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tags: vtaiwan
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# 0305 小松
時間 Time ：19:00-20:00
地點 Location ：線上 Online
參與者 Participants: Peter
線上參與連結 / Link：https://meet.jit.si/vtaiwan
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下週活動預告
邀請法國記者 Jean-Lou Fourquet 來分享他在做的平台（民主化演算法平台）[Tournesol](https://tournesol.app/)
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## 自我介紹與新手導覽
- [新手簡報](https://docs.google.com/presentation/d/1ELAVIpaPVCmAx7nq-7e8-SVrckZ4ohRwn3V-TSpe78U/edit?usp=sharing)
### 自我介紹
- peter: Law student, vTaiwan
- Josh：ZTH PHD Student
- Yuting: HCI (Human Computer Interaction)
- 承哲：IxD UTS student
- T: 前端工程師, 也在參與 Cofacts
- 翊婷：PHD 學生，vTaiwan
- Allsion: 高中生（真年輕） 之後想去美國讀law school?

## 小小的分享
- rightscon 議程
- 有興趣的議程歡迎分享！
- 我自己幾乎都在開會跟聊天嗚嗚 [name=peter]
### yuting
- 感覺自己不是他們的 TA
- 跟 AI 有關的場次，在原則與知識上感覺沒有擴展我們的認知
### Peter
- Microsoft 被記者提問
### 會後交流
- 與 jigsaw 團隊交流
- 來到 vTaiwan 分享研究與開發成果。
- 利用 vTaiwan 活動資料來跑相關分析。
- 進行審議民主討論訪談。
- 目前進度：已經寄信與 emily follow 相關細節
- [related work](https://arxiv.org/abs/2412.09988)
- jigsaw 的 Medium 文章
[Making Sense of Large-Scale Online Conversations](https://medium.com/jigsaw/making-sense-of-large-scale-online-conversations-b153340bda55)
- 四五月可能會有更新版
### 討論
- data preview 看起來已經是清理過的資料 (類似 Polis 那種有明確論點)，而非逐字稿 [name=T]
- polis 之所以得以普及，部分原因在於生成報告的步驟很簡單。
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### LLMs & Public Discourse (子生分享的活動)
- Bridging Bot from Harvard University & Plurality Institute

## 關於逐字稿的問題
- 假如逐字稿是可以即時做整理
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## 主視覺設計
- [介紹影片](https://www.youtube.com/watch?v=d5wk8MBiYGk&ab_channel=TofusWang)
- 緣起
:::info
昨天在捷運上與 @Peter 討論 IG 圖文設計時，我們談到了 vTaiwan 的視覺識別系統。經過了一些分析，我發現這個已經有十年歷史的 logo 設計，存在一些可以優化的地方：
1. 深色模式適應性：原始設計未考慮深色背景環境，在現代界面中呈現效果不佳
2. 顏色對比度不足：現有顏色組合未達 W3C 無障礙標準，影響部分使用者的可讀性
3. 視覺層次感：內部幾何元素的區隔不夠明確，在不同尺寸下呈現效果不一致
考慮到 vTaiwan 作為公共參與平台的包容性理念，我計劃提出一個設計上的更新：
會保留的元素：
- 黃、紅、青三色的基本配色方案（作為品牌識別的核心，但是會調整顏色之間的對比）
- 圓形的整體結構與框架
- 幾何分割的設計概念
- 代表多元、開放、參與的視覺語言
計劃調整的部分：
- 提高顏色之間的對比度，符合 W3C 無障礙標準（對比度至少達到 4.2）
- 優化深色/淺色模式的適應性（創建適合淺色與深色背景的變體）
- 簡化部分複雜的幾何元素，提升可讀性
- 調整色彩飽和度與亮度，保持品牌識別的同時增強視覺表現
- 強化整體設計的專業感與現代感
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- 成果：[figma 連結](https://www.figma.com/design/KrLf8HnypqWKGQUHaQxH67/Tofus-and-his-g0v-graphics!?node-id=213-59)
## 1220 逐字稿與報告
Josh分享[議題小聚#2「台灣的人工智慧應該如何規範？」報告書](https://docs.google.com/document/d/1kYIYbHdTctGBXrV-U3qivkzByV-uAxOAiS7fB_sGacU/edit?usp=sharing)
- Josh: 逐字稿還不錯，感謝T跟Yu-Ting整理。已經盡量將內容精簡成報告，有很豐富的資料，但擔心報告太冗長。大家發言有很多很重要的內容，不想捨去刪除太多。或須得討論用Appendix參考資料的方式，去把審議過程的細節誠實呈現出來。
- Josh: 我們ReadTheRoom的架構還有Peter的moderation，讓逐字稿自然有一些結構，量化投票數據，再加上大家在發言的時候清楚會表示"同意"或"不同意"的立場，對於AI理解語意很有幫助，用GPT4o跑逐字稿做整理算是滿成功的，不會有太多Hallucination腦補的部分。或許這種以「AI整理」為目標的審議架構，是在未來可以持續去思考的概念。
- T: 完整性跟簡易性要做取捨的話，我認為保留完整性會比較重要，之後有餘力還可以再做精簡版報告或懶人包。
- Josh: 同意。這次小聚在整理逐字稿很費人力，需要想辦法優化流程。
- T: 第1次小聚有讓大家現場寫共筆，第2次則沒有，這也會有差異。現場打共筆可以得到粗略版的重點整理，也算是一種群眾外包，但完整性還是不能跟影音記錄比。
- Josh: 小聚過程若邊講邊打字會比較容易分心，選擇對活動負擔較小的做法會比較好。
- T: 同意，這部分可以再想辦法怎麼用 AI 更好的輔助。
### 討論
- 從 moderator 的角度來說：如果 moderator 能夠明確講出程序的話，AI 整理逐字稿的方式就會方便很多 [name=josh]
- 有看過有人用播放人類無法聽到的音頻，就可以讓電腦自動分割。[name=yuting]
- 其他方式：中斷錄影再開
- 發現：machine-readable 的審議程序引導？[name=peter]
- 如果不會影響到過程，甚至可以在生成結果的過程中減少分段與處理的時間。
- 可以深入討論：如果每個人有他們的 devise (例如 mentimeter)
### 挑戰：
- 還是不知道這個報告的 target audience 是誰 [name=josh]
- 如何取捨的問題 [name=peter]
- 放 Appendix 是非常聰明的作法 [name=翊婷]
- 在靜態（static）成品上已經很足夠了 [name=peter]
- 一步一步來 [name=yuting]
- 動態（interactive）的內容，e.g. [g0v 總預算](https://budget.g0v.tw/budget)
- 如果以議題小聚想要達到的目的，可能一個目標是 kialo 這樣的平台，可以視覺化裡面的不同意見。[name=T]
- 可以具有擴充性
- 不過議題小聚的討論如果是面對面討論，有的時候很難達到類似的效果。[name=josh]
## 0402 議題小聚討論
- [議題小聚#3 w/ TWNIC 面對網路詐騙，哪些還沒做？Combating Online Fraud – What Hasn't Been Done Yet?](/oNucqzRLQDCE7sK5JEZX1Q)
- [議題手冊](https://docs.google.com/document/d/1yd3Pl1Q5UHWwiFCgt0EylMNnh7Xao5c5re8UOGl8NWk/edit?usp=sharing)
### 參與者招募的討論
#### 來自陶振超教授的想法
1. 在花蓮舉辦一場（資源到位應該沒有問題，唯一的問題：沒辦法連貫）
- 目前 TWNIC 似乎很有興趣提供資源，有誰有興趣一起去花蓮玩嗎XD [name=peter]
2. 多次性的意見對照/單次的意見對照（等翊婷文件弄好）
- [參與者招募計劃相關文件](https://docs.google.com/document/d/1YqUPxgkiVcf8wie2RAK_bK7hVxl7Ywss3L87N7Wb9Ms/edit?usp=sharing)
3. 被詐騙過的人的資料庫（除了倫理與IRB問題外，我覺得社群沒有不可以做的地方）
- 會有額外的 IRB 問題
- 從 IRB 審查上來說，如果刻意招募的話，可能會有問題。
- online offline 的招募會有差別？
- 大家都可以選擇 online / offline
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#### 4/2 種子意見
- [種子意見內容](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xXjnptMcKItVa_9o83R2gnxp-zDwliWnJjNMCK3mW18/edit)
- 是否有其他方式可以收集到更多元的種子意見？