャ
Input
市民の意見投稿AIエージェント意見生成関連法案データ
Processing
Argument MiningTF-IDF + k-means++Pheromone Dynamics
Output
Ecosystem VizArgument GraphPheromone Heatmap
Stack
Frontend
Next.js 15, React 19, Tailwind CSS 4, Canvas 2D
Backend
API Routes, Prisma v6, SQLite
AI/ML
Claude API, TF-IDF, k-means++
References
- Polis — Statistical opinion clustering with real-time visualization
- Talk to the City — LLM-powered narrative extraction
- Habermas Machine — AI-mediated consensus generation
- Dorigo et al. — Ant Colony Optimization and Stigmergy
- Dung (1995) — Argumentation Frameworks
- Shannon (1948) — A Mathematical Theory of Communication