由伦斯勒理工学院制作
一个计算机模型显示，面对外部威胁，立法机构未能团结一致，这可能表明两极分化如此极端，以至于不可逆转
学分:伦斯勒理工学院 一个极化群的预测模型，类似于当前的U
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这表明，当外部威胁——如战争或疫情战争——未能团结该团体时，通过民主手段，分歧可能是不可逆转的
该模型发表在《美国国家科学院院刊》上，作为政治极化动态专题的一部分，它将政治精英中的这种非典型行为视为危险的高度极化的一个有力症状
伦斯勒理工学院陆军研究实验室网络科学与技术中心(NeST)主任、计算机科学教授博莱斯劳·西曼斯基(Boleslaw Szymanski)说:“我们看到了这种非常令人不安的模式，在这种模式下，一场冲击最初会让人们更加接近，但如果两极分化过于极端，最终共同命运的影响会被现有的分歧淹没，人们甚至会在冲击问题上产生分歧。”
“如果我们达到这一点，即使面对战争、气候变化、流行病或其他对我们社会生存的挑战，我们也无法团结起来
" 该模型——本质上是一个模拟100名理论立法者观点的游戏——允许研究人员将政党认同、对分歧的不容忍和极端主义提升到几乎没有任何程度的冲击能够团结立法团体的水平
在某些情况下，模拟显示，即使是最强烈的冲击也无法扭转政治两极化的自我强化动态
西曼斯基曾与网络科学家同行、伦斯勒计算机科学助理教授、NeST成员高建喜以及康奈尔大学的迈克尔·梅西合作
NeST积极参与网络两极分化的研究，研究结果包括一项关于改进搜索算法如何减少两极分化的研究，以及一项对2016年和2020年总统选举期间推特上分享的新闻的待发布分析
这项工作建立在一个早期的通用模型的基础上，该模型是为了研究两党制政治体系中立法者之间的相互作用而开发的
尽管该模型没有特别针对美国独特的惯例、习俗和规则进行调整
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国会，它是使用数据训练的，先前的研究将模型结果与30年的国会投票记录进行了比较，显示出很强的预测能力
这项工作的一项发现是，该模型准确预测了30个美国人中的28个的极化变化
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代表大会
为了模拟像立法机构这样复杂的团体的行为，该模型创建了100名立法机构成员，他们在10个有分歧的问题(如枪支控制或堕胎)上有不同的立场，对政党的忠诚度也是固定的
随着时间的推移，该模型跟踪每个成员在10个问题上的立场，因为他们与立场相似的网络邻居互动，甚至在志同道合的成员中形成小团体
该团队操纵一组“控制参数”来测试不宽容、党派认同、极端主义和外部威胁的强度如何影响两极分化
在每个时间步骤，该模型记录了两种极化度量:政党极化被度量为每个政党的一名成员在随机选择的问题上的预期差异；统计方法用于根据随机选择的问题计算极端性
然后，在这个游戏中，研究小组抛出了一个新问题，外部威胁，并记录了小组的行为
描绘极化和控制参数之间关系的图表显示，一些情况达到了临界点，研究人员称之为“相变”，在这一点上，极化的度量开始不可阻挡地攀升
在某些情况下，通过调低控制参数，趋势可以逆转
但在其他国家，复苏是不可能的
伦斯勒科学学院院长柯特·布伦曼(Curt Breneman)说:“尽管政治极化并不是什么新鲜事，但不断扩大的政治分裂正在创造一种不可预测的环境，威胁到政府在危机中理性应对的能力。”
“这项研究旨在通过预测一个有影响力的团体内部的政治两极分化水平何时接近突然威胁不再产生集体行动的程度，来增强社会复原力
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