Nature封面:社交网络影响集体决策 或改变选举结果

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  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肯能会扭曲社区中买车人对怎么里能投票的看法,而这肯能会改变选举的结果。

  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,社交网络中的某些形状肯能会影响到一方的投票结果,即使双方算是相同的规模且每个参与者算是相同的影响,你这名 什么的疑问我们都都歌词 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,最近引起了我们都都歌词 歌词 的重新关注,十几条 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你这名 什么的疑问,而且通过对数千买车人类受试者进行社会网络实验来证实其效果。最后,我们都都歌词 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有益于改变我们都都歌词 歌词 思考政治决策的依据,正如你这名 不同思想的形象所描绘的那样。在决定怎么里能投票时,我们都都歌词 歌词 有益于整合不同的信息来源。但信息从不突然 自由流动;它有益于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原本障碍,这肯能与在线社区尤为相关。 

  我们都都歌词 歌词 研究了有一个 群体在一有一个 有争议的决定下对抗的情況。我们都都歌词 歌词 基于博弈论开发了你这名选民选取模型, 有2520名真实的人参与,每12人为一组,玩在线游戏。

  首先,研究人员构建了一有一个 简单的游戏,玩家被分配到竞争团体或党派。把玩家倒入一有一个 网络上,你这名 网络决定了每买车人都能看了买车人的投票意向,玩家们被激励起来,原本我们都都歌词 歌词 的政党就能“赢得”选举。第有一个最好的结果是买车人获胜,最坏的结果是陷入僵局。 

  如上图显示,社会网络形状影响选民的看法。在什么社交网络中,十买车人投了橙色,有一个投了淡蓝色。每买车人与算是一个互惠的社交关系,其中:

  a,在你这名 随机网络中,八买车人正确地从我们都都歌词 歌词 的联系人的偏好推断出橙色更受欢迎,有一个推断平局,只有一个 错误地推断出淡蓝色更受欢迎。 

  b,当买车人主要与志趣相投的人进行互动时,会再次老出“过滤泡沫”,个人都认为我们都都歌词 歌词 那一方是最受欢迎的。在你这名 情況下,投票僵局更有肯能,肯能没哟人认识到有益于妥协。 

  c,Stewart等人描述“Information gerrymandering”,其中网络形状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淡蓝色更受欢迎,这是肯能淡蓝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,算是地理边界会产生偏见,只是社交网络的形状,累似 社交媒体连接。 

  “我们都都歌词 歌词 根据我们都都歌词 歌词 阅读的内容和与之互动的人来形成意见或决定怎么里能投票,” Plotkin说:“在今天的世界里,我们都都歌词 歌词 做了少量的在线分享和阅读。我们都都歌词 歌词 发现,即使在没哟“虚假新闻”的情況下,“information gerrymandering”也会原应集体决策结果产生强烈偏见。 

  “这问我们都都歌词 歌词 ,我们都都歌词 歌词 有益于谨慎依赖社交媒体进行沟通,肯能网络形状没哟我们都都歌词 歌词 的控制之下,但它肯能会扭曲我们都都歌词 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,一有一个 被平均分成有一个 派别的团体肯能仅仅肯能信息分散而达到30比40的决定。

  Plotkin说:“你这名 想法累似 于‘electoral gerrymandering’,一方有益于获得优势,而算是通过绝对数量来决定谁在哪个区投票。”

  鉴于对社交媒体怎么里能改变信息流的担忧,你这名 影响算是会原应偏见的结果是Plotkin怪怪的关心的什么的疑问。

  “现在,我们都都歌词 歌词 有益于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,我们都都歌词 歌词 发现,即使两党拥有相同数量的成员、网络中的每买车人都具有同等的影响力,一切似乎都很公平,但社交网络的形状仍然会将结果偏向一方或买车人。”

  原应与双方互相交流的依据有关。

  当一有一个 党派的成员只与同党派成员交谈,而算是跨越党派交流时,这肯能会原应网上所谓的“过滤泡沫”(filter bubble),你这名 人的观点会肯能俯近人而加强。把有一个 原本的小组倒入同去,每个小组都站买车人方的观点,而且就再次老出了僵局。

  然而,当信息gerrymandering,一方的某些成员最终会加入由买车人成员主导的对话中。在那里,我们都都歌词 歌词 有肯能说服对方,或被说对方服。 

  “指在劣势的党派,”Plotkin解释说,“往往是一有一个 分裂了买车人影响力的党派,大多数成员只与买车人党派成员对话,而少数成员则在原本党派主导的‘泡沫’中互动,很肯能而且倒戈。”

  “我们都都歌词 歌词 有益于通过社交网络的形状将什么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,我们都都歌词 歌词 也预测少数党有益于通过information gerrymandering赢得多数选票。”

  我们都都歌词 歌词 好奇与算是益于使用自动机器人(automated bots)引发information gerrymandering,研究人员还使用了拒绝妥协的“狂热机器人”。岂算是,有益于少数狂热者的适当安置也肯能原应information gerrymandering和不民主的结果。

  为了评估现实世界网络中算是指在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同去赞助数据。

  我们都都歌词 歌词 发现information gerrymandering在什么现实世界的网络中非常普遍。

  研究人员认为这是一有一个 新研究的刚结束了了,侧重于社交网络怎么里能影响集体决策。

  Plotkin说:“我们都都歌词 歌词 对于假新闻和online troll非常关注,这无疑是破坏性的。” “我们都都歌词 歌词 正在研究的是不同的东西,这取决于整体网络形状 ——对于民主决策来说,这是一有一个 更微妙但肯能更有害的什么的疑问。” 

  分分钟影响选举,社交网络有益于受到进一步监管

  有益于说,这项研究我们都都歌词 歌词 歌词 从新的淬硬层 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,什么网络主要来自涉及买车人人际关系动态的分布式流程。现在不再是你这名 情況,肯能社交网络网站部署了通过设计重构社交关系的技术。

  什么在线社交网络是淬硬层 动态的系统,肯能人与机器之间的少量反馈而指在变化:算法推荐连接;我们都都歌词 歌词 进行宣告;算法根据人类宣告进行调整。

  什么互动和过程同去改变了我们都都歌词 歌词 看了的信息以及我们都都歌词 歌词 怎么里能看待世界的依据,information gerrymandering肯能在没哟意识的情況下再次老出,但仅仅是机器学习算法的意外结果,什么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。然后的通信技术有肯能干扰民主系统线程池池肯能受到立法监督,现在的社交媒体生态系统算是也早该“享受”累似 的待遇了?