选民受到“信息不公正划分选区”的影响。这是如何。

选民信息网络

由麻省理工学院学者共同撰写的一项新研究探讨了各种条件下的政治信息对选民行为的影响。这里的示意图片代表了选民信息网络,从左上角,左上方的联系中的那些,对反对党成员之间没有联系的人,右下方。信贷:由研究人员提供

今天的许多选民似乎住在党派泡沫中,在那里他们只收到有关别人如何对政治问题的部分信息。现在,部分开发的实验麻省理工学院研究人员揭示了这种现象是如何影响人们投票的。

The experiment, which placed participants in simulated elections, found not only that communication networks (such as social media) can distort voters’ perceptions of how others plan to vote, but also that this distortion can increase the chance of electoral deadlock or bias overall election outcomes in favor of one party.

麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan School of Management)副教授大卫·兰德(David Rand)表示:“信息网络的结构确实可以从根本上影响选举结果。”兰德是一篇详细阐述该研究的新论文的合著者。“它可以产生很大的影响,是一个人们应该认真对待的问题。”

更具体地说,该研究发现,“信息不公正划分”会使投票结果产生偏差,比如在两党模拟选举的情况下,在两党对立的团体同样受欢迎的情况下,一个政党在60%的情况下获胜。在一项针对美国联邦政府和八个欧洲立法机构的后续实证研究中,研究人员还发现了显示类似模式的实际信息网络,其结构可能在研究实验中扭曲超过10%的投票。

本文今天发布了“信息格莱德和不民办的决策”自然

作者是休斯顿大学的亚历山大J. Stewart;MIT Sloan的研究科学家Mohsen Mosleh;牛津大学环境变迁研究所的滨海侨民;Antonio Arechar,Mit Sloan的助理科学家和墨西哥Aguascalientes经济学(CIDE)研究与教学中心的研究员;兰特,谁也是MIT Sloan的人性合作实验室的主要调查员;和宾夕法尼亚大学的Joshua B. Plotkin。斯图尔特是领先作者。

正式的知识

虽然媒体偏好,政治意识形态和选民选择有蓬勃发展的学术文献,但目前的研究是努力创造信息网络可以拥有的基本影响的一般模型。通过抽象的数学模型和实验,研究人员可以分析网络如何影响选民行为,即使当从政治舞台中删除了长期的选民身份和意识形态。

斯图尔特说:“这项研究的部分贡献在于试图将政治信息如何通过社交网络流动以及如何影响选民的决定正式化。”

该研究对2520名参与者进行了实验,他们在不同的条件下玩了一个“选民游戏”。(参与者是通过亚马逊(Amazon)的Mechanical Turk平台招募的,并通过产生多人网络互动的平台Breadboard参加模拟选举。)这些球员被分为两队,一支是“黄色”队,另一支是“紫色”队,每队通常有24人,他们可以根据不断更新的投票数据改变投票意向。

参与者也有动机试图产生某些投票结果,反映作者所称的“妥协世界观”。例如,如果他们的团队获得了绝对多数的选票份额,玩家将获得(适度的)回报;如果另一个团队获得了绝对多数,则收益较小;如果两个团队都没有达到这个阈值,则收益为零。选举游戏通常持续四分钟,在这段时间里,每位选民必须决定如何投票。

一般来说,当投票数据显示有机会达到超大份额时,选民几乎总是为自己的派对投票。当投票数据显示僵局时,它们也投了他们自己的一面。但是当对方党可能会实现超级大多数时,一半的球员将投票给它,一半将继续投票给自己的一方。

在所有球员都有无偏见,随机轮询信息的基线系列选举游戏中,每一边都赢得了大约四分之一的时间,而没有超级大多数的死锁导致了一半的时间。但研究人员也以多种方式变化了游戏。在游戏的一次迭代中,他们向民意调查添加了信息格里德利的信息,使一个团队的一些成员被放置在其他团队的回声室内。在另一个迭代中,研究团队部署在线机器人,包括大约20%的选民,表现得像“狂热”,因为学者称之为他们;机器人只能强烈支持一侧。

经过几个月的游戏迭代,研究人员得出结论,选举结果可能会因将投票信息分布在网络上以及狂热机器人的行为而受到大量偏见。当一个派对的成员导致相信大多数其他人对另一方投票时,他们经常转向他们的投票,以避免僵局。

“网络实验很重要,因为他们允许我们测试数学模型的预测,”莫斯勒说“当我们添加回声室时,迈出了研究的实验部分”当我们添加回声室时,我们看到僵局更频繁地发生了僵局 - 而且,更重要的是,我们看到信息GerryMandering偏见选举结果有利于另一方。“

经验性案例

作为更大项目的一部分,该团队还寻找了一些有关民选政府类似情况的经验信息。在很多情况下,当选的官员要么支持他们的首选立法,要么满足于跨党派的妥协,要么保持僵局。在这些情况下,拥有关于其他立法者投票意向的公正信息似乎是非常重要的。

Looking at the co-sponsorship of bills in the U.S. Congress from 1973 to 2007, the researchers found that the Democratic Party had greater “influence assortment” — more exposure to the voting intentions of people in their own party — than the Republican Party of the same time. However, after Republicans gained control of Congress in 1994, their own influence assortment became equivalent to that of the Democrats, as part of a highly polarized pair of legislative influence networks. The researchers found similar levels of polarization in the influence networks of six out of the eight European parliaments they evaluated, generally during the last decade.

兰德说,他希望目前的研究将有助于产生更多的研究,由其他学者继续探索这些动态的经验。

“我们的希望是铺设了这一信息格里曼德理论,并介绍了这一选民游戏,我们将围绕这些主题进行新的研究,以了解这些效果如何在现实世界网络中发挥作用,”兰德说。

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这项研究得到了美国国防高级研究计划局、迈阿密基金会的人工智能伦理和治理倡议、坦普尔顿世界慈善基金会和约翰·坦普尔顿基金会、陆军研究办公室以及戴维和露西尔·帕卡德基金会的支持。

有关此主题的更多信息,请参阅“信息格莱德利”构成了对民主决策的威胁

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