Các vệt máy bay đang được cố tình tải một dạng sống dựa trên silicon, gây bệnh, ngoài Trái đất: đó là tuyên bố vào năm 2006 của Bill Deagle, một bác sĩ y khoa người Canada và tự xưng là “nhà tiên tri”. Ông cảnh báo: “Đây là một dạng sống dựa trên silicon, thông minh như ong hoặc kiến ​​và nó có khả năng chống trả”. Mặc dù không có bằng chứng nào về sự sống dựa trên silicon nhưng tuyên bố của Deagle vẫn liên tục xuất hiện trở lại trên mạng xã hội. Vào tháng XNUMX năm nay, một bài đăng trên Facebook về nó nhận được hơn 37,000 lượt thích và 33,000 lượt chia sẻ giữa vô số bình luận tán thành.

Trước khi mạng xã hội xuất hiện, chúng ta có thể đã nghĩ rằng việc giúp mọi người tranh luận dễ dàng hơn sẽ gắn kết tất cả chúng ta lại với nhau và thúc đẩy sự đồng thuận. Trên thực tế, điều ngược lại dường như đang đến gần hơn: mọi người có vẻ tức giận hơn và ý kiến ​​của họ trở nên phân cực hơn bao giờ hết. Ví dụ, phương tiện truyền thông xã hội được cho là đã giúp kích động các cuộc bạo loạn ở Vương quốc Anh năm 2011 và gần đây hơn là vụ tấn công vào Điện Capitol của Hoa Kỳ sau cuộc bầu cử tổng thống Hoa Kỳ năm 2020. Đương nhiên, người ta rất quan tâm đến việc tìm hiểu điều gì đang thúc đẩy những chia rẽ này và điều gì - nếu có - có thể làm được với chúng. Hóa ra, vật lý có thể có một số câu trả lời.

Ý tưởng áp dụng vật lý để mô tả các hiện tượng xã hội ít nhất đã có từ thời nhà triết học thế kỷ 17 Thomas Hobbes, người đã cố gắng mô tả “các hiện tượng vật lý” của xã hội theo các định luật chuyển động của Galileo. Trong những thập kỷ gần đây, sự phát triển của các mô hình vật lý đã phát triển thành một lĩnh vực nghiên cứu chính thức được gọi là “vật lý xã hội” (J. Xã hội học toán học 9 1) – được khuyến khích bởi những gì có vẻ là dự đoán thành công về kết quả bầu cử, việc chứng minh cách giữ vững các quan điểm phân cực và thậm chí cả các đề xuất về cách khử phân cực chúng.

Giống nhau một cách nguy hiểm

Trong hơn một thập kỷ, các nhà khoa học chính trị và xã hội đã cho rằng sự gia tăng sự phân chia là do ảnh hưởng của bong bóng truyền thông xã hội và buồng phản âmvà ý tưởng rằng việc thiếu sự tương tác với những người phản đối quan điểm của chúng ta có thể khiến quan điểm của chúng ta trở nên cực đoan hơn. Tuy nhiên, khi các nhà vật lý mô hình hóa hành vi xã hội, chẳng hạn bằng cách làm cho các quan điểm đối lập trở nên ghê tởm, thì họ không thể tái tạo được hiệu ứng phân cực này. Thật vậy, các mô hình thậm chí còn cho thấy kết quả sẽ đạt được sự đồng thuận lớn hơn.

Năm 2020 nhà vật lý Michele Starnini tại Đại học Bách khoa Catalunya, Tây Ban Nha và CENTAI, Ý, cùng các đồng nghiệp đã cố gắng giải quyết nguyên nhân dẫn đến sự phân cực, bằng cách mô hình hóa sức mạnh ý kiến ​​của mọi người như một hàm số của sức mạnh ý kiến ​​mà họ tiếp xúc trực tiếp (Vật lý. Mục sư Lett. 124 048301). Các mô hình trước đây thường dựa trên “động lực quan điểm mang tính xây dựng”, trong đó các phương thức tương tác không hạn chế cuối cùng sẽ dẫn đến sự đồng thuận, ngay cả trong các vấn đề gây tranh cãi. Tuy nhiên, mô hình mới của họ giới thiệu động lực của quá trình cực đoan hóa như một cơ chế củng cố, để khả năng kết nối giữa những người có cùng quan điểm trở nên dễ dàng hơn. Công trình của Starnini cho thấy những ý kiến ​​cực đoan có thể phát triển như thế nào từ những điều kiện ban đầu vừa phải.

Mô hình của các nhà nghiên cứu dẫn đến ba trạng thái có thể xảy ra: sự đồng thuận, quan điểm phân cực hoặc quan điểm cấp tiến – trạng thái cuối cùng liên quan đến những người có quan điểm cực đoan ở một đầu của quang phổ nhưng không phải ở đầu kia (Vật lý. Mục sư X 11 011012). Các giải pháp phân tích của họ phản ánh những gì chúng ta thấy bằng thực nghiệm – khi quan điểm của mọi người bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi người khác và vấn đề đang gây tranh cãi, những ý kiến ​​đó trở nên cực đoan hơn. Thêm vào đó là xu hướng mạnh mẽ để mọi người hình thành mối quan hệ với những người có cùng chí hướng, và mạng lưới tổng thể trở nên không cực đoan mà trở nên phân cực (hình 1). Thật vậy, nhóm của Starnini đã phát hiện ra rằng sự phân bổ ý kiến ​​​​phân cực theo mô hình phù hợp với phân tích dữ liệu truyền thông xã hội thực tế từ những người dùng tham gia tranh luận về phá thai, Obamacare và kiểm soát súng. on X (trước đây gọi là Twitter), cũng như dữ liệu ý kiến ​​người dùng bổ sung được lấy từ các trang truyền thông xã hội khác, chẳng hạn như Facebook và YouTube.

1 Cơ cấu xã hội

Michele Starnini từ Đại học Bách khoa Catalunya và các đồng nghiệp đã chỉ ra cách các ý kiến ​​phân cực trên mạng xã hội. Mô hình của họ chỉ ra ý kiến ​​trên mạng xã hội cho ba chế độ động lực khác nhau: (a) đang tiến tới sự đồng thuận, (b) trạng thái phân cực không tương quan và (c) trạng thái tư tưởng. Trong hình minh họa mạng (trên cùng), mỗi nút được tô màu theo góc quan điểm φ của nó và kích thước của nó tỷ lệ thuận với độ thuyết phục của nó. Các cộng đồng tồn tại trong mỗi mạng xã hội được thể hiện trong biểu đồ thanh cực bên dưới mỗi mạng, với bán kính hiển thị mức độ lớn của nó cũng như màu sắc và chiều rộng tương ứng với độ tương tự cosin trung bình giữa tất cả các cặp tác nhân trong cộng đồng. Định hướng thể hiện góc nhìn trung bình φ của tất cả các tác nhân trong cộng đồng. Các cộng đồng chứa ít hơn 5% tổng số nút không được hiển thị.

Kết luận của họ có vẻ hiển nhiên. Nhưng việc tái tạo hành vi đã biết trong một mô hình là bước đầu tiên hướng tới những hiểu biết ít trực quan hơn. Ví dụ: phân tích của Starnini và các đồng nghiệp cho thấy rằng trong khi quan điểm ở giữa chủ yếu được chiếm bởi những người dùng có mức độ hoạt động thấp, thì những quan điểm cực đoan chủ yếu được đại diện bởi những người dùng tích cực nhất, vì ý kiến ​​của họ nhận được sự củng cố mạnh mẽ nhất từ ​​những người có cùng quan điểm. cá nhân.

Phân cực đến khử cực – sự chuyển pha

Dữ liệu truyền thông xã hội đã mang lại những hiểu biết sâu sắc khác về sự phân cực ngày càng tăng. Vào tháng 2023 năm XNUMX một nhóm bao gồm Bài hát hỗn loạn, một nhà vật lý thống kê từ Đại học Miami, cùng với sinh viên của mình Lưu Gia Chấn, so sánh điểm mạnh của ý kiến ​​người dùng về các bài đăng trên Facebook liên quan đến nội dung “cứng” (chính trị) và nội dung “mềm” (thể thao và giải trí). Đúng như dự đoán, họ phát hiện ra rằng các ý kiến ​​có nội dung cứng được tập trung quanh các thái cực, phản ánh trạng thái phân cực, trong khi các ý kiến ​​có nội dung mềm lại tập trung nhiều hơn vào các quan điểm ở mức trung bình (Vật lý. Mục sư Lett. 130 037401, sử dụng dữ liệu được thu thập cho Khoa học 348 1130) (Hình 2).

Điều quan trọng là Song và các đồng nghiệp đã chỉ ra rằng sự phân bổ ý kiến ​​này tuân theo quy luật chia tỷ lệ. Có ba giai đoạn ổn định: hội tụ ý kiến ​​về điểm trung tâm; sự lan truyền quan điểm đồng đều trên toàn phổ với mức tăng nhẹ, hay “phân cực một phần”, hướng tới các thái cực; và phân cực toàn phần. Việc đóng khung các phân phối ý kiến ​​này theo các giai đoạn giới thiệu một khái niệm có giá trị tiềm năng khi xem xét câu hỏi chính về việc các phân phối ý kiến ​​này có thể thay đổi như thế nào: quá trình chuyển pha. Song và các đồng nghiệp đã có thể chỉ ra cách các chuyển pha trong hành vi xã hội trực tuyến – giống như những chuyển tiếp trong vật lý vật chất ngưng tụ – được đặc trưng bởi các điểm tới hạn trong một tham số thứ tự, trong trường hợp này là quan điểm có thể xảy ra nhất hoặc được chấp nhận phổ biến nhất.

2 Giai đoạn đi qua

Chaoming Song từ Đại học Miami và các đồng nghiệp đã chỉ ra cách có thể mô tả sự tiến hóa của sự phân bố ý kiến ​​dưới dạng các chuyển pha. Trong sơ đồ pha này, tham số g là tốc độ sắp xếp các ý kiến ​​nhân với tỷ lệ kết nối được tạo ra so với kết nối bị phá hủy. Thông số J₊–J_– là sự khác biệt giữa sức mạnh mà những người dùng có cùng chí hướng có xu hướng hình thành kết nối và sức mạnh mà chúng ta có xu hướng phá vỡ kết nối với những người dùng có quan điểm khác nhau. Hình vuông màu đỏ biểu thị nội dung cứng (HC), chẳng hạn như chính trị, trên Facebook; và tam giác đỏ nội dung mềm (SC) như thể thao và giải trí.

Muốn hiểu sự thay đổi theo hướng khử cực có thể tự biểu hiện như thế nào, Starnini và các đồng nghiệp đã nghĩ ra một mô hình khác cho thấy bản chất của quá trình chuyển pha phụ thuộc như thế nào vào việc liệu ý kiến ​​về một chủ đề có tương quan hay không với ý kiến ​​về các chủ đề khác (Vật lý. Mục sư Lett. 130 207401). Chuyển sang các cuộc thăm dò được thực hiện bởi Nghiên cứu bầu cử quốc gia Mỹ, các nhà nghiên cứu đã xác định một số tuyên bố mà các câu trả lời có vẻ tương quan dựa trên sự phân bổ các ý kiến ​​được bày tỏ, chẳng hạn như “Tôn giáo [cung cấp] hướng dẫn trong cuộc sống hàng ngày” và “Chủ doanh nghiệp được phép từ chối các dịch vụ cho cùng một- các cặp đôi quan hệ tình dục nếu họ vi phạm niềm tin tôn giáo của mình”. Nhưng cuộc thăm dò tương tự cũng đưa ra những tuyên bố dường như gợi ra những phản ứng không tương quan, chẳng hạn như “Con cái của những người nhập cư trái phép sinh ra ở Mỹ sẽ tự động có được quyền công dân” và “Mỹ nên gửi quân đội để chống lại phiến quân Hồi giáo”. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã lập mô hình cách thức phân bổ các ý kiến ​​như vậy sẽ phát triển như thế nào để đáp lại ý kiến ​​của mọi người khác trong mạng lưới, có tính đến “sức mạnh của ảnh hưởng xã hội” và mức độ giữ vững những ý kiến ​​đó.

Họ nhận thấy rằng khi các ý kiến ​​tương quan với nhau, quá trình chuyển đổi từ pha phân cực sang pha khử cực (tức là đồng thuận) có thể sẽ diễn ra suôn sẻ, giống như quá trình chuyển pha bậc hai xảy ra giữa các pha từ tính khác nhau trong vật chất ngưng tụ. Mặt khác, mô hình cho thấy rằng khi các ý kiến ​​không tương quan với nhau, quá trình chuyển đổi có thể diễn ra đột ngột, giống như quá trình chuyển pha bậc một từ chất lỏng sang chất khí.

Năm 2015 các nhà xã hội học Daniel DellaPosta và các đồng nghiệp tại Đại học Cornell ở Mỹ đã cung cấp bằng chứng cho thấy đảng phái chính trị đang ngày càng xác định quan điểm của các cá nhân trên nhiều lĩnh vực dường như không có mối liên hệ với nhau – từ hoạt động giải trí và gu thẩm mỹ đến tiêu dùng thực phẩm và đạo đức cá nhân. Chẳng hạn, một cách thô thiển, bạn có thể nói rằng những người theo chủ nghĩa tự do thích cà phê latte, trong khi những người theo chủ nghĩa bảo thủ thích săn chim (Tạp chí Xã hội học Hoa Kỳ 120 1473). Nếu quan điểm của chúng ta ngày càng tương quan hơn, như DellaPosta và các đồng nghiệp đề xuất, thì chúng ta có thể mong đợi sự chuyển đổi pha bậc hai mượt mà hơn từ trạng thái phân cực sang trạng thái không phân cực.

Vật lý của dư luận

Nhưng điều gì có thể bắt đầu quá trình khử cực ngay từ đầu, và liệu điều đó có đáng mong muốn không? Người ta có thể lập luận rằng nền văn hóa độc canh của các quan điểm được phổ biến rộng rãi là không tốt vì nó khó có thể chấp nhận bất kỳ sự đa dạng hoặc sai lệch nào so với chuẩn mực. Theo DellaPosta, các nhà lý thuyết xã hội và chính trị từ lâu đã phát hiện ra rằng các lập luận ủng hộ “các ranh giới xung đột và bất đồng xuyên suốt được tìm thấy trong các xã hội đa nguyên” (Tạp chí Xã hội học Hoa Kỳ 85 507). Vậy làm thế nào chúng ta có thể đạt được một xã hội bao dung hơn? Ở đây, may mắn thay, một lĩnh vực vật lý khác có một số điểm thú vị cần được đưa ra.

Can thiệp để đoàn kết

Đầu năm nay, nhà vật lý Neil Johnson và các đồng nghiệp tại Đại học George Washington ở Washington DC đã xây dựng một phương trình để mô hình hóa sự phát triển của các cộng đồng “chống X” trực tuyến, trong đó X có thể là bất cứ thứ gì, chẳng hạn như chủng tộc, tôn giáo hoặc sắc tộc. Phương trình này rất giống với một trong những phương trình cơ bản của động lực học chất lỏng – cụ thể là phương trình Burgers, phương trình mô tả sự tiến hóa của dạng sóng. Mối liên hệ này rất có ý nghĩa, vì đặc điểm chung nhất để phân biệt các cộng đồng cực đoan này với các cộng đồng lành tính hơn là sự nổi lên của họ dưới dạng “làn sóng bất hảo”. Johnson cho biết, bất kể quan điểm cực đoan là gì - có thể là những người đang thu hút sự ủng hộ của ISIS vào năm 2016, hay những người theo chủ nghĩa dân tộc da trắng ngày nay - họ dường như “từ đâu xuất hiện”. Điều này có thể là do chúng hoạt động trong một thời gian dài dưới tầm radar, trước khi đột nhiên thu hút được sự chú ý trong dòng chính.

Trong nghiên cứu của họ (Vật lý. Mục sư Lett. 130 237401) Johnson và các đồng nghiệp đã mô hình hóa các cá nhân hoặc nhóm cá nhân dưới dạng vectơ, để những trải nghiệm cá nhân khác nhau của họ có thể được in dấu trong nhiều chiều của vectơ. Khi đó, xác suất các cá nhân tham gia một nhóm hoặc các nhóm hợp nhất để tạo thành một nhóm lớn hơn phụ thuộc vào việc các vectơ của chúng sắp xếp tốt đến mức nào (hình 3) – điều mà các nhà nghiên cứu gọi là “hóa học tập thể trực tuyến”. Mô hình của họ gợi ý rằng để làm chậm sự xuất hiện đột ngột của các nhóm chống X, thủ thuật là làm tràn ngập mạng với những người dùng đa dạng hơn, để những người giống nhau không tìm thấy nhau dễ dàng như vậy. Lời khuyên này đi ngược lại việc sử dụng các thuật toán chặn những người dùng có vẻ đang gặp rắc rối, vì những thuật toán này thực sự sẽ lọc đi sự đa dạng.

3 Cụm cộng đồng và sự ăn ý tập thể

Neil Johnson từ Đại học George Washington và các đồng nghiệp đã quan sát bằng thực nghiệm (a) sự hợp nhất và (b) sự phân chia hoàn toàn các cộng đồng có thái độ căm thù chống Mỹ trên dịch vụ mạng xã hội VKontakte của Nga, giữa ngày t (màu vàng) và t+1 (màu xanh). Các nút màu đỏ đại diện cho các cộng đồng chống Hoa Kỳ sau đó đã ngừng hoạt động (phân hạch hoàn toàn), trong khi các nút màu xanh lá cây là những cộng đồng vẫn chưa ngừng hoạt động kể từ tháng 2023 năm XNUMX. Các liên kết màu vàng trỏ đến các cá nhân (chấm trắng) bị xóa khỏi cộng đồng chống Hoa Kỳ trên ngày t+1; trong khi các liên kết màu xanh trỏ đến những cá nhân được thêm vào cộng đồng chống Mỹ vào ngày t+1. Kết quả bố trí không gian từ các ô (a) và (b) là hình ảnh cận cảnh của một mạng đầy đủ hơn được ánh xạ bằng ForceAtlas2, nghĩa là các nút xuất hiện gần nhau hơn sẽ được kết nối với nhau nhiều hơn. Kịch bản (b) cũng cho thấy trong trường hợp phân hạch toàn phần, rất ít cá thể của cộng đồng đó đồng thời là thành viên của cộng đồng khác. (c) Đã quan sát được bằng thực nghiệm sự tập trung của các cộng đồng chống chính phủ trên các nền tảng xung quanh cuộc bạo loạn ở Điện Capitol Hoa Kỳ.

Tương tự, việc quá chủ động trong việc khiến người dùng mạng xã hội tiếp xúc với những quan điểm trái ngược có thể gây phản tác dụng. Năm 2018, một nghiên cứu do nhà xã hội học dẫn đầu Chris tại ngoại và các đồng nghiệp tại Đại học Duke ở Mỹ cho rằng nỗ lực chọc thủng bong bóng của buồng phản âm này có thể làm tăng độ phân cực (PNAS 115 9216). Năm sau Johnson, Song và các đồng nghiệp đã chỉ ra rằng một số cập nhật thuật toán nhất định của Facebook có thể có tác dụng phản tác dụng tương tự. Mặc dù được thiết kế để tạo ra những mối liên kết mới giữa những người dùng và thúc đẩy các cộng đồng mới, nhưng các bản cập nhật – họ nói – có khả năng dẫn đến sự xuất hiện của các thái cực biệt lập. Cuối cùng, điều này tạo ra một mạng thường phát triển phù hợp và bắt đầu, dễ bị phân mảnh (Báo cáo khoa học 9 11895).

Tuy nhiên, việc đối đầu với những cá nhân có tư duy khác nhau lại có lợi trong thế giới thực. Không phải tất cả những người chúng ta gặp hàng ngày đều có khả năng chia sẻ quan điểm của mình về mọi thứ, nhưng mặc dù quan điểm của chúng ta có thể xung đột về một vấn đề, chúng ta vẫn có thể tìm thấy điểm chung về vấn đề khác. Năm ngoái, một nghiên cứu của Petter Tornberg, một nhà khoa học xã hội tính toán tại Đại học Amsterdam ở Hà Lan, đã chỉ ra rằng sự khác biệt đa dạng và ổn định này không phải được tạo ra một cách tự nhiên trong thế giới ảo bởi phương tiện truyền thông xã hội, điều này làm tăng thêm nhóm liên hệ tiềm năng của chúng ta để việc này trở nên dễ dàng hơn nhiều. để hình thành các kết nối cùng chí hướng. Nếu không có sự kiểm duyệt nội tại, các ý kiến ​​của chúng ta sẽ trở nên ít hỗn tạp hơn và mang tính đảng phái hơn (PNAS 119 e2207159119).

Một nỗ lực nhằm phát triển các nền tảng truyền thông xã hội ít chia rẽ hơn đang được thúc đẩy bởi Luke Thorburn, người đang lấy bằng Tiến sĩ về tin học tại King's College London ở Anh, và Aviv Ovadya, một cựu nhà khoa học máy tính hiện đang nghiên cứu ý nghĩa xã hội của công nghệ mới nổi. Cùng nhau, họ đang thực hiện một dự án mang tên “Hệ thống cầu nối”, đó là tìm ra những cách mới để xếp hạng các bài đăng trên mạng xã hội ngoài lượt “thích” và đăng lại thông thường. Thay vì đối đầu một cách thiếu suy nghĩ với mọi người bằng các bài đăng từ phía đối diện của phổ ý kiến, ý tưởng là đề xuất các bài đăng trong đó sự khác biệt về quan điểm được xoa dịu bằng một số điểm chung rõ ràng - điều mà Thorburn gọi là “sự tán thành đa dạng”. Ví dụ: bạn có thể không vô tình mời một người theo chủ nghĩa tự do thích uống cà phê latte kết nối với một người bảo thủ săn gà gô. Nhưng bạn có thể mời hai người ở hai phía đối lập nhau trong quan điểm chính trị tham gia dựa trên lợi ích chung vượt qua ranh giới đảng phái thông thường – có thể là vật lý chất rắn hoặc một môn thể thao cụ thể.

Ngoài phương tiện truyền thông xã hội

Giống như trong bất kỳ lĩnh vực vật lý nào, bài kiểm tra quan trọng của một mô hình tốt không chỉ là giải thích dữ liệu hiện có mà còn là khả năng đưa ra những dự đoán chính xác, và đó là điều khiến các nhà vật lý của Serge Galam làm việc thật ấn tượng. Hiện có trụ sở tại Sciences Po ở Paris, Galam đã tham gia vào lĩnh vực vật lý xã hội kể từ khi nó xuất hiện vào những năm 1970, khi nó bị các nhà vật lý phản đối mạnh mẽ (Vật lý A 336 49). “Nguyên tử chưa bao giờ làm tôi phấn khích – nhưng con người thì có!” anh ta nói.

Các mô hình của ông áp dụng cách tiếp cận “quy tắc đa số” để cập nhật quan điểm của các nhóm người nhằm dần dần chấp nhận quan điểm của đa số, giống như những cuộc trò chuyện nhóm hàng ngày bên tách cà phê có thể dần dần làm thay đổi quan điểm của một người không có thành kiến ​​cố hữu. Suy cho cùng, việc duy trì quan điểm về một vấn đề trùng khớp với quan điểm của những người xung quanh sẽ ít tốn kém hơn. Thật vậy, Galam đề xuất rằng điều này dựa trên các nguyên lý giảm thiểu năng lượng – như đã thấy ở đâu đó trong vật lý học, từ việc căn chỉnh spin trong nam châm cho đến sự gấp nếp của protein trong tế bào sống.

Galam xem xét các ý kiến ​​​​riêng biệt trong đó vấn đề không phải là sức mạnh của ý kiến ​​mà là hướng thiết yếu của nó theo cách này hay cách khác - ví dụ như một cuộc bỏ phiếu trong một cuộc bầu cử. Trong quá trình diễn biến của ý kiến ​​nhóm, ông gọi tỷ lệ ý kiến ​​cuối cùng của mỗi bên là “người thu hút”. Đối với một hệ thống đơn giản hướng tới sự đồng thuận, có hai yếu tố thu hút: mọi người chia sẻ một quan điểm hoặc mọi người chia sẻ quan điểm ngược lại. Sau đó, kết quả được xác định theo tỷ lệ ý kiến ​​ban đầu của mỗi bên, sao cho tỷ lệ kết hợp ý kiến ​​ban đầu là 50:50 là điểm bùng phát, trong đó kết quả cuối cùng có thể đi theo cả hai hướng. Để xảy ra sự phân cực, một nhóm có một sự đồng thuận đã được thiết lập phải tiếp xúc với một nhóm khác có sự đồng thuận được thiết lập ngược lại.

Nhưng con đường dẫn đến sự đồng thuận không phải lúc nào cũng đơn giản – mọi người nghi ngờ khi cả hai lựa chọn đều có vẻ được chấp nhận như nhau. Sau đó, một lựa chọn được thực hiện một cách “ngẫu nhiên” mà không cần phải có lý lẽ nào để biện minh cho nó. Ở đây, Galam đưa ra giả thuyết rằng thực sự “cơ hội” này bị thiên vị bởi định kiến ​​​​mạnh nhất trong một nhóm (Vật lý châu Âu. J.B 25 403), từ đó tái tạo cái mà ông gọi là “sự lan rộng của dân chủ thiểu số”, trong đó định kiến ​​​​mạnh nhất trong một nhóm, thay vì ý kiến ​​​​có nhiều số đông nhất, sẽ khiến mọi thứ xoay chuyển theo cách này hay cách khác. Trên thực tế, Galam cho rằng những định kiến ​​như vậy là yếu tố quyết định cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016, trong đó ứng cử viên Đảng Cộng hòa Donald Trump đánh bại ứng cử viên Đảng Dân chủ Hilary Clinton. Ngoài định kiến, mô hình của Galam còn bao gồm sự tồn tại của các đặc điểm tâm lý khác, chẳng hạn như chủ nghĩa trái ngược, và sự bướng bỉnh đơn thuần, cả hai đều có thể làm thay đổi lực hấp dẫn và điểm bùng phát (Int. J. Vật lý hiện đại. B 31 1742015).

Galam lưu ý rằng khi đặc điểm tâm lý được thêm vào là tính bướng bỉnh, kết quả là tạo ra một hệ thống cứng nhắc, dẫn đến bầu không khí căm ghét và từ chối. Ngược lại, khi thêm nhiều người đi ngược lại, tỷ lệ người ủng hộ mỗi bên của một vấn đề sẽ thay đổi – bầu không khí sẽ khoan dung và chấp nhận hơn – ngay cả khi họ bắt đầu giống như trong đám người bướng bỉnh. Trong một phân tích năm 2023, Galam mô tả sự khác biệt về entropy giữa phân cực chất lỏng và phân cực đông lạnh (Xáo trộn 25 622), trong đó nêu bật bản chất của các cá nhân trong một nhóm có thể quan trọng hơn việc phân bổ cử tri theo cách này hay cách khác.

Thật vậy, nếu có đủ số lượng người phản đối thì sẽ không có điểm bùng phát: kết quả luôn hướng về tỷ lệ ổn định 50:50 của các ý kiến ​​theo cách này hay cách khác, không có hy vọng đạt được sự đồng thuận. Với những người đủ bướng bỉnh, điểm bùng phát lại biến mất – nhưng lần này lực hấp dẫn chuyển sang chiếm đa số, thay vì tỷ lệ 50:50. Galam nói: “Điều này tạo ra một quan điểm đáng lo ngại, thậm chí phi đạo đức về thế nào là chiến lược chiến thắng trong một chiến dịch”. Để giành chiến thắng trong một cuộc bầu cử, một ứng cử viên không cần nhắm đến việc thuyết phục nhiều cử tri nhất mà chỉ cần thuyết phục một số ít những người cứng đầu nhất - và khiến họ ngoan cố theo ý mình.

Những hiểu biết sâu sắc này áp dụng cho dù đó là bỏ phiếu trên lá phiếu hay bằng ví của bạn và có thể thực sự có tác dụng mạnh mẽ đối với hoạt động tiếp thị, quảng cáo và các loại thao túng tương tự khi việc biết mục tiêu chiến dịch của bạn – những người có ảnh hưởng chính đến đa số – là một nửa trận chiến . Tuy nhiên, Galam nhấn mạnh rằng nó cũng có thể được sử dụng để ngăn chặn “bế tắc”, đặc biệt trước những khó khăn của động lực xã hội ngày nay, chẳng hạn như tin giả.

“Điều này giống như bất kỳ khám phá khoa học nào,” ông nói. “Nó có thể được sử dụng theo cách tốt hoặc theo cách xấu.”

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://physicsworld.com/a/the-laws-of-division-physicists-probe-into-the-polarization-of-political-opinions/