[论文解读] False Narratives and Political Mobilization

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

Media Influence and Politics被引用 12

一句话总结

本文提出了一种政治动员的均衡模型，其中平台——包括政策、社会群体联盟和叙事——竞争公众支持。研究表明，在社会碎片化的环境中，即使错误地归因因果关系，将结果归因于某些群体被排除在权力之外的虚假叙事也能蓬勃发展，因为它们比真实叙事更能有效动员联盟。

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.

研究动机与目标

• 建立政治叙事（尤其是虚假叙事）如何塑造民主制度中公众舆论并动员社会联盟的模型。
• 分析虚假叙事（错误地将因果关系归因于群体排斥）在政治竞争中如何超越真实叙事的条件。
• 研究政治碎片化与异质社会群体如何促成虚假叙事的传播，从而扭曲公众对政策结果的理解。
• 刻画均衡平台的特征，其中只有能产生最大动员效果的平台得以存续，即使其基于错误的因果模型。
• 证明通过将掌权群体作为替罪羊的叙事，能够利用政策结果与联盟构成之间的相关性获得影响力，即使其内容在事实上错误。

提出的方法

• 将政治平台建模为政策、社会群体联盟以及作为主观因果模型的叙事三者结合，该模型将结果与所假设的原因联系起来。
• 将叙事表示为基于结果与假设原因之间经验相关性的概率信念，即使这些原因具有误导性。
• 引入一种动态学习过程，其中参与者根据观察到的结果与联盟构成的长期频率更新信念。
• 将均衡定义为平台的平稳分布，其中每个被支持的平台均最大化其联盟成员的总动员量。
• 采用递归更新规则进行信念形成与效用（Uσ）计算，证明信念与效用收敛至唯一的均衡分布，且仅能产生最大动员效果的叙事得以留存。
• 运用极限分析与子序列论证，证明信念更新与效用边界的收敛性，表明只有最能动员的叙事能在长期中持续存在。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种条件下，错误地将因果关系归因于群体排斥的虚假叙事能够主导政治话语？
• RQ2 政治碎片化如何影响虚假叙事在民主制度中的出现与持续存在？
• RQ3 为何基于虚假叙事的平台有时在动员公众支持方面会优于基于真实因果模型的平台？
• RQ4 政策结果与联盟构成之间的经验相关性在何种程度上使虚假叙事获得影响力？
• RQ5 随时间推移的动态学习过程如何影响信念的收敛性以及主导政治平台的选择？

主要发现

• 即使在事实错误的情况下，将良好结果归因于特定社会群体被排除在权力之外的虚假叙事，仍可在均衡中占据主导地位。
• 这些虚假叙事之所以繁荣，是因为它们利用了政策结果与联盟构成之间的相关性，错误地声称排除某些群体能导致更好结果。
• 在均衡中，只有能产生最大动员效果的平台——无论其叙事是否真实——才能存续，导致虚假叙事取代真实叙事。
• 该模型表明，政治碎片化通过允许对立联盟将现有掌权群体作为替罪羊，而无需改变政策，从而促成虚假叙事的传播。
• 平台的均衡分布收敛至唯一极限，所有稳定的信念体系均诱导出政策与联盟选择的相同联合分布。
• 平台叙事的效用被一个阈值U*所限制，收敛至该阈值确保只有最具动员力的叙事能在长期中持续存在。