這是政治泡沫碰撞時會發生什麼

這是政治泡沫碰撞時會發生什麼
你被困在迴聲室嗎? Rawpixel.com/Shutterstock.com

社交媒體改變了人們互相交談的方式。 但社交媒體平台並沒有成為人類聯繫的烏托邦空間 其創始人希望.

相反,互聯網引入了可以影響全國選舉甚至可能影響全國選舉的現象 威脅民主.

回音室 或“泡沫” - 人們主要與分享其政治觀點的其他人互動 - 來自社區的方式 在線組織自己.

當社交網絡的組織影響大規模的政治討論時, 後果可能是巨大的.

在我們的 研究 在9月4上發布,我們表明,在氣泡碰撞的連接點發生的事情可能會對一方或另一方的政治決策產生重大影響。 我們把這種現象稱為“信息不良”。

當氣泡碰撞時

當人們從他們的泡沫中獲取所有信息時,這是有問題的。 即使這是事實,也可以選擇人們從他們的泡沫中獲得的信息來確認他們的信息 先前的假設。 在當代美國政治中,這可能是一個貢獻者 增加政治兩極化 在選民中。

但這不是整個故事。 大多數人都有 在外面 他們的政治泡沫。 他們從一系列消息來源閱讀新聞,並與一些朋友交談,他們的觀點和經歷不同於他們自己。


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來自泡沫內外的影響之間的平衡對於塑造一個人的觀點非常重要。 對於不同的人來說,這種平衡是不同的:一個傾向於民主黨人的人可能會聽到來自其他民主黨人的絕對政治論點,而另一個人可能同樣聽到民主黨人和共和黨人的觀點。

從試圖贏得公眾辯論的各方的角度來看,重要的是他們的影響力如何在整個社交網絡中傳播。

我們在數學和實證研究中表明,黨對社會網絡的影響 可以分解在某種程度上類似於國會選區的選舉分配。

在我們的研究中,信息分析是有意的:我們構建了社交網絡以產生偏見。 在現實世界中,事情當然更複雜。 社交網絡結構源於個人行為,而這種行為受社交媒體平臺本身的影響。

信息分析使一方在說服選民方面具有優勢。 我們表明,具有優勢的政黨是一個不分裂其影響力並使其成員開放從另一方勸說的政黨。

這不僅僅是一個思想實驗 - 這是我們在研究中測量和測試的東西。

這是政治泡沫碰撞時會發生什麼

人們傾向於與分享他們政治觀點的其他人交談。 但是大多數人都有一些朋友在政治上不同意他們,他們的迴聲室或氣泡在許多地方相互碰撞。 當氣泡碰撞時存在不對稱時,就會發生信息分析。 在底部顯示的例子中,藍方已經分裂了它的影響力,因此一些成員可以接受紅方的說服。

有氣泡試驗

我們在麻省理工學院的同事 詢問從亞馬遜機械土耳其人招募的2,500人,在24小組中玩一個簡單的投票遊戲。

球員被分配到兩個派對中的一個。 遊戲的結構是為了獎勵派對忠誠度,但也是為了獎勵妥協:如果你的派對贏得60%或更多的選票,每個黨員都會收到美元2。 如果您的一方妥協以幫助另一方達到60%的選票,則每位成員都會收到50美分。 如果沒有一方贏了,遊戲就陷入僵局,沒有人獲得報酬。

我們通過這種方式構建遊戲,以模仿選民內在的黨派偏好與選民之間的真實世界緊張關係 慾望妥協 對重要問題。

在我們的遊戲中,每個玩家隨著時間的推移更新他們的投票意圖,以回應他們通過他們的微型社交網絡收到的關於其他人的投票意圖的信息。 球員們實時看到他們有多少人打算為他們的黨派投票。 我們將玩家置於網絡的不同位置,我們安排他們的社交網絡產生不同類型的碰撞泡沫。

實驗遊戲和網絡表面上是公平的。 締約方的成員人數相同,每個人對其他人的影響力相同。 儘管如此,我們仍然能夠建立一個給一方帶來巨大優勢的網絡,平均而言,他們贏得了接近60%的投票權。

為了理解社交網絡對選民決策的影響,我們統計了誰與誰聯繫,考慮他們的黨派偏好。 使用這一措施,我們能夠準確地預測信息分散所產生的偏見的方向以及我們在簡單遊戲中各方收到的投票比例。

現實生活中的泡沫

我們還測量了現實世界社交網絡中的信息分類。

我們查看了人們發布的數據 媒體消費,包括27,852 Twitter用戶在938總統大選前幾週共享的2016新聞項目,以及 超過250,000政治推文 來自18,470個人在2010美國中期選舉前幾週。

我們也看了看 政治博客圈,在1,490美國總統大選之前的兩個月內,研究2004政治博客如何相互聯繫。

我們發現這些社交網絡具有與我們的實驗相似的泡沫結構。

網絡如何產生偏見

我們在實驗中看到的效果類似於政治家的國會選區時的情況。

派對可以 吸引國會選區 表面上是公平的 - 每個區都包含在一個單一的邊界內,並且包含相同數量的選民 - 但這實際上導致了系統的偏見,允許一方贏得的席位多於他們獲得的選票比例。

選舉制度是微妙的。 當你在地圖上看到它時,你經常會知道它,但確定區域何時被劃分的規則很難定義,這是一個 關鍵 在最近 美國最高法院的案件 在這個問題上。

這是政治泡沫碰撞時會發生什麼
選舉制度往往導致國會選區形狀奇特而復雜。 在伊利諾伊州區4(此處顯示為2004)中,形狀類似於一對耳罩。 維基媒體

以類似的方式,信息分散導致社交網絡表面上是公平的。 每一方都可以擁有相同數量的具有相同影響力的選民,但網絡結構仍然給一方帶來了好處。

通過計算與誰相關聯的人,我們可以製定一種稱為“影響力差距”的衡量標準。這種信息分析的數學描述預測了我們實驗中的投票結果。 我們認為這一措施有助於了解現實世界社交網絡的組織方式,以及其結構如何影響決策制定。

關於社交媒體平台如何組織的辯論,以及對個人行為和民主的影響,將在未來幾年繼續進行。 但我們建議,從網絡層面的概念(如泡沫)和泡沫之間的聯繫進行思考可以更好地掌握這些問題。

關於作者

Alexander J. Stewart,數學生物學助理教授, 休斯頓大學 和Joshua B. Plotkin,生物學教授, 賓夕法尼亞大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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