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政治家与公民的互动与动态表征：来自推特的证据

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摘要

我们研究政治家如何通过与公民的定期互动了解公众舆论，以及他们如何应对感知到的变化。我们在强化学习框架内对这一过程进行建模：政客们谈论不同的政策问题，听取反馈，并增加对更受欢迎的问题的关注。因为政客们根据其社会身份会收到不同的反馈，所以随着时间的推移，反应迅速会导致关注问题的分歧。我们运用这些观点来研究性别问题的兴起。我们收集了150万条由西班牙议员撰写的推文，使用深度学习算法对其进行分类，并使用转发和赞来衡量反馈。我们发现，政治家对反馈反应灵敏，而女性政治家在写性别问题方面得到的反馈相对更积极。对机制的分析揭示了为什么会发生这种情况。在结论中，我们讨论了强化学习如何造成不平等的反应、误解和两极分化。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:upf:upfgen:1769
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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