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大连接：社会网络是如何形成的以及对人类现实行为的影响 [:1702566720]
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|连接关系将投票行为合理化|
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尽管我们在参加投票方面取得了不少研究成果，但“我们为什么要投票？”这一问题依然没有解决。由于投票行为存在多米诺效应，所以安东尼·唐斯、威廉·赖克等人提出的理性投票模型都低估了投票的收益。我们每个人不是只有一票，而是有若干票，因此，非常可能对选举结果产生影响。一个人能影响那么多人这一事实，有助于我们理解为什么有些人的公民义务感如此强烈。与我们熟悉的人建立一个行为规范，就是影响他们参加投票的方法之一。不履行这种义务的人就失去了对拥有同样观点的人施加影响的机会，这将导致对他们喜欢的候选人不利的后果。但由于全体选民的数量巨大，所以这样做对选举结果产生的影响微乎其微。对于履行投票义务的人来说，恐怕也无法产生促动他们行动起来的力量。但是，就像亚历克西斯·托克维尔（Alexis de Tocqueville）在大约200年前就指出的那样，公民的投票义务发源于非常小的政治环境，例如城镇会议，在那样的环境下，改变少数人的参与行为，将产生巨大差别。实际上，我们在第7章将会看到，社会协作的起源甚至更为久远。
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投票的行为准则如此根深蒂固，以至于很多人都不跟民意调查人员说实话。一般情况下，在声称参加选举投票的人当中，大约有20%~30%的人实际上并没有参加投票。在美国，投票是秘密进行的，但是，你是否到现场投上一票却是公开记录的，因此，关于谁投票谁没有投票，我们有完整的官方信息。对于政治学家来说，投票率虚报问题，也是大学课堂上常见的主题。
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政治学课堂上，我跟我的学生们说，如果谁没有参加投票，请举手。一般情况下，不到三分之一的人会举手。但是，这些举手的是诚实的学生，因为根据投票记录，可能有超过半数的学生没有去投票。
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人们为什么在这件事情上撒谎呢？一种可能是，他们害怕社会制裁；另一种可能是，他们认为别人已被自己的政治行为所影响。设想一下，如果你跟每个人都说你要投票，而你却待在家里，那会怎么样。平均而言，尽管你自己没有亲自去投票，你的行为会增加投票率。而且，由于大多数决定去投票的人的思想意识可能跟你相同，你即便不去投票，也能增加你喜欢的候选人的投票差额。这就是为什么人们会在投票这件事情上撒谎的原因。但更重要的是，“人们为什么要投票”的最根本原因在于：人们是连接在一起的。恰恰是人们的连接关系让人们的投票行为显得合情合理。
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大连接：社会网络是如何形成的以及对人类现实行为的影响 [:1702566721]
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|从“小家伙”变“肥猫”|
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投票人作为政治参与者，他们并不只是受到自己的社会网络的影响。政治家网络、说客网络、活动家网络和官僚网络对于我们该怎样思考和怎样行动的作用甚至更大一些。实际上，我们希望我们的政治代理人建立良好的连接关系，这样他们就可以影响别人。政治家往往也确实想让大家都知道，他们与一些重要人物的关系不错。每一次握手都要细心拍照，很多竞选活动都要把候选人刻画成在跟有钱有势的人交往的形象，这样就相当于告诉大家：这是一个办事能力很强的人。但是，投票人也担心他们的代表与不合适的人有瓜葛。
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2005年年底的美国国会政治交易丑闻发生后不久，说客杰克·阿布拉莫夫（Jack Abramoff）被控贿选，并被众多新闻媒体描述为国会山“人脉颇佳”的说客。总统乔治·布什和白宫发言人丹尼斯·哈斯特（Dennis Hastert）、参议院多数党领袖比尔·弗里斯特（Bill Frist）等其他政治家，担心别人把自己跟阿布拉莫夫“连接上”，只好退还竞选捐款，并拒绝跟他一起露面。他们甚至断绝了与其他说客的联系，以免受到卷入丑闻的说客和立法者的不利影响。
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在有些地方，政治家是不同于投票人的。政治家知道有人在看着他们，因此，他们有时会虚构自己的社会网络。他们可能会出示一张与总统的合影，但总统可能并不知道他们是谁。他们会隐瞒与某个有权势的说客或某个性感女郎的关系，只有在万不得已的情况下才会承认。他们可能会为了赢得选举而选择朋友（甚至他们的配偶）。换句话说，成功的政治家往往会根据政治利益来搭建他们的社会网络。因此，把研究投票人的方法拿过来研究政治家几乎是不可能的。如果我们想要知道某个投票人的朋友都有谁，我们可以直接去问，他们没必要对我们撒谎。但是，如果我们想要知道某个政治家的朋友都有谁，那就需要动动脑筋了。
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大连接：社会网络是如何形成的以及对人类现实行为的影响 [:1702566722]
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|难以想象的蛛丝马迹|
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尽管议员并不会公开表示他们有哪些朋友和敌人，但还是会留下不少可供我们研究的蛛丝马迹。为了找出政治家之间的关系，人们想了很多办法。最初的办法是，将在记名投票中总是立场一致的政治家之间定义为一个连接关系。
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这个观点的意思是说，如果民主党人希拉里·克林顿和巴拉克·奥巴马在相同的议案上总是投“赞成”票，这就意味着，他们已连接在一起，而且可能是朋友关系。
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不过，投赞成票也可能意味着，这些议员在哪些法律应该通过的问题上意见一致。克林顿和奥巴马可能都对他们所拥护的卫生保健议案投赞成票，但是，他们仍可能跟对方一句话也不说。因此，记名投票结果主要反映思想意识是否一致，跟是否有良好的私交没什么关系。政治学家基斯·普尔（Keith Poole）和霍华德·罗斯塔尔（Howard Rosenthal）提出的先进技术表明，通过投票记录可将政治家划分为自由派和保守派。他们发现，从思想意识上可以将政治家明显地划分为民主党人和共和党人，但这并不一定表明他们是朋友关系。如果我们试图通过记名投票来找出参议员和众议员之间的社会关系，我们就会丢失无计其数的跨党的连接关系。我们知道，跨党的连接关系确实存在，比如民主党人士帕特里克·利奇（Patrick Leahy）和前共和党人士阿伦·斯佩克特（Arlen Specter）就是关系密切的朋友。
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除了记名投票之外，我们决定再看一下其他活动。当有议案在众议院或参议院上提出时，提出议案的这个人被称为“主办人”。而后，议员们有机会通过签署为共同主办人，来表示对这个议案的支持。
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主办人要花大量时间寻找共同主办人，可以亲自向其他议员呼吁，也可以发“至同僚”信。这样做不仅增加了该议案通过的机会，也有助于他们赢得选举。他们在会场辩论、公开讨论、至选民的信和竞选活动中，还经常提及他们共同主办过多少议案。例如，曾任参议员的奥巴马在努力说服参议员同僚通过他的政府透明度议案时，声称这个议案已有“超过40个同僚共同主办”。
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共同主办行为中包含着关于议员之间社会网络的重要信息。在有些情况下，共同主办人实际上要帮助起草法律或促进立法。这是一个清晰的信号：主办人和共同主办人已经在一起商量过，并建立了良好的关系。而在另外一些情况下，人们仅会在自己支持的法律上签署为“共同主办人”。尽管主办人和共同主办人之间没有任何私交时，这样的事情也会发生，但更普遍的情况是，议员们根据他们与主办人的私交决定怎么办，至少在某种程度上是这样的。与某人的关系越密切，主办人越有可能找他做共同主办人，以便得到他的支持。共同主办人很可能对主办人产生了信任，或者，为了向主办人示好，这两种情况都会让他签署为共同主办人的可能性大增。
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▲大连接实践▲
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我们的共同主办关系网络项目，是政治学方面利用大规模数据进行研究的第一个项目。国会图书馆定期收藏国会议案记录，因此我们能接触到自1973年以来美国参众两院提出的280000项立法，这些议案涉及大约8400万个共同主办关系，利用这些数据可以测算一个议员从其他国会议员那里总共获得多少支持。数据分析方法也有很多种，最简单的一种方法是计算每个议员获得共同主办关系的总数。如果政治家的影响力大，他们在寻求同僚支持他们议案方面，应该做得更好。
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有意思的是，恰恰就在我们第一次采用这种客观方法测算影响力时，我们算出来的最有影响力的议员，却不以能力见长，而是腐败的化身。
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2003-2004年，美国众议院中得到最多支持的议员是兰迪·坎宁安（Randy “Duke” Cunningham），他是来自南加州的议员。根据《华盛顿邮报》的报道，坎宁安卷入了当代国会史上最可耻的贿赂阴谋。坎宁安将他的房产卖给了国防项目承包商米切尔·韦德（Mitchell Wade），后者支付的价钱远超房产的实际价值（韦德很快又将房产卖掉，损失70万美元）。此后不久，韦德就拿到了价值数百万美元的国防项目合同。坎宁汉还享用着归韦德所有的游艇。《华尔街日报》的报道还说，有承包商为了获得国防项目合同而为他召妓、提供宾馆住宿和豪华汽车。在联邦法院，他被判犯有逃税、阴谋受贿、邮件欺诈、电话欺诈等罪，最终被判入狱100个月，成为美国国会历史上被判刑期最长的议员。
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数据的另外一个有意思的特征是相互支持程度。如果共同主办关系真的能说明存在私人关系的话，那么，我们一定能看到很多互惠行为——“你为我挠背，我就为你挠背”。我们计算了一个议员与另一个议员共同主办的次数，然后，与这个主办人回报的次数进行比较。毫不意外的是，相互共同主办关系的比例非常高，特别是在参议院的“好老弟”网络中更是如此。这种关系模式自20世纪70年代初期以来一致保持不变。
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由于共同主办关系能代表两个人共事的友好程度，所以我们也可以用它来讨论整个网络的特性。历史数据告诉我们，在过去几年里，美国人在民主党和共和党之间的极化现象日益突出。如果真的如此，随着时间的推移，相对于一党之内的共同主办人/主办人关系来说，跨党的共同主办人/主办人关系将越来越少。
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设想这样一个网络：民主党人只跟民主党人共事，共和党人只跟共和党人共事。用图形表示的话，民主党人和共和党人将形成两个完全独立的社区或者单元。现在假设，少数民主党人开始跨越两党之间的鸿沟与共和党人共事，反之亦然。这个网络的模块化程度大大减小，无法明显看出存在界限分明、不愿意一起共事的两个群体。在极端情况下，民主党人跟共和党人一起共事的次数，与跟民主党人一起共事的次数基本相当，反之亦然。网络看起来就像一个根本不存在模块的大网络。因此，网络的模块化越严重，极化程度就越高（如图6-1所示）。
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