[논문 리뷰] Party Polarization in Congress: A Network Science Approach

Andrew Scott Waugh, Liuyi Pei외 3명|arXiv (Cornell University)|2009. 07. 20.

Electoral Systems and Political Participation인용 수 53

한 줄 요약

이 논문은 미국 의회에서 분열을 측정하기 위해 모듈러리티를 사용하는 네트워크 과학적 접근을 제시한다. 입법 집단의 공고한 투표 블록을 사전에 정치적 이념이나 정당의 구조에 기대지 않고 분석하기 위해 투표 기록을 분석한다. 연구 결과, 모듈러리티가 주로 다수당의 변화와 개인의 재선 성공을 예측하며, 분열성과 단결성이 핵심 예측 변수로 나타나, 변화하는 입법 역학을 위한 조기 경고 시스템을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 이데올로기 또는 정당 구조에 대한 제한적인 가정에 의존하는 전통적 분열 측정 방법의 한계를 해결하기 위해.
• 공간적 이데올로기 모델이 아닌 실제 투표 패턴에 기반한 행동 기반의 분열 측정 방법을 개발하기 위해.
• 네트워크 모듈러리티가 다수당의 변화와 같은 입법 동맹의 구조적 변화를 예측할 수 있는지 테스트하기 위해.
• 모듈러리티에서 유도된 지표인 분열성과 단결성이 개인의 선거 성공을 예측할 수 있는지 평가하기 위해.
• 모듈러리티가 정당 라벨이나 전통적 지표의 변화보다 일찍 새로운 집단 역학을 탐지할 수 있음을 보여주기 위해.

제안 방법

• 각 입법자들을 네트워크의 노드로 모델링하고, 투표 일치도에 따라 입법자 간 연결을 가중치로 설정한다.
• 인접행렬 A_ij = (1/b_ij) * Σ_k γ_ijk 를 사용하며, 여기서 γ_ijk = 1은 입법자 i와 j가 법안 k에서 같은 방향으로 투표했을 경우이다.
• 커뮤니티(강한 투표 블록)를 탐지하고 그 간의 분리 정도를 수치화하기 위해 모듈러리티 Q 통계량을 적용한다.
• 두 가지 유도 지표를 도입한다: '분열성'(회원이 그룹의 단결성을 얼마나 깨는가)과 '단결성'(회원이 자신의 그룹과 얼마나 잘 일치하는가).
• 분열성과 단결성이 개인의 재선 및 다수당 변화를 예측하는지 검증하기 위해 통계 모델을 사용한다.
• 1788년부터 2002년까지 여러 의회에서의 투표 기록을 분석하여 네트워크 과학을 활용해 시간에 따른 구조적 변화를 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모듈러리티는 입법 기관에서 분열을 측정하는 데 있어 개념적으로 명확하고 가정이 없는 강력한 측정 방법이 될 수 있는가?
• RQ2 약한 정당 결속력 기간 동안 기존의 분열 측정 방법과 비교해 모듈러리티는 분열을 얼마나 잘 반영하는가?
• RQ3 모듈러리티는 의회에서 향후 다수당의 변화를 예측할 수 있는가?
• RQ4 분열성과 단결성이 개인의 재선 성공을 어느 정도 예측할 수 있는가?
• RQ5 정당 라벨이나 공식적인 동맹의 변화가 나타나기 이르기 전에 모듈러리티가 새로운 집단 역학을 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• 모듈러리티는 분열의 수치적 측정에 있어 개념적으로 명확하고 가정이 없는 방법으로, 공고한 투표 블록의 수와 그 간의 분리 강도를 모두 드러낸다.
• 기존의 분열 측정 방법은 정당 구조가 약한 기간 동안 분열을 과소 평가하지만, 모듈러리티는 이러한 역학을 효과적으로 포착한다.
• 모듈러리티는 향후 다수당 전환을 유의미하게 예측할 수 있으며, 중간 수준의 모듈러리티에서 전환이 더 자주 발생한다.
• 분열성과 단결성은 하원의원 개인의 재선 성공을 유의미하게 예측하며, 둘 다 단결성과 분열성을 동시에 보이는 입법자의 재선 비율은 94.79%이다.
• 분열성은 있지만 단결성이 없는 입법자는 재선 비율이 49.18%로, 단결성은 있지만 분열성이 없는 경우(91.67%)나 둘 다 갖는 경우(94.79%)보다 유의미하게 낮다.
• 분열성과 단결성의 상호작용은 재선 결과와 매우 높은 상관관계(r = 0.866)를 보이며, 이는 두 특성이 함께 존재할 경우 선거 성공에 강력한 영향을 미친다는 것을 시사한다.