Используя искусственный интеллект и ресурсы Суперкомпьютерного центра Огайо, исследователи провели анализ, охвативший все 30 887 твитов о COVID-19, которые участники отправили с первого из них. С 17 по 31 марта.
Созданный ими алгоритм мог правильно классифицировать политическую партию участника, отправившего каждый твит, в 76% случаев, основываясь только на тексте твита и дате его отправки.
«Мы обнаружили, что, как только стороны начали выяснять политические последствия проблемы, в твитах довольно быстро проявилась поляризация», – сказал Джон Грин, соавтор исследования и докторант политологии в Университете штата Огайо.
Исследование было опубликовано сегодня (24 июня 2020 г.) в журнале Science Advances.
«Примечательно, что мы могли определить приверженность, даже когда у членов было всего 280 символов для отправки сообщений в Twitter», – сказал соавтор исследования Скайлер Кранмер, профессор политологии Картера Филлипса и Сью Генри в штате Огайо.
Исследование показало, что демократы разослали значительно больше твитов (19803) о COVID-19, чем республиканцы (11084).
Разрыв в количестве твитов, отправленных политиками-демократами и политиками-республиканцами, увеличился после того, как в Калифорнии был выявлен первый случай распространения инфекции среди населения, и еще больше увеличился после объявления чрезвычайного положения в стране.
«Это говорит о том, что члены Демократической партии посылали более ранние и более сильные сигналы своим избирателям, что им следует беспокоиться о кризисе», – сказал Кранмер.
Результаты показали, что то, о чем демократы и республиканцы писали в Твиттере по поводу пандемии, тоже было разным.
Например, слово «здоровье» использовалось в 26 процентах твитов демократов, но только в 15 процентах твитов республиканцев.
В целом демократы с большей вероятностью обсуждали здоровье и безопасность населения, а также американских рабочих, в то время как республиканцы подчеркивали общую потребность в национальном единстве, обсуждали Китай и бизнес и представляли пандемию как войну.
В качестве одного из компонентов анализа исследователи определили членов, подпадающих под то, что они назвали "партизанским перекрытием"."Членами Конгресса в этой области совпадения были те, чьи твиты с большей вероятностью могли быть перепутаны алгоритмом с твитами кого-то из другой стороны.
Только 31 процент участников попал в эту область.
«Это означает, что для 69 процентов членов их твиты более пристрастны, чем у наиболее похожих членов другой партии», – сказал Грин.
Поляризация не была постоянной во времени.
В первую полную неделю после первого упоминания о COVID-19 алгоритм, разработанный исследователями, имел относительно низкую точность при попытке определить, написал ли конкретный твит демократ или республиканец. Это указывает на небольшую поляризацию.
Однако поляризация быстро росла, достигнув пика в течение недели, начинающейся с февраля. 9. Затем он немного снизился в начале-середине марта, а затем снова повысился в конце марта, поскольку стороны обсуждали пакеты экономической помощи.
Результаты показывают, что Конгресс упустил возможность на раннем этапе пандемии выработать консенсус, который мог бы помочь Соединенным Штатам отреагировать на кризис, сказал Кранмер.
«Что-то вроде COVID-19 требует широкомасштабной реакции правительства. Правительство может гораздо лучше реагировать, когда оно едино в своей миссии », – сказал он.
Грин и Крэнмер, соавторы исследования со своими коллегами по политологии из штата Огайо Джаредом Эджертоном и Дэниелом Нафтелом, а также Келси Шуб из Университета Южной Каролины.