Analizzando la Collaborazione Legislativa tramite Reti Bipartite
Un nuovo modello fa luce sui legami nella cosponsorizzazione legislativa.
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Indice
Le Reti bipartite sono un tipo speciale di rete dove ci sono connessioni tra due gruppi diversi di nodi, ma non all'interno dello stesso gruppo. Un esempio comune di rete bipartita si trova nei sistemi legislativi, dove possiamo guardare le relazioni tra i legislatori e le leggi che supportano. In questo contesto, un gruppo è composto da legislatori e l'altro da leggi. Si crea una connessione quando un legislator co-sponsorizza una legge.
Capire queste reti è fondamentale per analizzare come vengono prese le decisioni in politica e come si forma il supporto attorno a specifiche legislazioni. I metodi tradizionali spesso convertono queste reti bipartite in reti unipartite, il che può far perdere dettagli importanti.
I Problemi con le Proiezioni Unipartite
Quando i ricercatori convertono reti bipartite in reti unipartite, rischiano di perdere informazioni utili sulle relazioni che esistono nella struttura originale. Un problema comune è il bias di aggregazione, dove i dettagli delle connessioni individuali vengono ignorati, portando a risultati fuorvianti. Ad esempio, nell'analizzare i dati di co-sponsorizzazione, è essenziale riconoscere come diversi gruppi di legislatori sostengano vari tipi di leggi.
Negli studi recenti sulle reti politiche, quasi il 40% degli articoli analizzati utilizzava dati bipartiti ma li proiettava su reti unipartite. Questa pratica diffusa solleva preoccupazioni sulla validità delle conclusioni tratte da tali analisi. Non modellando correttamente le reti bipartite, i ricercatori possono perdere fattori chiave che influenzano il comportamento legislativo.
Il Modello Statistico Proposto
Per affrontare le carenze dei modelli esistenti, introduciamo un nuovo framework statistico progettato specificamente per le reti bipartite. Questo modello consente ai ricercatori di analizzare le relazioni tra diversi tipi di nodi senza perdere dati importanti. La chiave è mantenere la struttura bipartita mentre si consente flessibilità su come vengono create le co-sponsorizzazioni.
Il nostro modello divide i nodi in gruppi distinti, aiutando a identificare schemi comuni tra i legislatori quando supportano diversi tipi di leggi. Inoltre, incorpora vari fattori, come le caratteristiche dei legislatori e delle leggi, che possono aiutare a spiegare le dinamiche di co-sponsorizzazione. Mantenendo il framework bipartito, il modello assicura che le sfumature importanti siano catturate, portando a risultati più accurati.
Metodologia e Implementazione
Il nuovo modello ha diversi passaggi che coinvolgono la ricerca di connessioni tra i due insiemi di nodi. Il processo di raccolta dei dati include la raccolta di informazioni sui legislatori e sulle leggi che supportano. Dopo aver creato una rete basata sulla co-sponsorizzazione, il nuovo modello consente ai ricercatori di identificare gruppi all'interno delle categorie di legislatori e leggi.
La ricerca mostra che i legislatori spesso co-sponsorizzano leggi in base all'appartenenza partitica, alla seniority e alle interazioni precedenti. Pertanto, il nostro modello include fattori come l'appartenenza al partito e il timing della legislazione, permettendo di fornire un quadro più chiaro su come i legislatori operano all'interno della rete.
Studio di Caso: Il 107° Congresso
Per illustrare l'applicazione pratica del nostro modello, guardiamo alla rete di co-sponsorizzazione legislativa durante il 107° Congresso degli Stati Uniti. Questa sessione congressuale è un caso studio perfetto grazie alle sue circostanze uniche, che includevano una significativa transizione nel controllo del partito e numerosi eventi critici che hanno influenzato la legislazione.
Durante questo periodo, il Senato ha vissuto cambiamenti di partito e pressioni esterne da eventi importanti, creando un ambiente complesso per la Collaborazione legislativa. Analizzare questi fattori usando il nostro modello bipartito rivela una comprensione più profonda delle dinamiche di collaborazione in gioco.
La Natura della Co-sponsorizzazione nel 107° Congresso
Nel 107° Congresso, sono state introdotte numerose leggi, e le relazioni di co-sponsorizzazione tra i senatori hanno offerto spunti sui loro interessi legislativi. La co-sponsorizzazione riflette la disponibilità a sostenere una specifica legislazione e indica un supporto più ampio per le idee legislative. Il nostro modello aiuta a evidenziare come i senatori con vari gradi di seniority e appartenenza partitica si siano uniti per sostenere leggi particolari.
La natura bipartita dei dati di co-sponsorizzazione mostra che alcuni legislatori hanno collaborato oltre le linee di partito, e questo comportamento variava in base al tipo di legislazione. Mantenendo la struttura bipartita nella nostra analisi, il modello scopre la coesistenza di legami partitici e sforzi collaborativi oltre la parte.
Risultati dall'Analisi del 107° Congresso
L'analisi del 107° Congresso attraverso il nostro modello rivela diversi schemi chiave nel comportamento legislativo. In primo luogo, i senatori junior sono emersi come attori fondamentali nel costruire supporto bipartisan. Questi individui hanno frequentemente collaborato oltre le linee di partito per co-sponsorizzare la legislazione, indicando la loro importanza nel promuovere unità durante un'era altamente polarizzata.
Inoltre, il modello identifica tendenze importanti nei tipi di legislazione che hanno ottenuto supporto. Le leggi definite "non controverse" hanno ricevuto ampio sostegno da entrambe le parti, mentre questioni più controverse hanno affrontato maggiori sfide nel garantire supporto bipartisan.
Esaminando le dinamiche di co-sponsorizzazione nel tempo, vediamo come eventi chiave, come cambiamenti nel controllo del partito e crisi nazionali, abbiano impattato la disponibilità dei legislatori a collaborare.
Comprendere il Ruolo delle Commissioni e della Reciprocità
Un aspetto essenziale del comportamento di co-sponsorizzazione è il ruolo delle commissioni. I senatori spesso lavorano all'interno di commissioni legate a specifiche legislazioni, e le loro esperienze condivise in queste commissioni possono influenzare la loro collaborazione sulle leggi. Il nostro modello cattura questo effetto includendo informazioni sui membri delle commissioni, il che aiuta a spiegare perché alcuni senatori siano più propensi a co-sponsorizzare leggi specifiche.
Inoltre, la reciprocità gioca un ruolo vitale nella collaborazione legislativa. I senatori che hanno co-sponsorizzato leggi l'uno dell'altro in precedenza sono più propensi a farlo di nuovo nelle sessioni future. Tenendo conto della reciprocità nel nostro modello, possiamo capire meglio come le collaborazioni passate plasmino il comportamento legislativo futuro.
Implicazioni per la Ricerca Futura
Lo sviluppo di questo nuovo modello per analizzare le reti bipartite apre numerose possibilità di ricerca nella scienza politica e oltre. Poiché le reti bipartite sono comuni in molti campi, comprese le reti sociali, l'economia e le politiche pubbliche, il nostro approccio può essere applicato a vari contesti.
Per la ricerca futura, si potrebbe mettere ulteriore enfasi su come i cambiamenti nelle priorità politiche e gli eventi esterni influenzino la collaborazione legislativa nel tempo. Le intuizioni dal nostro modello potrebbero informare strategie per promuovere il bipartisanismo nell'attuale panorama politico diviso.
Conclusione
In sintesi, l'introduzione di un nuovo framework statistico per analizzare le reti bipartite fornisce preziose intuizioni su come si formano le connessioni tra gruppi distinti. Mantenendo l'integrità della struttura bipartita, consente un'esplorazione più sfumata del comportamento legislativo, particolarmente in ambienti politicamente complessi come il 107° Congresso.
Man mano che continuiamo a perfezionare la nostra comprensione delle reti bipartite, emergeranno implicazioni per la ricerca nelle scienze sociali più ampie e nelle pratiche legislative del mondo reale. I risultati evidenziano l'importanza dei legislatori junior e dei tipi di legislazione che possono facilitare la collaborazione oltre le linee di partito, offrendo una base per ulteriori studi mirati a colmare i divari nella politica contemporanea.
Questo modello non solo migliora l'analisi delle reti legislative, ma fornisce anche ai ricercatori gli strumenti necessari per estrarre intuizioni significative da dati relazionali complessi. Abbracciando le complessità delle relazioni bipartite, possiamo ottenere una comprensione più profonda delle strutture sociali che sottendono il processo decisionale politico e la collaborazione.
Titolo: A Statistical Model of Bipartite Networks: Application to Cosponsorship in the United States Senate
Estratto: Many networks in political and social research are bipartite, with edges connecting exclusively across two distinct types of nodes. A common example includes cosponsorship networks, in which legislators are connected indirectly through the bills they support. Yet most existing network models are designed for unipartite networks, where edges can arise between any pair of nodes. However, using a unipartite network model to analyze bipartite networks, as often done in practice, can result in aggregation bias and artificially high-clustering -- a particularly insidious problem when studying the role groups play in network formation. To address these methodological problems, we develop a statistical model of bipartite networks theorized to be generated through group interactions by extending the popular mixed-membership stochastic blockmodel. Our model allows researchers to identify the groups of nodes, within each node type in the bipartite structure, that share common patterns of edge formation. The model also incorporates both node and dyad-level covariates as the predictors of group membership and of observed dyadic relations. We develop an efficient computational algorithm for fitting the model, and apply it to cosponsorship data from the United States Senate. We show that legislators in a Senate that was perfectly split along party lines were able to remain productive and pass major legislation by forming non-partisan, power-brokering coalitions that found common ground through their collaboration on low-stakes bills. We also find evidence for norms of reciprocity, and uncover the substantial role played by policy expertise in the formation of cosponsorships between senators and legislation. We make an open-source software package available that makes it possible for other researchers to uncover similar insights from bipartite networks.
Autori: Adeline Lo, Santiago Olivella, Kosuke Imai
Ultimo aggiornamento: 2024-12-10 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2305.05833
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.05833
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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