[論文レビュー] False Narratives and Political Mobilization

Kfir Eliaz, Simone Galperti+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2022

Media Influence and Politics被引用数 12

ひとこと要約

本稿は、政策、社会的グループの連合、物語（物語）から成るプラットフォームが、公共の支持をめぐって競争する政治的動員の均衡モデルを構築する。本稿は、特定のグループの政治的排除を原因として結果を帰属させる誤った物語が、原因の帰属が誤っているにもかかわらず、分断された社会においては、真実の物語よりも効果的に連合を動員できるため、繁栄し得ることを示している。

ABSTRACT

We present an equilibrium model of politics in which political platforms compete over public opinion. A platform consists of a policy, a coalition of social groups with diverse intrinsic attitudes to policies, and a narrative. We conceptualize narratives as subjective models that attribute a commonly valued outcome to (potentially spurious) postulated causes. When quantified against empirical observations, these models generate a shared belief among coalition members over the outcome as a function of its postulated causes. The intensity of this belief and the members' intrinsic attitudes to the policy determine the strength of the coalition's mobilization. Only platforms that generate maximal mobilization prevail in equilibrium. Our equilibrium characterization demonstrates how false narratives can be detrimental for the common good, and how political fragmentation leads to their proliferation. The false narratives that emerge in equilibrium attribute good outcomes to the exclusion of social groups from ruling coalitions.

研究の動機と目的

• 政治的物語、特に誤った物語が民主的制度においてどのように世論を形成し、社会的連合を動員するかをモデル化すること。
• 特定のグループの排除を原因として誤って帰属する誤った物語が、政治的競合において真実の物語を上回る条件を分析すること。
• 政治的分断と多様な社会的グループが、政策結果の理解を歪める誤った物語の広がりをどのように可能にするかを調査すること。
• 真の因果関係に基づかないが、最大限の動員を生み出すプラットフォームだけが存続する均衡プラットフォームの特徴を明らかにすること。
• 支配的グループを敵対的対象にすることで、事実とは異なるが、政策結果と連合構成の相関関係を巧みに利用して支持を得る物語が、なぜ支持を得られるかを示すこと。

提案手法

• プラットフォームを、政策、社会的グループの連合、および結果と想定される原因を結びつける主観的因果モデルとして機能する物語の組み合わせとしてモデル化する。
• 物語を、因果関係が誤りであっても、結果と想定される原因の間の経験的相関に基づいて得られる確率的信念として表現する。
• エージェントが長期的な観察頻度と連合構成に基づいて信念を更新する動的学習プロセスを導入する。
• 均衡を、各支持プラットフォームがその連合メンバーの動員を最大化するような、プラットフォーム上の定常的分布として定義する。
• 信念形成と効用（Uσ）に再帰的更新ルールを用い、政策・連合ペアの上での一意な均衡分布への収束を示す。
• 極限解析と部分列の議論を用いて、信念更新と効用の境界の収束を証明し、最大動員を生み出す物語だけが存続することを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の社会的グループの排除を原因として誤って帰属する誤った物語が、政治的議論を支配する条件は何か？
• RQ2 政治的分断は、民主的制度における誤った物語の出現と持続にどのように影響するか？
• RQ3 なぜ誤った物語に基づくプラットフォームが、真実の因果モデルに基づくものよりも、公共の支持をより効果的に動員できることがあるのか？
• RQ4 政策結果と連合構成の経験的相関が、誤った物語が支持を得るのをどのように可能にするか？
• RQ5 時間の経過に伴う動的学習プロセスは、信念の収束と支配的プラットフォームの選択にどのように影響するか？

主な発見

• 特定の社会的グループの政治的排除を原因として良い結果を帰属させる誤った物語でさえ、事実が誤っているにもかかわらず、均衡において支配的になることがある。
• これらの誤った物語は、政策結果と連合構成の相関関係を巧みに利用することで繁栄する。誤った主張として、特定のグループを排除することがより良い結果をもたらすと主張する。
• 均衡においては、真実の物語でなく、最大動員を生み出すプラットフォームだけが存続する。その結果、真実の物語よりも誤った物語が選ばれる。
• 本モデルは、政治的分断が、代替連合が現行の支配グループを敵対的対象にすることで、政策を変更せずに誤った物語の広がりを可能にする仕組みを示している。
• プラットフォームの均衡分布は一意の極限に収束し、すべての安定した信念体系は、政策と連合選択の同じ連合分布を誘発する。
• プラットフォームの物語の効用は、上限値 U* で抑えられ、この値への収束により、長期的には最も動員効果の高い物語だけが存続することが保証される。