인구가 군중을 따르거나 반대하는 방법에 대한 통찰력

문화적 특성(인구의 성격을 형성하는 정보, 신념, 행동, 관습 및 관행)은 다른 사람과 일치하려는 경향인 순응성이나 의도적으로 벗어나려는 선택인 반순응성의 영향을 받습니다. 이러한 역동적인 상호 작용을 모델링하는 새로운 방법은 궁극적으로 정치적 양극화, 문화적 추세 및 잘못된 정보의 확산과 같은 사회적 현상을 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.

미국 국립과학원 회보 에 게재된 한 연구에서는 이 새로운 접근 방식을 설명합니다. 수학적 모델을 제시하는 SFI 복잡성 포스트닥터럴 펠로우인 칼레다 덴튼은 스탠포드 대학의 동료들(전 SFI 학사후 펠로우인 엘리사 하인리히 모라, SFI 외부 교수인 마커스 펠드먼, 마이클 파머)과 함께 이전 연구를 확장하여 순응주의적 편견과 반순응주의적 편견이 인구를 통한 문화적 특성의 전달을 어떻게 형성하는지에 대한 보다 현실적인 표현을 제공합니다.

"이 연구의 아이디어는 개인이 현실 세계에서 결정을 내리는 방식을 수학적으로 표현하는 더 나은 방법을 생각해내는 것이었습니다."라고 덴튼은 말합니다. "만약 우리가 그것을 할 수 있다면, 우리는 장기적으로 10,000명의 인구에서 무슨 일이 일어날지 보기 위해 규모를 확대할 수 있습니다."

전통적인 순응 모델은 종종 개인이 인구의 평균 또는 "평균" 특성으로 끌린다고 가정합니다. 이 개념은 가장 인기 있는 특성이 이 평균에 가까울 때, 예를 들어 근무 시간이나 음식의 분량이 그럴 수 있는 경우에 효과적입니다. 그러나 평균은 다른 경우에 인기의 지표가 되지 못합니다. 예를 들어, 대부분의 사람들이 정치적 스펙트럼의 극좌 또는 극우에 속하지만 평균은 중앙에 있는 경우입니다.

이 격차를 해소하기 위해 저자들은 특성 클러스터링을 통합한 모델을 설계했습니다. 이 모델에서 개인은 인구의 평균적 특성(예: 중도적 관점)보다는 더 클러스터링된 특성(예: 극좌 정치적 신념의 변형)을 채택하여 순응합니다. 반면 반순응주의자들은 의도적으로 동료들의 특성과 거리를 두어 양극화를 만듭니다.

컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 팀은 여러 세대에 걸쳐 특성이 인구 전체에 어떻게 퍼져 있는지 분석했습니다. 순응은 종종 특정 특성을 중심으로 그룹이 모이게 했지만 반드시 평균적인 것은 아니었습니다. 반순응은 극명하게 다른 패턴을 만들어냈습니다. U자형 분포로, 개인이 극단에 모이고 가운데는 인구가 희박하게 남았습니다.

중요한 발견 중 하나는 완벽한 행동 모방이라는 비현실적인 가정이 부과되지 않는 한 개체군이 단일 특성으로 수렴하는 경우가 드물다는 것입니다. 대신, 개인이 특성을 해석하거나 채택하는 방식에 작은 변화라도 지속적인 다양성을 초래합니다.

덴튼은 "이러한 결과는 문화적 관행과 이념이 단순히 평균화되지 않고 대신 상당한 차이를 유지하는 현실 세계에서 관찰되는 것과 일치합니다."라고 말합니다.

이 연구는 또한 순응이 항상 동질성으로 이어진다는 개념에 도전합니다. 이 모델은 특정 조건 하에서 순응은 다양성을 유지할 수 있는 반면, 반순응은 양극화를 증폭시킨다는 것을 보여줍니다.

덴튼은 이 연구에 대한 광범위한 의미를 보고 있습니다. 그녀는 "이 프레임워크는 투표 행동, 소셜 미디어 트렌드 또는 사람들이 그룹 환경에서 가치를 어떻게 평가하는지 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 말합니다. "이는 합의 형성이든 양극화이든 개인의 결정이 사회적 패턴으로 어떻게 집계되는지 이해하는 방법을 제공합니다." 이 모델은 향후 연구에서 실제 데이터로 테스트할 수 있습니다.

"이 프레임워크가 다른 시나리오에서 작동하는지 보는 것이 흥미롭습니다." 덴튼이 말했다. "궁극적인 목표는 시간이 지남에 따라 개인의 선택이 전체 인구에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.


출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250117171309.htm

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