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이 논문은 이분법적 데이터 시각화가 초래하는 정치적 양극화를 해결하기 위해 AI 기반의 다원적 데이터 스토리텔링 방식을 제안합니다. AI를 활용해 복잡한 의견 분포를 '의견 지형'으로 시각화함으로써 집단 간의 공통점을 발견하고 인식 격차를 해소하는 방안을 다룹니다.
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원문 바로가기전통적인 시각적 데이터 스토리텔링 (visual data storytelling)은 갈등 관계에 있는 두 개의 단순화된 집단을 묘사하는 이분법적 그래픽에 의존합니다. 이는 집단 내부의 의견 불일치를 지나치게 단순화하고 모호성, 공유된 아이디어 또는 가치를 지워버림으로써 정치적 양극화를 심화시킬 수 있습니다. 이는 의도치 않게 "우리 대 그들"이라는 사고방식을 조장할 수 있습니다. AI 기반 디지털 플랫폼을 위한 의도적이고 다원적인 디자인 선택은 미묘한 차이(nuance), 의견 분포, 그리고 집단 간의 공통점을 강조하는 시각화를 생성할 수 있습니다. 이러한 잠재력을 입증하기 위해, 우리는 고차원적 의견 공간 (high-dimensional opinion spaces)을 매핑하고 합의(consensus)와 불일치(dissensus) 영역을 모두 강조하는 숙의 기술 (deliberative technologies)을 조사합니다. 본 논문은 2025년 9월 Jigsaw와 Napolitan Institute가 진행한 "We the People" 숙의 과정을 조명합니다. 이 과정은 자유와 평등에 관한 AI 지원 비동기 대화에 미국의 435개 모든 선거구에 걸쳐 2,400명 이상의 미국인을 참여시켰습니다. AI를 활용하여 참가자들의 긴 텍스트 기반 입력을 상호작용 가능한 "의견 지형 (opinion landscapes)"로 합성함으로써, 이 이니셔티브는 다양한 관점을 인간화하고 상당한 광범위한 합의가 존재하는 숨겨진 영역을 드러내는 다원적 데이터 스토리텔링의 대안적 형식을 제공했습니다. 본 논문은 분열적이고 대비가 강한 시각적 프레임워크에서 분포 중심의 상호작용 모델로 전환하는 것이 인식 격차를 해소하고 더욱 회복력 있고 협력적인 민주주의 문화를 배양할 수 있는 매우 확장 가능하고 저비용인 개입 방안임을 결론짓습니다.