算法能帮助解决政治僵局吗?

由于对政府的信任度降至历史新低,英国的组织者们正在尝试一种基于数学的民主新方法。这能在严重分裂的美国奏效吗?

戴夫·约翰逊拒绝食用在明尼阿波利斯附近养殖的鱼。这位退休的建筑工人住在双子城以北 150 英里的乡村地区,他声称“游客的垃圾、盐径流和肥料”使大都市地区的养殖鱼类无法食用。但对于约翰逊来说,“城市人和农村人之间的隔阂”不仅仅是鱼的问题:而是个人如何与环境联系——或不联系。约翰逊解释说:“城里人忙于快节奏的生活,而农村社区则真正关注自然界正在发生的事情。” 他说自己在 2016 年投票给了唐纳德·特朗普,并将该国城乡之间痛苦的隔阂与糟糕的政策制定联系起来:“州首府的许多政客通过法律是因为有同侪压力,”他说。“但他们并不真正了解这里的生活是什么样的——他们也不关心我们。”

肖娜·斯纳特提出了另一种分歧。这位 31 岁的明尼苏达州东南部土壤健康组织者表示,“企业利益集团正在支配政客的思维和行动”,尤其是在环境问题上。“基层有所进展,”她补充道。“但当农民使用的化肥只有过去的一半时,这对农业综合企业来说是可怕的。” 斯纳特是一名注册民主党人,她说她认为美国两大主要政党都可能被“收买”。她指责企业支持“糟糕的政策”,这些政策偏袒“规模经济”并让许多人掉队。“中小型农民说,‘这些政客并没有代表我的最佳利益’,”斯纳特说,并指出明尼苏达州一直在以“每天近一家”的速度失去奶牛场。

在美国大部分地区,对通常的政策制定机制感到沮丧的情况十分普遍。在 2018 年皮尤研究中心对 10,000 多名美国人进行的调查中,75% 的人表示对联邦政府的信任度一直在下降。当调查询问美国人信任“以公众的最佳利益行事”时,大多数受访者表示他们最信任科学家和军队,而最不信任民选官员。布雷特·亨尼格是民主替代方式的倡导者,他说他可以理解为什么。


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“如果您认为理想的民主包括具有代表性的人群之间知情的审议,那么当前的选举制度在这两方面都失败了,”亨尼格说,他拥有天体物理学博士学位。他认为一种名为“公民大会”的东西提供了一种更好的方式,可以制定符合人民真正利益的政策——并在算法的帮助下实现。

亨尼格用简单的逻辑解释了公民大会:社会是由年轻人和老年人、富人和穷人以及介于两者之间的大多数人组成的,因此管理社会的决策应更直接地让一组按比例代表这些特征的人参与进来。但由于许多普通公民可能缺乏对手头问题的技术知识,公民大会邀请这些人在“审议环境”中做出决定——在其中他们可以咨询专家,以“减少偏见、误导性信息和无知的影响”,从而了解问题并评估可能的解决方案,亨尼格说。从那里,这些公民协作制定政策建议,供决策者考虑。

菲利普·弗普特是英国剑桥大学物理学博士候选人,也是另一位公民大会的倡导者。“每个人都在谈论三个 P:悲观主义、民粹主义和两极分化。我们正处于这样一个地步,人们分裂成不同的群体,不信任他们的政客,并且一事无成,”他说。“但是当人们看到一个由像他们这样的人做出的决定时,他们会信任它。”

为了将他们的理论付诸实践,亨尼格、弗普特和他们的同事共同指导Sortition Foundation(抽签基金会)——一个为公民大会和类似的审议机构提供“选择和分层服务”的非营利组织。据弗普特和亨尼格称,该基金会(其资金主要来自为其服务收取的费用)已为大约 20 个此类项目提供支持,这些项目是各种组织机构在全球范围内举办的约 200 个项目中的一部分。其中最著名的努力之一是爱尔兰举行的公民大会(抽签基金会未参与其中),一个由 99 人组成的议会促使该国在 2018 年废除了一项实际上禁止堕胎的法律。但如今,大部分热议都围绕着气候变化和英国:在 2019 年一系列较小的城市级会议之后,今年早些时候,110 名公民被选中参加该国的英国气候大会项目。通过这次审议,参与者被邀请就英国政府如何实现其具有法律约束力的到 2050 年实现温室气体净零排放的目标提出建议。

在 1 月至 5 月期间,参与者通过面对面和虚拟方式进行了六个周末的会议后,最近发布了他们的最终政策建议报告,范围从对频繁乘坐飞机的旅客征税到投资低碳公共交通

使用算法构建社会比例模型

亨尼格以数学家的精确度解释了他创建的算法如何从英国 6700 万人口中生成 110 人的“迷你公众”。该过程首先从国家邮政数据库向 30,000 户家庭发送邀请。亨尼格说,完全随机的选择会将回复偏向于收入较高的人(他们更有可能拥有参与的时间和金钱)。因此,抽样人群中的 20% 是从“最贫困地区”随机邀请的,80% 是从每个地区随机选择的。为了进一步减少与收入相关的选择偏差的影响,参与者被承诺给予少量津贴和差旅费报销。

在受邀的 30,000 人中,近 2,000 人接受并完成了一项在线调查,其中指出了七个特征:他们的性别认同、年龄、种族、教育程度、地点、将其居住地描述为城市或农村,以及对气候变化的关注程度。亨尼格将他的算法应用于这 2,000 名受访者,以选择 110 名参与者,他们在上述七个类别方面按比例代表英国。

亨尼格说,为了开始这个过程,该算法浏览了调查答案,并从“最难填补的类别”中随机且重复地选择。他补充说,最初(并且毫不奇怪)最难找到的是那些报告他们对气候变化“不太关注”或“根本不关注”的受访者。弗普特解释说,该算法继续为“最需要的”人口群体进行选择——“由填补类别配额仍需人数与该类别中可供选择人数之比的最大值确定”——直到它抽取了 110 个名字。最后,尽管英国气候大会网站警告说,该算法“略微过度抽样”了某些人口群体,但所选群体的七个类别的分布与英国的分布非常接近。

但杜克大学数学教授乔纳森·马廷利也使用算法试图帮助修复民主,他对这个框架提出了异议。“谁在决定哪些类别为决策提供信息?也许是你 16 岁之前的家庭收入,或者你的父母是否是移民,”马廷利指的是亨尼格和弗普特使用的七个特征。“我们怎么知道哪些因素可以解释清晰度、同理心和果断性?”

杰夫·贝德福德是英国利兹市关于气候问题的“公民陪审团”(一种规模较小的公民大会)的参与者,他也对公民大会的运作方式表示担忧。他特别指出了专家流程。“大多数[参与者]似乎完全依赖所谓的气候科学家的意见,”贝德福德说,他怀疑人类是否导致了气候变化。他补充说,参与者“没有时间阅读[专家]报告的结论,并且可以理解地接受主流媒体的片面报道。”

弗普特和亨尼格反驳说,出于实用性考虑,大多数大会组织者优先考虑研究经过同行评审的专家——而绝大多数此类研究证实了人为造成的全球变暖。但为了确保像贝德福德这样的人仍然参与对话,英国气候大会期间使用了另一种算法。“一旦你将代表社会的不同群体的人聚集在一个房间里,你就不希望所有的气候怀疑论者最终都坐在同一张桌子上,并且不与其他人交谈,”弗普特说。为了避免这种聚集,他创建了一个算法,将 110 人的样本分成八人桌,其中年龄、地点等等七个类别都按比例表示。

公民大会能在美国奏效吗?

即使公民大会在其他地方被证明是有效的,但有些人怀疑它们在美国是否也能同样奏效——以及该国的联邦政府和地方政府是否会非常认真地对待由此产生的建议。但非营利环保组织Project Drawdown的运营和参与副总裁克里斯特尔·奇塞尔表示,她“绝对”相信普通美国人可以帮助制定可行的政策。她指出辛辛那提市,数百名居民参与制定了绿色辛辛那提计划,该计划包含 80 项循证策略,旨在到 2050 年将该市的碳排放量减少 80%。“‘普通人’在看到气候解决方案的共同利益方面非常精明,”奇塞尔说,他解释说,许多人只是想要有利于他们健康、福祉和财务状况的政策,同时也解决气候变化问题。

美国人民力量政策制定的杰出倡导者之一是斯坦福大学传播与政治学教授詹姆斯·菲什金。他以开发审议民意调查而闻名,这个过程——就像公民大会一样——使用分层随机抽样来收集具有代表性的公民群体,促进他们之间知情的审议,并突出政府的“可操作优先事项”。

过去,菲什金的民意调查已被用于推进政策,例如德克萨斯州、内布拉斯加州和佛蒙特州的可持续能源选择。他说,美国在一个房间里,最近一次由 523 名公民组成的全国性聚会(一个在态度和人口统计学方面具有美国选民代表性的分层随机样本)表明,他们也可以在不同的政治意识形态之间建立理解。“当候选人想赢得选举时,他们会部署片面的论点,只是为了引发愤怒,”菲什金说。“但是,当你授权人们超越部落主义,并在最佳条件下——在基于证据的、具有多种视角的讨论中——考虑一个问题时,就会有更多的政策共识,更少地走向极端。”

退休建筑工人约翰逊或许可以为这一理论提供一些证明。他最近参加了乡村气候对话,这是一系列由非营利组织杰斐逊中心主办的明尼苏达州“公民陪审团”,该中心是美国最早采用此类陪审团的机构之一。参与后,他说他现在坚决反对特朗普在气候变化问题上的立场,并且更好地理解了气候变化的影响。“听到气候变化是如何导致北极熊失去家园、我们的森林发生变化以及暴雨使我的建筑伙伴无法工作——我学到了很多,”约翰逊补充道。

土壤健康组织者斯纳特也表示,乡村气候对话让她对新的视角敞开了心扉。尽管她说她一生中的大部分时间都在研究气候变化,但斯纳特认为,陪审团帮助她更好地理解了这种现象与她邻居的实际经历之间的关系。“这位[来自对话的]女士讲述了一个故事,关于她用完了燃料,和她的孩子们在寒冷的房子里住了几个星期,”她说。“这是一个真实的时刻,我意识到,‘不是每个人都和我处境相同。’”

Julia Hotz 是一位以解决方案为中心的记者,她的故事刊登在《纽约时报》、《连线》、《大众科学》、《波士顿环球报》、《时代》等报刊杂志上。她是《The Connection Cure》一书的作者。您可以在 Instagram 和 X 上通过 @hotzthoughts 找到她,也可以访问 www.socialprescribing.co

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