当网络误导：党派沟通如何削弱民主决策

民主社会日益依赖沟通网络来聚合市民偏好与信息，但这些相同的网络在特定条件下却会系统性地误导选民。我们引入一种基于智能体的模型，捕捉党派网络中两种对立力量：负责提升准确性的诚实噪声过滤与嵌入偏见的战略谄媚。广泛的仿真结果表明，沟通架构对投票准确性的影响大于任何单个特征。当候选人质量差距适中时，党派谄媚会压倒诚实信号，将支持弱势候选人的支持者引向集体错误。然而，将独立派成员置于网络核心位置可作为一种认知熔断器，防止回音室演化为系统性错误。我们反常地发现，具有实质性质量差异的竞争性选举最容易陷入集体幻觉。少量极端党派成员可通过级联偏见效应影响整个社区，且此类偏差可在数百轮沟通后持续存在。我们的发现挑战了关于民主信息聚合的传统观念，为应对算法过滤和社交媒体两极化时代的制度设计提供可操作性见解。