在世界各地,社会不同派系似乎比以往任何时候都更加愤怒和分裂。但作为 安娜·戴明 解释说,物理学家正在尽最大努力找出问题所在
飞机尾迹被故意装载了一种外星的、致病的硅基生命形式:这是加拿大医生、自称“先知”的比尔·迪格尔 (Bill Deagle) 在 2006 年的声明。 “这是一种硅基生命形式,像蜜蜂或蚂蚁一样聪明,并且会反击,”他警告说。尽管没有证据表明存在硅基生命,但迪格尔的说法不断在社交媒体上出现。今年 XNUMX 月,Facebook 上有一篇关于此事的帖子 获得超过 37,000 个点赞和 33,000 股分享 在潮水般的赞同评论中。
在社交媒体出现之前,我们可能认为让人们更容易辩论可以将我们所有人聚集在一起并促进共识。事实上,相反的情况似乎更接近事实:人们似乎更加愤怒,他们的观点比以往更加两极分化。例如,人们普遍认为社交媒体助长了 2011 年英国骚乱,以及最近 2020 年美国总统大选后对美国国会大厦的冲击。自然地,人们对了解造成这些分歧的原因以及可以采取什么措施(如果有的话)抱有浓厚的兴趣。事实证明,物理学可能有一些答案。
应用物理学来描述社会现象的想法至少可以追溯到 17 世纪哲学家托马斯·霍布斯 (Thomas Hobbes),他试图用伽利略运动定律来描述社会的“物理现象”。近几十年来,物理模型的发展已发展成为一个正式的研究领域,称为“社会物理学”(J.数学社会学 9 1)——对选举结果的成功预测、对极化观点如何占据主导地位的展示,甚至对如何消除极化观点的建议都令人鼓舞。
危险的相似
十多年来,政治和社会科学家将分裂的加剧归因于 社交媒体泡沫和回声室,以及缺乏与反对我们观点的人互动可能会使我们的观点变得更加极端的想法。然而,当物理学家通过例如使相反的观点令人厌恶来模拟社会行为时,他们无法复制这种两极分化效应。事实上,这些模型甚至表明结果将是更大的共识。
2020年物理学家 米歇尔·斯塔尼尼 西班牙加泰罗尼亚理工大学和意大利 CENTAI 的同事们试图通过将人们持有的观点强度建模为他们直接接触到的观点强度的函数来解决导致两极分化的原因(物理学。 牧师 124 048301)。早期的模型通常基于“建设性意见动态”,不受限制的互动模式最终会达成共识,即使是在有争议的问题上。然而,他们的新模型引入了激进化的动态作为强化机制,因此观点相似的人之间的联系变得更有可能。斯塔尼尼的工作展示了极端的观点是如何从温和的初始条件演变而来的。
研究人员的模型导致了三种可能的状态:共识、两极分化观点或激进观点——最后一种观点涉及持极端观点的人,而不是另一端(物理 第十版 11 011012)。他们的分析解决方案反映了我们在经验上所看到的——当人们的观点受到他人的强烈影响,并且所涉及的问题存在争议时,这些观点就会变得更加极端。再加上人们与志同道合的人建立联系的强烈倾向,整个网络不再变得激进,而是两极分化(图 1)。事实上,斯塔尼尼的团队发现,模拟的意见两极分化分布与对参与堕胎、奥巴马医改和枪支管制辩论的用户的真实社交媒体数据的分析一致。 on X(以前称为 Twitter),以及从 Facebook 和 YouTube 等其他社交媒体网站获取的其他用户意见数据。
1 社会结构
加泰罗尼亚理工大学的米歇尔·斯塔尼尼 (Michele Starnini) 及其同事展示了社交媒体上的观点如何两极分化。他们的模型表明了对三种不同动态机制的社交网络的看法:(a) 接近共识,(b)不相关的偏振态和(c)思想状态。在网络插图(上)中,每个节点根据其意见角 φ 进行着色,其大小与其信念成正比。每个社交网络中存在的社区都以每个网络下方的极坐标条形图表示,半径显示其大小,颜色和宽度对应于社区中所有代理对之间的平均余弦相似度。该方向代表社区内所有智能体的平均意见角 φ。节点总数少于 5% 的社区不会显示。
他们的结论可能看起来很明显。但在模型中复制已知行为是迈向不太直观的见解的第一步。例如,Starnini 和同事的分析表明,虽然中间观点主要由活跃程度较低的用户占据,但极端观点主要由最活跃的用户代表,因为他们的观点得到了志同道合者最有力的强化。个人。
极化到去极化——相变
社交媒体数据为日益加剧的两极分化提供了其他见解。 2023 年 XNUMX 月,一组包括 宋超明迈阿密大学的统计物理学家和他的学生 刘家珍,比较了 Facebook 帖子上与“硬”内容(政治)和“软”内容(体育和娱乐)相关的用户意见的强度。正如预期的那样,他们发现硬内容观点集中在极端情况,反映出两极分化的状态,而软内容观点更偏向中间立场(物理学。 牧师 130 使用收集的数据 科学 348 1130)(图 2)。
至关重要的是,宋及其同事表明,这些意见分布遵循尺度法则。共有三个稳定阶段: 意见趋于中心立场;意见在各个领域均匀传播,略有增加,或“部分两极分化”,走向极端;和全极化。在研究这些意见分布可能如何变化的关键问题时,将这些意见分布划分为阶段引入了一个潜在有价值的概念:阶段转变。宋和他的同事能够展示在线社会行为中的相变(就像凝聚态物理学中的相变一样)如何通过顺序参数中的临界点来表征,在这种情况下,顺序参数是最可能或最普遍持有的观点。
2 通过阶段
迈阿密大学的 Chaoming Song 及其同事展示了如何用相变来描述意见分布的演变。在此相图中,参数 g 是观点一致的速度乘以创建的连接与被破坏的连接的比率。参数 J+-J– 是志同道合的用户倾向于建立联系的强度和我们倾向于与持不同观点的用户断绝联系的强度之间的差异。红色方块表示Facebook上的硬内容(HC),例如政治;红色三角形代表软内容(SC),例如体育和娱乐。
斯塔尼尼和同事热衷于了解向去极化的转变如何显现,他们设计了另一种模型,该模型展示了相变的性质如何取决于对一个主题的看法是否与对其他主题的看法相关(物理学。 牧师 130 207401)。转向民意调查 美国国家选举研究,研究人员根据所表达的意见的分布确定了一些答复似乎相关的陈述,例如“宗教[提供]日常生活指导”和“企业主可以拒绝向相同的人提供服务”。性伴侣如果违反其宗教信仰”。但同一项民意调查还提供了一些似乎引发了不相关反应的言论,例如“在美国出生的非法移民的孩子应该自动获得公民身份”和“美国应该派遣军队打击伊斯兰武装分子”。然后,研究人员考虑了“社会影响力”以及这些观点的顽固程度,模拟了这种观点分布将如何随着网络中其他人的观点而演变。
他们发现,当观点相关时,从极化相到去极化相(即共识)的转变可能是平滑的,就像凝聚态物质中不同磁相之间发生的二阶相变一样。另一方面,该模型表明,当意见不相关时,转变可能是突然的,就像从液体到气体的一级相变一样。
2015年社会学家 丹尼尔·德拉波斯塔 和美国康奈尔大学的同事提供的证据表明,政治党派之争正在越来越多地定义许多看似互不相关的领域中的个人观点——从休闲活动和审美趣味,到食品消费和个人道德。例如,粗略地说,你可以说自由派喜欢拿铁,而保守派喜欢狩猎(美国社会学杂志 120 1473)。如果我们的观点变得更加相关,正如 DellaPosta 和同事所建议的那样,我们可能会期望从偏振态到非偏振态的更平滑、更多的二阶相变。
舆论物理学
但什么首先可以引发去极化,这是否是可取的呢?有人可能会说,普遍持有观点的单一文化并不好,因为它不太可能接受任何多样性或偏离规范的情况。根据 DellaPosta 的说法,社会和政治理论家长期以来发现,争论有利于“多元社会中存在的冲突和分歧的交叉线”(美国社会学评论 85 507)。那么我们怎样才能建立一个更加宽容的社会呢?幸运的是,不同的物理学领域提出了一些有趣的观点。
干预以团结
今年早些时候,物理学家 尼尔·约翰逊 和华盛顿特区乔治华盛顿大学的同事制定了一个方程来模拟在线“反 X”社区的演变,其中 X 可以是任何东西,例如种族、宗教或民族。该方程与流体动力学的基本方程之一——即描述波形演化的伯格斯方程——有着明显的相似之处。这种联系很有意义,因为这些极端主义团体与其他温和团体的最共同特征是它们以“流氓浪潮”的形式出现。约翰逊表示,无论极端主义观点如何——无论是 2016 年获得 ISIS 支持的人,还是今天的白人民族主义者——他们似乎都是“凭空冒出来的”。这可能是因为它们在突然获得主流关注之前很长一段时间都在人们的关注之下。
在他们的研究中(物理学。 牧师 130 237401)约翰逊和同事将个人或个人群体建模为向量,以便他们不同的个人经历可以印在向量的多个维度中。个体加入一个群体或群体融合形成一个更大群体的概率取决于他们的向量对齐程度(图 3)——研究人员称之为“在线集体化学”。他们的模型表明,要减缓反 X 团体的突然出现,诀窍是让网络充满更多多样化的用户,这样相似的向量就不会那么容易地找到彼此。该建议反对使用阻止看似麻烦的用户的算法,因为这些算法实际上会过滤掉多样性。
3 社区集群和集体化学
乔治华盛顿大学的尼尔·约翰逊及其同事根据经验观察到(a) 融合和(b)俄罗斯社交网络服务 VKontakte 上反美仇恨社区的全面分裂 t (黄色)和 t+1(蓝色)。红色节点代表后来被关闭(全面裂变)的反美社区,而绿色节点是截至 2023 年 XNUMX 月仍未关闭的反美社区。黄色链接指向从反美社区中删除的个人(白点)天 t+1;而蓝色链接指向当天添加到反美社区的个人 t+1。空间布局由地块得出(a)和(b)是使用 ForceAtlas2 映射的更完整网络的特写,这意味着距离更近的节点之间的互连程度更高。阴谋 (b)还表明,在完全裂变的情况下,该社区中很少有人同时也是其他社区的成员。 (c)根据经验观察,美国国会大厦骚乱周围的平台上反政府社区聚集。
同样,过于主动地让社交媒体用户接触反对的观点可能会适得其反。 2018年,社会学家领导的一项研究 克里斯·保尔 和美国杜克大学的同事提出,这种刺破回声室气泡的努力会增加极化(PNAS 115 9216)。第二年,约翰逊、宋及其同事表明,Facebook 的某些算法更新可能会产生同样的适得其反的效果。他们表示,尽管这些更新的目的是在用户之间建立新的联系并培育新的社区,但很可能会导致孤立的极端情况的出现。最终,这会创建一个更普遍地断断续续地发展的网络,并且容易出现碎片化(Scientific Reports 9 11895).
然而,在现实世界中,面对不同想法的人是有益的。并非我们每天遇到的每个人都可能对所有事情都有相同的看法,但尽管我们的观点可能在一个问题上发生冲突,但我们仍然可以在另一个问题上找到共同点。去年,一项研究 彼得·托恩伯格荷兰阿姆斯特丹大学的计算社会科学家表明,这种多样化且稳定的差异“拼凑”并不是由社交媒体在虚拟世界中自然产生的,社交媒体扩大了我们潜在的联系人池,因此更容易形成志同道合的联系。由于没有内在的节制,我们的观点被驱使变得不那么混合,并且更加党派(PNAS 119 e2207159119).
开发较少分裂的社交媒体平台的一项尝试是由 卢克·索伯恩,正在英国伦敦国王学院攻读信息学博士学位,并且 阿维夫·奥瓦迪亚,前计算机科学家,现在研究新兴技术的社会影响。他们正在共同致力于一个名为 “桥接系统”, 该公司正在寻找新的方法来对社交媒体帖子进行排名,超越通常的“点赞”和转发。我们的想法不是不假思索地让人们面对意见谱相反的帖子,而是推荐那些用一些明确的共同点来加强意见分歧的帖子——索伯恩称之为“多元化认可”。例如,你可能不会愉快地邀请一个喝拿铁咖啡的自由主义者与一个捕松鸡的保守派建立联系。但你可能会邀请政治光谱对立的两个人基于超越通常党派界限的共同利益进行接触——无论是凝聚态物理还是某项特定的运动。
超越社交媒体
就像物理学的任何领域一样,一个好的模型的关键测试不仅仅是解释现有的数据,而是做出正确预测的能力,这就是物理学家的能力 塞尔吉·加拉姆的 工作如此引人注目。加拉姆现就职于巴黎政治学院,自 1970 世纪 XNUMX 年代社会物理学兴起以来就开始涉足该领域,当时它遭到了物理学家的强烈拒绝。物理A 336 49)。 “原子从来没有让我兴奋过——但是人类,是的!”他说。
他的模型采用“多数规则”的方法来更新一群人的意见,逐渐采纳多数人的观点,就像每天喝咖啡的群聊可能会逐渐影响没有固有偏见的人的意见一样。毕竟,在某个问题上保持与周围人一致的立场会更省力。事实上,加拉姆认为这利用了能量最小化的原理——正如物理学中其他地方所见,从磁铁中的自旋排列到活细胞中蛋白质的折叠。
加拉姆考虑离散意见,其中问题不在于所持意见的强度,而在于其基本方向,例如选举中的投票。在群体意见的演化过程中,他将最终各方意见的比例称为“吸引子”。对于一个趋于达成共识的简单系统来说,有两个吸引子:每个人都分享一种观点,或者每个人都分享相反的观点。然后,结果由双方的初始意见比例决定,初始意见的 50:50 比例就是临界点,最终结果可能会朝任何一方发展。为了发生两极分化,具有既定共识的群体必须与具有相反既定共识的另一个群体接触。
但达成共识的道路并不总是一帆风顺——人们对两种选择似乎同样可以接受表示怀疑。然后,选择是“偶然”做出的,不需要任何论证来证明其合理性。在这里,加拉姆假设这个“机会”确实受到了群体内最强烈的偏见的影响(欧洲物理学。 J·B 25 403),这反过来又复制了他所说的“民主少数派传播”,即一个群体内最强烈的偏见,而不是人数最多的意见,使事情向某种方式摇摆。事实上,加拉姆认为这种偏见是 2016 年美国总统选举的决定因素,其中共和党候选人唐纳德·特朗普击败民主党候选人希拉里·克林顿。除了偏见之外,加拉姆的模型还包括其他心理特征的存在,例如逆向主义和顽固,这两者都可以改变吸引子和临界点(国际。 J.现代物理学。乙 31 1742015).
加拉姆指出,如果加上顽固的心理特征,就会形成僵化的体系,从而导致仇恨和拒绝的氛围。相反,当更多的逆向者加入时,支持问题双方的人数比例就会发生变化——气氛会更加宽容和接受——即使他们一开始和顽固的人一样。在 2023 年的分析中,Galam 描述了流体熵与冻结极化熵的区别(熵 25 622),这凸显了群体中个人的性质如何比选民的分布更重要。
事实上,只要有足够多的反对者,就不存在临界点:结果总是倾向于以某种方式持有稳定的 50:50 比例的观点,而没有达成共识的希望。如果有足够多的顽固分子,临界点就会再次消失——但这一次,吸引子的比例会转变为占多数,而不是 50:50。加拉姆说:“这对竞选中的制胜策略产生了一种令人不安、甚至不道德的观点。”为了赢得选举,候选人不需要以说服大多数选民为目标,而只需要说服少数最顽固的选民 — — 并让他们对自己有利。
无论是用选票投票还是用钱包投票,这些见解都适用,并且对于营销、广告和类似的操纵来说可能非常强大,其中了解竞选目标(净多数的关键影响者)就已经成功了一半。然而,加拉姆强调,它也可以用来防止“僵局”,特别是考虑到当今社会动态的困难,例如假新闻。
“这就像任何科学发现一样,”他说。 “它可以用在好的方面,也可以用在坏的方面。”
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