小型讨论网络中框架诱导的群体极化
物理与社会
2020-01-09 v2 社会与信息网络
摘要
我们针对群体极化效应提出了一种新解释，即志趣相投个体间的讨论会诱发向极端的偏移。我们的理论区分了所辩论的定量政策与讨论的修辞框架（例如某一结果的可能性）。若政策与框架立场在数学上相关，使得框架立场随政策趋于极端而增长更缓，则极端处的多数形成受到青睐，从而将共识形成推向极端。此外，启发式框架的使用可将框架参考点移离政策参考点，从而在相对的政策两侧产生差异性极化。我们提出一个数学模型，在给定群体成员初始偏好与网络结构时预测共识政策。我们的在线群体讨论实验操控了政策侧、分歧程度与网络结构。这些挑战现有极化理论的结果，在定性与定量上均与我们的理论与模型相符。
引用
@article{arxiv.1710.10295,
title = {Frame-Induced Group Polarization in Small Discussion Networks},
author = {Michael Gabbay and Zane Kelly and Justin Reedy and John Gastil},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.10295},
year = {2020}
}
备注
Version of paper accepted for publication (only minor wording differences with published version). Substantial revision of previous version. Removed discussion of ASC model (published separately). Changed title. 33 pages, 4 figures