政策影响模拟可以帮助您在政策或法律草案发布前，了解不同群体可能作出的反应。您只需上传草案和背景文件，代表公民、企业、工会、媒体和官员的人工智能代理就会在一个模拟的社交网络中进行讨论，而分析代理则会总结支持、反对和压力可能来自哪些方面。最终结果并非一个可以立即生效的预测，而是一个结构化的假设，它可以帮助您更好地措辞、提出更有力的论据并制定更完善的方案。
为什么要先测试政策再发布？
大多数政策在公布后的最初几天内就会受到公众的评判。关于谁来付费、谁可以豁免或由谁来决定的一句话，就可能决定整个辩论的走向。传统的工具，例如咨询、民意调查和焦点小组，虽然很有价值，但耗时费力、成本高昂，而且通常是在政策文本公布之后才能实施。
模拟填补了这一刻之前的空白。它可以帮助你回答实际问题：
- 哪些群体会觉得即使这项政策总体上对他们有利，他们也会有所损失？
- 反对者会首先使用哪些论点，哪些论点传播得最广？
- 哪句话会被断章取义地引用？
- 你准备的解释究竟是减少了困惑，还是产生了新的问题？
目的是在公开发布时尽量减少意外情况，而不是取代民主协商。
法律草案模拟的工作原理
在InfoDome中，您首先需要上传文档：例如草稿文本、解释性备忘录、以往的新闻报道、利益集团的声明或政策简报。系统支持PDF 、 Markdown和TXT等格式。然后，您可以用通俗易懂的语言描述您想要预测的内容，例如：“在新租赁登记规则实施后的前两周，小企业主、租户和当地媒体会有什么反应？”
InfoDome利用这些文档构建了一个知识图谱，涵盖了相关人员、组织和团体以及它们之间的关系。在此基础上，它创建了数百个 AI 代理，每个代理都拥有独特的个性、立场和长期记忆。一些代理对应于文档中的真实实体，例如某个部委、工会或知名评论员；另一些则代表普通公众成员。
之后，智能体会在两个平台上并行互动：一个类似Twitter信息流平台用于快速反应，另一个类似Reddit论坛用于更深入的讨论。您可以选择轮数，例如 10 轮、20 轮或 40 轮，智能体会在辩论进行过程中更新记忆。最后，分析智能体会撰写一份包含结论的预测报告，您可以采访任何智能体或向分析智能体提出后续问题。
绘制利益相关者分布图，并分析压力来源
有效的政策模拟不仅能显示政策反应是积极的还是消极的，还能显示哪些因素在推动这些反应。请注意以下几点：
- 先行者。哪些代理人率先发表评论，为其他人阐明问题框架？
- 桥梁。谁能将论点从一个群体传递到另一个群体，例如从专业协会传递到普通大众？
- 沉默的失败者。哪些群体几乎不发帖，但在接受采访时却表现出强烈的关注？
- 体制压力。反对党、协会或地方当局的代表是否要求修改、推迟或豁免？
知识图谱在此发挥了重要作用，因为它能明确各种关系。例如，如果一个行业协会与多个区域性商业团体相关联，您可以查看其立场是否沿着这些联系传播。要更深入地了解利益相关者，利益相关者映射方案是一个很好的起点。
公平叙事：真正的战场
政策失败很少是因为技术细节问题，而是因为一些简单的公平论调占据主导地位，例如“富人可以豁免”、“小城镇要承担建设成本”、“诚实的人要为他人的错误受罚”。在模拟过程中，请注意这些论调：
- 谁是赢家，谁是输家？
- 这项政策被视为自上而下强加的负担，还是被视为共同努力的结果？
- 代理人是接受既定目标但拒绝该方法，还是拒绝目标本身？
当出现关于公平性的论述时，采访那些重复这种论述的代理人。询问他们什么会改变想法：过渡期、上限、更明确的豁免条款，还是更换发言人。他们的回答是需要检验的假设，而非指导方针，但它们会指出你解释中的薄弱之处。
并排比较政策选项
模拟最强大的用途之一是比较不同的方案。与其问“人们会接受这项政策吗？”，不如问“哪个方案产生的阻力更小，误解更少？”
务实的做法：
- 准备两到三个版本的关键条款，或者准备同一份保单的不同解释。
- 使用相同的文档、受众和轮数，对每个版本分别进行模拟。
- 对比报告：主要反对意见、动员起来的群体、辩论的基调、仍未解决的问题。
- 每次都采访同一组特工，看看他们的推理发生了哪些变化。
由于每次运行的结果都会有所不同，因此应将明显且重复出现的差异视为信号，而将细微差异视为噪声。政策选项情景正是为此类比较而设计的。
实例：市政停车改革
假设一个市议会计划提高市中心停车费，并将收入用于公共交通。团队上传了决议草案、一份简短的解释说明、两篇关于交通的当地新闻报道以及一份商户协会的声明。预测问题是：“在第一个月里，居民、通勤者、商户和当地媒体会有什么反应？”
他们推出了两种方案，每种方案20轮。方案A将改革方案描述为提高费用，并随后提出投资计划。方案B则首先介绍新的公交线路和居民折扣，其次才提及费用上涨。
在模拟讨论中，方案A的商户很快就将改革描述为“对顾客征税”，郊区通勤者抱怨他们别无选择，当地媒体也放大了这两种担忧。方案B的讨论则较为平静，但出现了一个新的问题：“哪些人有资格享受居民折扣？”分析师的报告指出，方案B可以减少民众的愤怒，但需要从一开始就明确说明资格标准。
团队并未将此视为证据。他们利用此信息重写沟通计划，准备折扣常见问题解答，并计划尽早与商户协会会面。
你应该牢记的限制
模拟可以辅助判断，但不能取代判断。请记住以下局限性：
- 特工们会根据你提供的文件内容做出反应。如今他们不会主动阅读实时新闻，所以如果某个重大事件可能会影响舆论走向，请务必将其包含在材料中。
- 结果的质量取决于输入信息的质量和平衡性。如果你的文件只包含政府的观点，请添加表达其他立场的信息来源。
- 结果只是可验证的假设。运行多次模拟，比较结果，并根据您自身的知识以及（如果可能）真实的咨询数据来验证结论。
如果您负责处理已公布的规则变更，还可以参考危机公关模拟，演练相关的沟通策略。要尝试在自己的草案上应用此方法，请打开InfoDome控制台，上传文档并描述您想要预测的内容；您可以在注册前准备好任务。
常问问题
模拟结果能否告诉我一项法律是否会通过？
不。它展示的是不同群体可能如何讨论和回应一项政策，哪些论点会获得支持，以及压力可能来自哪里。立法结果取决于模拟之外的诸多因素。
政策模拟需要上传哪些文件？
请上传草案文本、解释性说明以及其他立场相关的材料，例如新闻报道、协会声明或以往的公开评论。平衡的意见有助于展开更现实的辩论。
我应该跑几轮？
对于初步反应，10轮辩论通常就足够了。若想观察论点在更长时间的辩论中如何发展和传播，可以尝试20轮或40轮，并比较辩论结果。
这是取代公众咨询的方式吗？
不，这是一种为咨询做准备的方法：在向真正的人们征求意见之前，找出措辞含糊不清之处、可能存在的反对意见和缺失的解释。