전 세계적으로 사회의 다양한 계층이 그 어느 때보다 분노하고 분열되어 있는 것 같습니다. 그러나 ~함에 따라 안나 데밍 물리학자들은 무엇이 잘못되었는지 밝히기 위해 최선을 다하고 있다고 설명합니다.
비행기 비행운에는 외계의 질병을 유발하는 실리콘 기반 생명체가 의도적으로 탑재되고 있습니다. 이는 2006년 캐나다 의사이자 자칭 "예언자"인 Bill Deagle이 주장한 것입니다. “이것은 벌이나 개미처럼 지능을 갖고 반격하는 실리콘 기반 생명체입니다.”라고 그는 경고했습니다. 실리콘 기반 생명체에 대한 증거가 없음에도 불구하고 Deagle의 주장은 소셜 미디어에서 지속적으로 다시 등장했습니다. 올해 XNUMX월 페이스북에 이와 관련된 글이 하나 올라왔습니다. 37,000개 이상의 좋아요와 33,000개 이상의 공유를 받았습니다. 지지 댓글이 쏟아지는 가운데.
소셜 미디어가 등장하기 전에는 사람들이 토론을 더 쉽게 하면 우리 모두를 하나로 모으고 합의를 촉진할 수 있다고 생각했을 것입니다. 실제로는 그 반대의 결과가 더 가까워 보입니다. 사람들은 더 화를 내고 있으며 그들의 의견은 그 어느 때보다 더 양극화되어 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어는 2011년 영국 폭동을 조장한 것으로 널리 알려져 있으며, 최근에는 2020년 미국 대통령 선거 이후 미국 국회의사당 습격 사건을 일으켰습니다. 당연히 이러한 분열을 주도하는 요인이 무엇인지, 그리고 그에 대해 무엇을 할 수 있는지 이해하는 데 깊은 관심이 있습니다. 밝혀진 바와 같이, 물리학은 몇 가지 답을 가지고 있을 수 있습니다.
사회 현상을 설명하기 위해 물리학을 적용하려는 아이디어는 적어도 갈릴레오의 운동 법칙의 관점에서 사회의 "물리적 현상"을 설명하려고 시도한 17세기 철학자 토마스 홉스(Thomas Hobbes)까지 거슬러 올라갑니다. 최근 수십 년 동안 물리적 모델의 개발은 "사회물리학"으로 알려진 공식적인 연구 분야로 성장했습니다.J. 수리사회학 9 1) – 선거 결과에 대한 성공적인 예측, 양극화된 견해가 어떻게 유지될 수 있는지에 대한 시연, 심지어 이를 탈극화하는 방법에 대한 제안에 고무되었습니다.
위험할 정도로 비슷함
XNUMX년이 넘도록 정치 및 사회과학자들은 분열이 증가하는 원인이 다음과 같다고 주장해 왔습니다. 소셜 미디어 버블과 반향실, 그리고 우리의 견해에 반대하는 사람들과의 상호 작용이 없으면 우리의 견해가 더욱 극단적이 될 수 있다는 생각입니다. 그러나 물리학자들이 반대 견해를 혐오스럽게 만드는 등의 방법으로 사회적 행동을 모델링했을 때 이러한 양극화 효과를 재현하는 데 실패했습니다. 실제로 모델은 결과가 더 큰 합의가 될 것이라고 제안합니다.
2020년에는 물리학자 미셸 스타니니 스페인 카탈루냐 폴리테크닉 대학교(Polytechnic University of Catalunya)와 이탈리아 CENTAI 연구진은 사람들이 직접적으로 노출되는 의견의 강도에 따라 사람들이 갖고 있는 의견의 강도를 모델링함으로써 양극화를 주도하는 요인을 해결하려고 시도했습니다.물리. Lett. 124 048301). 이전 모델은 일반적으로 "구성적 의견 역학"을 기반으로 했으며, 무제한적인 상호 작용 모드가 결국 논란의 여지가 있는 문제에 대해서도 합의로 이어졌습니다. 그러나 그들의 새로운 모델은 강화 메커니즘으로 급진화의 역동성을 도입하여 같은 견해를 가진 사람들 사이의 연결 가능성이 더 높아졌습니다. 스타니니의 연구는 온건한 초기 조건에서 극단적인 의견이 어떻게 진화할 수 있는지 보여줍니다.
연구원의 모델은 세 가지 가능한 상태, 즉 합의, 양극화된 견해 또는 급진화된 견해로 이어졌습니다. 마지막 상태는 스펙트럼의 한쪽 끝에서 극단적인 견해를 갖고 있지만 다른 쪽 끝에서는 그렇지 않은 사람들을 포함합니다(물리. 개정판 X 11 011012). 그들의 분석 솔루션은 우리가 경험적으로 보는 것을 반영했습니다. 즉, 사람들의 견해가 다른 사람들의 영향을 많이 받고 문제가 되는 문제가 논란의 여지가 있을 때 그러한 의견은 더욱 극단적이 됩니다. 사람들이 같은 생각을 가진 다른 사람들과 연결을 형성하는 강한 경향을 추가하면 전체 네트워크가 급진화되지 않고 양극화됩니다(그림 1). 실제로 Starnini 팀은 모델링된 양극화된 의견 분포가 낙태, Obamacare 및 총기 규제에 대한 토론에 참여하는 사용자의 실제 소셜 미디어 데이터 분석과 일치한다는 사실을 발견했습니다. on X(이전 명칭: Twitter) 및 Facebook, YouTube 등 다른 소셜 미디어 사이트에서 가져온 추가 사용자 의견 데이터도 포함됩니다.
1 사회 구조
카탈루냐 폴리테크닉 대학교(Polytechnic University of Catalunya)의 Michele Starnini와 동료들은 소셜 미디어에서 의견이 어떻게 양극화되는지를 보여주었습니다. 그들의 모델은 세 가지 다른 역동적 체제에 대한 소셜 네트워크에 대한 의견을 나타냅니다.a) 합의에 접근하고, (b) 상관되지 않은 편광 상태 및 (c) 이념적 상태. 네트워크 그림(상단)에서 각 노드는 의견 각도 Φ에 따라 색상이 지정되어 있으며 크기는 신념에 비례합니다. 각 소셜 네트워크 내에 존재하는 커뮤니티는 각 네트워크 아래의 극 막대 그래프로 표시되며 반경은 커뮤니티의 모든 에이전트 쌍 간의 평균 코사인 유사성에 해당하는 크기와 색상 및 너비를 나타냅니다. 방향은 커뮤니티 내 모든 에이전트의 평균 의견 각도 ψ를 나타냅니다. 총 노드 수의 5% 미만을 포함하는 커뮤니티는 표시되지 않습니다.
그들의 결론은 분명해 보일 수도 있습니다. 그러나 알려진 동작을 모델에 복제하는 것은 덜 직관적인 통찰력을 향한 첫 번째 단계입니다. 예를 들어, Starnini와 동료들의 분석에 따르면 의견의 중간 지점은 주로 활동 수준이 낮은 사용자가 차지하지만 극단은 대부분 가장 활동적인 사용자가 대표합니다. 왜냐하면 그들의 의견은 같은 생각을 가진 사용자로부터 가장 활발한 강화를 받기 때문입니다. 개인.
분극에서 탈분극으로 – 위상 전이
소셜 미디어 데이터는 양극화 증가에 대한 또 다른 통찰력을 제공했습니다. 2023년 XNUMX월에는 다음을 포함한 그룹이 있습니다. 차오밍송마이애미 대학의 통계물리학자인 와 그의 학생 리우 지아젠, '하드' 콘텐츠(정치)와 '소프트' 콘텐츠(스포츠, 엔터테인먼트) 관련 페이스북 게시물에 대한 사용자 의견의 강점을 비교했습니다. 예상한 대로, 그들은 양극화된 상태를 반영하는 극단을 중심으로 하드 콘텐트 의견이 밀집되어 있는 반면, 소프트 콘텐트 의견은 중간 쪽에 더 가중치가 있다는 것을 발견했습니다(물리. Lett. 130 037401, 수집된 데이터를 사용하여 과학 348 1130) (그림 2).
결정적으로 송과 동료들은 이러한 의견 분포가 확장 법칙을 따른다는 것을 보여주었습니다. 세 가지 안정적인 단계가 있습니다. 즉 중앙에서 의견이 수렴되는 것입니다. 극단을 향한 약간의 증가 또는 "부분적 양극화"를 통해 스펙트럼 전반에 걸쳐 의견이 균등하게 확산됩니다. 그리고 완전한 양극화. 이러한 의견 분포를 단계로 구성하면 이러한 의견 분포가 어떻게 변할 수 있는지에 대한 핵심 질문인 단계 전환을 살펴볼 때 잠재적으로 가치 있는 개념이 도입됩니다. 송과 동료들은 응집물질 물리학과 마찬가지로 온라인 사회적 행동의 단계 전이가 순서 매개변수(이 경우 가장 가능성이 높거나 일반적으로 받아들여지는 의견)의 임계점으로 특징지어지는 방식을 보여줄 수 있었습니다.
2 통과 단계
마이애미 대학의 Chaoming Song과 동료들은 의견 분포의 진화가 단계 전환 측면에서 어떻게 설명될 수 있는지를 보여주었습니다. 이 단계 다이어그램에서 매개변수는 g 의견이 정렬되는 비율에 생성되는 연결 대 파괴되는 연결의 비율을 곱한 값입니다. 매개변수 J+-제이- 같은 생각을 가진 사용자가 연결을 형성하는 경향이 있는 힘과 다른 견해를 가진 사용자와의 연결을 끊는 경향이 있는 힘의 차이입니다. 빨간색 사각형은 페이스북에서 정치와 같은 하드 콘텐츠(HC)를 나타냅니다. 빨간색 삼각형은 스포츠, 엔터테인먼트 등 소프트 콘텐츠(SC)입니다.
탈분극으로의 전환이 어떻게 나타날 수 있는지 이해하기 위해 Starnini와 동료들은 단계 전환의 성격이 한 주제에 대한 의견이 다른 주제에 대한 의견과 상관 관계가 있는지 여부에 따라 어떻게 달라지는지를 보여주는 또 다른 모델을 고안했습니다.물리. Lett. 130 207401). 가 실시한 여론 조사로 전환 미국 전국 선거 연구, 연구자들은 “종교는 일상생활에 대한 지침을 제공한다”, “사업주는 동일한 서비스를 거부할 수 있다” 등 표현된 의견의 분포를 바탕으로 응답이 상관관계가 있는 것으로 보이는 몇 가지 진술을 확인했습니다. 성커플이 자신의 종교적 신념을 위반하는 경우.” 그러나 같은 여론조사에서는 “미국에서 태어난 불법 이민자의 자녀는 자동으로 시민권을 취득해야 한다”, “미국은 이슬람 무장세력과 싸우기 위해 군대를 파견해야 한다”와 같이 상관관계가 없는 응답을 이끌어내는 것처럼 보이는 진술도 제공되었습니다. 그런 다음 연구자들은 "사회적 영향력의 강도"와 그러한 의견이 얼마나 고집스럽게 유지되는지를 고려하여 네트워크에 있는 다른 모든 사람의 의견에 대한 반응으로 그러한 의견 분포가 어떻게 진화할 것인지 모델링했습니다.
그들은 의견이 서로 연관되어 있을 때, 응축된 물질의 서로 다른 자기 위상 사이에서 발생하는 XNUMX차 상 전이처럼 극성에서 탈분극(즉, 합의) 단계로의 전환이 원활할 가능성이 있다는 것을 발견했습니다. 반면, 모델은 의견의 상관관계가 없을 때 액체에서 기체로의 XNUMX차 상전이처럼 전이가 갑작스러울 가능성이 있음을 보여주었습니다.
2015년 사회학자들은 다니엘 델라포스타 미국 코넬 대학의 동료들은 여가 활동, 미적 취향, 음식 소비 및 개인 도덕성에 이르기까지 겉보기에 연결되지 않은 것처럼 보이는 수많은 영역에서 정치적 당파성이 점점 더 개인의 견해를 정의하고 있다는 증거를 제시했습니다. 예를 들어, 대략적으로 진보주의자는 라떼를 좋아하고 보수주의자는 새 사냥을 좋아한다고 말할 수 있습니다.미국 사회 학회지 120 1473). DellaPosta와 동료들이 제안한 것처럼 우리의 견해가 더욱 상호 연관되면 양극화 상태에서 양극화되지 않은 상태로 더 원활하고 더 많은 XNUMX차 단계 전환을 기대할 수 있습니다.
여론의 물리학
그러나 우선 무엇이 탈분극을 시작할 수 있으며 그것이 바람직할까요? 보편적으로 유지되는 의견의 단일 문화는 다양성이나 표준에서 벗어나는 것을 포용할 가능성이 낮기 때문에 좋지 않다고 주장할 수 있습니다. DellaPosta에 따르면, 사회 및 정치 이론가들은 오랫동안 주장이 "다원주의 사회에서 발견되는 갈등과 불일치의 교차선"을 선호한다는 사실을 발견해 왔습니다.미국 사회학 리뷰 85 507). 그렇다면 우리는 어떻게 보다 관용적인 사회에 도달할 수 있을까요? 다행히도 물리학의 다른 분야에는 몇 가지 흥미로운 점이 있습니다.
단결을 위한 개입
올해 초 물리학자 닐 존슨 워싱턴 DC에 있는 조지워싱턴대학교(George Washington University)의 동료들은 X가 인종, 종교, 민족 등 무엇이든 될 수 있는 온라인 "안티-X(anti-X)" 커뮤니티의 진화를 모델링하는 방정식을 공식화했습니다. 이 방정식은 유체 역학의 기본 방정식 중 하나, 즉 파형의 진화를 설명하는 버거 방정식과 눈에 띄게 유사합니다. 이러한 극단주의 공동체를 온건한 공동체와 구별하는 가장 일반적인 특징은 "불량의 물결"로 출현한다는 점에서 이러한 연관성은 매우 의미가 있습니다. 2016년에 ISIS의 지지를 얻은 사람들이든 오늘날 백인 민족주의자이든 극단주의적 관점이 무엇이든 그들은 "갑자기 튀어나오는" 것처럼 보인다고 존슨은 말합니다. 이는 이들이 갑자기 주류에서 관심을 끌기 전에 오랫동안 레이더 아래에서 작동했기 때문일 수 있습니다.
그들의 연구에서 (물리. Lett. 130 237401) Johnson과 동료들은 개인이나 개인 그룹을 벡터로 모델링하여 그들의 다양한 개인적 경험이 벡터의 다차원에 각인될 수 있도록 했습니다. 개인이 그룹에 합류하거나 그룹이 융합하여 더 큰 그룹을 형성할 확률은 벡터가 얼마나 잘 정렬되는지에 달려 있습니다(그림 3). 연구자들은 이를 "온라인 집단 화학"이라고 부릅니다. 그들의 모델은 안티-X 그룹의 갑작스러운 출현을 늦추기 위한 비결은 더 다양한 사용자로 네트워크를 넘치게 하여 유사한 벡터가 서로 쉽게 발견되지 않도록 하는 것이라고 제안합니다. 이 조언은 문제가 있는 것처럼 보이는 사용자를 차단하는 알고리즘을 사용하는 것과 반대됩니다. 왜냐하면 이러한 조언은 실제로 다양성을 걸러낼 것이기 때문입니다.
3 커뮤니티 클러스터 및 집단 화학
조지 워싱턴 대학의 Neil Johnson과 동료들은 경험적으로 관찰했습니다.a) 융합 및 (b) 러시아 소셜 네트워킹 서비스 VKontakte에 대한 반미 증오를 담은 커뮤니티의 총 분열, 하루 사이 t (노란색) t+1(파란색). 빨간색 노드는 나중에 폐쇄된(완전 핵분열) 반미 커뮤니티를 나타내고 녹색 노드는 2023년 XNUMX월 현재 아직 폐쇄되지 않은 노드를 나타냅니다. 노란색 링크는 XNUMX년 XNUMX월 반미 커뮤니티에서 제거된 개인(흰색 점)을 가리킵니다. 낮 t+1; 파란색 링크는 당일 반미 커뮤니티에 추가된 개인을 가리킵니다. t+1. 플롯의 공간 레이아웃 결과(a)와 (b)는 ForceAtlas2를 사용하여 매핑된 더 완전한 네트워크의 클로즈업입니다. 즉, 서로 더 가깝게 나타나는 노드가 더 많이 상호 연결되어 있음을 의미합니다. 구성 (b) 또한 총 핵분열의 경우 해당 공동체의 극소수 개인이 동시에 다른 공동체의 구성원이기도 함을 보여줍니다. (c) 미국 국회 의사당 폭동을 중심으로 플랫폼 전반에 걸쳐 반정부 커뮤니티가 밀집되어 있는 것을 경험적으로 관찰했습니다.
마찬가지로, 소셜 미디어 사용자를 반대 견해에 노출시키는 데 너무 적극적이면 역효과를 낳을 수 있습니다. 2018년 사회학자가 주도한 연구 크리스 베일 미국 듀크대학교(Duke University)의 동료들은 반향실의 기포를 뚫기 위한 이러한 유형의 노력이 양극화를 증가시킬 수 있다고 제안했습니다.PNAS 115 9216). 다음 해 Johnson, Song 및 동료들은 Facebook의 특정 알고리즘 업데이트가 동일한 역효과를 가져올 수 있음을 보여주었습니다. 사용자들 사이에 새로운 유대를 형성하고 새로운 커뮤니티를 조성하기 위해 설계되었지만 업데이트는 고립된 극단의 출현으로 이어질 가능성이 있다고 그들은 말했습니다. 궁극적으로 이로 인해 단편화에 대한 취약성과 함께 적합하고 시작되는 방식으로 보다 일반적으로 진화하는 네트워크가 생성됩니다(과학 보고서 9 11895).
그러나 현실 세계에서는 생각이 다른 사람들과 대면하는 것이 유익합니다. 우리가 매일 마주치는 모든 사람이 모든 것에 대해 우리의 견해를 공유하는 것은 아니지만, 한 가지 문제에 대해서는 우리의 견해가 충돌할 수 있지만, 다른 문제에 대해서는 여전히 공통점을 찾을 수 있습니다. 지난해 한 연구에서는 페터 퇴른베르크네덜란드 암스테르담 대학교의 전산사회과학자인 에릭슨은 이러한 다양하고 안정적인 차이의 "패치워크"가 소셜 미디어에 의해 가상 세계에서 자연스럽게 생성되지 않는다는 것을 보여주었습니다. 같은 생각을 가진 연결을 형성합니다. 본질적인 절제가 없으면 우리의 의견은 덜 혼합되고 더욱 당파적이게 됩니다(PNAS 119 e2207159119).
덜 분열적인 소셜 미디어 플랫폼을 개발하려는 시도 중 하나는 다음과 같습니다. 루크 소번영국 킹스 칼리지 런던(King's College London)에서 정보학 박사 과정을 밟고 있는 사람입니다. 아비브 오바다야, 현재 신흥 기술의 사회적 영향을 연구하는 전직 컴퓨터 과학자입니다. 그들은 함께라는 프로젝트를 진행하고 있습니다. "브리징 시스템", 이는 일반적인 '좋아요'와 재게시물을 넘어 소셜 미디어 게시물의 순위를 매기는 새로운 방법을 찾고 있는 것입니다. 무심코 의견 스펙트럼의 반대편에 있는 게시물을 통해 사람들과 대면하는 대신, Thorburn이 "다양한 승인"이라고 부르는 명시적인 공통점으로 의견의 차이를 달래는 게시물을 추천하는 것이 아이디어입니다. 예를 들어, 뇌조 사냥을 좋아하는 보수주의자와 연결되도록 라떼를 마시는 진보주의자를 태평하게 초대하지 않을 수도 있습니다. 그러나 응집물리학이든 특정 스포츠이든, 정치적 스펙트럼의 반대편에 있는 두 사람을 초대하여 일반적인 당파를 초월하는 상호 관심을 바탕으로 참여하게 할 수도 있습니다.
소셜 미디어를 넘어서
물리학의 다른 영역과 마찬가지로, 좋은 모델의 핵심 테스트는 기존 데이터를 설명하는 것뿐만 아니라 올바른 예측을 하는 능력입니다. 세르주 갈람(Serge Galam) 너무 눈에 띄는 일. 현재 파리 시앙스 포(Sciences Po)에 기반을 둔 Galam은 1970년대 사회물리학이 등장한 이래로 물리학자들에 의해 강력하게 거부당했던 사회물리학에 참여해 왔습니다.물리학A 336 49). "원자는 결코 나를 흥분시키지 않았습니다. 하지만 인간은 그렇습니다!" 그는 말한다.
그의 모델은 "다수결 원칙" 접근 방식을 적용하여 사람들 그룹의 의견을 업데이트하여 점진적으로 다수의 입장을 채택합니다. 마치 커피를 마시며 매일 그룹 채팅을 하면 본질적인 편견이 없는 사람의 의견이 점차적으로 흔들리는 것과 같습니다. 결국, 주변 사람들의 의견과 일치하는 문제에 대해 입장을 유지하는 것이 부담이 덜합니다. 실제로 Galam은 이것이 자석의 스핀 정렬에서부터 살아있는 세포의 단백질 접힘에 이르기까지 물리학의 다른 곳에서 볼 수 있듯이 에너지 최소화의 원리를 활용한다고 제안합니다.
Galam은 이슈가 어떤 의견의 강도가 아니라 그 본질적인 방향(예: 선거에서의 투표)인 개별 의견을 고려합니다. 그룹 의견의 진화에서 그는 각 측면에 대한 의견의 최종 비율을 "유인자"라고 부릅니다. 합의를 지향하는 단순한 시스템에는 두 가지 유인자가 있습니다. 모두가 하나의 의견을 공유하거나 모두가 반대 의견을 공유합니다. 그런 다음 결과는 양쪽의 초기 의견 비율에 따라 결정됩니다. 즉, 초기 의견의 50:50 혼합이 최종 결과가 어느 쪽으로든 갈 수 있는 전환점입니다. 양극화가 발생하려면 하나의 확립된 합의를 가진 그룹이 반대되는 확립된 합의를 가진 다른 그룹과 접촉해야 합니다.
그러나 합의에 이르는 길은 항상 간단하지는 않습니다. 사람들은 두 가지 선택이 모두 동일하게 받아들여질 수 있는지에 대해 의구심을 갖고 있습니다. 그런 다음 선택을 정당화하기 위한 인수가 필요 없이 "우연"에 의해 선택이 이루어집니다. 여기서 Galam은 실제로 이 "기회"가 그룹 내의 가장 강한 편견에 의해 편향된다는 가설을 세웠습니다(유럽 물리학. 제이비 25 403) 이는 그가 "민주적 소수 확산"이라고 부르는 현상을 재현합니다. 즉, 가장 많은 수의 의견이 아닌 그룹 내의 가장 강한 편견이 상황을 한쪽 또는 다른 쪽으로 바꾸는 것입니다. 실제로 Galam은 그러한 편견이 2016년 미국 대통령 선거의 결정적인 요인이었다고 말합니다., 공화당 후보 도널드 트럼프가 민주당 후보 힐러리 클린턴을 이겼습니다.. 편견 외에도 Galam의 모델에는 반대주의, 완고함과 같은 다른 심리적 특성의 존재도 포함되는데, 이 두 가지 모두 매력자와 티핑 포인트를 바꿀 수 있습니다(국제 J. 현대 물리학. 비 31 1742015).
Galam은 완고함이라는 심리적 특징이 더해지면 경직된 시스템이 생겨 증오와 거부의 분위기가 조성된다고 지적합니다. 반대로 더 많은 반대자들이 추가되면 문제의 각 측면을 선호하는 사람들의 비율이 바뀔 것입니다. 분위기는 더 관대하고 수용적일 것입니다. 비록 그들이 완고한 사람들의 혼합에서와 같이 시작했더라도 말입니다. 2023년 분석에서 Galam은 유체와 동결 분극을 통한 엔트로피의 차이를 설명합니다(엔트로피 25 622) 이는 그룹 내 개인의 성격이 유권자의 분포보다 어떤 식으로든 더 중요할 수 있음을 강조합니다.
실제로 충분한 반대 의견이 주어지면 전환점은 없습니다. 결과는 항상 합의의 희망 없이 어떤 식으로든 유지되는 의견의 안정적인 50:50 비율로 끌립니다. 완고한 사람들이 충분히 많으면 티핑 포인트가 다시 사라지지만 이번에는 어트랙터가 50:50 비율이 아닌 다수를 차지하도록 이동합니다. Galam은 “이것은 캠페인에서 승리하는 전략이 무엇인지에 대해 불안하고 심지어 비윤리적인 관점을 만들어냅니다.”라고 말합니다. 선거에서 승리하기 위해 후보자는 가장 많은 유권자를 설득하는 것이 아니라 가장 완고한 소수의 유권자만을 설득하고 그들이 자신에게 유리하도록 완고하게 만드는 것을 목표로 해야 합니다.
이러한 통찰력은 투표 용지에 투표하든 지갑을 사용하든 적용되며, 캠페인의 대상(순 다수의 주요 영향 요인)을 아는 것이 전투의 절반인 마케팅, 광고 및 유사한 종류의 조작에 매우 강력할 수 있습니다. . 그러나 Galam은 특히 가짜 뉴스와 같은 오늘날의 사회적 역학의 어려움을 고려할 때 "교착 상태"를 방지하는 데에도 사용될 수 있다고 강조합니다.
“이것은 과학적 발견과 같습니다.”라고 그는 말합니다. “좋은 방향으로 사용될 수도 있고, 나쁜 방향으로 사용될 수도 있습니다.”
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- 출처: https://physicsworld.com/a/the-laws-of-division-physicists-probe-into-the-polarization-of-political-opinions/
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