(応答2) ファシリテーターがついにデジタル化!?

場とテクノロジー

設計所より

極端にデータだけを示してくれるデジタル・ファシリテーターは、個人的に欲しいです。例えば、「頻出キーワードTOP30」「平均沈黙時間」「3秒以上の沈黙後の発話内容」「議論中の参加者の声量大小の過程」など、こういったデータが個人、あるいは集団にフィードバックされれば、そのデータの意味づけは自分たちで行えます。また意味づけの過程が個人の学習や集団としての成熟に寄与することも考えられます。
これらデータの蓄積と、意味づけ後の[成功と失敗]や[快か不快か]を機械学習させ、統計的に複数人での議論はどのデータに注目することが有用か、じっくりと探っていくことがいいのではないかと考えます。

一方で、自然言語処理(natural language processing)は、意味論を無視できません。私たちの脳神経系研究の発展が待たれるでしょう。軽率なファシリテーションの自動化はなにか空恐ろしいものも感じます。
学問を横断したコラボレーションと、研究者と実務家のコラボレーションそれぞれに、私たちワークショップ設計所の知見も微力ながらもっと貢献していきたいと思う次第です。

記:ワークショップ設計所 小寺
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