Desarrollo de modelos matemáticos y computacionales a partir de experimentos masivos para explicar las dinámicas subyacentes a la polarización ideológica

• Autores: Zimmerman, Federico
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Navajas, Joaquín; Balenzuela, Pablo
• Materia: POLARIZACION AFECTIVA; POLARIZACION POLITICA; SOCIOFISICA; MODELOS BASADOS EN AGENTES; DINAMICA DE OPINIONES; PSICOLOGIA POLITICA; EXPERIMENTOS A GRAN ESCALA; CIENCIAS SOCIALES COMPUTACIONALES; AFFECTIVE POLARIZATION; POLITICAL POLARIZATION; SOCIOPHYSICS; AGENT-BASED MODELS; OPINION DYNAMICS; POLITICAL PSYCHOLOGY; LARGE-SCALE EXPERIMENTS; COMPUTATIONAL SOCIAL SCIENCE
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En un contexto mundial de polarización política creciente, esta tesis integra diversas disciplinas y fuentes de información para comprender la polarización afectiva, la alineación ideológica y la relación entre ambas. Es decir, los sentimientos negativos y la hostilidad hacia quienes tienen opiniones políticas opuestas, y su relación con el fenómeno por el cual las opiniones de las personas están cada vez más alineadas con las del partido político al que apoyan. En primera instancia, se mide y contrasta la polarización afectiva en distintos dominios, como por ejemplo la política y el deporte. Para ello, se utilizan datos de una encuesta online y de la plataforma YouTube. Luego, se implementan experimentos en tres países distintos que permiten obtener un panorama más especifico sobre los mecanismos subyacentes a la polarización política. Finalmente, para vincular los hallazgos previos con la dinámica de opinión a gran escala se propone un modelo matemático multidimensional basado en agentes que incorpora dos mecanismos principales: el favoritismo hacia personas coherentes con la misma ideología y la homofilia, que es la preferencia por personas que comparten nuestras mismas opiniones. Comparando el comportamiento del modelo con más de veinte mil opiniones de personas de diferentes países se observa que para poder explicar la alineación ideológica presente en las opiniones políticas es necesario incluir los dos mecanismos propuestos. Los resultados obtenidos pueden contribuir a diseñar intervenciones para reducir la polarización afectiva, la segregación y la hostilidad que ocurren en las relaciones interpersonales dentro del ámbito de la política.
In a global context of increasing political polarization, this thesis integrates multiple disciplines and sources of information to understand affective polarization, ideological alignment, and the relationship between the two. We refer to the negative feelings and hostility towards those with opposing political views, and their relationship with the phenomenon by which people's opinions are increasingly aligned with those from the political party they support. Firstly, we measure affective polarization and contrast it in different domains, such as politics and sports. We use data collected from an online survey and from the YouTube platform. Then, we implement experiments in three countries, which provide a more specific overview of the underlying mechanisms of political polarization. Finally, to link the previous findings with large- scale opinion dynamics, we propose a multidimensional agent-based model that incorporates two main mechanisms: favoritism towards agents who are coherent with the same ideology, and homophily, which is the preference for people who share our opinions. Comparing the behavior of the model with more than 20,000 opinions from people in different countries, we observe that the two proposed mechanisms are necessary to explain the ideological alignment present in political opinions. Our results can contribute to designing interventions to reduce affective polarization. segregation, and hostility that are observed in interpersonal relationships within the political domain.
Fil: Zimmerman, Federico. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.