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意识形态极端与初选获胜:基于推特社交网络推论

定量群学  · 公众号  ·  · 2017-08-09 23:52

正文


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内容提要: 有观点认为,各党派在初选中倾向于提名意识形态极端的候选人是美国国会日益两极化的一个原因。然而,候选人意识形态的量化数据的缺失使得这一论断难以被检验。现有意识形态的测量方法(如唱票结果法)无法估计那些在未曾在立法机关任职的政客的意识形态。King等人(2016)基于候选人推特社交网络中的联系模式提出了新的研究方法来克服这一缺点,他们通过政客与粉丝之间的关注关系矩阵中识别出一个潜在的意识形态维度,而该维度与基于国会议员唱票结果的意识形态估计高度一致。这一新的测量方法为研究意识形态极端性与初选结果之间的关系提供了便利。


相关背景


基于2010年中期选举的观察,不少评论家认为候选人的意识形态是共和党在参议院失利的关键因素。意识形态的极端程度较高的候选人更有可能在(共和党)初选中打败了党内温和的竞争者,但在大选中输给了其对手(民主党)。尽管选民在初选中偏好极端意识形态这一观点具有合理性,但对候选人意识形态测量的缺失阻碍了学者对这一观点的实证检验。

现有研究


理性选择理论和经验主义都认为靠近中间选民的候选人更可能成功,中间路线意味着非意识形态议题在决定输赢时起关键作用。然而,这一理论日益受到挑战。Aldrich(1983)指出政党激进主义强化了两党候选人意识形态上的分歧,而初选在其中扮演重要的角色。这是因为业余积极分子而不仅是政界巨头在初选中扮演了重要的角色。在此情境下,候选人需要掌握好取悦初选选民(意识形态色彩更重)和大选选民(更温和)之间的界线,研究者也必须承认初选和大选选民的差异。


检验意识形态极端性对初选取胜概率的影响面临着重要的方法障碍,研究者往往只能测量成功当选的候选人的意识形态。比如Brady, Han, and Pope(2007)使用 Nominal Three-StepEstimation分数(NOMINATE)来测量了候选人在国会中的活动。这一测度具有两个方面问题:一、该得分更多反映了候选人在国会的活跃度,并不能准确反映出公众对候选人意识形态极端性的感知。二、只能测量那些具有投票记录的候选人,有效样本量因此而大大减少。

对初选获胜的理论解释


极端视角认为,立场极端的候选人在初选中更有优势。一方面,种种原因(如候选人所在党派的宣传力度小、候选人无明确的党派归属)会导致参与初选投票的成本比较高、参与初选投票的人数也比较少,在此情境下意识形态色彩更重的候选人有助于降低投票参与的信息成本。另一方面,对持有极端意识形态的选民而言,支持与之偏好一致的候选人能够获得更多的潜在回报。因此有理由认为参与投票者比未参加投票者持有更加极端的政治信仰。


温和视角认为,初选中选民倾向于支持相对温和的候选人,其意识形态位于初选的中间选民和大选的中间选民的政治偏好之间。背后的逻辑在于,尽管初选选民倾向于支持极端的候选人,但他们同时需要考虑所支持的候选人在大选中获胜的可能性。选民不会将选票浪费在几乎没可能赢的人身上,而是选择赢面更高的候选人。

数据与方法


在2010年初选中,该研究识别了拥有活跃推特账号的114位参议院初选竞选者、59位在职参议员、211位众议院成员。另外,为了评估基于大数据方法来测度意识形态的极端性的准确性,还选择了197位具有明确政治倾向的其他政治人物,包括媒体成员、利益集团、政界名人。总样本中,183个账户是民主党人,219个是共和党人;可见,2010年共和党在推特上的比例稍高。







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