В серии исследований исследователи обнаружили разногласия между теми же словами, которые используют кандидаты в президенты от двух основных политических партий страны, и тем, что эти слова означают. Они добавили, что этот семантический разрыв, кажется, растет, что может и дальше затруднять, а то и вовсе исключать возможность диалога.«Эта работа была фактически завершена в прошлом году перед выборами 2016 года, и мы были поражены тем, насколько различалась риторика между этими разными кандидатами», — сказал Пинг Ли, профессор психологии и заместитель директора Института кибернауки. "Во многих смыслах это хуже, чем говорить на двух разных языках.
Если, например, я говорю по-китайски, а вы нет, вы понятия не имеете, о чем я говорю. Но если мы оба говорим по-английски, а вы думаю, вы знаете, что я говорю, но не понимаете, что я на самом деле имею в виду, или, что еще хуже, думаете, что это означает что-то другое, это может сбивать с толку ».Исследователи изучили, как кандидаты в президенты использовали слова вместе — словесные ассоциации — в выступлениях и дебатах с 1999 года, чтобы помочь определить значение этих слов в сознании кандидатов. Например, когда слово «стол» встречается в тексте вместе со словом «стул», оно дает значение — или контекст, — что говорящий имеет в виду тип мебели, сказал Ли.
Однако, если «таблица» используется в предложении с такими терминами, как «городской совет» и «регулирование», например, «таблица» может означать тип законодательного действия.В политике контекст может быть более тонким и сложным, по словам исследователей, которые сообщают о своих выводах в Behavior Research Methods, доступном сейчас в Интернете.«Например, если я использую слово« безопасность », это может означать много разных вещей», — сказал он. "Может быть, я имею в виду безопасность работы или кибербезопасность, военную безопасность или какое-то другое значение этого слова. Кроме того, слова в политических выступлениях не только отражают различные идеологии и идеи сторон, но и могут отражать время, когда была произнесена речь, поэтому значение может со временем измениться ».
На последних президентских выборах исследователи произнесли такие слова, как «сделка» и «образование», не только дали представление о том, насколько различалась политическая риторика между тогдашними кандидатами Дональдом Трампом и Хиллари Клинтон, но и предложили различия между ними. верования.«В выступлениях Дональда Трампа, как делового человека, он применял слово« сделка »практически ко всему, — сказал Ли, который был ведущим автором газеты. «Конечно,« сделка »часто ассоциируется с бизнесом, но в своих выступлениях он также связывал это с семьей и образованием, которые традиционно не объединялись в одну группу.
Итак, это восходит к тому, как словесная ассоциация может отражать взгляды и убеждения. , как также показано в недавней научной статье Айлин Калискан и его коллег ".По его словам, Клинтон, с другой стороны, чаще ассоциировал слово «образование» с женщинами и семьей.«В данном случае« образование »стало вопросом равенства и предоставления каждому доступа к образованию», — сказал Ли, который работал с Бенджамином Шлоссом, аспирантом в области когнитивной психологии, и Джейком Фоллмером, аспирантом в области педагогической психологии.
Исследователи составили список из 213 отдельных слов и 397 словосочетаний, включая 136 политически заряженных слов, таких как «меньшинство», «расходы» и «справедливость», используемых политическими партиями Америки. Затем они использовали алгоритм искусственной нейронной сети, чтобы статистически изучить, как часто слова встречаются вместе в предложении или речи.Исследователи также обнаружили, что политические словесные ассоциации со временем изменились.«Мы отметили, что значения слов меняются с течением времени между партиями», — сказал Ли. «Вы видите, что стороны со временем становятся все дальше и дальше друг от друга.
Другими словами, для одного и того же слова люди склонны ассоциировать для них разные слова и, следовательно, передавать разные значения».В ходе последующего исследования исследователи смогли изучить словесные ассоциации группы из 324 участников и, используя алгоритмы машинного обучения, предсказать их политические взгляды, к какой партии они принадлежали, а также к какому кандидату они были вероятны. голосовать на президентских выборах.«Мы смогли предсказать политическую принадлежность избирателей с относительно высокой степенью точности, просто основываясь на том, как они составили список из 50 политических концепций, то есть как они сгруппировали эти концепции», — сказал Ли. «Это также предполагает сложную взаимозависимость языка, речи и культуры».
В будущем, по словам Ли, исследователи могут попытаться представить более подробную картину этих взаимозависимостей, изучив больше политических концепций и документов от большего числа кандидатов и с помощью более сложных вычислительных методов.