DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.251428
تاريخ النشر: 2026-02-04
المؤلف: David Jack Young وآخرون
الموضوع الرئيسي: طرق التحليل الحاسوبي والنصي
نظرة عامة
يتناول هذا القسم القلق المتزايد من استقطاب القضايا السياسية، مشددًا على الحاجة إلى تحليلات طولية وعبر وطنية فعالة لفهم دوافعه. يقدم المؤلفون تقنية قياس جديدة تستخدم تجميع k-means، وهو خوارزمية تعلم آلي تحدد مجموعات متماسكة من الأفراد ذوي الميول السياسية المتشابهة. تتيح هذه الطريقة قياسًا دقيقًا لاستقطاب القضايا السياسية من خلال فحص الفصل بين المجموعات، والتماسك داخل المجموعات، وتوازن حجم المجموعات.
تشير النتائج من تحليل بيانات دراسات الانتخابات الوطنية الأمريكية إلى زيادة كبيرة في الاستقطاب في الولايات المتحدة من 1988 إلى 2024، خاصةً ما يميزها هو زيادة الفصل بين المجموعات خلال الفترة من 2008 إلى 2020. بالإضافة إلى ذلك، يكشف دراسة بيانات مسح القيم العالمية والأوروبية أن الاستقطاب الجماهيري العالمي للقضايا يتأثر بشكل أساسي بالخلافات الثقافية، مع اختلافات بناءً على مؤشر التنمية البشرية (HDI). في البلدان ذات HDI المنخفض، تهيمن المجموعات المحافظة ثقافيًا، بينما تظهر البلدان ذات HDI المرتفع تمثيلًا أكثر توازنًا بين المجموعات الثقافية الليبرالية والمحافظة. كما تحدد الأبحاث مجموعة من المؤشرات على مستوى المجتمع، مثل التباين العرقي، وعدم المساواة في الثروة، وHDI، التي ترتبط بأبعاد مختلفة من الاستقطاب.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية الطبيعة المعقدة والمتعددة التخصصات للاستقطاب السياسي، مشددة على أهميته عبر مجالات مختلفة مثل العلوم السياسية، وعلم النفس، وعلم الاجتماع. وقد حدد المنتدى الاقتصادي العالمي الاستقطاب الاجتماعي كخطر حاسم على الإنسانية، مما دفع إلى تحقيق أكاديمي واسع في اتجاهاته المتزايدة، خاصة في الولايات المتحدة، والدوافع الأساسية، التي تشمل عوامل سياسية واقتصادية ونفسية. يميز المؤلفون بين الاستقطاب العاطفي، الذي يتميز بعدم الإعجاب المتبادل بين المجموعات السياسية، واستقطاب القضايا، الذي يتعلق بالخلافات حول قضايا سياسية محددة. يلاحظون التحديات في قياس هذه الأشكال من الاستقطاب بسبب تباين التعريفات والمنهجيات المستخدمة في الأدبيات الحالية.
يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا لقياس الاستقطاب الجماهيري للقضايا من خلال استخدام خوارزميات تجميع k-means لتحديد مجموعتين متميزتين من الآراء السياسية داخل المجتمع. تهدف هذه الطريقة إلى التغلب على القيود المرتبطة بالانتماءات السياسية المحددة ذاتيًا، والتي يمكن أن تعقد التحليلات الطولية وتزيد من تعقيد المقارنات عبر الوطنية. يقدمون ثلاثة مقاييس رئيسية: الفصل، الذي يقيس المسافة بين المجموعات؛ التشتت، الذي يقيم التباين الداخلي للآراء داخل كل مجموعة؛ والمساواة في الحجم، التي تقيم الأحجام النسبية للمجموعات. من خلال تطبيق هذه المنهجية على بيانات دراسات الانتخابات الوطنية الأمريكية ومجموعات البيانات عبر الوطنية، يهدف المؤلفون إلى تقديم رؤى أوضح حول ديناميات الاستقطاب وارتباطها بمختلف العوامل الاجتماعية، وبالتالي المساهمة في النقاش المستمر حول الانقسام السياسي.
النتائج
في النتائج الأولية للدراسة، قام المؤلفون بتحليل الاستقطاب باستخدام مجموعة بيانات شاملة، كاشفين أن درجات الفصل (M = 0.18، SD = 0.04) ودرجات التشتت (M = 0.20، SD = 0.02) كانت أقل وأقل تباينًا من درجات المساواة في الحجم (M = 0.88، SD = 0.17). للتحقيق فيما إذا كان الاستقطاب في تزايد عالمي، تم تحسين مجموعة البيانات لتشمل 218 عينة من 76 دولة تحتوي على نقطتين بيانات على الأقل. أظهرت تحليلات الانحدار متعدد المستويات معاملات إيجابية ذات دلالة إحصائية للفصل (b = 0.0008، se = 0.0003، p = 0.003) والتشتت (b = 0.0005، se = 0.0001، p < 0.001)، بينما لم تظهر المساواة في الحجم تأثيرًا كبيرًا (b = -0.0004، se = 0.0008، p = 0.564). تشير هذه النتائج إلى أنه بينما يساهم الفصل في زيادة الاستقطاب، فإن التشتت له تأثير مضاد، مما يؤدي إلى عدم وجود دليل واضح على ارتفاع عالمي في الاستقطاب. علاوة على ذلك، كشفت تحليل القضايا الثقافية أنها المحركات الرئيسية للانقسامات بين مجموعات الآراء السياسية. باستخدام d لـ Welch لقياس حجم التأثير، وجدت الدراسة اختلافات كبيرة في المواقف بشأن القضايا الثقافية، مثل الإجهاض والمثلية الجنسية، التي تم تحديدها كأكثر المواضيع انقسامًا. يبرز هذا أهمية الخلافات الثقافية في تشكيل الاستقطاب السياسي عبر مناطق مختلفة.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون منهجيتهم ونتائجهم بشأن الاستقطاب الجماهيري للقضايا في الولايات المتحدة، باستخدام بيانات مواقف القضايا متعددة الأبعاد من الاستبيانات السياسية. استخدموا نهجًا منهجيًا يتضمن استيفاء البيانات، وتسجيل z للتوحيد، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد قبل تطبيق تجميع k-means لتحديد مجموعتين متميزتين من الآراء. أظهر التحليل أن الفصل بين المجموعات زاد بشكل كبير من 1988 إلى 2024، خاصة خلال الفترة من 2008 إلى 2020، مما يشير إلى زيادة الاستقطاب في الآراء السياسية. ومع ذلك، ظل التشتت داخل المجموعات والمساواة في الحجم مستقراً نسبيًا، مما يشير إلى أنه بينما تباينت الآراء، لم يتناقص التماسك داخل كل مجموعة.
تسلط النتائج الضوء أيضًا على أن الفصل بين الديمقراطيين والجمهوريين، وكذلك بين الليبراليين والمحافظين الذين يحددون أنفسهم، قد زاد، مما يدعم استنتاج زيادة الاستقطاب الجماهيري للقضايا. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تحدد أن هذا الاستقطاب مدفوع بتباين متزايد في مختلف القضايا السياسية، مع بعض القضايا، مثل الإجهاض، تعكس تحولًا كبيرًا في المواقف على مر الزمن. يجادل المؤلفون بأن منهجيتهم تميز بفعالية بين الفرز والفصل الخفي في المواقف، مما يوفر فهمًا أوضح لديناميات الاستقطاب في الولايات المتحدة. يقترحون أن الاتجاهات الملحوظة قد لا تكون قابلة للتطبيق عالميًا على دول أخرى بسبب اختلاف العوامل النظامية، مما يستدعي مزيدًا من التحقيق في سياق عبر الوطني في الدراسة 2.
DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.251428
Publication Date: 2026-02-04
Author(s): David Jack Young et al.
Primary Topic: Computational and Text Analysis Methods
Overview
This section addresses the growing concern of political issue polarization, highlighting the need for effective longitudinal and cross-national analyses to understand its drivers. The authors introduce a novel measurement technique utilizing k-means clustering, a machine learning algorithm that identifies coherent groups of politically like-minded individuals. This method allows for a nuanced quantification of political issue polarization by examining between-cluster separation, within-cluster cohesion, and cluster size parity.
The findings from the analysis of American National Election Studies data indicate a significant increase in polarization in the United States from 1988 to 2024, particularly marked by heightened separation between clusters during the period from 2008 to 2020. Additionally, the study of World and European Values Survey data reveals that global mass issue polarization is predominantly influenced by cultural disagreements, with variations based on the Human Development Index (HDI). In lower-HDI countries, culturally conservative clusters dominate, while higher-HDI countries exhibit a more balanced representation of culturally liberal and conservative clusters. The research also identifies various societal-level predictors, such as ethnic fractionalization, wealth inequality, and HDI, that correlate with different dimensions of polarization.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the complex and multi-disciplinary nature of political polarization, highlighting its significance across various fields such as political science, psychology, and sociology. The World Economic Forum has identified societal polarization as a critical risk for humanity, prompting extensive scholarly inquiry into its rising trends, particularly in the USA, and the underlying drivers, which include political, economic, and psychological factors. The authors distinguish between affective polarization, characterized by mutual dislike among political groups, and issue polarization, which pertains to disagreements over specific political issues. They note the challenges in measuring these forms of polarization due to the heterogeneity of definitions and methodologies employed in existing literature.
The authors propose a novel approach to measuring mass issue polarization by utilizing k-means clustering algorithms to identify two distinct political opinion clusters within a society. This method aims to overcome limitations associated with self-identified political affiliations, which can confound longitudinal analyses and complicate cross-national comparisons. They introduce three key measures: Separation, which quantifies the distance between clusters; Dispersion, which assesses the internal variability of opinions within each cluster; and Equality-of-Size, which evaluates the relative sizes of the clusters. By applying this methodology to American National Election Studies data and cross-national datasets, the authors aim to provide clearer insights into the dynamics of polarization and its association with various societal factors, thereby contributing to the ongoing discourse on political division.
Results
In the initial results of the study, the authors analyzed polarization using a comprehensive dataset, revealing that Separation scores (M = 0.18, SD = 0.04) and Dispersion scores (M = 0.20, SD = 0.02) were lower and less variable than Equality-of-Size scores (M = 0.88, SD = 0.17). To investigate whether polarization is increasing globally, the dataset was refined to include 218 samples from 76 countries with at least two data points. Multi-level regression analyses indicated statistically significant positive coefficients for Separation (b = 0.0008, se = 0.0003, p = 0.003) and Dispersion (b = 0.0005, se = 0.0001, p < 0.001), while Equality-of-Size showed no significant effect (b = -0.0004, se = 0.0008, p = 0.564). These findings suggest that while Separation contributes to increased polarization, Dispersion has a counteracting effect, leading to no clear evidence of a global rise in polarization. Furthermore, the analysis of cultural issues revealed that they are the primary drivers of divisions among political opinion clusters. Using Welch's d to measure effect size, the study found significant differences in positions on cultural issues, such as abortion and homosexuality, which were identified as the most divisive topics. This highlights the importance of cultural disagreements in shaping political polarization across different regions.
Discussion
In this section, the authors discuss their methodology and findings regarding mass issue polarization in the USA, utilizing multi-dimensional issue position data from political questionnaires. They employed a systematic approach involving data imputation, z-scoring for standardization, and principal components analysis (PCA) to reduce dimensionality before applying k-means clustering to identify two distinct opinion clusters. The analysis revealed that between-cluster Separation increased significantly from 1988 to 2024, particularly during the period from 2008 to 2020, indicating a growing polarization in political views. However, within-cluster Dispersion and Equality-of-Size remained relatively stable, suggesting that while opinions have diverged, the cohesion within each cluster has not diminished.
The findings also highlight that the separation between Democrats and Republicans, as well as between self-identified liberals and conservatives, has intensified, supporting the conclusion of increased mass issue polarization. Notably, the study identifies that this polarization is driven by a growing divergence on various political issues, with some issues, such as abortion, reflecting a significant shift in attitudes over time. The authors argue that their methodology effectively distinguishes between sorting and latent attitude separation, providing a clearer understanding of the dynamics of polarization in the USA. They suggest that the observed trends may not be universally applicable to other countries due to differing systemic factors, prompting further investigation in a cross-national context in Study 2.