Une étude dans la revue Physique A exploite des concepts de la physique pour modéliser comment les stratégies de campagne influencent les opinions d'un électorat dans un système bipartite.

Les chercheurs ont créé un modèle numérique qui décrit comment les influences externes, modélisé comme un champ aléatoire, changer les points de vue des électeurs potentiels lorsqu'ils interagissent les uns avec les autres dans différents environnements politiques.

Le modèle rend compte du comportement des conformistes (personnes dont les opinions correspondent à celles de la majorité dans un réseau social) ; les anticonformistes (personnes dont les opinions s'opposent à celles de la majorité) ; et inflexibles (des gens qui ne changeront pas d'opinion).

"L'interaction entre ces comportements nous permet de créer des électorats avec des comportements divers interagissant dans des environnements avec différents niveaux de domination par les partis politiques, " dit le premier auteur Mukesh Tiwari, Doctorat., professeur agrégé à l'Institut des technologies de l'information et de la communication Dhirubhai Ambani.

« Nous sommes capables de modéliser les comportements et les conflits des démocraties, et capturer différents types de comportement que nous voyons dans les élections, " dit l'auteur principal Surajit Sen, Doctorat., professeur de physique à l'Université du Buffalo College of Arts and Sciences.

Sen et Tiwari ont mené l'étude avec Xiguang Yang, un ancien étudiant en physique de l'UB. Jacob Neiheisel, Doctorat., professeur agrégé de science politique à l'UB, fourni des commentaires à l'équipe, mais n'était pas un auteur de la recherche.

Le modèle décrit dans l'article présente de grandes similitudes avec le modèle d'Ising à champ aléatoire, et "s'inspire de modèles de systèmes magnétiques simples, " dit Sen.

L'équipe a utilisé ce modèle pour explorer une variété de scénarios impliquant différents types d'environnements politiques et d'électorats.

Parmi les principales conclusions, comme l'écrivent les auteurs dans l'abstrait :« Dans un électorat avec seulement des agents conformistes, les campagnes de courte durée à fort impact sont très efficaces. … Dans des électorats avec des agents à la fois conformistes et contrariants et des niveaux de dominance variables en raison de facteurs locaux, les campagnes à court terme ne sont efficaces qu'en cas de dominance fragile d'un seul parti. Une forte domination locale est relativement difficile à influencer et les campagnes à long terme avec des stratégies visant à avoir un impact sur la politique au niveau local sont considérées comme plus efficaces. »

"Je pense que c'est excitant que les physiciens réfléchissent à la dynamique sociale. J'adore la grande tente, " Neiheisel dit, notant que l'un des avantages de la modélisation est qu'elle pourrait permettre aux chercheurs d'explorer comment les opinions pourraient changer au cours de nombreux cycles électoraux – le type de données longitudinales qui est très difficile à collecter.

La modélisation mathématique a certaines limites :« Le monde réel est désordonné, et je pense que nous devrions adopter cela dans la mesure du possible, et les modèles ne capturent pas tout ce désordre, " dit Neiheisel.

Mais Neiheisel était excité lorsque les physiciens l'ont approché pour parler du nouveau document. Il dit que le modèle offre "une fenêtre intéressante" sur les processus associés à la dynamique d'opinion et aux effets de campagne, capturer avec précision un certain nombre d'effets d'une manière "propre".

"La dynamique complexe d'interactions fortes, les systèmes non linéaires et désordonnés sont un sujet d'intérêt depuis longtemps, " dit Tiwari. " Il y a beaucoup de mérite à étudier les systèmes sociaux à travers des modèles mathématiques et informatiques. Ces modèles donnent un aperçu du comportement à court et à long terme. Cependant, de tels efforts ne peuvent être couronnés de succès que lorsque les chercheurs en sciences sociales et les physiciens se réunissent pour collaborer. »