Nature封面:社交网络影响集体决策 或改变选举结果

  • 时间:
  • 浏览:0
  来源:新智元(ID:AI_era)

  导读:《Nature》封面刊登了一项新研究,研究显示,社交网络中人与人之间的信息流动否则 会扭曲社区中有些人对咋样投票的看法,而这否则 会改变选举的结果。

  今天,来自宾夕法尼亚大学、休斯顿大学、MIT等高校的研究人员的一项研究荣登《Nature》封面。

  研究表明,社交网络中的有些价值形式否则 会影响到一方的投票结果,即使双方是否是相同的规模且每个参与者是否是相同的影响,五种问题报告 我门都都歌词 称之为“information gerrymandering”。

  Electoral gerrymandering,即政治选区被吸引到一方的选举制度,最近引起了我门都都歌词 的重新关注,好多个世纪以来的做法使选举的结果产生偏见。

  研究人员首先从集体决策的数学模型中预测了五种问题报告 ,否则 通过对数千有些人类受试者进行社会网络实验来证实其效果。最后,我门都都歌词 分析了各种现实世界网络,并在Twitter、博客圈以及美国和欧洲立法机构中找到了“information gerrymandering”的例子。

  Information gerrymandering能没法改变我门都都歌词 思考政治决策的最好的妙招,正如五种不同思想的形象所描绘的那样。在决定咋样投票时,我门都都歌词 都要整合不同的信息来源。但信息不须老是自由流动;它能没法受到社交网络的限制,并受到狂热者和自动机器人的扭曲。

  2520名志愿者参与“选民游戏”,少数转投多数以免陷入僵局

  现在,由宾夕法尼亚大学生物学家Joshua B. Plotkin和休斯顿大学的Alexander J. Stewart领导的研究人员发现了民主决策的曾经障碍,这否则 与在线社区尤为相关。 

  我门都都歌词 研究了一一一一两个多群体在一一一一一两个多有争议的决定下对抗的具体情况。我门都都歌词 基于博弈论开发了五种选民选折 模型, 有2520名真实的人参与,每12人为一组,玩在线游戏。

  首先,研究人员构建了一一一一一两个多简单的游戏,玩家被分配到竞争团体或党派。把玩家上放去一一一一一两个多网络上,五种网络决定了每有些人都能都看有些人的投票意向,玩家们被激励起来,曾经我门都都歌词 的政党就能“赢得”选举。第两个最好的结果是有些人获胜,最坏的结果是陷入僵局。 

  如上图显示,社会网络价值形式影响选民的看法。在有有哪些社交网络中,十有些人投了橙色,两个投了浅紫色。每有些人是否是两个互惠的社交关系,其中:

  a,在五种随机网络中,八有些人正确地从我门都都歌词 的联系人的偏好推断出橙色更受欢迎,两个推断平局,没法一一一一两个多错误地推断出浅紫色更受欢迎。 

  b,当有些人主要与志趣相投的人进行互动时,会老是出现“过滤泡沫”,个人所有都认为我门都都歌词 那一方是最受欢迎的。在五种具体情况下,投票僵局更有否则 ,否则 没法人认识到都要妥协。 

  c,Stewart等人描述“Information gerrymandering”,其中网络价值形式扭曲了选民对他人偏好的看法。在这里,三分之二的选民错误地推断浅紫色更受欢迎,这是是否是则 浅紫色支持者战略性地影响了少数喜欢橙色的人。

  研究发现,在科学家所谓的“information gerrymandering”中,是否是地理边界会产生偏见,否则社交网络的价值形式,类事 社交媒体连接。 

  “我门都都歌词 根据我门都都歌词 阅读的内容和与之互动的人来形成意见或决定咋样投票,” Plotkin说:“在今天的世界里,我门都都歌词 做了少许的在线分享和阅读。我门都都歌词 发现,即使在没法“虚假新闻”的具体情况下,“information gerrymandering”也会导致 集体决策结果产生强烈偏见。 

  “这告诉我门都都歌词 ,我门都都歌词 都要谨慎依赖社交媒体进行沟通,否则 网络价值形式不出我门都都歌词 的控制之下,但它否则 会扭曲我门都都歌词 的集体决策。”

  偏差高达20%,“罪魁祸首”竟是社交网络

  研究人员的分析表明,“information gerrymandering”很容易产生20%的偏差。换句话说,一一一一一两个多被平均分成一一一一两个多派别的团体否则 仅仅否则 信息分散而达到30比40的决定。

  Plotkin说:“五种想法类事 于‘electoral gerrymandering’,一方能没法获得优势,而是否是通过绝对数量来决定谁在哪个区投票。”

  鉴于对社交媒体咋样改变信息流的担忧,五种影响是否是会导致 偏见的结果是Plotkin一阵一阵关心的问题报告 。

  “现在,我门都都歌词 都要研究社交媒体对自由民主国家健康的影响,”我知道你。

  Plotkin说:“简而言之,我门都都歌词 发现,即使两党拥有相同数量的成员、网络中的每有些人都具有同等的影响力,一切似乎都很公平,但社交网络的价值形式仍然会将结果偏向一方或有些人。”

  导致 与双方互相交流的最好的妙招有关。

  当一一一一一两个多党派的成员只与同党派成员交谈,而是否是跨越党派交流时,这否则 会导致 网上所谓的“过滤泡沫”(filter bubble),五种人的观点会否则 俯近人而加强。把一一一一两个多曾经的小组上放去一齐,每个小组都站有些人方的观点,否则 就老是出现了僵局。

  然而,当信息gerrymandering,一方的有些成员最终会加入由有些人成员主导的对话中。在那里,我门都都歌词 有否则 说服对方,或被说对方服。 

  “趋于稳定劣势的党派,”Plotkin解释说,“往往是一一一一一两个多分裂了有些人影响力的党派,大多数成员只与有些人党派成员对话,而少数成员则在曾经党派主导的‘泡沫’中互动,很否则 否则 倒戈。”

  “我门都都歌词 能没法通过社交网络的价值形式将有有哪些实验性游戏中的最终投票率提高20%或更多,”Plotkin坦言:“即使一方拥有2比1的规模优势,我门都都歌词 也预测少数党能没法通过information gerrymandering赢得多数选票。”

  我门都都歌词 好奇是否是不不可不里能使用自动机器人(automated bots)引发information gerrymandering,研究人员还使用了拒绝妥协的“狂热机器人”。岂是否是,没法少数狂热者的适当安置也否则 导致 information gerrymandering和不民主的结果。

  为了评估现实世界网络中是否是趋于稳定information gerrymandering,研究人员分析了美国国会以及参与政治讨论的欧洲立法机构和社交媒体用户网络中的法案一齐赞助数据。

  我门都都歌词 发现information gerrymandering在有有哪些现实世界的网络中非常普遍。

  研究人员认为这是一一一一一两个多新研究的现在开始,侧重于社交网络咋样影响集体决策。

  Plotkin说:“我门都都歌词 对于假新闻和online troll非常关注,这无疑是破坏性的。” “我门都都歌词 正在研究的是不同的东西,这取决于整体网络价值形式 ——对于民主决策来说,这是一一一一一两个多更微妙但否则 更有害的问题报告 。” 

  分分钟影响选举,社交网络都要受到进一步监管

  能没法说,这项研究我不想们从新的深度图认识了选举投票。

  过去,信息由少数官方消息来源(如报纸和电视台)传播,或通过现实社交网络传播,有有哪些网络主要来自涉及有些人人际关系动态的分布式流程。现在不再是五种具体情况,否则 社交网络网站部署了通过设计重构社交关系的技术。

  有有哪些在线社交网络是深度图动态的系统,否则 人与机器之间的少许反馈而趋于稳定变化:算法推荐连接;我门都都歌词 进行表态;算法根据人类表态进行调整。

  有有哪些互动和过程一齐改变了我门都都歌词 都看的信息以及我门都都歌词 咋样看待世界的最好的妙招,information gerrymandering否则 在没法意识的具体情况下老是出现,但仅仅是机器学习算法的意外结果,有有哪些算法经过训练以优化用户体验。

  目前,在线社交网络不受实质性法规或透明度要求的约束。事先的通信技术有否则 干扰民主守护任务管理器否则 受到立法监督,现在的社交媒体生态系统是否是也早该“享受”类事 的待遇了?