Dit is wat gebeur as politieke borrels bots

Dit is wat gebeur as politieke borrels bots
Is jy vasgevang in 'n eggokamer? Rawpixel.com/Shutterstock.com

Sosiale media het verander hoe mense met mekaar praat. Maar sosialemediaplatforms vorm nie die perfekte ruimte vir menslike konneksie nie het hul stigters gehoop.

In plaas daarvan het die internet verskynsels bekendgestel wat die nasionale verkiesing en miskien selfs kan beïnvloed dreig demokrasie.

Echokamers of 'borrels' - waarin mense hoofsaaklik interaksie het met ander wat hul politieke siening deel - ontstaan ​​uit die manier waarop gemeenskappe bestaan organiseer hulself aanlyn.

Wanneer die organisasie van 'n sosiale netwerk politieke bespreking op groot skaal beïnvloed, die gevolge kan enorm wees.

In ons bestudeer wat op September 4 vrygestel is, wys ons dat wat op die verbindingspunte, waar borrels bots, politieke besluite oor die een of ander party kan beïnvloed. Ons noem hierdie verskynsel 'inligting gerrymandering'.

As borrels bots

Dit is problematies as mense al hul inligting van hul borrel af verkry. Al is dit feitelik, kan die inligting wat mense uit hul borrel kry, gekies word om dit te bevestig vooraf aannames. In die hedendaagse Amerikaanse politiek dra dit waarskynlik daartoe by toenemende politieke polarisasie in die kiesers.

Maar dit is nie die hele verhaal nie. Die meeste mense het 'n voet buite van hul politieke borrels. Hulle lees nuus uit 'n verskeidenheid bronne en praat met vriende met verskillende opinies en ervarings as hul eie.


Kry die nuutste van InnerSelf


Die balans tussen die invloed wat van binne en buite 'n borrel kom, is baie belangrik vir die vorming van 'n persoon se siening. Hierdie balans is verskillend vir verskillende mense: een persoon wat demokraties leun, kan politieke argumente oorweldigend hoor van ander Demokrate, terwyl 'n ander ewe veel van Demokrate en Republikeine kan hoor.

Vanuit die perspektief van die partye wat probeer om die openbare debat te wen, is dit belangrik dat die invloed daarvan op die sosiale netwerk versprei word.

Wat ons in ons studie wiskundig en empiries aantoon, is dat die invloed van die party op 'n sosiale netwerk kan opgebreek word, op 'n manier wat gelykstaande is aan verkiesingsgeriewe van die kongresdistrikte.

In ons studie was inligting gerrymandering opsetlik: ons het ons sosiale netwerke gestruktureer om vooroordeel te veroorsaak. In die regte wêreld is dinge natuurlik meer ingewikkeld. Strukture op sosiale netwerke groei uit individuele gedrag, en die gedrag word beïnvloed deur die sosiale media-platforms self.

Inligting gerrymandering gee een party 'n voordeel om kiesers te oorreed. Die party wat 'n voordeel het, wys ons, is die party wat nie sy invloed verdeel en sy lede oop hou vir oorreding van die ander kant nie.

Dit is nie net 'n gedagte-eksperiment nie - dit is iets wat ons in ons navorsing gemeet en getoets het.

Dit is wat gebeur as politieke borrels bots

Mense is geneig om met ander te praat wat hul politieke siening deel. Maar die meeste mense het 'n paar vriende wat nie politiek met hulle saamstem nie, en hul eggokamers, of borrels, bots op baie plekke. Informasie gerrymandering vind plaas as daar simmetrie is in hoe borrels bots. In die voorbeeld onderaan het die blou party sy invloed verdeel, sodat sommige lede oop is vir oortuiging van die rooi party.

Eksperimenteer met borrels

Ons kollegas by MIT het 2,500-mense, gewerf uit Amazon Mechanical Turk, gevra om 'n eenvoudige speletjie in groepe van 24 te speel.

Die spelers is aan een van twee partye opgedra. Die spel is gestruktureer om partylojaliteit te beloon, maar ook om kompromie te beloon: As u party met 60% van die stemme of meer gewen het, het elke partylid US $ 2 ontvang. As u party gekompromitteer het om die ander party te help om 60% van die stemme te behaal, het elke lid 50 sent ontvang. As geen party gewen het nie, is die wedstryd toegesluit en is niemand betaal nie.

Ons het die spel so gestruktureer om die werklike spanning tussen die kiesers se intrinsieke partyvoorkeure en die begeerte om kompromie aan te gaan oor belangrike kwessies.

In ons spel het elke speler hul stembedoelings mettertyd bygewerk, na aanleiding van inligting oor ander mense se stembedoelings wat hulle via hul miniatuur sosiale netwerk ontvang het. Die spelers het in reële tyd gesien hoeveel van hul verbindings beoog om vir hul party te stem. Ons het spelers in verskillende posisies op die netwerk geplaas, en ons het hul sosiale netwerke gereël om verskillende soorte borrelborrels te produseer.

Die eksperimentele speletjies en netwerke was oppervlakkig billik. Partye het dieselfde aantal lede, en elke persoon het dieselfde hoeveelheid invloed op ander mense gehad. Tog kon ons netwerke bou wat die een party 'n groot voordeel bied, sodat hulle gemiddeld byna 60% van die stemme kon verower.

Om die effek van die sosiale netwerk op kiesersbesluite te verstaan, het ons getel wie aan wie gekoppel is, rekening hou met hul partyvoorkeure. Met behulp van hierdie maatreël kon ons die rigting van die vooroordeel wat voortspruit uit inligting gerrymandering en die verhouding van die stemme wat elke party in ons eenvoudige spel ontvang het, akkuraat voorspel.

Borrels in die regte lewe

Ons het ook inligting gerrymandering in sosiale wêreldnetwerke gemeet.

Ons het na gepubliseerde gegewens oor mense gekyk mediaverbruik, wat bestaan ​​uit 27,852-nuusitems wat deur 938 Twitter-gebruikers gedeel is in die weke voor die verkiesing van die 2016, sowel as oor 250,000 politieke tweets van 18,470 individue in die weke voor die 2010 Amerikaanse tussentermynverkiesing.

Ons het ook na die politieke blogosfeer, ondersoek hoe die politieke blogs van 1,490 in die twee maande voor die Amerikaanse presidentsverkiesing van die 2004 met mekaar verbind is.

Ons het gevind dat hierdie sosiale netwerke borrelstrukture het soortgelyk aan dié wat vir ons eksperimente gebou is.

Hoe netwerke vooroordeel lewer

Die gevolge wat ons in ons eksperimente gesien het, is soortgelyk aan wat gebeur as die politici se kongresdistrikte gerrymander.

'N Partytjie kan trek kongresdistrikte wat oppervlakkig billik is - elke distrik is binne 'n enkele grens en bevat dieselfde aantal kiesers - maar dit lei eintlik tot stelselmatige vooroordeel, waardeur een party meer setels kan verower as die persentasie stemme wat hulle kry.

Kies-gerrymandering is subtiel. 'N Mens weet dit dikwels as jy dit op 'n kaart sien, maar 'n reël om te bepaal wanneer distrikte gerrymander word, is moeilik om te definieer, wat 'n plakpunt in die onlangse Amerikaanse hooggeregshofsaak oor die kwessie.

Dit is wat gebeur as politieke borrels bots
Verkiesing deur verkiesing lei dikwels na kongresdistrikte met vreemde en uitgebreide vorms. In die geval Illinois District 4, soos hier getoon in 2004, lyk die vorm soos 'n paar ore. Wikimedia

Op soortgelyke wyse lei inligting gerrymandering na sosiale netwerke wat oppervlakkig billik is. Elke party kan dieselfde aantal kiesers met dieselfde hoeveelheid invloed hê, maar die netwerkstruktuur gee nietemin 'n voordeel vir een party.

As ons tel met wie daar gekoppel is, kan ons 'n maatstaf ontwikkel wat ons die 'invloedskloof' noem. Hierdie wiskundige beskrywing van inligting gerrymandering het die uitkomste in ons eksperimente voorspel. Ons glo dat hierdie maatreël nuttig is om te verstaan ​​hoe sosiale netwerke in die werklike wêreld georganiseer word, en hoe hul struktuur besluitneming kan bevooroordeel.

Daar sal nog jare geduur word oor hoe sosialemediaplatforms georganiseer word, asook die gevolge vir individuele gedrag en vir demokrasie. Maar ons stel voor dat denke in terme van konsepte op die netwerkvlak soos borrels en die verbindings tussen borrels 'n beter begrip van hierdie probleme kan bied.

Oor die skrywers

Alexander J. Stewart, assistent-professor in wiskundige biologie, Universiteit van Houston en Joshua B. Plotkin, professor in biologie, Universiteit van Pennsylvania

Hierdie artikel is gepubliseer vanaf Die gesprek onder 'n Creative Commons lisensie. Lees die oorspronklike artikel.

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

volg InnerSelf op

Facebook-ikoonTwitter-ikoonrss-ikoon

Kry die nuutste per e-pos

Emailcloak = {af}