移民、遗产税和大麻合法化之间有什么相似之处？其实并不多。然而，如果我们了解某人在其中一个问题上的立场，就能很好地推测他们在其他问题上的看法。
政治似乎总是在一个维度上运作：政党和政治家在从极左到极右的光谱上分布。了解某人在某个关键问题上的观点，往往足以将他们放置在意识形态的维度中，从而可能预测他们在其他问题上的立场。在像美国这样的国家，我们看到越来越多的人在这一范围的两端极化，形成对立的政治阵营。
对我们而言，一维的政治就像苹果从树上掉落一样自然——这就是我们对政治的理解。但就像万有引力一样，以这种方式塑造我们政治的神秘力量确实需要科学的解释。
我和我的同事们想要探讨人们是如何最终产生如此深刻的分歧的。今年早些时候，我们发表的研究提出了一个模型来解释这一现象。研究表明，我们越不能将政治与个人关系分开，就越会变得两极化。
这不仅是一个学术问题。如果政治被简化为单一的意识形态维度，它将阻碍我们为最紧迫的问题找到创新的解决方案。
例如，如果住房危机的最佳解决方案是放松管制与公共投资的结合，那么如果解决方案的每一部分都被政治领域的一方拒绝，那么就无法实施。这使得理解政治如何变得如此两极分化在实际层面上变得非常重要。
问题在于，无论我们回顾过去多远，政治都是围绕意识形态冲突的一个主要维度组织的：在左翼与右翼之前，是天主教徒与新教徒，圆颅党与骑士，一直追溯到古罗马的Optimates与Populares。
问题可能发生了变化，但基本的二分法保持稳定。这使得调查一维政治的起源变得非常困难。毕竟，我们不能对整个社会进行实验——至少在现实生活中不能。
模拟社会
为了克服这个限制，我们决定采取一种不同寻常的方法。我们创造了虚拟社会，每个社会由许多模拟的人组成，这些人被称为代理人。
每个代理都有各种各样的意见，以多维空间中的坐标表示。我们没有给坐标或维度赋予具体的含义，但你可以把它们想象成代表不相关的问题，比如国防开支、铁路国有化或堕胎权。
在每次模拟开始时，代理人的位置都是完全随机的，并没有按照左与右的单一意识形态维度组织起来。但随着时间的推移，这些代理人相互作用，相互影响，组织成新的集体状态。
因此，这些模拟社会为我们提供了测试政治科学中不同理论的平台，例如人们是理性的假设，看看它们是否可以解释一维政治和政治两极分化的出现。
为了做到这一点，我们将这些理论转化为计算协议，以管理代理的相互作用以及他们适应意见的方式。然后，我们检查这些协议是否足以引发单一意识形态维度的出现。
最初，我们将代理人建模为主流政治学传统中的理性决策者。当遇到其他代理人时，他们要么妥协，要么拒绝，但无论哪种方式，这都没有产生单一的意识形态维度。代理人要么达成共识，要么保持分散。
然而，政治并不是一件纯粹理性的事情。它通常以直觉和愤怒为特征。但政治学在将情感融入决策模型方面并不总是成功的。因此，我们从社会心理学的创始人之一那里寻找灵感。
在20世纪50年代，奥地利出生的心理学家弗里茨·海德创造了认知平衡理论这一术语，该理论声称人们努力保持心理模式的一致性。例如，当我们的两个朋友互相憎恨，或者一个朋友爱上了我们鄙视的人时，我们会感到不安。同样，我们会尽量避免不同意我们喜欢的人的意见，就像我们会避免同意我们不喜欢的人一样。
我们将这种平衡机制转化为我们的模拟。当我们的两名代理人遇到对方时，他们首先确定他们在各种政治问题上的一致或不一致程度。然后，他们把同意转化为同情，把不同意转化为厌恶。最后，他们以一种增加一致性的方式调整了他们的问题立场。
如果他们遇到与自己意见基本一致的人，他们会调整自己的观点，以化解剩余的分歧。在相反的情况下，他们试图使他们的分歧更强烈。
每次代理人见面，所有这些都以微小的增量发生。但通过无数的相互作用，代理最终自组织成单一的意识形态维度——无论我们开始模拟时有多少问题维度。
个体行为者最终在这个意识形态连续体中的位置取决于一个关键因素：在问题上的分歧和个人厌恶之间的联系强度。
如果这种联系是弱的——意味着代理可能彼此不喜欢但仍然同意，或者彼此喜欢但不同意——代理仍然靠近中心。如果它很强大，模拟社会就会分裂成两个对立的阵营——它变得两极分化。
这表明，两极分化与人们在个人层面上与他人联系的能力有关。当我们忽视了我们不同意的人通常是有良好意图的正派人这一事实时，我们可能会发现我们在政治问题上的分歧越来越大，妥协的余地越来越小。
当如此多的政治辩论通过非个人或匿名的社交媒体账户在网上进行时，这一点值得注意。现实世界比单一的政治观点所显示的要复杂得多。人们不仅仅是他们在网上分享的政治观点。
最终，我们将永远无法消除认知平衡的力量——就像我们无法摆脱重力一样。但我们可以找到方法来增加持有不同政治观点的人之间的个人联系。
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评论列表（4条）
我是的签约作者“svs”！
希望本篇文章《两极分化的科学：我们的模型显示了当政治对手失去个人联系时会发生什么》能对你有所帮助！
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