极化政治民调：可视化设计选择如何塑造公众舆论并加剧政治极化
人机交互
2023-09-06 v1
摘要
虽然我们通常将可视化数据视为辅助认知任务（例如学习事实、做出决策）的工具，但对其在观点、态度和价值观上的二阶影响知之甚少。例如，设计或框架选择是否会与观看者的社会认知偏差相互作用，从而助长政治极化？在报道美国公众对公共政策的态度时，突出民主党人与共和党人之间的分歧（例如用蓝色与红色相连的散点图）颇为流行。但这些图表可能鼓励社会规范性从众，影响观看者的态度以匹配可视化中所呈现的分歧观点。我们进行了三项实验，考察社会从众与极化情境下的可视化框架。众包工作者观看了展示公共政策提案模拟民调结果的可视化图表。我们改变了框架（将数据聚合为非党派的“所有美国成年人”，或党派的“民主党人”和“共和党人”）以及所呈现群体的支持水平。参与者随后报告了自己对各项政策的支持度。我们发现参与者的态度显著偏向刺激材料中所示群体态度，而这会增大党派间态度分歧。这些结果表明数据可视化可诱发社会从众并加速政治极化。选择可视化党派分歧会进一步分裂我们。
引用
@article{arxiv.2309.00690,
title = {Polarizing Political Polls: How Visualization Design Choices Can Shape Public Opinion and Increase Political Polarization},
author = {Eli Holder and Cindy Xiong Bearfield},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.00690},
year = {2023}
}