5种驱动极化的机制

                                                                       

我们都知道,在美国,两极分化正在上升.但是要知道为什么,我们需要知道什么是正常.

极化一直伴随着我们.一套基本的心理和社会学机制解释了为什么人类社会总是以地方整合和全球多样性为特征:在小型社会圈子中往往达成共识,但在它们之间却存在分歧.结果,当人们走在不同的生活轨迹上时,他们的态度总是分开是很正常的.

这种漂移是由一系列机制引导的,这些机制驱使人们随着时间的流逝拥有更坚强(常常是更多冲突)的态度,尤其是当他们处于不同的社会和信息环境中时.

为说明它们,让我们看一下我和我的老朋友贝卡(Becca).当我们分道扬,时,我上了城市的一所通识大学,而她上了该国的一所保守大学.毫不奇怪,我们的意见两极分化—我变得更加自由,她变得更加保守.为什么?

机制1::最明显,最简单的是,人们受论据说服.这意味着,如果两个人进入不同的环境中,他们倾向于在不同的位置上争论,那么他们的意见就会出现可预测的分歧.

例如,自从我上一所通识大学后,我可以期望听到一些赞成渐进税制和压迫性主义的论点.自从贝卡(Becca)进入一所保守的大学以来,她可以期望听到有人赞成资本主义的价值以及成为好女人的重要性的争论.由于这些相反的论点,我们可能已经能够预测出我们会不同意. (但是这种明显的外观也有点误导,如我们所见,这种可预见的分歧的合理性取决于含糊不清的证据的精妙之处.)

机制2:当一群志趣相投的人分享并讨论他们的观点时,他们在这些观点上趋于同质化和极端化.这被称为群体极化效应,是社会中最有力的发现之一.

例如,当我开始在大多数为自由主义的大学生群体(其中大多数人从未持有枪支)中谈论枪支权利时,我们所有人都对第二修正案的解释被混为一谈变得更加有信心,从而导致大规模枪击事件的增加.同时,当贝卡(Becca)在大多数保守的朋友(其中许多人拥有枪支的朋友)中做同样的事情时,她变得更加自信,拥有武器的权利对于美国身份至关重要,而且自从我们一直都有枪支,大规模枪击事件的增加还有其他原因.

说服和群体两极分化的前两种机制是两极分化的开始:通过将我和Becca置于不同的社会环境中,他们开始将我们的观点拉开.

现在让我们跳到2011年春季,那时我们的观点已经被我们的新环境稍微拉开了.一旦发生这种情况,就会启动一套新的机制:我们的对立信念开始逐渐发展起来.

这种现象的大部分都带有相当分散的“确认偏见"标签,即人们倾向于以证实其先前或偏爱的信念的方式收集和解释证据.这种趋势可以分为三种不同的机制.

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机制3:-选择性暴露-人们在做出选择时,倾向于选择看到他们希望确认其先前信念的新信息,而不是希望他们否认自己的信息.

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例如,在2011年春季,我开始不断查看《纽约时报》和《华盛顿邮报》以获取新闻.同时,贝卡(Becca)在检查《福克斯新闻》和《国家评论》时变得更加一致.

机制4:证据的同化-当面对矛盾或混乱的证据时,人们倾向于以有利于其先前信念的方式来解释它.

例如,在2012年共和党人对奥巴马提出的使用政府资金来促进经济的提议proposals之以鼻时,我以此来表明共和党人倾向于将政党置于国家之上,但是贝卡却以此表明,民主党人倾向于在政府方面诉诸政府. -到达.

机制5:动机推理,也就是身份保护认知-人们倾向于以确认自己想相信的事物的方式来收集和利用证据,尤其是当信念是与他们的身份有关.

例如,当塔拉·雷德(Tara Reade)指控拜登(Biden)遭受性侵犯时,我必须承认我倾向于持怀疑态度-花更多的时间看那些质疑她的信誉的文章,而不是支持它的文章.然而,当克里斯汀·布莱西(Christine Blasey)福特指控布雷特·卡瓦诺(Brett Kavanaugh)时,我没有做出任何怀疑的努力. Becca的反应可能完全相反.

这些机制听起来应该很熟悉-我们都知道人们倾向于被争论所吸引,他们的动机倾向于影响他们的推理方式,等等.

这是应该的.极化是生活中一个熟悉的事实-它一直伴随着我们.因此,对它的任何适当的解释都将建立在生活中其他熟悉的事实之上;仅仅基于新发现或令人惊讶的发现的解释将失去更大的前景.

尽管如此,在两极分化的政治中还是有新事物出现,而在这些熟悉的机制背后却有令人惊讶的变化.

新功能是,一系列因素综合起来使这些不同的机制对齐,并使它们陷入超速状态.结果,当像我和贝卡这样的人走上不同的人生轨迹时,他们的意见分歧朝着可预测和一致的方向发展,并且比以前更快,更远.

令人惊讶的是,所有(包括偏见,同化和动机推理之类的咆哮)都应该从关心真相却系统地模棱两可的理性人那里得到.证据.

至少,这就是我将在以后的帖子中争论的内容.

                                               
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