論文の概要: Physical partisan proximity outweighs online ties in predicting US voting outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12146v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 20:02:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 19:18:21.800976
- Title: Physical partisan proximity outweighs online ties in predicting US voting outcomes
- Title（参考訳）: 投票結果の予測でオンライン関係を超越した物理パルチザン
- Authors: Marco Tonin, Bruno Lepri, Michele Tizzoni,
- Abstract要約: 影響のある分極と社会的分裂の増大は、社会の混合や、オンラインや物理的な空間における情報の拡散に影響を及ぼす。
我々は、同じ社会的文脈への物理的な近接と露出、オンラインの社会的結びつき、住居のソートという、パルチザンの露出の3つの次元を比較した。
以上の結果から,選挙結果が不確実なスウィング郡では,物理パルチザン近接が投票パターンの最良の予測要因であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.479309784918059
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Affective polarization and increasing social divisions affect social mixing and the spread of information across online and physical spaces, reinforcing social and electoral cleavages and influencing political outcomes. Here, using aggregated and de-identified co-location and online network data, we investigate the relationship between partisan exposure and voting patterns in the USA by comparing three dimensions of partisan exposure: physical proximity and exposure to the same social contexts, online social ties, and residential sorting. By leveraging various statistical modeling approaches, we consistently find that partisan exposure in the physical space, as captured by co-location patterns, more accurately predicts electoral outcomes in US counties, outperforming online and residential exposures across metropolitan and non-metro areas. Moreover, our results show that physical partisan proximity is the best predictor of voting patterns in swing counties, where the election results are most uncertain. We also estimate county-level experienced partisan segregation and examine its relationship with individuals' demographic and socioeconomic characteristics. Focusing on metropolitan areas, our results confirm the presence of extensive partisan segregation in the US and show that offline partisan isolation, both considering physical encounters or residential sorting, is higher than online segregation and is primarily associated with educational attainment. Our findings emphasize the importance of physical space in understanding the relationship between social networks and political behavior, in contrast to the intense scrutiny focused on online social networks and elections.
- Abstract（参考訳）: 影響力のある分極と社会的分裂の増大は、社会の混合や、オンラインや物理的な空間における情報の拡散、社会的・選挙的分裂の強化、政治的結果への影響に影響を及ぼす。
ここでは、集約された非特定コロケーションとオンラインネットワークデータを用いて、米国におけるパルチザン曝露と投票パターンの関係を、同じ社会的文脈への物理的近接と露出、オンライン社会関係、住宅分類の3次元で比較検討する。
様々な統計的モデリングアプローチを活用することで、コロケーションパターンによって捉えられた物理空間におけるパルチザン露光が、米国郡の選挙結果をより正確に予測し、大都市圏や非都市圏でのオンライン・住宅露光よりも優れていたことを一貫して見出す。
さらに, 投票結果が不確実なスウィング郡では, 投票パターンの予測に物理パルチザンが最適であることが示唆された。
また、郡レベルの経験者分離を推定し、個人の人口動態と社会経済特性との関係について検討した。
本稿は、大都市圏を中心に、米国における大規模なパルチザン分離の存在を確認し、オフラインのパルチザン分離が、物理的出会いや住宅の選別の両方を考慮して、オンラインのセグメンテーションよりも高く、主に教育的達成と関連していることを示す。
本研究は,ソーシャル・ネットワークと政治行動の関係を理解する上での物理空間の重要性を強調し,オンライン・ソーシャルネットワークと選挙に焦点を絞った厳しい精査とは対照的である。
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