[論文レビュー] Party Polarization in Congress: A Network Science Approach

Andrew Scott Waugh, Liuyi Pei+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 20, 2009

Electoral Systems and Political Participation被引用数 53

ひとこと要約

本論文は、米国上院における極端化を測定するためにモジュラリティを用いたネットワーク科学的手法を導入し、党派的・思想的構造を仮定せずに、投票行動のパターンを分析することで結束した立法的グループを同定する。モジュラリティは、多数派の政党の入れ替えや個人の再選挙成功を予測でき、分断性と結束性が主な予測要因となる。これは、進化する立法的ダイナミクスを早期に察知するための予報システムを提供する。

ABSTRACT

We measure polarization in the United States Congress using the network science concept of modularity. Modularity provides a conceptually-clear measure of polarization that reveals both the number of relevant groups and the strength of inter-group divisions without making restrictive assumptions about the structure of the party system or the shape of legislator utilities. We show that party influence on Congressional blocs varies widely throughout history, and that existing measures underestimate polarization in periods with weak party structures. We demonstrate that modularity is a significant predictor of changes in majority party and that turnover is more prevalent at medium levels of modularity. We show that two variables related to modularity, called `divisiveness' and `solidarity,' are significant predictors of reelection success for individual House members. Our results suggest that modularity can serve as an early warning of changing group dynamics, which are reflected only later by changes in party labels.

研究の動機と目的

• 思想的または党派的構造に関する制限的な仮定に依存する従来の極端化測定法の限界を是正すること。
• 空間的アイデオロギー・モデルではなく、実際の投票行動に基づいた行動的根拠に基づく極端化の測定法を開発すること。
• ネットワークのモジュラリティが、多数派政党の変化といった立法的コалиションの構造的変化を予測できるかを検証すること。
• モジュラリティから導出される指標（分断性と結束性）が、個人の当選成功を予測できるかどうかを評価すること。
• モジュラリティが、党派のラベル変化や公式なコアリションの変化が顕在化する前にも、新たに出現するグループダイナミクスを早期に検出できることを示すこと。

提案手法

• 各議員をノードとしてモデル化し、投票一致度に基づいて相互関係（重み付き）を設定する。
• 隣接行列 A_ij = (1/b_ij) * Σ_k γ_ijk を用いる。ここで γ_ijk = 1 は議員 i と j が法案 k で同じように投票した場合、0 は異なる場合。
• コミュニティ（結束した投票ブロック）を検出するとともに、グループ間の分離の強さを測定するためにモジュラリティ Q 統計量を適用する。
• 2つの派生指標を導入：分断性（メンバーがグループの結束性をどれほど損なうか）と結束性（メンバーが自身のグループとどれほど一致するか）。
• 重回帰分析を用いて、分断性と結束性が個人の再選挙成功および多数派政党の変化を予測できるかを検証する。
• 1788年から2002年までの複数の国会における投票記録を分析し、ネットワーク科学的手法を用いて時間的経過に伴う構造的変化を検出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モジュラリティは、立法的機関における極端化を、仮定を一切含まずに堅牢に測定できるか？
• RQ2 弱い党派的結束性が続く時期において、モジュラリティは従来の測定法と比較して極端化をどれほど効果的に捉えられるか？
• RQ3 モジュラリティは、上院における将来的な多数派政党の入れ替えを予測できるか？
• RQ4 分断性と結束性は、議員個人の再選挙成功をどの程度まで予測できるか？
• RQ5 党派のラベル変化や公式なコアリションの変化が顕在化する前にも、モジュラリティは新たに出現するグループダイナミクスを検出できるか？

主な発見

• モジュラリティは、概念的に明確で仮定を要しない極端化の測定法であり、結束した投票ブロックの数とグループ間の分離の強さを両方明らかにする。
• 従来の極端化測定法は、党派的構造が弱い時期に極端化を低く見積もるが、モジュラリティはこうしたダイナミクスを効果的に捉える。
• モジュラリティは、将来的な多数派政党の入れ替えを有意に予測する要因となり、中程度のモジュラリティ水準で政党入れ替えがより頻発することが判明した。
• 分断性と結束性は、議員個人の再選挙成功を有意に予測する要因であり、両方とも満たす議員の再選挙率は94.79%に達する。
• 分断性はあるが結束性のない議員の再選挙率は49.18%であり、結束性はあるが分断性のない議員（91.67%）や両方とも満たす議員（94.79%）と比べて顕著に低い。
• 分断性と結束性の相互作用は再選挙結果と強く相関している（r = 0.866）ため、両方の特徴が組み合わさった場合、当選成功に強く寄与することが示された。