Pierre part 1
この選挙シーズンでは、リアルタイムの事実確認が同時に真実を学ぶための方法として浮上していますが、政治的候補者は表彰台にいます。これは、事実を補ってきた共和党の候補者ドナルド・トランプの場合に特に当てはまります。
あなたは真実がトランプ支持者を懐疑論者に変えるだろうと思うかもしれませんが、それが意見を作成することになると事実は他人の社会的影響と比較して淡いです。
おそらくトランプは、社会科学者が10年間論じてきたことを認識しています - あることについての人の信念が変わると、それは他のアイデアへの信念にも影響を与えます。ヒラリー・クリントンが第2改正（武装する権利）を廃止したいと人々に納得させるならば、あなたは彼らが文書化されていない移民を恩赦を与えたいと彼らを納得させることができるかもしれません。
しかし、この理論の予測可能性を突き止めるのは困難でした。そのため、社会学者のNoah Friedkinが率いる国際的な研究者チームが、社会的影響、環境要因、意見の関係を説明するのに役立つ数学モデルを作成しました。
木曜日に発表された論文では 科学 研究者らは、ほんの少数の人々が抱く信念が対人関係のネットワーク全体に影響を与える能力を持っていると主張している。複雑な状況では、根底にある信念が事実を妨げる可能性があります。たとえば、人間は地球に影響を与えるには無意味すぎるため、気候変動がデマであると考える人もいます。
研究者たちは、「真実の声明」における信念の異なる確信度を表す個々のノードを持つモデルを使用しました。これらの信念は他の人々との相互作用のために変更されたかもしれません。システム全体は、対人的影響ネットワークを表す要因によって影響を受けました。それは、各ステートメントが実際に正しいと見なされる程度に影響しました。誰かが確信を確実に確信するのに必要なことを判断しようとするのは、非常に複雑な代数です。
「モデルの数学により、母集団の影響ネットワークと論理制約構造の較正が可能になります」と研究者らは述べています。 「つまり、どの論理構造が、観察された信念の軌跡と一致しているかについての干渉です。」
研究者たちは、この「科学の分野はまだ初期段階にある」と認識していますが、彼らのモデルは「政策の失敗の危険率」を減らすのに役立つと考えています。
本質的に、人々が小集団対人影響システムの構造的特徴にもっと注意を払うならば、彼らはより簡潔に彼らになぜ政策が必要であるかを納得させることができます。
たとえば、多くの農村アメリカ人が政府に不信感を抱く原因となる複雑な健康問題およびメンタルヘルス問題をよく理解していれば、民主党員はアメリカ農村地域で手ごろな価格の医療法を提唱することにもっと成功するかもしれません。
信念体系のダイナミクスを数に減らすことは、これらの要因が本当にどれほど影響を与えるかを明らかにします。結局のところ、真実は人々が事実よりも自分の信念の影響を受けているからです。