文化特徵——塑造人群性格的訊息、信仰、行為、習俗和實踐——受到從眾（與他人結盟的傾向）或反從眾（故意分歧的選擇）的影響。模擬這種動態相互作用的新方法最終可能有助於解釋政治兩極化、文化趨勢和錯誤訊息傳播等社會現象。
發表在《美國國家科學院院刊概述了這種新穎的方法。 SFI 複雜性博士後研究員Kaleda Denton 與史丹佛大學的同事（前SFI 學士後研究員Elisa Heinrich Mora、SFI 外部教授Marcus Feldman 和Michael Palmer）提出了一個數學模型，在先前的研究基礎上進行了擴展，以更現實地描述了墨守成規的程度反墨守成規的偏見塑造了文化特徵在人群中的傳播。
「這項研究背後的想法是想出一種更好的方法來以數學方式表示個人在現實世界中如何做出決策，」丹頓說。 “如果我們能做到這一點，我們就可以擴大規模，看看從長遠來看，10,000 人的人口會發生什麼。”
傳統的從眾模型通常假設個體傾向於群體中的平均或「平均」特徵。如果最受歡迎的特徵接近這個平均值，那麼這個概念就很有效，例如工作時間或食物份量就可能屬於這種情況。然而，在其他情況下，平均值並不能很好地表明受歡迎程度。例如，如果大多數人屬於政治光譜的極左或極右，但平均值位於中間。
為了解決這個差距，作者設計了一個包含特徵聚類的模型。在這個模型中，個體透過採用更聚集在一起的特徵（例如，極左派政治信念的變體）而不是群體中的平均特徵（例如，中間派觀點）來服從。另一方面，反墨守成規者則故意將自己與同儕的特徵保持距離，造成兩極化。
研究小組利用電腦模擬分析了特徵如何在多代人群中傳播。從眾性常常導致群體聚集在特定特徵周圍，但不一定是平均特徵。反從眾創造了一種截然不同的模式：U形分佈，個體聚集在極端，而中間人口稀少。
一個重要的發現是，除非強加完美行為複製的不切實際的假設，否則人群很少會趨同於單一特徵。相反，即使個體解釋或採用特徵的方式存在微小差異，也會導致持久的多樣性。
「這些結果與我們在現實世界中觀察到的情況一致，在現實世界中，文化習俗和意識形態並不是簡單地平均，而是保持著顯著的差異，」丹頓說。
這項研究也挑戰了「從眾總是導致同質化」的觀念。此模型表明，在某些條件下，整合可以維持多樣性，而反整合則放大兩極化。
丹頓認為這項研究具有廣泛的意義。 「這個框架可以幫助解釋投票行為、社群媒體趨勢，甚至人們如何評估群體環境中的價值觀，」她說。 “它提供了一種方法來理解個人決策如何聚合成社會模式，無論是建立共識還是兩極分化。”該模型可以在未來的研究中用真實世界的數據進行測試。
「我們很高興看到這個框架是否適用於不同的場景，」丹頓說。 「最終目標是了解個人選擇如何隨著時間的推移影響整個群體。
更多資訊：
Elisa Heinrich Mora 等人，符合連續和離散有序特徵，美國國家科學院院刊（2025）。DOI：10.1073/pnas.2417078122
引文:
數學模型顯示整合如何影響文化趨勢和兩極化（2025 年，1 月 19 日）
