社交互动：破解极端主义观点的利器

Michele Starnini

如今世界各地极端主义思想盛行，为了研究思想“去极化”，学者提出新的模型，来准确地反映思想极端化现象。通过对新模型的测试，发现个体的社会互动对其思想“去极化”有一定影响。该模型结果对大规模群体是否有效？如何利用积极的社会互动让群体思想“去极化”？

欧洲学者提出的“观念坐标系模型”，可用于研究极端思想的演变过程，以及如何让思想“去极化”。

只有多维模型框架才能更好地描述不同观点之间的相关性。

“坐标系模型”显示，一个人观点越是极端（信念越是坚定），就越不可能改变自己的观点。

但是通过增加积极社交互动，能让思想从极端化向去极化转变。

观念转变的剧烈程度取决于初始观点与主流观点的差异：初始差异大，则会发生剧烈的去极化，而初始差异若不大，则观点的转变会更加温和、逐步。

如今的社会日益分裂，世界各地极端主义思潮泛滥，波及政治、宗教、气候变化等诸多领域。尽管学者对“思想极化”现象的演变进行了大量研究，但很少有人关注如何充分利用积极社会互动让思想“去极化”，使极端分子重归正轨、摒弃偏激理念。

为研究思想“去极化”，来自西班牙加泰罗尼亚理工大学物理系和意大利都灵 CENTAI 研究所的三位学者 Jaume Ojer、Michele Starnini 和 Romualdo Pastor-Satorras 提出了一种名为“观念坐标系”的新模型，用以研究各类持有极端主义的群体，以及如何帮助这些群体“去极化” [1]。该理论模型使用美国国家选举研究会收集的民意调查数据进行了测试，已通过大量的数值模拟验证。

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多主体、多主题

学者们指出：“群众观念两极分化严重，会扩大社会的政治分歧，让社会危机难以解决，助长虚假信息和阴谋论的传播。我们的去极化框架可以提供一种解决方案。”

描述思想极端化的模型多种多样，有基于同质性原则的（个体倾向于和自己相似的其他个体交往和发展关系）、受限置信模型的（个体往往只受到跟其观点接近的人的影响，面对一个跟自己观点完全不同的人，个体不会受到任何影响）、异己意见排斥原则的。到目前为止，去极化模型通常只考虑单个个体对单个主题的观点，这是一种较为简单的情形。然而在现实中，一个人通常会对几个问题都有观点，因此需要多维建模框架才能更好地描述观点的演变。

图片来源：PI France

当研究对象不是单个个体的极端化，而是一整个群体的极端化时，会呈现一些独特的规律。首先，不同领域的观点之间会出现相互依存性。具体而言，假设一个群体持有强烈的宗教信仰，则他们更有可能反对堕胎合法化。现有的多维模型的缺陷在于忽略了这种相互依存性，故无法准确地反应思想极端化现象。

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观念坐标系模型

“观念坐标系模型”的核心理念，是将两个领域的观点在直角坐标系里分别用两个轴表示。一个人根据其在每个问题上的倾向，可以在坐标系上找到相应的点，点在横坐标或纵坐标方向偏离原点越远，说明“信念”越强。

Michele Starnini 解释道：“由坐标系模型，能很自然地推导出我们的关键假设：一个人观点越是极端（信念越是坚定），就越不可能改变自己的观点。”坐标系模型表示法很直观，而且与实验心理学中的观察结果一致。“坐标系表示法在物理学中很常见，但在社会科学中却不常用。”

图片来源：PI France

受弗里德金-约翰森模型（Friedkin-Johnsen model）[2]启发，学者们研究了社会互动对个人观点的影响，发现在模型中，从初始的极端化状态到最终的去极化状态这一过程可以用一个函数描述，以社会互动影响为变量：从社会互动中得到的影响越多，一个人就越容易发生去极化。观念转变的剧烈程度取决于初始观点与主流观点的差异：初始差异大，则会发生剧烈的去极化，而初始差异若不大，则观点的转变会更加温和、逐步。

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社交互动的去极化效应

为了测试模型，学者们使用了来自美国全国选举研究会的民意调查数据，将人们对不同领域问题的态度两两一组进行分组，有的组里的两个问题存在相关性（例如堕胎和宗教），有的则无关（例如美国的移民和军事外交）。随后，学者们进行数字建模，发现如果允许一个群体中的个体互相交流、互相影响，该群体的原本极端的思想就会逐渐“去极化”。

图片来源：PI France

模拟是在“均值条件”下进行的，即假设每个人都可以与所有其他人互动。Starnini解释道：“由于观点是通过角度来描述的，因此我们很自然地将共识表示为主体们观点取向最终的同步化，这种‘相位耦合’是受到藏本模型（Kuramoto model）的启发，对于小规模群体团体而言是准确的。在未来的工作中，我们将在大规模互动群体（例如社交网络）中进行测试。”

“我们还将测量单个个体对多个主题的观点会如何因社交互动而改变，这种情境更符合现实，我们十分期待未来的测试结果。”

作者

Isabelle Dumé

编辑

Meister Xia

1. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025522003164

2. https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.130.207401