राजनीति: गणितीय मॉडल पार्टिसिपेशन में क्या अंतर्दृष्टि प्रदान करता है

मध्यावधि चुनाव के आसपास प्रचार अभियान ने अमेरिकी राजनीति की वर्तमान स्थिति का एक ठोस अनुस्मारक प्रदान किया: वे तेजी से विभाजित हैं। विभाजन को संबोधित करने के एक तरीके के रूप में, डार्टमाउथ कॉलेज से बाहर एक नया गणितीय मॉडल कुछ आशा प्रदान करता है कि सामाजिक कारक इस अंतराल को चौड़ा कर सकते हैं।

पिछले डेटा विश्लेषणों से पता चला है कि हम एक विभाजित राष्ट्र हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है। में प्रकाशित एक नया मॉडल रॉयल सोसाइटी ओपन साइंस डार्टमाउथ में एक गणितज्ञ और अंडरग्रेजुएट छात्र टकर इवांस द्वारा लागू किए गए फेंग फू, पीएचडी द्वारा निर्मित और अग्रणी, इस पैटर्न को कुछ अलग चर में उबालने की कोशिश करता है। ऐसा करने पर, यह पता चलता है कि राजनेता आज 20 वीं सदी के मध्य की तुलना में गलियारे में काम करने की बहुत कम संभावना रखते हैं। केवल इतना ही नहीं, बल्कि कांग्रेस के डेमोक्रेट और रिपब्लिकन दोनों सदस्य एक साथ काम करने की संभावना नहीं रखते हैं, चाहे कोई भी पार्टी सत्ता में हो। और शोधकर्ताओं का कहना है कि यह सरल राजनीतिक असहमति से अधिक गहरा है।

फू को बताता है श्लोक में यह मॉडल एक प्रतिनिधि की राजनीतिक राय के चरम को ध्यान में रखता है, जो लाभ वे अपनी पार्टी (एक कारक जिसे वे एकरूपता लेबल करते हैं) से चिपका कर प्राप्त कर सकते हैं, और दूसरों के साथ संबंध बनाने का लाभ जो जरूरी नहीं कि उनके समूह से जुड़े हों। जब उन्होंने 1949 से 2009 तक अमेरिकी प्रतिनिधि सभा के वोटिंग डेटा के लिए इस ढांचे को लागू किया, तो इन चरों में एक बदलाव ने भविष्यवाणी की कि कांग्रेस कैसे ध्रुवीकृत हो गई।

यह कैसे काम करता है?

फू ने बताया, "डिवीजन को चलाने वाला मौलिक यह है कि लोग कैसे एकरूपता बनाम कनेक्शन के लाभ के लाभ को महत्व देते हैं।" उनका मॉडल - और वास्तविक दुनिया डेटा - सुझाव है कि ये सीनेटर कनेक्शन से अधिक एकरूपता को महत्व देते हैं।

यह समझाने के लिए, डेटा एक मॉडल को बताता है कि समूह कैसे बनाते हैं। प्रारंभ में, चरम राय लोगों को दोनों तरफ से अलग करने के लिए प्रेरित करती है। संक्षेप में, दोनों तरफ हमेशा चरमपंथी होंगे, लेकिन क्या उन चरमपंथियों का समग्र ध्रुवीकरण हो सकता है, दो अन्य चर के बीच संबंधों में कमी आई: सामाजिक कनेक्शनों की एक विस्तृत श्रृंखला को बनाए रखने के व्यक्ति को लाभ या लाभ समूह से सहमत होना

जब शोधकर्ताओं ने उनके मॉडल पर परीक्षण के बाद परीक्षण किया, तो उन्होंने पाया कि यदि व्यापक सामाजिक संबंध अधिक मूल्यवान हैं, तो इन-ग्रुप समरूपता, नेटवर्क एक अधिक केंद्रीय बिंदु के आसपास अभिसरण करेगा। लेकिन यह एकरूपता अधिक मूल्यवान थी, समूह दो शिविरों में फ्रैक्चर होगा।

जबकि एक पार्टी के साथ चिपके रहने, और दूसरी पार्टी का पुरजोर विरोध करने के लिए धक्का देने के फायदे हैं, ऐसे समय भी हैं जब गलियारे में पहुंचना महत्वपूर्ण कानून पारित करने के लिए समझ में आता है। फेंग बताते हैं कि जब उन्होंने यूएस हाउस ऑफ रिप्रेजेंटेटिव से वोटिंग रिकॉर्ड के लिए अपने मॉडल को लागू किया था, तो एक समय ऐसा था, जहां ऐसा प्रतीत होता था। हालांकि वह यह अनुमान लगाने में हिचकिचाते थे कि यह गणितीय रूप से शुद्ध रूप से क्यों हुआ होगा।

"कांग्रेस में एक अवधि थी जब लोगों ने साठ और सत्तर के दशक में समरूपता से अधिक संबंध स्थापित किए थे, इतिहास में अधिकतम सामंजस्य है," फू कहते हैं। “विभाजन वहाँ से बढ़ना शुरू कर दिया। मुझे पता नहीं है कि किस तरह के सामाजिक या राजनीतिक कारक थे।"

इसका वास्तव में क्या मतलब है?

राजनीतिक मॉडल के अलावा इस मॉडल को साठ और सत्तर के दशक में छेड़ना एक राजनीतिक वैज्ञानिक या इतिहासकार के लिए एक काम है, गणितीय मॉडल नहीं। आदर्श रूप से, हम डेटा में एक समाधान खोजने की उम्मीद करते हैं, हालांकि पेपर एक पेशकश नहीं करता है।

अन्य शोधों ने कम से कम इस गतिशील को थोड़ा और रोशन किया है। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में एक और 2015 से, हाउस ऑफ रिप्रेजेंटेटिव्स के मतदाता डेटा (1949 से 2012 तक) पर भी प्रकाश डाला गया कि सामान्य तौर पर, सहकारी जोड़े (विरोधी दलों के प्रतिनिधि जो एक साथ मतदान करते हैं) को खोजना मुश्किल है।

लेकिन विभिन्न राजनेताओं की संख्या, जो एक साथ घटते-बढ़ते वोट करते हैं, एक अलग प्रवृत्ति ने इसकी जगह ले ली है। 1990 के बाद से, कुछ ऐसे प्रतिनिधि हैं, जिन्होंने पार्टी लाइनों के खिलाफ वोट देने का प्रण लिया अधिक अक्सर - जो के लेखक हैं एक और कागज कॉल "सुपर सहकारी।" उदाहरण के लिए, 110 वीं कांग्रेस के दौरान - 2007 और 2009 के बीच - सहकारी जोड़े के 98.3 प्रतिशत सात व्यक्तिगत कांग्रेस सदस्यों के एक नेटवर्क के भीतर थे। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि इनमें से प्रत्येक व्यक्ति के लिए, यह उनके घटकों के सर्वोत्तम हित में था - उनके राजनीतिक करियर के लिए नहीं - पूरे गलियारे में काम करने के लिए:

कुछ सुपर-कोऑपरेटर, जो कानून चुनते हैं और प्रत्येक पार्टी के सदस्यों के साथ सहयोग करते हैं, अपनी पार्टी से अलगाव की धमकी के बावजूद, आज एक निर्वाचन क्षेत्र का सावधानीपूर्वक प्रतिनिधित्व करने का एक महत्वपूर्ण उदाहरण हो सकता है।

क्या यह कि फू के मॉडल द्वारा पहचाने गए समय अवधि के दौरान बड़े पैमाने पर काम किया गया था, गणित के दायरे के दायरे से बाहर है, लेकिन शायद इतिहासकारों के हाथों में, इस पारी का गणितीय मॉडल रोशन होगा। डेटा इस बात का सुराग लगा सकता है कि हम कैसे हैं, जहां हम हैं, भले ही यह अभी भी हमें एक समाधान नहीं दिखा सकता है।