ReţeleRezultatele unui nou studiu sprijină ceea ce mulţi oameni cunosc intuitiv despre câştigarea alegerilor politice: de obicei partidul care are o reţea de alegători mai conectaţi primeşte mai multe voturi. Cu toate acestea, şi angajarea, activismul acestora este important.

 

 

 

O reţea de alegători puternic conectaţi este cheia  câştigării alegerilor

Studiul a constatat, de asemenea, că dacă reţeaua mai puţin conectată are chiar şi o mică parte dintre alegătorii puternic angajaţi, aceşti alegători au capacitatea de a inversa rezultatul alegerilor. Studiul demonstrează modul în care reţelele aflate în multiple interacţiuni şi interdependenţe pot fi utilizate pentru a modela şi obţine o perspectivă a alegerilor politice din lumea reală, cu potenţial de influenţare a strategiilor din campaniile viitoare.

 


Reţele
Cele două partide politice concurente din imagine sunt reprezentate de două reţele. Fiecare agent este reprezentat în ambele reţele, dar ar putea să fie activ (nodul verde) numai în una din cele două sau inactiv (nodul roşu) în ambele reţele. Activitatea nodurilor vecine influenţează opinia fiecărui nod dat.
Credit: Arda Halu şi colab. © 2013 EPLA

 

Arda Halu şi colaboratorii săi au publicat studiul lor cu privire la utilizarea reţelelor interactive în abordarea alegerilor politice într-un număr recent al EPL (Europhysics Letters).

"Cea mai mare noutate a activităţii noastre este ideea de a modela un partid ca o reţea şi, prin urmare, procesul electoral ca o competiţie între două reţele ce interacționează", a declarat  coautorul Ginestra Bianconi de la Universitatea Queen Mary din Londra redacţiei Phys.org. "Rezultatul pe care l-am obţinut a fost mai mult intuitiv: partidul cel mai conectat a obţinut majoritatea voturilor la sfârşitul campaniei electorale, dar din câte ştim aceasta este prima dată când o astfel de intuiţie a fost formalizată în cadrul unui model ştiinţific."

În modelul lor, în mod deliberat simplu, cercetătorii au construit două reţele, fiecare dintre ele reprezintând un partid politic diferit. Alegătorii individuali sau agenţii au fost reprezentaţi în ambele reţele printr-un nod. Cu toate acestea, alegătorii puteau fi activi (de exemplu, votau) într-un singur partid / reţea sau puteau alege să nu voteze deloc.

Pentru a începe simularea, cercetătorii au pornit de la starea iniţială în care nodurile active din ambele reţele erau distribuite uniform. Agenţii erau influenţaţi de vecinii lor, astfel încât un agent care nu era încă activ în reţeaua A putea deveni activ în reţeaua B, dacă cel puţin unul dintre vecinii săi era activ în reţeaua B.

Pentru a rula simularea au schimbat sensul unui nod al uneia din cele două reţele, ales în mod aleatoriu, de la activ la inactiv sau vice versa. Dacă această modificare reducea numărul de conflicte dintre un nod şi vecinii săi (de exemplu, vecinii susţineau acelaşi partid ca şi nodul ales aleatoriu), atunci schimbarea era acceptată ca atare.

În cazul în care modificarea mărea numărul de conflicte, atunci aceasta era acceptată cu o anumită probabilitate.
Când acest proces s-a repetat, a scăzut probabilitatea de acceptare a unei schimbări ce putea duce la extinderea conflictului. Cu alte cuvinte, cu trecerea timpului, erau tolerate mai puţine conflicte, deoarece agenţii aveau tendinţa să rămână mai mult la decizia lor, cu cât se apropia ziua alegerilor.

Cercetătorii au modelat această reducere a conflictului prin scăderea "temperaturii" sistemului, în care o temperatură ridicată era asociată cu mai multe conflicte, iar o temperatură scăzută cu mai puţine conflicte.
La sfârşitul simulării, în ziua alegerilor, cercetătorii au numărat voturile şi au constatat că partidul / reţeaua mai conectat/ă avea, de obicei, majoritatea voturilor. Acest rezultat nu a depins de condiţiile iniţiale, dar a fost  valabil pentru orice condiţie iniţială cu noduri active, distribuite în mod aleatoriu.

 

Votanţi
Avantajul unei reţele conectate.
Această imagine arată diagrama ce conturează diferenţa dintre numărul total de voturi pentru partidul A şi numărul total de voturi pentru partidul B (reprezentată de scala din dreapta), în funcţie gradul mediu, zA, al reţelei care reprezintă partidul A şi gradul mediu, zB, al reţelei care reprezintă partidul B. În cazul în care reţelele au conectivitate egală, ele beneficiază de un număr egal de voturi. Pe măsură ce diferenţa dintre mediile conectivităţii celor două reţele devine mai mare, avantajul partidului politic cu mai multe conexiuni creşte.
Credit: Arda Halu şi colab. © 2013 EPLA


În viaţa reală, mulţi indivizi decid de la început cu ce partid urmează să voteze şi nu-şi schimbă niciodată decizia, indiferent de influenţele vecinilor lor. Aceste persoane sunt cunoscute ca agenţi angajaţi, iar cercetările anterioare au arătat că aceste minorităţi angajate joacă un rol crucial în diferite aspecte ale dinamicii sociale. În acest studiu, cercetătorii au descoperit că atunci când o parte din nodurile reţelei mai puţin conectate nu-şi schimbă niciodată opinia, ele pot inversa rezultatul potenţial al alegerilor. În acest caz, partidul mai puţin conectat poate câştiga.

"Rezultatele lucrării noastre arată de asemenea că, în cazul în care partidele concurente sunt puternic conectate, chiar şi un procent mic de agenţi angajaţi (aproximativ 10%) pot inversa rezultatul alegerilor", a spus Bianconi. "Acest rezultat este în concordanţă cu alte lucrări recente asupra dinamicii de opinie pentru alte tipuri de procese de opinie."

În viitor, cercetătorii planifică extinderea acestui model în diferite moduri, în vederea descrierii relaţiilor a trei sau mai multe partide concurente, permiterii agenţilor să-şi exprime mai multe preferinţe într-un spaţiu de opinie multi-stratificat şi schimbării opiniilor agenţilor în diferite moduri. Cercetarea în aceste domenii ar putea oferi o perspectivă asupra proceselor de formare a opiniilor, în multe contexte diferite din lumea reală, în afara celor ale alegerilor politice.

"Cea mai mare parte a reţelelor din lumea reală constituie părţi ale unui sistem de reţele interactive, care coexistă, interacţionează şi co-evoluează", a spus Bianconi. "Exemplele includ reţelele multimodale de transport, sistemele de aclimatizare, pieţele economice, reţelele de alimentare cu energie şi creierul uman. Mai mult decât atât, multe reţele sunt multiplexe, indicând faptul că fiecare pereche de noduri poate interacţiona prin  mai multe tipuri diferite de relaţii. Acesta este cazul reţelelor de socializare în care agenţii pot fi legaţi, în acelaşi timp, prin relaţii familiare, de prietenie, de colaborare profesională, vecinătate etc..

"Până acum, comunitatea ştiinţifică s-a concentrat doar asupra relaţiilor de interdependenţă din cadrul reţelelor, dar, în situaţiile reale, diferite reţele pot avea concomitent şi  relaţii concurenţiale,  cum sunt cele antrenate de cele două partide principale în timpul campaniei electorale. Ceea ce am explorat până acum este primul exemplu al unui model în care reţelele interactive sunt concurente. În sistemele de infrastructuri sau în pieţele economice am putea avea situaţii similare în care există incompatibilităţi între funcţionalitatea sau activitatea a două noduri  dintr-o reţea interactivă. Aceste interacţiuni concurente dintre diferite noduri ale reţelelor interactive ar putea coexista uneori cu interdependenţele. Pentru a răspunde la întrebări cu privire la robusteţea şi dinamica complexă a lumii din jurul nostru, noi credem că este esenţial să investigăm reţelele interactive şi marea varietate a tipurilor de interacţiuni dintre ele".

Cercetătorii planifică, de asemenea, să incorporeze mai multă complexitate în modelarea acestor reţele în viitor. "În ciuda progreselor fantastice obţinute în ultimii zece ani în înţelegerea complexităţii sistemelor de reţele, noi nu avem deocamdată capacitatea de a descrie, prezice şi controla dinamica unei mari varietăţi de sisteme complexe, de la reţelele vremii, la societate şi creier", a spus Bianconi. "Motivul constă în faptul că multe sisteme nu sunt formate din reţele izolate, ci dintr-o reţea de reţele care se schimbă odată cu trecerea timpului. Prin urmare, pentru noi, oamenii de ştiinţă care lucrăm cu mecanici statistice, este posibil acum -  într-un sens, este obligatoriu - să ne deplasăm în teren pentru a găsi şi a pune în lumină complexitatea  reţelelor interdependente, care variază în timp.

Fără noi modele ale mecanicii statistice, domeniul va avea puţine şanse de a avansa în înţelegerea fenomenelor colective care au loc în aceste reţele. Prin urmare, planul nostru de viitor este acela de a dezvolta noi metode teoretice ale mecanicii statistice pentru diverse tipuri de reţele interactive şi temporale. Sperăm să găsim noi modele teoretice pentru a descrie, prezice şi controla sistemele complexe temporale şi interdependente".

Traducere de Maricica Botescu după election-strongly-voter-network-key cu acordul editorului

Puteți comenta folosind contul de pe site, de FB, Twitter sau Google ori ca vizitator (fără înregistrare). Pt vizitatori comentariile sunt moderate (aprobate de admin).

Loading comment... The comment will be refreshed after 00:00.

Fii primul care comentează.

Spune-ne care-i părerea ta...
caractere rămase.
Loghează-te ( Fă-ți un cont! )
ori scrie un comentariu ca „vizitator”

 



Donează prin PayPal ()


Contact
| T&C | © 2021 Scientia.ro