Das mathematische Modell zeigt, wie Konformität kulturelle Trends und Polarisierung beeinflusst

Kulturelle Merkmale – die Informationen, Überzeugungen, Verhaltensweisen, Bräuche und Praktiken, die den Charakter einer Bevölkerung prägen – werden durch Konformität, die Tendenz, sich anderen anzuschließen, oder durch Antikonformität, die Entscheidung, bewusst abzuweichen, beeinflusst. Eine neue Art, dieses dynamische Zusammenspiel zu modellieren, könnte letztendlich dazu beitragen, gesellschaftliche Phänomene wie politische Polarisierung, kulturelle Trends und die Verbreitung von Fehlinformationen zu erklären.

Eine im veröffentlichten Studie Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften skizziert diesen neuartigen Ansatz. SFI Complexity Postdoctoral Fellow Kaleda Denton und Kollegen an der Stanford University – die ehemalige SFI Post-Baccalaureate Fellow Elisa Heinrich Mora, der externe SFI-Professor Marcus Feldman und Michael Palmer – präsentieren ein mathematisches Modell und erweitern frühere Forschungen, um eine realistischere Darstellung davon zu bieten, wie konformistisch und antikonformistische Vorurteile prägen die Weitergabe kultureller Merkmale durch eine Bevölkerung.

„Die Idee hinter dieser Forschung bestand darin, eine bessere Möglichkeit zu finden, mathematisch darzustellen, wie Einzelpersonen in der realen Welt Entscheidungen treffen“, sagt Denton. „Wenn uns das gelingt, können wir die Dinge dann vergrößern, um zu sehen, was auf lange Sicht bei einer Bevölkerung von 10.000 Menschen passieren würde.“

Traditionelle Konformitätsmodelle gehen oft davon aus, dass sich Individuen zum durchschnittlichen oder „mittleren“ Merkmal einer Population hingezogen fühlen. Dieses Konzept funktioniert gut, wenn die beliebtesten Merkmale in der Nähe dieses Mittelwerts liegen, was beispielsweise bei Arbeitszeiten oder Lebensmittelportionsgrößen der Fall sein kann. In anderen Fällen ist der Mittelwert jedoch ein schlechter Indikator für die Beliebtheit; Zum Beispiel, wenn die meisten Menschen entweder ganz links oder ganz rechts in einem politischen Spektrum angesiedelt sind, der Mittelwert jedoch in der Mitte liegt.

Um diese Lücke zu schließen, haben die Autoren ein Modell entwickelt, das Merkmalsclusterung beinhaltet. In diesem Modell passen sich Individuen an, indem sie Merkmale übernehmen, die eher in Gruppen vorkommen (z. B. Variationen einer linksextremen politischen Überzeugung) als das durchschnittliche Merkmal in der Bevölkerung (z. B. die zentristische Sichtweise). Antikonformisten hingegen distanzieren sich bewusst von den Eigenschaften ihrer Mitmenschen und erzeugen so eine Polarisierung.

Mithilfe von Computersimulationen analysierte das Team, wie sich Merkmale über mehrere Generationen hinweg in Populationen ausbreiten. Konformität führte häufig dazu, dass sich Gruppen um bestimmte Merkmale gruppierten, jedoch nicht unbedingt um den Durchschnitt. Antikonformität führte zu einem völlig anderen Muster: einer U-förmigen Verteilung, wobei sich die Individuen an den Extremen sammelten und die Mitte dünn besiedelt blieb.

Ein wichtiges Ergebnis war, dass Populationen nur selten einem einzelnen Merkmal angenähert werden, es sei denn, es wird die unrealistische Annahme einer perfekten Verhaltenskopie auferlegt. Stattdessen führen selbst kleine Unterschiede in der Art und Weise, wie Individuen Merkmale interpretieren oder übernehmen, zu anhaltender Vielfalt.

„Diese Ergebnisse stimmen mit dem überein, was wir in der realen Welt beobachten, wo sich kulturelle Praktiken und Ideologien nicht einfach ausgleichen, sondern erhebliche Unterschiede beibehalten“, sagt Denton.

Die Forschung stellt auch die Vorstellung in Frage, dass Konformität immer zu Homogenität führt. Das Modell zeigt, dass Konformität unter bestimmten Bedingungen die Vielfalt aufrechterhalten kann, während Antikonformität die Polarisierung verstärkt.

Denton sieht weitreichende Implikationen für die Studie. „Dieser Rahmen könnte helfen, Wahlverhalten, Social-Media-Trends oder sogar die Art und Weise zu erklären, wie Menschen Werte in Gruppenumgebungen einschätzen“, sagt sie. „Es bietet eine Möglichkeit zu verstehen, wie sich individuelle Entscheidungen zu gesellschaftlichen Mustern zusammenfügen, sei es Konsensbildung oder Polarisierung.“ Dieses Modell kann in zukünftigen Studien anhand realer Daten getestet werden.

„Wir sind gespannt, ob dieses Framework in verschiedenen Szenarien funktioniert“, sagte Denton. „Das ultimative Ziel besteht darin zu verstehen, wie individuelle Entscheidungen im Laufe der Zeit ganze Bevölkerungsgruppen beeinflussen.“