In tutto il mondo, le diverse fazioni della società sembrano essere più arrabbiate e divise che mai. Ma come Anna Demming spiega, i fisici stanno facendo del loro meglio per far luce su ciò che è andato storto
Le scie degli aerei vengono deliberatamente caricate con una forma di vita extraterrestre, causa di malattie, a base di silicio: questa era l'affermazione nel 2006 di Bill Deagle, un medico canadese e autoproclamato "profeta". "Questa è una forma di vita basata sul silicio che è intelligente come le api o le formiche e reagisce", ha avvertito. Nonostante non vi siano prove dell’esistenza di forme di vita basate sul silicio, l’affermazione di Deagle è riemersa continuamente sui social media. Nel marzo di quest'anno, un post su Facebook a riguardo ha ricevuto più di 37,000 Mi piace e 33,000 condivisioni tra una marea di commenti a favore.
Prima che arrivassero i social media, avremmo potuto pensare che rendere più facile il dibattito per le persone ci avrebbe riuniti tutti e avrebbe promosso il consenso. In realtà, sembra più vicino al vero il contrario: le persone sembrano più arrabbiate e le loro opinioni più polarizzate che mai. È opinione diffusa che i social media abbiano contribuito a fomentare le rivolte nel Regno Unito del 2011, ad esempio, e, più recentemente, l’assalto al Campidoglio degli Stati Uniti in seguito alle elezioni presidenziali statunitensi del 2020. Naturalmente, c’è un vivo interesse nel capire cosa sta causando queste divisioni e cosa – se non altro – si può fare al riguardo. A quanto pare, la fisica potrebbe avere alcune risposte.
L'idea di applicare la fisica per descrivere i fenomeni sociali risale almeno al filosofo del XVII secolo Thomas Hobbes, che tentò di descrivere i “fenomeni fisici” della società in termini di leggi del movimento di Galileo. Negli ultimi decenni, lo sviluppo di modelli fisici è cresciuto fino a diventare un campo di ricerca formale noto come “sociofisica” (J. Sociologia matematica 9 1) – incoraggiato da quella che sembra essere una previsione positiva dei risultati elettorali, dalla dimostrazione di come le opinioni polarizzate possano prendere piede e persino dalle proposte su come depolarizzarle.
Pericolosamente uguali
Per oltre un decennio, gli scienziati politici e sociali hanno attribuito un aumento della divisione agli effetti di bolle dei social media e camere di risonanzae l'idea che l'assenza di interazioni con persone che si oppongono alle nostre opinioni possa rendere le nostre opinioni più estreme. Tuttavia, quando i fisici hanno modellato il comportamento sociale, ad esempio, rendendo ripugnanti i punti di vista opposti, non riescono a replicare questo effetto polarizzante. In effetti, i modelli suggeriscono addirittura che il risultato sarebbe un consenso maggiore.
Nel 2020 fisico Michele Starnini presso l'Università Politecnica della Catalogna, Spagna e CENTAI, Italia, e colleghi hanno tentato di risolvere ciò che sta guidando la polarizzazione, modellando la forza delle opinioni delle persone in funzione della forza delle opinioni a cui sono direttamente esposte (Fis. Rev. Lett. 124 048301). I modelli precedenti erano solitamente basati su “dinamiche di opinione costruttive”, in cui modalità di interazione illimitate avrebbero alla fine portato a un consenso, anche su questioni controverse. Il loro nuovo modello, tuttavia, introduce la dinamica della radicalizzazione come meccanismo di rinforzo, in modo che le connessioni diventino più probabili tra persone con punti di vista simili. Il lavoro di Starnini mostra come le opinioni estreme possano evolversi da condizioni iniziali moderate.
Il modello dei ricercatori ha portato a tre possibili stati: un consenso, opinioni polarizzate o opinioni radicalizzate – le ultime che coinvolgono persone che hanno opinioni estreme a un'estremità dello spettro ma non all'altra (Fis. Rev. X 11 011012). Le loro soluzioni analitiche riflettevano ciò che vediamo empiricamente: quando le opinioni delle persone sono fortemente influenzate da quelle degli altri e la questione in gioco è controversa, tali opinioni diventano più estreme. Se si aggiunge una forte tendenza delle persone a formare connessioni con altri che la pensano allo stesso modo, la rete complessiva non diventa radicalizzata, ma polarizzata (figura 1). In effetti, il team di Starnini ha scoperto che la distribuzione polarizzata delle opinioni modellata concordava con un’analisi dei dati reali dei social media provenienti da utenti impegnati in dibattiti su aborto, Obamacare e controllo delle armi. on X (precedentemente noto come Twitter), nonché ulteriori dati sulle opinioni degli utenti presi da altri siti di social media, come Facebook e YouTube.
1 Struttura sociale
Michele Starnini dell'Università Politecnica della Catalogna e colleghi hanno dimostrato come le opinioni si polarizzano sui social media. Il loro modello indica le opinioni sui social network per tre diversi regimi dinamici: (a) avvicinandosi al consenso, (b) stato polarizzato non correlato e (c) stato ideologico. Nelle illustrazioni della rete (in alto), ciascun nodo è colorato in base al suo angolo di opinione φ e la sua dimensione è proporzionale alla sua convinzione. Le comunità che esistono all'interno di ciascun social network sono rappresentate nel grafico a barre polari sotto ciascuna rete, con il raggio che mostra quanto è grande e il colore e la larghezza corrispondenti alla somiglianza media del coseno tra tutte le coppie di agenti nella comunità. L'orientamento rappresenta l'angolo di opinione medio φ di tutti gli agenti all'interno della comunità. Le comunità contenenti meno del 5% del numero totale di nodi non vengono visualizzate.
Le loro conclusioni potrebbero sembrare ovvie. Ma replicare il comportamento noto in un modello è il primo passo verso intuizioni meno intuitive. Ad esempio, l'analisi di Starnini e colleghi ha mostrato che mentre la via di mezzo delle opinioni è occupata principalmente da utenti con bassi livelli di attività, gli estremi sono per lo più rappresentati dagli utenti più attivi, poiché le loro opinioni ricevono il rinforzo più energico da parte di persone che la pensano allo stesso modo. individui.
Da polarizzato a depolarizzato: una transizione di fase
I dati dei social media hanno fornito altri spunti sulla crescente polarizzazione. Nel gennaio 2023 un gruppo compreso Canzone Chaoming, un fisico statistico dell'Università di Miami, insieme al suo studente Jiazhen Liu, ha confrontato la forza delle opinioni degli utenti sui post di Facebook relativi a contenuti "hard" (politica) e contenuti "soft" (sport e intrattenimento). Come previsto, hanno scoperto che le opinioni sui contenuti hard sono raggruppate attorno agli estremi, riflettendo uno stato polarizzato, mentre le opinioni sui contenuti soft sono più ponderate verso la via di mezzo (Fis. Rev. Lett. 130 037401 utilizzando i dati raccolti per Scienze 348 1130) (figura 2).
Fondamentalmente, Song e colleghi hanno dimostrato che queste distribuzioni di opinioni seguono una legge di scala. Ci sono tre fasi stabili: una convergenza di opinioni al centro; una diffusione uniforme delle opinioni su tutto lo spettro con un leggero aumento, o “polarizzazione parziale”, verso gli estremi; e polarizzazione completa. Inquadrare queste distribuzioni di opinioni come fasi introduce un concetto potenzialmente prezioso quando si esamina la questione chiave di come queste distribuzioni di opinioni potrebbero cambiare: la transizione di fase. Song e colleghi sono stati in grado di mostrare come le transizioni di fase nel comportamento sociale online – proprio come quelle nella fisica della materia condensata – sono caratterizzate da punti critici in un parametro d’ordine, in questo caso l’opinione più probabile o comunemente sostenuta.
2 Fase di passaggio
Chaoming Song dell'Università di Miami e colleghi hanno dimostrato come l'evoluzione della distribuzione delle opinioni possa essere descritta in termini di transizioni di fase. In questo diagramma di fase, il parametro g è il tasso con cui le opinioni si allineano moltiplicato per il rapporto tra le connessioni create e quelle distrutte. Il parametro J+-J- è la differenza tra la forza con cui gli utenti che la pensano allo stesso modo tendono a creare connessioni e la forza con cui tendiamo a interrompere le connessioni con utenti che hanno punti di vista diversi. Il quadrato rosso indica contenuti hard (HC), come la politica, su Facebook; e il triangolo rosso i contenuti soft (SC) come sport e intrattenimento.
Desiderosi di comprendere come potrebbe manifestarsi uno spostamento verso la depolarizzazione, Starnini e colleghi hanno ideato un altro modello che mostrava come la natura della transizione di fase dipenda dal fatto che un'opinione su un argomento sia correlata o meno a opinioni su altri argomenti.Fis. Rev. Lett. 130 207401). Passando ai sondaggi condotti dal Studi elettorali nazionali americani, i ricercatori hanno identificato diverse affermazioni alle quali le risposte sembravano essere correlate in base alla distribuzione delle opinioni espresse, come “La religione [fornisce] una guida nella vita quotidiana” e “Gli imprenditori possono rifiutare i servizi agli stessi- coppie sessuali se violano le loro convinzioni religiose”. Ma lo stesso sondaggio ha fornito anche affermazioni che sembravano suscitare risposte non correlate, come “I figli di immigrati non autorizzati nati negli Stati Uniti dovrebbero ottenere automaticamente la cittadinanza” e “Gli Stati Uniti dovrebbero inviare truppe per combattere i militanti islamici”. I ricercatori hanno poi modellato come tali distribuzioni di opinioni si sarebbero evolute in risposta alle opinioni di tutti gli altri nella rete, tenendo conto della “forza dell’influenza sociale” e di quanto ostinatamente fossero mantenute quelle opinioni.
Hanno scoperto che quando le opinioni sono correlate, la transizione da una fase polarizzata a una depolarizzata (cioè consenso) è probabile che sia graduale, come la transizione di fase del secondo ordine che avviene tra diverse fasi magnetiche nella materia condensata. D’altra parte, il modello ha mostrato che quando le opinioni non sono correlate, è probabile che la transizione sia brusca, come la transizione di fase del primo ordine da un liquido a un gas.
Nel 2015 sociologi Daniele Della Posta e colleghi della Cornell University negli Stati Uniti hanno fornito prove del fatto che la faziosità politica sta definendo sempre più le opinioni degli individui in una serie di aree apparentemente non collegate – dalle attività ricreative e dal gusto estetico, al consumo di cibo e alla moralità personale. In termini grossolani, ad esempio, si può dire che ai liberali piace il latte macchiato, mentre ai conservatori piace la caccia agli uccelli (American Journal of Sociology 120 1473). Se le nostre opinioni diventano più correlate, come suggeriscono DellaPosta e colleghi, potremmo aspettarci transizioni di fase più fluide e di secondo ordine dagli stati polarizzati a quelli non polarizzati.
La fisica dell'opinione pubblica
Ma cosa potrebbe in primo luogo avviare la depolarizzazione, e sarebbe auspicabile? Si potrebbe sostenere che una monocultura di opinioni universalmente condivise non sia eccezionale poiché è improbabile che abbracci qualsiasi diversità o deviazione dalla norma. Secondo DellaPosta, i teorici sociali e politici hanno da tempo scoperto che le argomentazioni favoriscono “linee trasversali di conflitto e disaccordo riscontrabili nelle società pluralistiche” (American Sociological Review 85 507). Allora come possiamo raggiungere una società più tollerante? Qui, fortunatamente, un diverso campo della fisica ha alcuni punti interessanti da sottolineare.
Interventi per unire
All'inizio di quest'anno, fisico Neill Johnson e colleghi della George Washington University di Washington DC hanno formulato un’equazione per modellare l’evoluzione delle comunità online “anti-X”, dove X può essere qualsiasi cosa, come una razza, una religione o un’etnia. L'equazione aveva una lampante somiglianza con una delle equazioni fondamentali della dinamica dei fluidi, vale a dire l'equazione di Burgers, che descrive l'evoluzione di una forma d'onda. Il collegamento è molto logico, dal momento che la caratteristica più comune che distingue queste comunità estremiste dalle loro controparti più benigne è il loro emergere come “onde anomale”. Non importa quale sia il punto di vista estremista – che si tratti di persone che raccoglievano il sostegno dell’Isis nel 2016, o di nazionalisti bianchi oggi – sembrano “uscire dal nulla”, dice Johnson. Ciò è probabilmente dovuto al fatto che operano per lungo tempo al di sotto del radar, prima di guadagnare improvvisamente terreno nel mainstream.
Nel loro studio (Fis. Rev. Lett. 130 237401) Johnson e colleghi hanno modellato individui o gruppi di individui come vettori, in modo che le loro diverse esperienze personali potessero essere impresse nelle molteplici dimensioni del vettore. La probabilità che gli individui si uniscano a un gruppo, o che i gruppi si fondano per formare un gruppo più grande, dipende quindi da quanto bene si allineano i loro vettori (figura 3) – qualcosa che i ricercatori chiamano “chimica collettiva online”. Il loro modello suggerisce che per rallentare l’improvvisa comparsa di gruppi anti-X, il trucco è inondare una rete con utenti più diversi, in modo che i vettori simili non si trovino così facilmente. Questo consiglio va contro l’uso di algoritmi che bloccano gli utenti che sembrano avere problemi, poiché in realtà filtrerebbero la diversità.
3 Cluster comunitari e chimica collettiva
Neil Johnson della George Washington University e colleghi hanno osservato empiricamente (a) fusione e (b) fissione totale delle comunità che incitano all'odio anti-americano sul servizio di social networking russo VKontakte, tra il giorno t (giallo) e t+1 (blu). I nodi rossi rappresentano le comunità anti-americane che successivamente sono state chiuse (fissione totale), mentre i nodi verdi sono quelli non ancora chiusi a giugno 2023. I collegamenti gialli indicano gli individui (punti bianchi) rimossi dalla comunità anti-americana in data XNUMX. giorno t+1; mentre i collegamenti blu indicano le persone aggiunte quel giorno alla comunità anti-americana t+1. Il layout spaziale risulta dai grafici (a) e (b) sono primi piani di una rete più completa mappata utilizzando ForceAtlas2, il che significa che i nodi che appaiono più vicini tra loro sono più interconnessi. Complotto (b) dimostra inoltre che, nel caso della fissione totale, pochissimi individui di quella comunità sono contemporaneamente anche membri di altre comunità. (c) Raggruppamento empiricamente osservato di comunità antigovernative sulle piattaforme attorno alla rivolta del Campidoglio degli Stati Uniti.
Allo stesso modo, essere troppo proattivi nell’esporre gli utenti dei social media a punti di vista opposti può rivelarsi controproducente. Nel 2018 uno studio condotto dal sociologo Chris Bail e colleghi della Duke University negli Stati Uniti hanno suggerito che questo tipo di sforzo per perforare le bolle delle camere dell'eco può aumentare la polarizzazione (PNAS 115 9216). L’anno successivo Johnson, Song e colleghi dimostrarono che alcuni aggiornamenti dell’algoritmo da parte di Facebook potevano avere lo stesso effetto controproducente. Sebbene progettati per creare nuovi legami tra gli utenti e promuovere nuove comunità, gli aggiornamenti – hanno affermato – probabilmente porteranno all’emergere di estremi isolati. In definitiva, questo crea una rete che più in generale si evolve a singhiozzo, con una vulnerabilità alla frammentazione (Rapporti scientifici 9 11895).
Tuttavia, confrontarsi con individui dalla mentalità diversa è vantaggioso nel mondo reale. È probabile che non tutte le persone in cui ci imbattiamo quotidianamente condividano le nostre opinioni su tutto, ma mentre le nostre opinioni possono essere in conflitto su una questione, possiamo comunque trovare un terreno comune su un'altra. L'anno scorso, uno studio di Petter Tornberg, uno scienziato sociale computazionale dell'Università di Amsterdam nei Paesi Bassi, ha dimostrato che questo "patchwork" vario e stabile di differenze non è generato naturalmente nel mondo virtuale dai social media, che aumentano il nostro potenziale pool di contatti in modo che sia molto più facile per formare connessioni che la pensano allo stesso modo. Senza moderazione intrinseca, le nostre opinioni tendono ad essere meno contrastanti e più partigiane (PNAS 119 e2207159119).
Un tentativo di sviluppare piattaforme di social media meno divisive è guidato da Luca Thorburn, che sta facendo un dottorato in informatica al King's College di Londra nel Regno Unito, e Aviv Ovadia, un ex informatico che ora studia le implicazioni sociali della tecnologia emergente. Insieme stanno lavorando a un progetto chiamato “Sistemi ponte”, che sta trovando nuovi modi per classificare i post sui social media oltre ai soliti “Mi piace” e ripubblicazioni. Invece di confrontare sconsideratamente le persone con post dal lato opposto dello spettro di opinioni, l’idea è quella di raccomandare post in cui una differenza di opinioni è addolcita con qualche esplicito punto in comune – ciò che Thorburn definisce “approvazione diversa”. Ad esempio, potresti non invitare allegramente un liberale bevitore di latte a entrare in contatto con un conservatore a caccia di galli cedroni. Ma potresti invitare due persone ai lati opposti dello spettro politico a impegnarsi sulla base di un interesse reciproco che trascende le consuete linee di partito, che si tratti di fisica della materia condensata o di uno sport particolare.
Oltre i social
Come in ogni area della fisica, il test chiave di un buon modello non è solo spiegare i dati esistenti, ma la capacità di fare previsioni corrette, e questo è ciò che rende il fisico Quello di Serge Galam lavoro così sorprendente. Ora con sede a Sciences Po a Parigi, Galam è stato coinvolto nella sociofisica sin dalla sua nascita negli anni '1970, quando fu fortemente rifiutata dai fisici (Fisica A 336 49). “Gli atomi non mi hanno mai entusiasmato, ma gli esseri umani sì!” lui dice.
I suoi modelli applicano un approccio basato sulla “regola della maggioranza” per aggiornare le opinioni di gruppi di persone per adottare gradualmente la parte della maggioranza, proprio come le chiacchierate quotidiane di gruppo davanti a un caffè potrebbero gradualmente influenzare l’opinione di qualcuno senza pregiudizi intrinseci. Dopotutto, è meno faticoso mantenere una posizione su una questione che coincide con quella delle persone intorno a te. In effetti, Galam suggerisce che ciò si basi sui principi di minimizzazione dell’energia – come visto altrove in fisica, dall’allineamento degli spin nei magneti al ripiegamento delle proteine nelle cellule viventi.
Galam considera le opinioni discrete in cui il problema non è la forza di un'opinione sostenuta, ma la sua direzione essenziale in un modo o nell'altro – un voto in un'elezione, per esempio. Nell’evoluzione dell’opinione di gruppo, chiama “attrattore” la proporzione finale di opinioni per ciascuna parte. Per un sistema semplice che tende al consenso ci sono due attrattori: tutti condividono un'opinione, o tutti condividono il suo opposto. Il risultato è quindi determinato dalle proporzioni iniziali delle opinioni di entrambe le parti, in modo tale che un mix 50:50 di opinioni iniziali sia il punto critico, dove il risultato finale potrebbe andare in entrambe le direzioni. Affinché si verifichi la polarizzazione, un gruppo con un consenso stabilito deve entrare in contatto con un altro gruppo con un consenso stabilito opposto.
Ma il percorso verso il consenso non è sempre semplice: le persone hanno dubbi laddove entrambe le scelte sembrano ugualmente accettabili. Una selezione viene quindi fatta per “caso” senza che siano necessarie argomentazioni per giustificarla. Qui Galam ha ipotizzato che effettivamente questa “possibilità” sia influenzata dal pregiudizio più forte all’interno di un gruppo (Fisica europea. J.B 25 403), che a sua volta replica ciò che lui chiama “diffusione democratica delle minoranze”, dove il pregiudizio più forte all’interno di un gruppo, piuttosto che l’opinione con il maggior numero di numeri, fa oscillare le cose in un modo o nell’altro. In effetti, Galam suggerisce che tali pregiudizi siano stati il fattore determinante nelle elezioni presidenziali americane del 2016, in cui il candidato repubblicano Donald Trump ha battuto la candidata democratica Hilary Clinton. Oltre al pregiudizio, il modello di Galam include l'esistenza di altri tratti psicologici, come il contrarianismo e la semplice testardaggine, entrambi i quali possono spostare gli attrattori e il punto critico (interno J. Fisica moderna. B 31 1742015).
Galam osserva che laddove il tratto psicologico aggiunto è la testardaggine, il risultato è un sistema rigido, che porta a un'atmosfera di odio e rifiuto. Al contrario, quando si aggiungono più contrari, la proporzione di persone a favore di ciascuna parte di una questione cambierà – l’atmosfera sarà più tollerante e accettante – anche se all’inizio erano uguali a quelle del mix di persone testarde. In un'analisi del 2023, Galam descrive la distinzione in termini di entropia con polarizzazione fluida rispetto a quella congelata (entropia 25 622), che evidenzia come la natura degli individui che compongono un gruppo possa contare più della distribuzione degli elettori in un modo o nell'altro.
In effetti, dati un numero sufficiente di contrarian, non vi è alcun punto di svolta: il risultato gravita sempre su una proporzione stabile 50:50 di opinioni sostenute in un modo o nell’altro, senza speranza di consenso. Con persone abbastanza testarde il punto critico scompare di nuovo – ma questa volta l’attrattore si sposta per avere la maggioranza, invece che una proporzione 50:50. "Ciò crea un punto di vista inquietante, persino immorale, su quale sia la strategia vincente in una campagna", afferma Galam. Per vincere un’elezione, un candidato non deve mirare a persuadere il maggior numero di elettori, ma solo una manciata dei più ostinati – e a renderli ostinati a proprio favore.
Queste informazioni si applicano sia che si tratti di votare sulla scheda elettorale o con il portafoglio, e potrebbero essere davvero potenti per il marketing, la pubblicità e tipi simili di manipolazione in cui conoscere gli obiettivi della tua campagna – i principali influencer della maggioranza netta – è metà dell’opera. . Tuttavia, Galam sottolinea che può servire anche a evitare uno “stallo”, soprattutto in considerazione delle difficoltà delle dinamiche sociali odierne, come le fake news.
"Questa è come qualsiasi scoperta scientifica", dice. “Può essere usato bene o male”.
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- Fonte: https://physicsworld.com/a/the-laws-of-division-physicists-probe-into-the-polarization-of-political-opinions/
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