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我们想知道，这种观点是否能完全回答人们为什么参加投票这一问题。我们还想知道，某些地方的网络具有非常强的类似性是否源于政治行为和政治观点的传播。是人们选择跟自己相像的人交往呢，还是人们通过影响同龄人而导致了彼此的相像？哈克菲德和斯普拉格告诉我们确实存在“人际传播效应”，但我们想知道，行为与思想是怎么在网络上传播给他人的呢？真的能做到？一个人的投票，真的会像多米诺骨牌一样影响另外几千人也投票吗？
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|社会网络中的真实政治|
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有一种观点认为，投票行为能够在人与人之间传播。但是为了弄清投票行为究竟能传播多远，我们决定试着回答下面这个问题：如果我投票，会有多少人更有可能也投票？毫无疑问，朋友与家人之间的很多互动都会影响到投票决定。
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人们会因为看见熟人的行动（他们是否投票？他们是否参加了社区或群体活动？他们的院子里是否有政治标志？）而受到影响。人们还会因为与熟人进行政治讨论而受到影响。甚至偶遇都会对选举行为产生影响。哈克菲德认为：“我们不在意的、并无深交的互动，比如，靠着后院围栏的隔空讨论、散步或在杂货铺排队时的偶遇等，都会产生政治影响，尽管它们并非发生在至交之间。”
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▲大连接实践▲
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一些关于选举的研究结果表明，人们通常只与为数不多的几个人谈论政治。在一项研究工作中，研究者要求被试说出他们有多少“讨论对象”，70%的人回答说不超过5个（针对任何讨论主题）。被试回答说，他们每周与每个讨论对象大约交谈3次，大多数人回答说，他们“有时”或“经常”谈论政治。
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由于人们不会总是想着选举的事情，因此，很大一部分人回答说他们只是在临近选举的那几个月才关心竞选活动。通过分析多种来源的数据，我们估计，被调查者一般在竞选活动的最重要时期讨论20次左右。在此期间，人们要决定是否投票。但是，对他人施加影响的机会可能会更多一些。在印第安纳波利斯和圣路易斯的选举研究项目中，34%的被调查者回答说他们试图说服某个人投票给自己喜欢的候选人，这一比例还是相当可观的。很多人认为别人有可能在行为上模仿自己。这些努力的目的可能还是想影响投票人的选择，不过也传递了选举是否重要、什么会影响人们在选举日到现场投票的决定等信息。
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大连接洞察
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这些影响他人的企图都如愿了吗？如果建立了社会连接关系的两个人之间确实存在着模仿行为，那么，我们应该能看到他们在行为上的相关性。实际上，从到现场投票这一行为来看，确实如此。即便我们将其他条件限制成一致的，例如，同等收入、同等学力、相同的思想意识或者相同的政治兴趣，对于一个具有代表性的被试来说，如果他的讨论同伴参加投票的话，他也参加投票的可能性大约增加15%。但是，这一影响会进一步传播到网络的其他地方吗？实际上，不仅是直接连接的人之间存在着相关关系，在拥有一个共同朋友的间接连接的人之间也存在着相关关系。换句话说，如果你投票了，你朋友的朋友也投票的可能性会增加。
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研究投票行为的学者们发现，人们都倾向于根据不同观点形成不同的群体。因此，绝大多数社会连接关系，都是拥有共同兴趣的那些人建立的。在住所附近或是在工作环境下，如果拥有某种思想意识或阶层利益的那些人的周围都不是同类人，他们就会逃离这种环境而与外界建立关系。在印第安纳波利选举研究项目中，回答者的朋友中的三分之二都跟回答者有相同的思想意识。实际上，我们从近年来的美国大选中就可以明显地看到共和党的“红色州”和民主党的“蓝色州”之间的极化现象越来越严重。
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思想意识极化并不会影响到现场投票的总人数，但确实可以让你最喜欢的候选人的一票转为更多票。如果自由派和保守派相互支持并充分融合，那么，到现场投票的多米诺效应将使每一类人到现场投票的机会都是均等的。你可能是保守派，但是你的自由派朋友模仿你投票的行为（也许立场与你相左！），他的自由派的朋友又会模仿他的行为，他的保守派朋友也模仿他，最后的结果是：你的投票行为影响了相同数量的自由派和保守派参加投票。在你的影响下，自由派候选人多得两票，保守派候选人也多得两票，总的来说，对最终的投票结果没有影响。可是，由于极化作用，到现场投票的多米诺效应更有可能影响持相同观点的人，从而为你喜欢的候选人带来更多的选票。
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★KEY WORD★极化
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极化是指事物在一定条件下出现两极分化，使其性质相对于原来的状态有所偏离。
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假设你的朋友是保守派，他的朋友也是保守派，他朋友的朋友还是保守派，这样，你的投票决定带来4张保守派选票，却没有带来1张自由派选票。如果你觉得只要投票就能带动很多人支持你喜欢的候选人，你就更有可能去投票。如果你认为你的投票由于左派和右派的混合作用而效果为零，你可能就不会去参加投票了。这就是说，在思想意识极化环境下，观点相同的人越多，投票的带动作用就越大。
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充分利用哈克菲德和斯普拉格对真实政治互动网络的研究成果，我们建立了一个计算机模型，模拟当一个人决定投票时整个网络的反应。每一次模拟时，我们都让网络上的每个人尝试着去影响与他们连接的每一个人。然后，我们测量投票的多米诺效应：一个人的投票变成两个人的投票，两个变四个，四个变八个，跟洗发水广告中的情形一样。对这个模型进行成千上万次的模拟，我们就可以知道发生投票多米诺效应的可能性，以及一个人通过自己的行为一般能影响到多少人。
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结果让我们非常惊讶。在有些情况下，一个人的投票行为能如野火燎原般引发多达上百人也参加投票的多米诺效应，尽管与其直接连接的通常仅有3到4人。平均来说，一个人的投票决定能带动3个人也去投票。此外，由于自由派倾向于跟自由派在一起，保守派倾向于跟保守派在一起，因此，这些多米诺效应将导致投票人数的显著增加。多数情况下，一个人的投票，会为他们喜欢的候选人带来两张或两张以上的选票。所以，我们的极化现象（仅与思想意识相似的人交朋友）越严重，我们参与政治活动的带动作用越大。对于不喜欢极化但觉得应该到现场投票的人来说，这一定会让他们左右为难。
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大连接洞察
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一个有趣的情况是，投票总人数的多少对于多米诺效应在计算机模型上能传播多远却没有任何影响。我们原以为投票的总人数越多，投票的多米诺效应越强，因为有可能受到影响的人增多了。但在实际模拟中，我们发现投票的多米诺效应更多的是局部现象，发生在彼此相距不远（分隔不多）的一小部分人群当中。就像三度影响力指出的，网络上其他人也会为自己的候选人拉票，因此，一对多的影响力肯定要打一些折扣。
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|投票率多米诺效应|
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人们往往很想知道，这样的计算机模型是否真的有实际意义。从古到今，还没有人真正见过实际投票的多米诺效应，我们怎样才能证明它确实存在呢？也许，它只不过是建模的人的想象罢了。
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根据这个模型得到的很多结果都是很有意义的，并已得到了很好的证明。你请求某个人投票的次数越多，他投票的可能性越大，这一点儿也不奇怪。我们需要做的是找到一个重要而又不合常理的结果，再用数据证明它。实际上，计算机模型所做的预测大都经不起推敲，政治学家过去从未把这些预测当真。
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模型告诉我们，如果引起多米诺效应的那个人来自传递性适中的一个群体（就是说，群体内人们的朋友们也彼此相识），他引起的多米诺效应最强。太强的传递性意味着这个群体与现实世界的其余部分完全脱节了，而太弱的传递性意味着这个群体太散了，以至于无法强化群体成员的行为。人们可能无法确切知道自己所有的朋友是怎么连接在一起的，但确实能感觉到自己是否能间接连接到自己所在群体之外的人。
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因此，如果存在引发投票多米诺效应的一个平衡点，我们认为现实生活中处于那个平衡点的人更有可能实际参加投票，因为他们所处的位置非常有利于影响众人一起投票。根据同样的理由，我们认为这些人更有可能尝试说服他人投票。实际上，这正是我们在印第安纳波利斯和圣路易斯数据中获得的新发现。传递性约为0.5的人（意思是说，你的朋友中有一半彼此也是朋友）最有可能参加投票。如果有些人的朋友们彼此都不相识，那么，这些人很少参加投票，不过，连接关系极为密切的小圈子里的那些人也是如此。我们最近已经证实了这些结果，并且在盖洛普全国网络与投票行为调查中发现了相同的效果。
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