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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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大连接洞察
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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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这些发现与政治学家罗伯特·普特南（Robert Putnam）和他同事提出的一些关键结论相悖。他们的研究方向是“社会资本”对民主状况的影响。普特南认为，聚类特征明显的网络连接关系改善了信息流动，让不同小群体之间互通有无，因为每个人都在尝试与外边的人建立直接连接关系。换句话说，更紧密的连接关系是有利于社会的。可是，我们的研究结果表明，如果网络的传递性太强了，行为规范和信息就会仅在群体内传播，而不是在群体与群体之间流动。我们在第5章曾讨论过布赖恩·乌齐对科学家群体和百老汇音乐创作者群体所进行的研究。跟这些群体相类似，热爱民主的公民最好生活在“小世界”里。在小世界里，我们的朋友有一些相互认识，而另一些彼此并不相识。
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计算机模型为我们提供了一些最早的间接证据，证明了实际投票率多米诺效应的确存在，而直接证据很快也被找到了。
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▲大连接实践▲
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2006年，圣母大学政治科学家大卫·尼克森（David Nickerson）到科罗拉多的丹佛市和明尼苏达的明尼阿波利斯市的一些地区，进行了一个新颖的实际投票实验性研究。在这项研究中，实验人员对两口之家的人进行了挨家挨户的访问。这些家庭会随机收到“处理”信息或者“控制”信息。如果收到的是处理信息，实验人员就鼓励开门的人在即将到来的选举中投票。如果收到的是控制信息，实验人员就鼓励开门的人将信息丢进垃圾桶。尼克森把给实验人员开门并与实验人员交谈的人记录下来，并在选举过后核实一下谁投了票，谁没有投票。
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对“与投票人交往”进行研究是很常见的，而且，事实已充分证明，动员投票竞选活动实际是很有效的。因此，不出所料的结果是：与被请求将信息丢进垃圾桶的人相比，丹佛市和明尼阿波利斯市那些为实验人员开门并被请求投票的人，实际投票的可能性增加了10%。但最让人感到惊讶的是没来给实验人员开门的那些人的行为。实际情况是，这个家庭中另一个人也投票的可能性增加了6%。换句话说，对开门人的影响的60%传给了没来开门的那个人。
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考虑一下这些间接影响在整个网络上会怎样传播。尼克森的创造性研究表明，一个投票请求就可以改变政治行为，这个请求可以从实验人员传播到听到动员投票信息的那个人那里，再传播到既没有听到信息也没有见到实验人员的那个人那里。但是它没有理由要停在那里！那个没有为实验人员开门的人，也会将影响传播给他的朋友和家人。在传播过程中，这种影响的强度不会一成不变，就像电话游戏一样，在动员投票信息从一个人传播给另一个人再传播给下一个人的过程中，它的影响力会逐渐减弱。
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假设这种影响从二人组合中的一个人到另一个人的减弱程度是同样的，每经过一步，影响力从100%减小为60%。如果第一个人投票的可能性增加10%的话，第二个人投票的可能性将增加6%，第三个人投票的可能性将增加3.6%，第四个人投票的可能性将增加2.16%……
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粗看起来似乎也不是太大的改变，但是请记住，传染性影响的效果每经过一步都减弱的同时，所影响的人数是呈指数增加的。
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假设每个人仅有两个另外的朋友，仅有两个人投票的可能性增加10%，但是，有4个人投票的可能性增加6%，8个人投票的可能性增加3.6%，16个人投票的可能性增加2.16%……对于一个像丹佛或明尼阿波利斯这样大小的城市，把这些都加在一起的结果是：一个投票请求能引发大约30个额外的人参加投票。如果你请求36个人投票，你一下子就能引发1000个额外的人参加投票。
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当然，在现实的社会网络里，我们一般都有两个以上的朋友，这将增加跟我们关系足够接近、并因我们的行为而深受影响的人的数量。我们曾说过，我们的大多数朋友彼此本来就相识，这就是说，影响可能就发生在这些人当中，而不会到达在社交方面跟我们相距较远的人。而且，与尼克森的发现相比，信息可能会快速衰减。在现实世界社会网络的诸多特性中，很难说究竟是哪一个起主要作用，但是尼克森的研究结果让我们体验到了可能存在的、源于我们个人投票决定的大规模多米诺效应。
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★KEY WORD★多米诺效应
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在一个相互联系的系统中，一个很小的初始能量就可以造成连锁反应，这种连锁反应被称为“多米诺效应”。
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