[논문 리뷰] A Model of Competing Narratives

Kfir Eliaz, Ran Spiegler|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 10.

Electoral Systems and Political Participation참고 문헌 8인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 베이지안 네트워크(DAG)를 사용하여 정치적 서사를 인과 모델로 형식화하며, 경쟁하는 서사—특히 '기회 서사'—가 정책 결과에 대한 신념을 왜곡시켜 극단적 정책을 지속시킬 수 있음을 보여준다. 균형 상태에서 예측 수익을 최대화하는 서사는 희망적이고 편향된 신념을 선호하게 되어, 같은 변수를 사용하더라도 다른 인과적 구조를 가진 서사들 사이에서도 분열을 초래한다.

ABSTRACT

We formalize the argument that political disagreements can be traced to a "clash of narratives". Drawing on the "Bayesian Networks" literature, we model a narrative as a causal model that maps actions into consequences, weaving a selection of other random variables into the story. An equilibrium is defined as a probability distribution over narrative-policy pairs that maximizes a representative agent's anticipatory utility, capturing the idea that public opinion favors hopeful narratives. Our equilibrium analysis sheds light on the structure of prevailing narratives, the variables they involve, the policies they sustain and their contribution to political polarization.

연구 동기 및 목표

• 공공 여론과 정치적 분열을 형성하는 경쟁적 서사의 역할을 형식화하는 것.
• 서사가 정책 조치와 그로 인한 인식된 결과 간의 인과적 맵핑을 하는 인과 모델로 작동하는 방식을 모델링하는 것.
• 예측 수익을 기반으로 공공 여론이 서사 간을 선택하는 방식을 분석하여, '희망적인' 이야기를 선호하는 것.
• 서사가 같은 변수를 공유하더라도 극단적 정책을 지속시키는 데에 필요한 구조적 조건을 조사하는 것.
• 특히 혼동 변수를 포함하는 경우, 정책 논의에서 서사 경쟁의 균형 역학을 탐구하는 것.

제안 방법

• 행동, 중간 변수, 결과를 노드로 하는 방향성 있는 사이클 없는 그래프(DAG)로 서사를 표현하는 것.
• DAG에서 유도된 조건부 확률로 신념을 모델링하여, 효과의 크기를 특정하지 않은 채로 인과적 영향을 포착하는 것.
• 대표적 개인의 예측 수익을 최대화하는 서사-정책 쌍에 대한 확률 분포로 균형을 정의하는 것.
• 극한 경우(ε, δ → 0)를 분석하여 균형 상태에서 지배적인 서사 구조를 식별하는 것.
• 정책에 의해 영향을 받는 변수를 갖는 '레버 서사'와 정책이 그에 반응하는 외생 변수를 갖는 '기회 서사'를 비교하는 것.
• 수학적 최적화를 통해 다양한 서사 유형에서 유리한 결과에 대한 최대 달성 가능 신뢰도 P(y=1|a)를 결정하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 체계적인 정보 차이가 없는 상황에서 서사는 정책 결과에 대한 공공 여론을 어떻게 형성하는가?
• RQ2 인과 서사의 구조적 특징(예: 레버 대 기회)이 대립 정책을 지지하는 데에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 동일한 변수를 사용하더라도 그 역할을 내생적(내부적)으로 여부 외생적(외부적)으로 여긴다는 점에서, 왜 정책 선호가 갈라지는가?
• RQ4 균형 상태에서 다수의 지배적 서사-정책 쌍이 존재하는 조건은 무엇이며, 그 공존을 이끄는 요인은 무엇인가?
• RQ5 서사 홍보 비용이 균형 상태에서 서사 선택에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• ε가 매우 작은 극한 상태에서는 예측 수익을 최대화하는 기회 서사가 균형 서사가 되며, 이는 극단적 정책 지지를 초래한다.
• 모든 α ∈ (0,1)에 대해 기회 서사는 레버 서사보다 더 높은 P(y=1|a=1)를 달성할 수 있으며, 특히 1−α(1−μ) > μ/(μ+(1−μ)α)를 만족한다.
• 균형 상태에서 왼쪽과 오른쪽 극단 정책 간의 순 예측 수익을 균형 잡기 위해 α = 1/2여야 하며, 이는 서사 안정성을 보장한다.
• 동일한 변수는 한 서사에서는 정책에 의해 영향을 받는 레버로 작용할 수 있고, 다른 서사에서는 외생적 위협 또는 기회로 작용할 수 있어, 이는 정반대의 정책을 지지할 수 있다.
• 균형 서사는 유일하지 않으며, 서사 인지도의 감소 수익 특성으로 인해 다수의 서사-정책 쌍이 공존할 수 있다.
• 서사가 선형 체인(a→x₂→x₃→y)으로 제한된 경우, 균형 상태에서는 더 긴 체인이 선호되며, 이는 변수가 많은 복잡한 서사를 선호하는 경향을 시사한다.