기후 데이터의 오해가 정치적 충성도에 미치는 영향 : 연구

북극 주변의 북극 해빙의 양은 오랫동안 감소 추세에 있었고, National Snow & Ice 데이터 센터의 위성 데이터는 이러한 감소를 보여 주며, 특히 일년 중이 시점에서는 매일 업데이트됩니다.

그러나 어떤 하락 추세에있는 스파이크가 있고, (특별하게 차가운 여름 덕분에) 2013 년에 한 번의 급증으로 인해 정치 선상에 널리 퍼진 오해가 발생하여 새로 출판 된 사회 학적 연구의 주제가되었습니다. 이 연구 결과는 정치적 소속을 제거하면 사람들은 함께 기후 과학에 관한보다 현명한 결정을 내리는 것을 보여줍니다. 또한 정치가 어떻게 사실을 방해하지 않는지에 대한 최신 과학적 예를 제시합니다.

첫째, 연구자들이 2013 년에 북극의 해빙에서 스파크를 보여주는 정치적 로르 샤흐 (Rorschach) 테스트와 같이 문제가있는 것으로 보인 차트가 있습니다. 예를 들어, 기후 변화가 자유주의 거짓말이라고 생각하는 사람들은 해빙의 상승을 가리킬 수 있습니다. 하향 추세가 곧 다시 상승 할 것이라는 증거가있다.

펜실베이니아 대학교 (University of Pennsylvania)의 Annenberg Communication School의 사회 학자이자 사회학자인 Damon Centola는 사람들이 왜 위의 데이터를 잘못 해석 할 수 있는지에 대한 연구를 주도했습니다. 그의 연구팀은 자아 - 확인 민주당과 공화당 간의 양극화를 없앨 수 있는지 알아보기 위해 사회적 학습 과정을 사용했다.

이 연구는 "기후 변화의 해석에있어 사회 학습과 당파 편견"이 월요일 국립 과학원 학술회 논문집.

실험이 시작되기 전에 발견 된 가장 가파른 기준선은 "공화당이 데이터를 크게 잘못 해석 한 것"이라고 Centola는 말합니다. 그는 "전반적으로 모든 경우 공화당 국민의 거의 40.2 %가 북극 바다 얼음이 증가하고 있다고 답했다."한편 자유당의 73.9 %는 기준선에서의 해빙 경향을 정확히 예측했다.

이 신문의 수석 저자 인 Centola와 그의 팀은 아마존의 Mechanical Turk (선적 거인의 "인간 지능이 필요한 일을위한 시장")에서 2,400 명의 사람들, 공화당 원과 민주당 원, 절반을 모집했습니다. 그들은 40 명 초당 적 소셜 네트워크에 무작위로 배정되어 참가자들에게 해빙 수준을 예측하도록 요청한 "정보 테스트"를 받았다.

"이보다 더 정확한 답을 얻을수록 성공할 수 있습니다!"라고이 연구의 주제에 대한 정보가 제공되었습니다. 그들은 아니 데이터가 조직 정보 소스와 관련된 알려진 편향을 피하기 위해 NASA에 의해 결정되었다는 정보가 있으면 연구원에게 편지를 씁니다.

그들은 네트워크에서 다른 사람들의 반응을 보여 주면서 응답을 수정할 수 있었고, 네트워크 이웃들의 응답 옆에 정당 제휴가 없었던 경우 NASA의 해빙 예측은 NASA의 과학적 예측에 더 가깝습니다.

다른 질문들에는 그들 옆에 상징이 포함되어 있었고,이 과학적 질문들 또한 정치적 중력을 가지고 있었다는 미묘한 제안. "사람들이 의사 소통하는 동안 파티 로고에 노출되면 사회 학습이 방해 받고 기본 양극화 수준이 유지됩니다."

모든 참가자들에게 데이터가 제시되고 그 데이터를 기반으로 예측이 이루어지며 정확한 답을 얻기 위해 더 많은 돈을 지불하게 될 것이라는 정보가 제공되면서 Centola는 사람들이 NASA의 문제를 해결하여 연구를 잘못 해석했다고 말했습니다.

"공화당과 민주당의 85 %는 북극의 해빙이 실제로 내려 갔다는 데 동의했다"고 소속감이나 이미지없이 벗은 채로 발표 된 자료에 대해 그는 말했다. "더 중요한 것은 합의가 두 집단 모두에 대해 훨씬 더 정확한 일치 였다는 것"이라고 말했다.

그러나 데이터가 공화당 코끼리 나 민주당 당나귀, 또는 보수파 또는 자유 주의자라는 단어로 표시되거나 보수파 또는 자유 주의자로 투표 한 사람들이 어떻게 투표 결과를 잘못 표시했는지 보여주는 차트가 표시됩니다.

연구원은 "사회적 학습의 이점은 보수적 인 사람들에게만 국한된 것이 아닙니다. "자유 주의자들은 또한 정당 간결함이없는 네트워크에서 개선되어 통제 조건에서 자유주의 자들보다 상당히 높은 추세 정확도로 마무리되었다. 연구가 끝날 무렵, 당파 적 신호가없는 초당 적 네트워크에서, 진보 주의자들과 보수 주의자들 사이에 더 이상 추세 정확도에 중요한 차이가 없었다."

그룹의 합의가있을 때 없이 이 연구 피험자들은 올바른 예측을하기 위해 함께 연구했다.

"우리는 정치적 이미지가 없다면 교차 파티 접촉이 양극화 현상을 없애고 기후 변화에 대한 훨씬 더 나은 이해를 유도한다는 사실을 발견했습니다."라고 Centola는 말합니다.

추상

중요한 과학적 의사 소통은 사람들이 정치적 및 심리적 편견에 맞도록 데이터를 잘못 해석 한 동기 부여 된 추론의 결과로 일반 대중이 종종 잘못 해석합니다. 기후 변화의 경우, 일부 사람들은 기후 과학자들의 의도 된 메시지와 충돌하는 방식으로 체계적으로 기후 데이터를 잘못 해석하는 것으로 밝혀졌습니다. 선행 연구가 초당파 통신 네트워크를 통해 동기 부여 된 추론을 줄이기 위해 시도했지만, 이러한 네트워크는 편향을 악화시키는 것으로 밝혀졌습니다. 인기있는 이론은 초당파 네트워크가 사람들을 반대 신념에 노출시킴으로써 편견을 증폭시키는 것이라고 주장합니다. 이 이론은 집단 지능 연구에 긴장감이 있으며, 소셜 네트워크에서 신념을 교환하면 사회 학습이 촉진되어 개인 및 집단 판단을 개선 할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 집단 지성에 대한 이전의 실험은 동기가있는 추론을하지 않는 중립적 인 질문에만 거의 의존했다. Amazon의 Mechanical Turk를 사용하여 초당 적 소셜 네트워크가 NASA의 기후 커뮤니케이션에 대한 주체의 해석에 어떻게 영향을 미치는지 테스트하기 위해 온라인 실험을 실시했습니다. 여기서 우리는 구조화 된 당파 적 사회 네트워크에서 반대 신념에 노출되면 신념 양극화를 제거하면서 보수파와 자유주의 자의 판결의 정확성을 크게 향상 시켰음을 보여준다. 그러나 우리는 또한 사회 학습이 감소 될 수 있고, 편파적 뇌관 형성의 결과로 신앙 양극화가 유지된다는 것을 발견했습니다. 우리는 정치 집단의 로고에 노출되거나 네트워크 동료의 정치적 정체성에 노출 됨으로써 의사 소통 중 ​​당파성의 중요성이 높아지면 사회 학습을 크게 줄일 수 있음을 발견했습니다.