# 升級民主:平方投票法(Upgrading Democracy: Quadratic Voting)
## 策展研究
### 社會創新
- [2025 數位行銷專題研討 第四組](https://drive.google.com/open?id=1b2O28Suq4CPj8qGE7rSWis3EiTAh1JN_)
### 理論基礎
- [平方投票法(Quadratic Voting)](https://drive.google.com/open?id=1qYheq9cjqfJvFcC-OgkYRrukEO2dbOJW)

### 互動遊戲
- [平方投票思想實驗|100 VC](https://slushie1122.github.io/Quadratic-Voting/)

---
## SDGs 精準對應
### **SDG 4:優質教育(Quality Education)**
Target 4.7 — 公民意識、制度理解、參與教育
- 本展覽以遊戲化方式提升公民教育理解度
- 降低制度學習門檻,提供人人可參與的民主教育。
### **SDG 9:產業、創新與基礎設施(Industry, Innovation, Infrastructure)**
Target 9.5 — 推動研究與創新
- 「民主制度創新」的 prototype(QV),完全符合「社會創新」。
### **SDG 10:減少不平等(Reduced Inequalities)**
Target 10.2 — 促進政治包容
Target 10.3 — 平等機會
平方投票的精神是:
> 讓少數但強烈的偏好被看見
即符合 SDG 10 強調的:
- 包容性決策
- 弱勢者的政治參與
- 減少公共決策中的象徵性壓制
### **SDG 12:負責任的消費與生產(Responsible Consumption & Production)**
Target 12.8 — 資訊透明與永續觀念普及
- QV + Dashboard = 透明資訊公開模式
### **SDG 16:和平、正義與健全制度(Peace, Justice and Strong Institutions)**
Target 16.7 — 確保包容、參與且具代表性的決策制定
平方投票屬於:
- 民主制度創新
- 公共治理工具
- 增強參與式決策的透明度與多元性
非常直接對應 SDG 16 中的:
- *16.7:確保包容、參與且具代表性的決策制定*
### **SDG 17:夥伴關係(Partnerships for the Goals)**
Target 17.17 — 跨領域協作
此專題由:
- 社會科學
- 數位行銷
- 資訊設計
- 公共治理
- 教育科技
跨領域整合完成,符合 SDG 17 的精神。
---
## 摘要(Abstract)
本展覽與報告以「平方投票(Quadratic Voting, QV)」為核心制度設計,透過一個「100 VC 平方投票思想實驗」的互動介面,讓參與者在有限的發言權積分下,對多個公共議題投下正票與負票,並以票數平方作為成本。此機制將原本在傳統多數決中消失的「偏好強度」明確量化,使參與者必須在「頭數」與「在乎程度」之間做出取捨。
不同於單純強調「制度的失敗」,本展覽採取「小而精」的路線:不試圖一次處理所有民主問題,而是聚焦於一個具體問題——**一人一票是否真的足以代表我們的意願?** 透過遊戲化實驗,參與者得以體會平方投票如何放大少數但強烈的偏好、如何引導個人重新排列價值優先順序,同時也看見制度在面對資源不均與資訊不對稱時的限制。
本報告結合理論說明與實作紀錄,先簡要介紹傳統多數決的侷限,再說明平方投票的設計原理,並以 100 VC 實驗為例,討論其在教育場域中的應用可能與反思。最終,我們主張:平方投票不是完美答案,而是一個可以被體驗、被質疑、被修正的民主工具;真正重要的,不是找到「唯一正確」的制度,而是讓更多人有機會參與制度的想像與測試。
---
## 前言(Introduction)
在課本裡,民主常被濃縮成一個簡單口號:「一人一票,多數決定」。
這個公式強調的是「多少人」(how many people),卻很少談「多在乎」(how much they care)。
在現實生活中,我們對議題的在乎程度差異極大——
有人對氣候變遷很執著,有人對交通或學費特別敏感,也有人只是在投票當天順手勾了一格。
但在傳統多數決制度裡,這些不同程度的在乎,最後都被壓縮成同樣的一票。
於是,我們習慣了幾種現象:
- 為了「不要讓最討厭的人當選」,放棄真正喜歡的選項(兩害相權取其輕)。
- 弱勢議題長期無法跨過「票數門檻」,即便當事人非常在乎。
- 許多決策看似公平,卻讓人感到「哪裡怪怪的」,說不上來。
《激進市場》(Radical Markets)提出的平方投票法,試圖在這個框架裡加上一個新的維度:
> **不只問你支持或反對,而是問:你願意為這個立場付出多少?**
本展覽選擇把所有複雜的民主討論,收斂到這一個具體問題:
> 如果你只有 100 點發言權積分,你會怎麼用?
> 你願意為最在乎的議題「梭哈」嗎?你願意為不重要的議題讓出空間嗎?
接下來的章節,將從「為什麼需要平方投票」開始,介紹我們如何把這個制度變成可以被大家親手操作的思想實驗。
### 為什麼需要平方投票?
#### 1. 傳統多數決的盲點:只看人數,不看強度
在一人一票制度下:
- **極度在乎的人** 和 **隨便勾一格的人** → 同樣是一票。
- 制度可以告訴我們「哪一方人比較多」,卻無法判斷「哪一方在乎得更多」。
這會帶來三個常見現象:
1. **偏好強度的消失**
真正在乎的人和路過的意見,被制度視為同質。
2. **策略性投票與兩害相權取其輕**
選民為了避免「最糟結果」,而不支持最喜歡的選項。
3. **多數暴力與少數壓制**
少數群體即使非常在乎,也很難阻止對自己不利的決策。
#### 2. 平方投票的核心直覺:用成本揭露在乎程度
平方投票並沒有否定投票,而是改變了「一票的成本」:
- 每個人一開始擁有 **相同數量的發言權積分(Voice Credits, VC)**。
- 你可以對某議題投 1 票、2 票、3 票……甚至很多票。
- 但 **成本隨票數平方成長**:
`Cost = v^2`
- 1 票 → 1 VC
- 2 票 → 4 VC
- 3 票 → 9 VC
- 5 票 → 25 VC
- 10 票 → 100 VC
結果是:
- 你會願意在「還好」的議題上投 1~2 票;
- 但只會在「真的超級在乎」的議題上砸下大量 VC。
制度不再只是問「你選哪一邊」,而是進一步問:
> **你願意為這個選擇,付出多大的代價?**
---
## 第一章 議題行銷分析:如何讓制度被看懂?
本章不是為了做大補湯,而是回答一個實際問題:
> *一個抽象的制度,要怎麼被一般觀眾理解?*
因此,本專題只選擇 **三個與 QV 直接相關、必要且好用的議題行銷工具**。
### 1. 黃金圈理論(Golden Circle)
用來定義展覽敘事「為什麼做?怎麼做?做什麼?」
| 層次 | 內容 | 在本專題中的詮釋 |
|------|------|------------------|
| Why | 核心動機 | 傳統民主看不見偏好強度——這是一個可以被修補的制度缺口。 |
| How | 方法 | 用 100 VC × 平方成本的遊戲化實驗,讓參與者用手去理解制度。 |
| What | 具體產物 | 互動展覽、投票介面、Dashboard、制度介紹文案。 |
這有助於把制度「敘事化」,而不是只剩數學公式。
### 2. AIDMA/AISAS:讓參與者願意開始、願意分享
平方投票聽起來難,但行為路徑可以是簡單的:
#### 行為旅程(AISAS)
- **Attention** 「100 VC?這什麼?」(視覺吸睛)
- **Interest** 看到「+」「−」按鈕與剩餘 VC 開始好奇
- **Search** 查什麼是 QV/或詢問同伴
- **Action** 親手分配 100 VC
- **Share** 在社群貼「我把 40 VC 投給交通哈哈」
這使制度可以真正「被擴散」。
### 3. Cognitive Framing(框架設定)
制度再好,沒有被正確框架,就會被誤解。
本展覽為平方投票設定的框架不是:
- ❌「制度很難」
- ❌「制度很學術」
- ❌「制度會失敗」
而是:
- ✅「這是一個你可以自己試試看的民主工具」
- ✅「你願意為你在乎的事情花多少?」
- ✅「公平不是一視同仁,而是看見強度差異」
這使觀眾更容易「進入」制度,而不是「被制度嚇退」。
---
## 第二章 設計與執行解方:100 VC 平方投票思想實驗
為了讓平方投票從抽象概念變成具體體驗,本展覽設計了一個單純、可重複、適合現場使用的互動系統:**100 VC 平方投票思想實驗**。
### 2-1 基本設定:100 VC 與八項公共議題
- 每位參與者進入系統時,獲得 **100 VC(發言權積分)**。
- 螢幕上會出現 **八項公共議題**(例如:氣候、教育、交通以及醫療等)。
- 每個議題下都可以投:
- **正票(+)**:表示支持
- **負票(−)**:表示反對
### 2-2 投票介面設計
每一題都包含以下元素:
- 「−」按鈕:減少 1 票(或增加 1 張反對票)
- 「+」按鈕:增加 1 票(支持票)
- 即時顯示目前票數:例如 `+3`、`-2`
- 即時顯示該議題的成本:`Cost = v²`
- 頂端顯示 **剩餘 VC**,每次操作同步更新
> 操作體驗像是在「花掉自己的發言權存款」:
> 你按一次+,不只是多一票,而是讓自己剩下的空間真正變少。
### 2-3 行動前提問:先想再按
在開始投票前,畫面會短暫出現引導文字,例如:
- 你願意把最多的 VC 投在哪一項議題上?
- 為了守住這項議題,你願意犧牲多少對其他議題的影響力?
- 有沒有一些議題,你其實可以接受「不表態」或「只投 1 票」?
這組提問不是要給出答案,而是提醒:
> **不投也是一種選擇;
> 少投,也代表你願意讓出資源給別的事情。**
### 2-4 送出與重置:適合展覽現場輪流體驗
- 當參與者確定分配後,點擊「送出」。
- 系統會將這一組投票結果儲存在 **雲端資料表** 中。
- 畫面自動重置為 0 票與 100 VC,方便下一位參與者直接開始。
- 整個流程不需登入、不需個資,適合快速輪替、多人使用。
### 2-5 即時統計頁:從個體選擇到集體圖像
另一個畫面(dashboard.html)會彙整所有已送出的結果,作為展覽的「大螢幕」:
- 各議題的:
- 正票總數
- 負票總數
- 淨票數(正 − 負)
- 累積成本(反映整體在乎的強度)
- 可標記:
- **Top Issue**:目前整體最被重視的議題
- **Hot Issue**:目前競爭激烈的議題
透過這個 Dashboard,參與者不只看到「自己的」選擇,也能看到所有人加總後的偏好圖像。
---
## 第三章 理論與制度意涵
本章不做大範圍的理論展開,而是選擇幾個最與平方投票直接相關的觀點,作為解釋與反思的基礎。
### 3-1 Radical Markets 與平方投票
- **來源**:Eric A. Posner & E. Glen Weyl《激進市場》(Radical Markets)。
- **核心想法**:
- 把民主視為一種「市場」:選票是用來表達偏好的「貨幣」。
- 透過平方成本設計,讓每多投一票的代價越來越高。
- 在理論上,能更好地避免「多數人小利壓過少數人大利」的情況。
在本展覽中,我們把這個原本用於國家級公投、公司治理的制度,縮小成 **100 VC 的小實驗場**,讓參與者在幾分鐘內體驗「偏好強度被看見」的感覺。
### 3-2 公共選擇視角:制度也是一種誘因設計
公共選擇理論把政治視為一種特殊的市場,強調:
- 選民、政治人物、官僚都會依自身利益與資訊行動;
- 制度會引導、鼓勵或抑制某些行為。
在平方投票裡:
- 一人一票被改寫為「一人 100 VC,可以自己決定如何用」。
- 成本平方成長讓「隨手多按幾票」變得不划算。
- 參與者自然會為真正重要的議題保留空間。
這是一種 **誘因設計(incentive design)**:
> 不用規定你應該在乎什麼,只要調整成本,就能引導你顯示真正的在乎。
### 3-3 不完美中的限制:資源與資訊的不對稱
平方投票至少有兩個需要被誠實面對的限制:
1. **資源差距問題**
若發言權積分可以被買賣,富者仍然可能購買更多影響力。
在本展覽的實驗中,我們刻意設定 **每個人都拿到同樣 100 VC,且不能交易**,
以便專注在「偏好強度」本身,而非財富差距。
2. **資訊負擔與理解門檻**
不同於「打勾選一格」的直覺,多數人一開始會對成本平方有點困惑。
因此,我們刻意將體驗設計成 **少議題、簡介明確、介面即時回饋**,
讓參與者在操作的過程中慢慢理解制度,而非先背一堆公式。
換句話說,本展覽同時呈現兩件事:
- 平方投票作為制度創新的可能;
- 平方投票在現實應用時,必須搭配教育與其他制度安全網的必要。
---
## 第四章 結論與展覽反思
### 4-1 從「看見失敗」到「測試改良」
本專題一開始的標題是《制度的陷阱:從遊戲看見國家與社會的失敗》,
但在實作過程中,我們逐漸意識到:
- 如果只強調「失敗」,容易讓人停在悲觀與無力;
- 若能提供一個可以親手操作的制度原型,則能讓討論多一層建設性。
因此,最終版本選擇把焦點收斂在「平方投票」這一個具體制度上,
讓展覽成為一個小型民主實驗室,而不是一場全面性的控訴。
### 4-2 參與者可能帶走的三個問題
我們不期待參與者離開時就能完整理解所有理論,
更希望他們帶走幾個簡單但關鍵的問句:
1. **一人一票真的等於公平嗎?**
2. **如果可以用成本表達「多在乎」,你會怎麼分配?**
3. **制度能被重新設計嗎?如果可以,我在裡面能扮演什麼角色?**
### 4-3 平方投票不是終點,而是一個入口
平方投票法本身有其數學優點,也有現實侷限。
在這個專題裡,它不是被當成「完美答案」,
而是被當成一個 **可以進入民主制度討論的入口**——
- 入口很小:只談一件事——偏好強度。
- 但它指向的問題很大:
> 公平應該怎麼定義?
> 誰有資格被聽見?
> 我們是否願意為在乎的事情付出代價?
如果展覽有任何價值,大概不是替民主找到結論,
而是讓更多人願意走進來,一起把問題問得更好。
---
## 參考文獻(References)
- Arrow, K. J. (1951). *Social Choice and Individual Values*. Yale University Press.
- Buchanan, J. M., & Tullock, G. (1962). *The Calculus of Consent*. University of Michigan Press.
- Lalley, S., & Weyl, E. G. (2018). “Quadratic Voting: How Mechanism Design Can Radicalize Democracy.” *American Economic Association Papers and Proceedings*.
- Posner, E. A., & Weyl, E. G. (2014). “Quadratic Voting as Efficient Corporate Governance.” *University of Chicago Law Review*, 81, 251–276.
- Posner, E. A., & Weyl, E. G. (2018). *Radical Markets: Uprooting Capitalism and Democracy for a Just Society*. Princeton University Press.
---
## 參考工具(Tools)
- Figma, Inc. (2025). *Figma* [Software]. https://www.figma.com/
- Google AI. (2025). *Gemini 3* (September 13–December 12 version) [Large language model]. https://gemini.google.com/app
- Google AI. (2025). *NotebookLM* (September 13–December 12 version) [Large language model]. https://gemini.google.com/app
- OpenAI. (2025). *ChatGPT 5.1* (September 13–December 12 version) [Large language model]. https://chatgpt.com/
---
## 研究者(Author)
徐若曦 Ruo-Hsi (Slushie) Hsu
國立臺北大學 數位行銷進修學士學位學程
雙主修:社會工作學系|輔修:經濟學系(預計修畢專業課程)|四年級
Bachelor’s Degree Program in Digital Marketing, National Taipei University, Taiwan
Double Major in Social Work | Minor in Economics (completing full curriculum) | Year 4
---
## 指導教師(Advisors)
廖凱弘 助理教授
Assistant Professor Liao, Kai-Hung
蔡家昌 助理教授
Assistant Professor Tsai, Chia-Chang