image: This is a participant interface showing the changing Arctic sea ice levels from 1979 to 2013. view more
Credit: PNAS
一项研究探索了社交网络如何影响对气候数据的解释。对气候数据的解释容易受到政治或心理偏见的影响。为了检验接触相反的政治观点是否会减少对气候数据解释的党派偏差，Damon Centola 及其同事从亚马逊土耳其机器人网站招募了2400名受试者。受试者被随机分配到40人的两党并存的社交网络，并且要求解释美国宇航局（NASA）发布的一幅北极海冰的图片。受试者被允许在看到他们的社交网络邻居的平均回应的时候修改他们的回应。最初，受试者表现出了强的党派偏见；自由主义者的解释比保守主义者更可能准确。在受试者接触到对方的观点的同时在屏幕下方看到民主党和共和党的标志的网络中，没有观察到自由派或保守派人士有显著改善 ，党派偏见仍然很强。然而，在受试者接触对方观点而没有党派形象的时候，保守派和自由派人士变得更准确，而他们的回应的党派偏见消失了。这组作者说，这些结果提示，来自接触相反的政治观点的社会学习可以改善准确性并消除党派偏见，但是在跨党派交流中展示政治符号可能阻止这类学习。
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Journal
Proceedings of the National Academy of Sciences