西方国家社媒议政中的政客与大众：谁领导？谁追随？| 研究

这篇研究揭示了西方国家的社交媒体议政中，政客与大众谁引导政治讨论。作者通过对大量推特内容进行主题与时间序列分析发现，这一动态关系中二者互相作用，且公众对政客的影响大于政客对公众的，且政客更易受到各自政党支持者的左右，而受一般群众的影响较小。这篇文章一定程度上解释了为何美国政策优先级总是被强势的党派支持者主导，以及为何美国政治议程与大众自身立场相比更加走向极化。方法上这篇文章为大数据的政治行为研究中怎样解决何为因，何为果的问题提供了新的思路。

谁领导？谁追随？

——用社交媒体衡量政客与大众的政治关注和议程设置

摘要：

既有研究表明，公众与政客关心的议题之间存在着强相关性，但是到底哪一方的观点实质上领导政治议程的确立，目前尚未有结论性证据。本文作者对第113届美国国会期间国会议员与公众的推特进行了细粒度的时间分析（Fine-grained temporal analyses），通过向量自回归模型，作者发现立法者更倾向于跟随而非引导公众关注的议程，且更倾向于对他们的支持者而非一般公众做出反馈。

作者简介：

Pablo Barberá，南加州大学国际关系学院助理教授

Andreu Casas， 纽约大学数据科学中心研究员

Jonathan Nagler，纽约大学政治学系教授

Patrick J. Egan， 纽约大学政治学系副教授

Richard Bonneau， 纽约大学数据科学中心教授

John T. Jost， 纽约大学心理学系教授

Joshua A. Tucker，纽约大学政治学系教授

文献来源：Barberá, P., Casas, A., Nagler, J., Egan, P.J., Bonneau, R., Jost, J. T., & Tucker, J. A. (2019). Who leads? Who follows? Measuring issue attention adn agenda setting by legislators and the mass public using social media data. American Political Science Review, 113(4), 883-901.

本文作者之一 Pablo Barberá

一、引言

政府多大程度上回应公众的优先政治关切向来是西方民主研究的重要话题。以前的研究已经发现公众关注点和政策议题存在相互呼应，但是学者不能确定二者之间是谁领导，谁追随？到底哪部分公众更有能力左右政策议题，一般公众（general public），知觉公众（Attentive publics，也有译为“有心民众”/“关注民众”/“注意力公众”/“留意公众”），亦或是政客各自的追随者？

过往研究往往采用问卷方法，因而受到了数据量，颗粒度和覆盖时长的严重限制，本文作者因此使用来自微型博客（microblogging）平台推特的全天候数据，用计算方法衡量公众和立法者公开讨论的政治议程。因为几乎所有美国国会议员都活跃地运用推特平台分享各自的政治议程（Casas and Morar, 2015）且公众在推特上讨论的政治关注点与调查问卷发现的政治关注点高度一致（O’Connor et al. 2010）， 作者能够确立运用社交媒体数据的合理性，并且社交媒体数据的细颗粒度得以让研究者观测到议程优先程度的迅速变化从而提高研究的精确性。

二、研究假说

Erikson（1995）等学者认为，西方选举政治总体呈现出以回应选民偏好为主的“回顾性投票(retrospective voting)”特点，通过在选举过程中对选民舆论进行回应，相比固执己见，能更好地获得选举中的灵活性。然而，也有研究提出相反的观点，自上世纪60年代的Campbell到二十一世纪初的Jacobs和Shapiro，都认为选民是非理性的，在政治知识及参与公共议题时所需要的评估能力也是滞后且有限的，这些学者认为，较为理性的政策制定者或政客不会被相对不理性的选民“误导”，相反，聪明的政策制定者或政客会将选民之间的偏好分歧“接、化、发”，纳入到自己主导的公共议程中。因此，作者提出以下两个假说：

（H1）公众的政治议程优先级能够预测国会议员随后关注的议程。

（H2）国会议员发起对特定议程的讨论，公众随后跟随。

需要注意的是，两者理论上可以同时存在于社交媒体讨论中。本文通过数据模型更多侧重的是量化哪一方的影响力更强，更具有实质上制定政治议程的能力，从而探索美国政府回应的本质到底如何。

在H1的基础上，作者提出新的研究问题：哪部分公众更能引导美国政客的政治关注？依据政府回应的各类模型，作者又提出以下三个假说：

第一，安东尼·唐斯1957年《民主的经济理论》中提出，政策制定者为了选举成功应当更关注于回应与大多数民众相关的议题。根据这一“唐斯模型”（Downsian model），作者提出（H3）一般公众政治议程关注点的变化可以预测国会议员议题关注的变化。

第二，另一流派的“知觉模型”（Attentive model）认为唐斯模型过于乐观，大部分选民实际上并不会每日关心政治或有强烈的政治倾向（Hibbing and Theiss-Morse, 2002）。因此，政策制定者应该最为积极的回应关心政治的部分选民（Arnold, 1990; Aldrich, 1995），据此，作者提出（H4）知觉公众政治议程关注点的变化可以预测国会议员议题关注的变化。

第三种受到学界关注的是支持者模型（Supporter model）。这一模型认为，政策制定者应当最关注于回应核心的正当支持者，据此，作者提出（H5）本党派支持者政治议程关注点的变化可以预测国会议员议题关注的变化。

在以上假说的基础上，作者进一步预测，（H6）具体到政治议题层面，影响力较大的群体重点关注的议程也会被政客重点关注。

三、研究方法

为检验这些假说，作者首先用推特REST API收集并清理了2013年1月至2014年12月第113届美国国会、公众（四组样本：一般公众、知觉公众、共和党支持者、民主党支持者）以及媒体账号的推特数据共约40,000,000条，概括如下：

随后，作者运用LDA主题模型（Latent Dirichlet Allocation，一种使用词包，即“bag-of-words”方法计算词频概率来推测文本主题的可能性模型），将推特数据分类并标记为大约100个主题，合并同类后共涉及46个政治议题。

在此基础上，作者首先计算了国会议员及各类公众对不同议题关注讨论量的简单相关性。这一初步研究发现反映了不同公众群体的政治议程关注点与国会议员的关注点存在不同程度的相关，一定程度上可能预示着政府与各自支持者注意力的关联性更高。

为回答这其中“谁领导，谁跟随”的问题，作者进一步运用VAR模型进行时间序列分析，从而识别出哪个群体首先关注到特定的政治议题。下图描述了各群体对特定议题的累计关注度短期提高10%（灰色）以及稳定提高10%（黑色）之后半月内对其他群体同议题关注度的影响。四、研究发现

数据表明，两党的政客在推特上的议题讨论（上图的前两行）均能影响公众的关注的变化（H2），尤其是各自的政党支持者及知觉公众的关注度变化，但对一般公众的影响力较小。同时，这组数据也充分反映出公众关注度的变化也能够引领国会议员们的推特政治议题讨论（H1），且程度超过议员对公众的影响力。需要注意的是，因为政客总体上将更多的社交媒体发布投入到对政治议程的讨论中, 政客们关注度的转移在数据上会比公众的关注度变化更明显。

数据分析发现，在三个政府回应模型中，当前样本更加支持支持者模型的有效性（H5）。上图左侧两列描述了两党政客受到的影响，由图可见，各自正当支持者政治议题关注度的变化带来的影响幅度最大。同时，也存在明显的证据支持知觉模型（H4），但两党政客关注度被知觉公众影响的程度要小于被各自支持者影响的程度。支持唐斯模型的证据较弱。

通过进行以政治议程为单位的VAR模型分析，作者计算出了不同群体之间在不同议程上对彼此关注度变化的影响。将这一数据与各群体给不同议题的关注度（即量化各个群体最为关注的政治议题有哪些）进行比较后（见下图），作者发现（H6）公众群体重点关注议题与政客重点关注议题的相关性只在支持者模型中体现（即两党各自支持群体）。例如，下图第三列第二行反映出共和党支持者在经典共和党议题（比如税收）中的对共和党影响更显著，下图第四列第一行反映出民主党支持者在经典民主党议题（例如枪支暴力）中对民主党议员影响更显著。

数据也表明，媒体新闻报道与公众政治议题关注之间存在相关性，尤其是对于知觉公众及政党支持者而言。下图左图表明，政治新闻的“买方”即热心政治的美国民众，对媒体政治议程注意力变化的影响超过了政治新闻的“生产者”即美国政客。这一发现与之前的理论发现一致（媒体更受到市场影响，Anand & Peterson, 2000; Webster & Ksiazek, 2012），也意味着美国政客通过新闻媒体提高自己政策立场关注度的行为影响力相对较低。同时，两党各自支持者尤其是共和党支持者对媒体机构影响更为显著，寓意着公众政治观点传播中他们的声音比一般公众更加响亮。下图右图则表明媒体对政客和政党支持者的影响力最大，且媒体对各个群体的影响都超过媒体受到的影响，意味着新闻媒体在引领政治焦点方面起重要作用。五、结论

本文中，作者通过对社交媒体数据进行主题和时间序列分析，发现在政治讨论中，政客对公众政治焦点变化的影响力逊于公众对政客的影响力，且政客更集中于回应各自政党的支持者而非普罗大众，尤其是他们提出的与本党相关的政策关注。作者指出，这也能进一步解释为何美国政策优先级被强势的党派支持者主导，以及为何美国政府的回应模式使得美国政治议程走向极化。在推特等社交媒体平台在政治中的作用越来越显著的背景下，本文的研究方法也可以被应用在各种政治议程设置及相关研究中，例如用于研究国家领导人的影响力，政客的政治偏好与公众观点的相互作用等。

编译 | Leona

审核 | 魏依岚

终审 | 何升宇

©Political理论志

原标题：《社交媒体议政中，谁领导？ 谁追随？| American Political Science Review》

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