論文の概要: Understanding Political Divisiveness using Online Participation data
from the 2022 French and Brazilian Presidential Elections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04577v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 14:41:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 06:13:22.158139
- Title: Understanding Political Divisiveness using Online Participation data
from the 2022 French and Brazilian Presidential Elections
- Title（参考訳）: 2022年フランス・ブラジル大統領選挙におけるオンライン参加データによる政治的分裂の理解
- Authors: Carlos Navarrete, Mariana Macedo, Rachael Colley, Jingling Zhang,
Nicole Ferrada, Maria Eduarda Mello, Rodrigo Lira, Carmelo Bastos-Filho,
Umberto Grandi, Jerome Lang, C\'esar A. Hidalgo
- Abstract要約: 参加者が個別の政府プログラムを構築するオンライン実験で収集したデータを提示する。
従来のアグリゲーション関数とは無関係なディバイシブネスの計量が偏極的提案を識別できることが分かる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.021640769621497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital technologies can augment civic participation by facilitating the
expression of detailed political preferences. Yet, digital participation
efforts often rely on methods optimized for elections involving a few
candidates. Here we present data collected in an online experiment where
participants built personalized government programs by combining policies
proposed by the candidates of the 2022 French and Brazilian presidential
elections. We use this data to explore aggregates complementing those used in
social choice theory, finding that a metric of divisiveness, which is
uncorrelated with traditional aggregation functions, can identify polarizing
proposals. These metrics provide a score for the divisiveness of each proposal
that can be estimated in the absence of data on the demographic characteristics
of participants and that explains the issues that divide a population. These
findings suggest divisiveness metrics can be useful complements to traditional
aggregation functions in direct forms of digital participation.
- Abstract（参考訳）: デジタル技術は、詳細な政治選好の表現を促進することによって、市民参加を促進することができる。
しかし、デジタル参加の努力はしばしば、少数の候補者を含む選挙に最適化された手法に依存している。
2022年のフランス大統領選挙とブラジル大統領選挙の候補者が提案した政策を組み合わせることで、参加者がパーソナライズした政府プログラムを構築したオンライン実験で収集したデータを紹介する。
このデータを用いて, 社会的選択理論で用いられるものを補完する集約を探索し, 従来の集約関数とは無関係な分別性指標が, 偏極的提案を同定できることを見出した。
これらの指標は、参加者の人口動態の特徴に関するデータがない場合に推定できる各提案の分断率のスコアを与え、人口を分ける問題を説明する。
これらの結果は,デジタル参加の直接的な形態における従来の集約関数の補足として,分割性指標が有用であることを示唆している。
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