文摘

本文地址投票率的悖论,在观察到投票参与率远远大于理性选择理论所预测的。投票投票选民面临多重选择,随机成本,和候选人提供不同的经济平台。结合两种方法试图解决这个悖论:量子反应平衡(改革开放)的分析,将噪声引入决策过程,和伦理的可能性(altruism-motivated)投票。一系列的实验经验测试结果的预测模型。参与者在实验中给出在线交流的机会与他们的直接邻居,为了提高受试者的可能性会意识到道德投票的可能性。投票结果表明,伦理发生但收益势头只在口头上支持,甚至它主要通过下半年的会议。QRE-based模型能够解释一些但不是全部的overvoting观察,相对于纳什均衡的预测。有证据表明,通信通过聊天功能生成的一些投票和一些伦理投票。

1。介绍

投票率的悖论,观察选举的投票率率远远大于预计在理性选择理论,一直是一个重点的研究在经济学和政治学中50多年了(见相当的(1)调查的理论文献),仍未得到解决。理性选择理论下,铸造一个关键的概率vote-making或打破一个领带的一个关键组成部分的动机去投票。如果选民很大然后铸造关键投票下跌的概率几乎为零,理性选择理论预测,没有人会投票。这个概率下降很快,所以,即使与相对较小的选民选举面临这个问题。然而,观察选举的投票率率远远大于零。例如,美国在2012年的大选中合格选民投票率率大约为58.6%。(选举的投票率都来自美国的项目,http://www.electproject.org)。即使在年没有一个总统选举,一般低投票率时,它仍大大高于零,如41.8%的2010年众议院和参议院选举的投票率。因此,必须有一些之外的其他动机投票投票的概率是关键。

为什么这个悖论很重要?作为选举预测和调查分析的领域扩大为了利用可用数据的激增,这些预测的兴趣也迅速增加。2012年美国总统竞选期间有一个没完没了的政治和轮询分析覆盖在几乎所有的媒体,和总统竞选投入大量资源“拉票”努力在使用可用数据microtarget选民的数量迅速增加。尽管这个越来越复杂,一件事能够而且确实经常导致选举结果偏离预测的问题在选举日投票。

本文提出的模型和实验测试其预测关注投票的经济动机。的支付提供的候选人,和被(或缺乏)的回报在团体,可以被认为是他们的经济平台。选民们也面临着成本与投票有关,模型的显性和隐性成本要投票,如运输成本、工资损失由于从工作中抽出时间,或者时间的机会成本。我从多个线程的文献在经济学和政治学的交集,和我的模型和实验增加之前的投票行为。

第一个线程模型和实验的重点是利用量子反应平衡(改革开放),纳什均衡的泛化,允许决策错误,放松完美理性的假设。构建的框架提出了麦凯维和帕尔弗里2),也从Goeree和霍尔特3Levine)和帕尔弗里4投票率)用实验测试的预测存在的异构和私下参与成本。然而,在他们的论文中研究对象只能选择投票弃权,而在大多数选举潜在选民可以选择至少两个候选人,加上选择弃权。结果举起如果添加了另一个选择,这样潜在选民可以选择三个选项:为一个候选人投票,投票支持其他候选人弃权?本文提供的模型和实验设计扩展Levine和帕尔弗里(4以这种方式。

另一个线程的文献侧重于道德的作用,或altruism-motivated,投票率投票产生。莫顿和Tyran5]把投票选择的动机分为自私和道德投票,投票后使用的术语literature-voting的经济利益而无私地投票如果其中一个候选人提供更低的回报也更公平分配的回报在组织的选民;然而,他们的平衡预测定性。通过加入一个类似的收益结构QRE-based框架从Levine和帕尔弗里4),我的模型可以生成定量预测的投票率率实验结果可以比较的。此外,可以说,将有限理性和噪声纳入决策过程可能会导致一个更真实的描述一个人的世界并不总是(事实上,几乎从不)的行为完全合理。这种组合也用于Goeree et al。6]。

莫顿的另一个方面,Tyran [5]的方法,尽管是必要的考虑到实验的本质,他们的实验是只有一次的游戏。虽然这是一个更准确的代表选举重复博弈,在一个实际的选举中选民通常有几个星期或几个月的选举中选民可以了解和讨论问题和候选人的平台。我实验允许这些学习效应在实验中,通过包含20轮(选举)。

我的实验中还包含了一个在线聊天功能允许对象在每一轮沟通。最初的目的是为了增加受试者的概率会把握道德投票的可能性,在治疗相关的希望的主题可以澄清这个彼此(和其他)。最后,尽管这种效应确实观察到在某些情况下,它还提供了洞察受试者的动机。聊天功能也发现增加投票参与率。

群体认同和沟通在这些组织也被证明能增加投票参与,由莫顿(见论文7],Großer和Schram [8],Schram和van Winden [9),Schram和Sonnemans写10],Charness et al。11]。Kittel et al。12],同时开发,本文结合多候选选举,昂贵的投票Levine和帕尔弗里(4],prevoting沟通。虽然他们的论文的焦点和上下文不同于我的,他们发现,收益的分配更加公平时,群际通信被允许(在某些方面类似的混合型聊天组摘要)。他们的研究结果也显示,投票参与增加允许通信时,匹配的积极影响投票人数,我发现通信。

本文的主要研究结果总结如下。高投票率是观察到的实验数据,特别是当一个主题投票的选民的候选人提供类型更高的回报比其他候选人提供。一些道德观察投票,但不足以解释overvoting。同时,大多数每种类型的overvoting发生在选民投票在他们自己的经济利益,本质上,伦理投票不是一个可能的动机。

一个功能,有可能解释overvoting,意外的聊天功能。(此功能是不包括在实验设计的目的是增加选民参与,而是作为一个方法希望传播伦理投票的可能性并了解背后的动机决定。这个结果出乎意料。)因为聊天是重复之前每轮和团体保持固定在会话建立一个动态的聊天伙伴之间有一些责任。例如,人们可能会问别人是否在上一轮投票,如果这样的候选人。记录还显示,主题常常敦促其他人投票以某种方式或同意投票以某种方式,有时会问是否/他人为谁在上一轮投票。此外,尽管设计和背景的差异,一些模式观察也出现在群体认同文学,如受试者的出现持续鼓励其他人投票(类似于Schram和van Winden的9生产者的社会压力)。

剩下的纸收益如下。部分2描述了理论模型和结果和实验设计,生成的预测影响的理论模型。部分3讨论了实证结果。最后,部分4总结道。

2。材料和方法

2.1。模型

这个模型中,投票率是一个参与游戏(帕尔弗里和罗森塔尔(13]),是一个扩展的分对数量子反应平衡(改革开放)模型用于Levine和帕尔弗里(4)和Goeree霍尔特(3),将伦理投票的可能性的莫顿和Tyran5]。而莱文和帕尔弗里(4)只允许潜在选民(也简称为“选民”,除非实际和潜在选民)之间的区别需要选择投票弃权,在这里,他们有三个选择:为候选人投票,为候选人投票,投弃权票。这更好的抓住了现实的选举,选民选择两个或两个以上的候选人除了弃权投票的选项。这个扩展的模型还允许范围的收益结构,其中一个可能诱发道德投票通过“自私”候选人的存在提供了一个高回报一群选民和其他低回报和一个“道德”候选人提供了一个公平分配的回报组织的选民。

在这个模型中,投票规则是一个简单的多元化。关系是很破的,获胜者是随机选择(例如,通过抛硬币)。回报的分布,可以认为是候选人的经济平台,支付根据哪个候选人赢得不管或参与投票的人。回报结构为每个类型是常识对每个人无论类型。

潜在选民被分成两个“类型”,确定回报每一个根据选举的获胜者将获得。每个候选人提供不同的回报(表的两个不同的选民类型1)。这个表显示的回报是对称的收益差异和实际的回报。这种对称性不是理论上必要主要外卖从这个表是每个但匹配的候选人提供不同的支付本研究中使用的实验设计。收益结构,这两种类型的选民将面临相同的激励为候选人提供他们投票类型回报就越高。

投票是建模是昂贵的。这反映了成本与运输成本等现实的选举投票,照顾孩子,工资损失由于下班时间,或无论有人会做的机会成本。这个费用只发生如果有人选票。成本是独立从相同的均匀分布,不同在选民和选举,选民面临同样的成本分布类型。在每一个选举,每一个选民都知道他或她自己的成本,然后再决定是否投票,但只知道别人发出的分布在未来选举期间他或她自己的成本。

莱文和帕尔弗里(4),quasi-symmetric平衡在这个模型是一组四个投票策略指定的成员类型的概率将为候选人投票,作为投票的成本函数。quasi-symmetric均衡,它假定每个类型内每个人都使用相同的strategy-although每种类型的成员有可能投票给候选人,纳什均衡的任何投票的候选人将提供更高的回报他或她的类型。

每个type-candidate组合的总投票概率 为每个选民的组合类型和候选人。

有割点的成本水平下面,纳什均衡,投票的概率等于1及以上投票的概率是零。割点,选民漠不关心。这些割点表示为 在哪里是回报受到选民的成员类型如果候选人赢得了选举,索引的其他候选人。这是收到的回报和收益之间的差异将会收到如果其他候选人赢得了(收益的区别)。纳什均衡中没有人会投票给候选人提供一个类型的低回报,因为回报差异会是负的,意味着负面成本割点在这种情况下,没有成本会低到引起投票。这些割点设置为0,因为成本不能是负数。

这个词的概率是投票投下的成员类型为候选人今后将关键(称为“关键的概率”)。一半是存在的,因为在两个候选人,如果有人投票使领带然后有50%的可能性,这个选民推举的候选人会赢(和投票将是关键)——的领带是随机决定的。如果某人投票休息时间领带有100%的可能性,他或她选择的候选人将会胜出。然而,由于已经有50%的几率,这个候选人将赢得在发生领带,只会有50%的几率,这打破了领带改变候选人投票的结果失去赢得。更多细节的计算关键的概率可以在附件中找到一个。

预期收益差异的候选人投票作为一个类型的成员,净成本,表示为 在哪里收到的回报类型的成员吗如果候选人赢得了选举,投票所面临的成本给定的人在一个给定的选举。可以被认为是一个组件的,在那里是独立同分布极端值。这生产logit模型,如下所示。

量子反应平衡(改革开放)的分析,介绍了麦凯维和帕尔弗里2),允许投票决策过程中的“噪音”。这个过程往往是受到情绪等因素的影响,认知偏见,选民错误,未被注意的个体异质性,和其他来源的噪音。改革开放引入了决策错误通过分对数概率选择规则根据参与者投票选择。

在改革开放,最好的响应函数是概率,而不是确定的。虽然“更好”的反应更容易观察到比“糟糕”的反应,“糟糕”的反应还观察到,因为选择一个随机元素。因此,完美理性的假设是放松的有限理性。当噪音降低,改革开放的数量接近纳什equilibrium-voters越来越可能做出选择,与纳什均衡是一致的。在其最一般的形式,分对数概率的选择””的,在那里是预期收益的选择吗和是分对数精度参数。分母总结所有可能的选择,总结为1。

作为精密参数增加,噪声降低的水平和决策水平的精度提高。当这发生时,“更好”的比例反应反应改善“糟糕”。当非常大(非常精度高/低噪声),解决纳什均衡的方法,与所有或几乎所有的决策相匹配的纳什均衡结果。(严格说来,这种融合仅仅适用于改革开放时的主要分支有多个平衡。然而,对于本文提供的模型结果健壮的大范围的起始点)。作为趋于0(精度很低/高噪音),投票参与决策方法随机性(50%如果有两种选择,如果有三个选择,33%等)作为“更好”反应的概率和“糟糕”反应变得越来越相似。

在这个模型中,一个纳什均衡对应急剧下降成本割点的响应函数,在投票的概率= 1如果面对下面的成本如果面临成本上面,也等于零。中级水平的噪音,割点会影响成本的决定是否投票但响应函数不会锋利因为噪音会导致某些情况下投票(或弃权)即使成本高于(或低于)割点。一个非常低的(高噪音水平/非常低水平的精度)将对应于一个割点,实际上是无关紧要的,成本的大小会有很少或没有影响的决定是否投票。这个图中可以看到1。

logit局量子的响应函数,它可以被认为是分对数概率类型的成员进行投票选择(选择投票,投和弃权),面临成本,所示 这可以简化为一个类型选民的选择(选择只投或投),面临成本,因为 在随机成本的存在,这些响应函数必须在所有可能的平均成本(对于一个给定的type-candidate组合)为了到达的平均响应概率类型为候选人投票。各地的平均成本后,概率,第三个概率的概率是弃权。

分对数精度参数,,估计使用似然函数: 在哪里是成员的选票总数的类型为候选人治疗期间观察到的(或会议)观察的人的总数类型在治疗。这些观测包括决策的三种可能的选择:为候选人投票,为候选人投票,投弃权票。

本文的贡献之一是将伦理(altruism-motivated)投票改革框架。表2显示了一个道德的回报候选人和一个自私的候选人(以下文献中使用的术语)。自私的候选人提供了一个高回报一个选民类型和其他类型的低回报。道德的候选人提供回报,跨类型有更公平的分配。在这方面,回报结构遵循莫顿和Tyran [5]。在表2道德的候选人提供回报,跨类型是相等的。此外,高、低回报的区别是相同的对于这两种类型。这两个特征—道德候选人提供相等的回报或者设置回报,回报的差异是相同的两种类型是必要的,但它与本研究中使用的实验设计。

在表2,和代表底线公平的回报和收益差异,分别。候选人自私的候选人和候选人吗是道德的候选人。候选人的回报最大化的最低回报同时最小化收到的回报两种类型之间的差异。1型成员获得更高的回报,如果候选人赢了,但是这可能是出于利他主义为候选人投票尽管他们会接受较低的回报如果这个候选人赢得了选举。这是道德的投票。另一方面,成员2型获得更高的回报,如果候选人胜就没有理性的动机为候选人投票因为这个候选人提供了较低的回报和提供了不公平的回报。

自私投票时发生经济利益受到投票的候选人提供一个类型一个更高的回报。这将发生在1型的选票的候选人或者当2型的选票的候选人。正如上面所讨论的,道德投票当利他主义大于经济利益,这将发生在至少potentially-when 1型的选票的候选人。也有可能会发生,因为噪音。这是聊天功能的一个例子证明有用的洞察投票决策背后的动机。没有理性的动机2型为候选人投票;因此,这投票选择将由于噪音。

这一区别设计和莫顿和Tyran [5)是,在这个设计在候选人总回报是一样的。我这样设计,这样,在缺乏道德动机,平衡预测将是相同的对称和不对称的收益结构对于一个给定的选民大小和给定的噪音水平。

道德投票可以分为两类:道德表达和道德的工具。伦理表达投票,效用(或者,在这个模型中,隐性收益)是获得投票的行为伦理候选人无论选举的结果。这是温暖的光芒参数,如Andreoni [14]。它是被术语下面的预期净收益差分方程1型的人投票给候选人面对一个人,和election-specific成本: 因为道德表达投票是一种添加剂,它是独立于关键的概率。因此,它将增加投票率就在关键的概率减少,减轻,甚至可能超过关键的概率下降的影响。其他三个净预期收益差分方程,对于其他type-candidate组合,仍然一样(3)。

伦理工具投票,效用是上涨如果道德的候选人获胜。因此,效用/回报的概率增益与投票的候选人是关键。这是中捕获术语下面的方程: 在道德工具或伦理表达投票,估计过程和或和是一样的,除了现在两个参数被估计。在每种情况下或分别被确定通过排除限制因为道德投票参数只出现在一个四净预期收益差分方程。因此,其他三个被困在网预计回报差分方程然后呢或是固定下来。

在这个模型中,不可能同时模型伦理表达和伦理工具的偏好。在这种情况下,净预期收益差分方程 然而,由于有无限的可能的组合和不能单独确定。

2.2。实验设计

这些理论预测经验通过一系列实验测试。Veconlab中的所有会话进行了实验经济学实验室弗吉尼亚大学的本科学生,使用Veconlab软件。有180例男性和71 - 109 female-across共有12个会话。每个主题只能参与一次;因此,所有受试者没有经验在各自的会话的开始。此外,每次只使用一个治疗,所以每个主题只参与一个治疗。每个主题的平均支付35美元,包括支付6美元出现,和个人支出取决于个人决策以及集体投票的结果。

每个会话由20轮,或者选举。每个受试者被随机分配到两个投票类型,类型1和类型2,在会议的开始和保持在同一类型在整个会话,以避免互惠效应。在每个会话中,相同数量的受试者被分配到两种类型。

有三种可能的选择:为候选人投票,为候选人投票,投弃权票。任何人从选民类型可以投票选出候选人。在实验中,选举被称为轮和候选人被称为选项,如”选项“和”选项,“为了保持语言尽可能中立。在这篇文章中,“圆”和“选举”将交替使用,选项将被称为“候选人”和“候选人”除了在实例中选择这个词相关的讨论。

正如在前一节中所讨论的,哪个候选人获得选票最多的在一个圆的还是被宣布为获胜者。有联系与虚拟抛硬币决定。每轮结束后,所有受试者被告知哪一个候选人赢得了,并为每个候选人的选票总数(但不是有多少人投的分解每个类型)的成员。每个选民的类型,每个候选人提供不同的回报和受试者的数量已经答应他们的类型的候选人赢得了一轮,无论或哪一个候选人投票。在会话结束时,受试者支付累计收益。

在每一轮中,每个主题画了一个投票成本相同的分布。在增量成本范围从0到0.42美元,0.02美元。这个增量被选中,有22个可能的成本和20轮,也就是说,平均而言,会有好机会的主题吸引了几乎所有的可能成本的会话。

成本的范围的上界是选择生成至少一些弃权。的莱文和帕尔弗里4],回报从制造或打破平局等于成员的类型为候选人投票,在那里是另一个候选人。非对称和对称的治疗,回报从制造或打破平局等于0.25美元对于这两种类型,根据下面的支付详细。因此,对于那些画了一个成本大于,弃权是严格优势策略。如果有0.25美元的成本等于弃权将弱主导战略的主题画这个成本,但这不是一个可能的画,因为0.02美元增加大小。最高的成本是高于回报从制造或打破平局,这样不会存在一个平衡的概率等于1(即投票。至少,以生成一些弃权平衡)注意被认为是收益就越高。正如前面详细的,就不会有cross-voting纳什均衡,因为回报的差异会是负的,导致负面成本割点。

会话结束时,受试者参与一个练习,引起受试者的感知概率,他们的投票是/是关键在最后一轮测试之间的关系(感知)概率的投票人数和铸件的关键投票。引发了概率的分析显示重要的和积极的关系引发了概率和投票decisions-subjects认为他们有更大的可能性被关键更有可能在最后一轮投票和不太可能引起较低的概率投票。这部分可以从作者要求。

受试者的电脑屏幕显示简短的“前”旁边type-candidate回报图表中的每个候选人提供回报。这些的目的是帮助受试者在治疗与不对称的回报意识到道德投票的可能性。然而,为了避免无意中鼓励或导致一些主题投票用一定方法发生了一些试点experiments-neutral措辞是用在这里。新前仅仅重复单词的回报。

不对称的前支付阅读如下:”选项将实现一种投资,支付2美元1型选民和1美元2型选民”和“选择吗将实现一个投资支付1.50美元对1型和2型的选民。“对称的回报,前如下:”选项将实现一个投资1型选民支付1.50美元,1美元2型选民”和“选择吗将实现一种投资,支付1美元1型2型选民选民和1.50美元。”

在每一轮投票开始之前,受试者能够在线聊天与他们的“邻居”的身份证号码被分配在第一次登录程序。例如,ID 3可以聊天ID 2和ID 4。与此同时,ID 4可以聊天ID 3和ID 5。受试者身份号码在end-ID 1和ID 12或ID 18日根据会话大小相同的聊天组,创建一个循环网络。主题还可以看到另外两个的选民类型的每个主题的聊天组。聊天时间在每一轮持续了整整一分钟,这是不可能的,任何人直到聊天结束后提交一份投票决定。

本设计模型真实世界的一些特性讨论政治。例如,大多数人只讨论即将到来的选举直接与他们认识的人(朋友,家人,同事,等等)。即使对那些社交媒体,广播他们的意见的人数在接收端仍小相对于选民的总大小。鉴于小选民大小在这个实验中,限制一个主题的聊天圈子只有两个别人大同小异。此外,重叠的组织结构反映了社会群体并不是独立的,这样的想法或信息可以传播大量的人。

此外,大多数的聊天组包含两种投票类型的成员。这样做是为了反映了一个事实,大多数人家庭成员、朋友、同事、熟人等等比他们持有不同的政治观点。(这不同于大部分的群体认同的重点文献交流群体内部的选民的影响。)一些受试者的一部分,多数在他们聊天组和其他少数民族,和在一些情况下,主题是一组由完全的主体的类型。

最后,提供深入的聊天记录是非常有用的受试者的某种方式或弃权投票的动机。

实验分为四个治疗,旨在测试选民的影响大小和从而铸造一个关键卡恩的概率的角色伦理投票的可能性。首先,每个研讨会的主题数也可以认为是选民的大小各不相同。一半(6)的每个会话,会话有12个科目,其余课程有18个受试者。根据基础理论,选民的投票率应选大小增加,因为投票是关键的概率会减少。第二,回报是不同的在一半的会话对象面临对称的回报和另一半回报不对称。这些回报常识在一个会话中,可以看到在桌子上3。

在治疗与回报不对称,候选人是自私的候选人提供高回报(2.00美元)1型主题和低回报(1.00美元)2型学科。伦理的候选人,候选人选民的类型,提供平等的回报。这些支付最低收益最大化和最小化两个groups-indeed收到的回报之间的差异,在这个设计两组的成员将获得相同的回报。每组的1.50美元的收益受到受试者如果候选人的选民类型赢得了低于1型主题将获得什么,高于2型主题将获得如果候选人赢了。这个设计灵感来源于莫顿和Tyran5]。

考虑到候选人的可能性首先列出在表(或之前按字母顺序)可能会影响投票决定,伦理和自私的候选人的角色互换在大约每其他非对称会话,所以候选人提供了同等的回报和候选人提供了不公平的回报。一切保持不变。没有观察到有意义的差异数据。在最后的数据,和被逆转了这些会话数据符合其他会话。

这种回报设计下,成员1型可能面临矛盾的奖励在选择候选人。1型主题会最大化他们的收入如果候选人但也可能决定为候选人投票由于利他主义的原因。

对称的设计中,两位候选人提供的镜像彼此的回报。这意味着选民类型有相同的经济激励成员投票的候选人提供类型的回报就越高。每个候选人都同样不公平,这里没有道德投票的可能性。这些疗法作为控制,测量噪声的影响决策过程中没有任何道德潜力投票。

四种治疗方法是结合会话大小(12或18)和收益结构(不对称或对称)。

表中所示的回报3设置这样的平衡预测选举的投票率是相同的不对称和对称的收益结构,因为两者的区别提供候选人的回报是相同的在两个收益结构,这样净预期收益的差异函数(3)是相同的。

与此同时,每个会话的对象数量会影响投票率预测通过投票的概率的影响关键在净收益函数。这些都减少(增加)随着选民大小的增加(减少)。因此,预计投票率概率与18 subjects-regardless会话是否一个会话与不对称或对称会话的回报会低于12个学科,一切平等。

表4(一)和4(b)显示,预计投票率为纳什均衡(极高概率),(估计在莱文和驯马的价值,2007),和非常高的噪声(非常低)。预测一个会话与患者12所示(一个),和一个会话的预测与18个受试者(b)所示。

在表中4(一)和4(b),预测的概率是一个成员的类型将为候选人投票。成员类型的概率弃权是。

如表所示4(一)和4(b),投票的概率增加的噪音(减少的精度)。这是真的own-voting和cross-voting, own-voting被定义为投票的候选人提供高回报的类型和cross-voting被定义为投票的候选人提供一个类型较低的回报。但是,它是cross-voting更明显。纳什均衡,没有cross-voting因为的存在非常高水平的精度(低噪音)在决策过程中,在缺乏利他主义的情况下,没有人会选择投票给候选人提供一个较低的回报,因为它意味着负面预期收益差异和负面成本割点。随着噪声级的增加/水平的精度下降,变得越来越有可能至少部分受试者将cross-vote尽管负面预期收益的差异。

为一个会话(表12课程4(a))割点成本是0.122美元,这意味着可能有七个价格在0.00美元和0.12美元——足够低,有人投票(候选人提供一个类型的高回报)的概率为1。七22可能成本等于大约30%,这符合投票率在纳什均衡概率。18一个会话对象(表4割点(b)),成本是0.1047美元,这意味着有六个可能的价格在0.00美元和0.10美元——低到足以促使人去投票。22的可能成本等于大约27%,这符合投票率在纳什均衡概率。

另一个需要注意的是,随着噪声的增加,受试者被随机决定,最高可能预计投票率将33%(每种类型的33%会选择候选人,33%的人会选择候选人,33%的人会投弃权票)。这是远低于50%的概率会这样如果他们只能选择投票弃权,比如在莱文和帕尔弗里4]。这将影响到改革开放的解释能力大量overvoting,将讨论的结果部分。

此外,该模型预测,提高水平的道德偏好可以增加道德候选人的选民投票的比例,减少自私的候选人的投票比例(表5)。(如表4,第一个四行表5测量的百分比,选民的类型对于一个给定的候选人投票。最后两行,捕捉整个选民投票决策类型,测量的百分比所有选民)。随着利他主义的程度增加,道德投票会降低比赛的亲密感,从而减少铸造关键投票的概率。这个损失pivotality伦理选民并不重要,日益强大的利他动机将超过这个,但它会导致那些自私的候选人投票弃权。

3所示。结果与讨论

有几个主题出现在结果中。首先,选民投票率甚至远远超过预测的尽可能高的投票率改革开放。这主要集中在选票的候选人提供更高的回报这个话题的选民类型,因此并不是因为道德投票。这表明一个强有力的经济利益。此外,预测模式——调高付费读者的,相反,在缺乏利他主义,受试者的数量(选民)的大小会影响投票率但回报的对称结构将包括受试者的数量明显高于无显著效应,投票率与对称会话回报相对于那些不对称的回报。(然而,缺乏规模效应并不完全出人意料的考虑到理论经济利己主义的选举率的差异不是很大,见表4(一)和4(b))。第三,一些道德投票(动机被证实通过聊天记录)和潜在的道德投票被观察到;然而,它主要是观察发现,只有在特定条件下,却没有足够的解释overvoting。

3.1。术语

在进入之前分析,在本节中使用的一些术语需要定义。“人数”是指所有投票,无论类型或候选人。“喜欢”是指选票的候选人提供主体的类型更高的回报比其他候选人提供:1型为候选人和2型为候选人。同样,“级”指投票反对他们的经济self-interest-Type 1候选人和2型为候选人。级类别不区分潜在的道德voting-Type 1投票在一个会话与不对称的回报,cross-voting做的其他原因。

3.2。选举的投票率

3.2.1之上。概述

整体的投票率,平均所有轮和分解type-candidate组合,可以看到在桌子上6(一)。

候选人提供每种类型的投票率payoff-Candidate更高如果1型和候选人如果类型2甚至远高于投票率最高的利率预测在改革开放对于任何type-candidate组合,甚至超过了33%的最高水平的噪音。可能原因overvoting,甚至相对于改革开放的预测,后面我们将对此进行讨论。第二步是,潜在的道德voting-Type 1为候选人投票在治疗与不对称payoffs-is高于nonaltruistic cross-voting在这些相同的治疗,这是2型的候选人。在治疗与对称的回报,没有伦理投票的可能性,这并非如此。

有两个其他值得注意的关系数据。首先,投票率较高,所有type-candidate组合,治疗与对称的回报比不对称的回报。这与模型的预测,这是不会有区别两者之间的投票率回报结构除了1型投票人数可能更高的候选人治疗与回报不对称(潜在的道德投票)。也没有系统的差异在两个会议之间的投票率大小。这与模型的预测,12会话的投票率将高于18的会话。

数据的平均投票率下半年(轮11日至20日)表中可以看到6(b)。

关注下半年会议(主要)回避了学习曲线的影响,学科经历了早期的轮。再一次的影响大小和对称模型的预测相悖。投票率在治疗高对称回报相对于那些不对称的回报,和会话大小没有系统的效果。

11日至20日在轮的投票率可能道德voting-Type 1为候选人投票在治疗与不对称payoffs-is甚至低于nonaltruistic cross-voting由2型为候选人再次,在不对称的治疗。这指出利他主义消散和经济利益很快接管。考虑到任何可能的利他主义下半年去世了,这将是有用的看上半年(1 - 10轮)的数据。这是显示在表6(c)。

这里我们看到潜在的利他主义,投票率的概率为0.1089 1型主题为候选人投票在不对称治疗2型主题和0.0489支持的候选人在相同的治疗。此外,大小和之前是一样的对称关系,虽然没有那么强烈。

它也有助于看到趋势随着时间的推移,不仅仅是平均水平。图2投票率显示了所有投票,而不是被分解成不同的type-candidate combinations-over实验的进程。在图2最上面一行显示,投票率为12个科目(a)和18个受试者(b),和最后一行显示了不对称的投票率回报(c)和对称的回报(d)。

一些趋势出现在这些数字。首先,在所有治疗投票率下降的轮。第二,没有系统的区别12 -和18-subject投票率率。这是相反的理论结果,显示更高的选民投票率对较小的尺寸。最后,有明显区别的治疗与非对称和对称的回报。和之前一样,投票率在治疗与对称的回报几乎总是更高。这也是与理论结果相反,在回报结构对于一个给定的选民都是相同的大小。

3.2.2。非参数排列测试

非参数排列测试(也称为随机测试)被用来确定投票率在治疗是不同的。这个非参数测试时有用看着会话平均因为只有12个数据点。排列测试结果显示相同的趋势,观察在程式化的事实:每个会话的主题数没有明显影响的概率投票(除了对称会话所有轮),受试者在治疗和对称的回报明显更可能投票比受试者在治疗与不对称的回报。

细节测试和结果可以在附录中找到。

3.2.3。计量经济学分析

分对数分析中,因变量是不同类别的投票率——(“人数”),青睐,级。在每个下面的回归,一个随机效应术语被用来占20相关性在每个主体的决策,不能归因于任何其他独立variables-some受试者固有的更多(或更少)可能投票,或以某种方式投票,比其他科目。

表7显示了下面的回归结果: 表的最后一行7的似然比检验是否残留组内相关= 0(不是一个边际效应,即使它被整合进这个表)。这个测试是否应该忽略随机效应的术语。结果表明,使用随机效应是恰当的。

表7显示了边际效应,弹性边际效应用于连续变量和通常的边际效应用于二进制或计数变量。这是因为“什么百分比(因变量)增加如果不对称增长10%”是没有意义的,考虑到不对称的是二进制。注意尺度是不同的,所以0.34和0.034的边际效应的弹性(使用一个任意选择的例子)都被视为因变量增加0.34%。这就是为什么“历史:平均的结果”和“成本”看起来比其他的大得多。

独立变量如下。“历史:平均”措施的平均,直到任何给定的圆的,之间的差异的绝对值的票数在前几轮收到每个候选人。捕捉这样亲密的选举的结果已经和可能扮演了一个角色在受试者的感知概率的关键在新一轮投票。第二个变量,“数字连续亏损,”连续几轮的数量,立即前一轮的问题,一个主题的类型支持的候选人(提供这种高回报)已经失去了。这也是气馁。“1型”是选民类型和等于1如果类型1和0 2型。“成本”是投票成本、0和0.42美元之间。“非对称”= 1如果观察来自一个会话与回报不对称和零如果从一个会话与对称的回报。“12码”= 1如果观察来自一个会话与12个主题和等于零,如果从一个会话与18个受试者。“圆”是整数,1 - 20。“1型*不对称”是一个互动的术语在一个会话1型主题与不对称payoffs-the只有结合的伦理(1型为候选人投票)是有可能等于1如果符合这一描述,否则为0。“数量相同类型”主题的聊天组的成员的数量(不含主题)成员相同的选民类型作为主题。“数量支持”和“级”主题的聊天组的成员的数量(再一次,不包括主体)投票主题的偏爱或级候选人,分别在当前一轮。我还测试了使用版本的“青睐”和“级”,使用移动平均的前3轮,结果是定性相似大小和意义。因此,我决定使用上面的版本关注最近的聊天更直接的影响。

这个分析是所有轮和下半年(轮11日至20日)整体投票率,青睐和级,上半年(1 - 10轮)仅供级。是常见的关注实验数据,上半年因为科目经常体验学习曲线在前几轮;然而,在这种情况下所有的道德(动机证实通过聊天记录)和潜在的道德投票发生在今年上半年。这发生在级投票;因此,这一列是包括在表中7。

历史:平均衡量的平均数量的选票分离两位候选人在前几轮(平均利润率),总体来说都是重要的和消极的投票率,投票率,两轮,轮11日至20日。这意味着更远的投票计数已经在前几轮不太可能被投票,或相反越接近前几轮的受试者更有可能投票。看着所有轮的结果,如果计数在前面的选举中投票10%之间的距离,投票率将整体下降3.67%(或者相反,如果以前的选举近10%的投票率将增加3.67%),5.08%的人赞成。下半年的结果定性相似,虽然没有那么强烈的重大可能由于平均成为波动较小轮。确保这不是仅仅因为平均包含更多轮随着会话,这样每一增量圆平均有较小的影响,我也尝试过前三轮移动平均和定性得到了类似的结果。

利润的大小之间的负相关关系在以前的选举中获胜,在当前的选举中投票的概率(或之间的积极关系亲密的以前的选举和投票的概率)可能是因为对受试者的认知的影响概率的关键投票。这个结果,解释,定性匹配的结果的信念引出本文的扩展版本(根据客户要求提供),这表明受试者的事前信仰对他们投票的可能性被关键投票的概率呈正相关。再加上缺乏规模效应数据,指出了一种可能性,选民的感知的概率的概率可能的通道铸造一个关键投票影响投票参与决策,而不是实际概率。

连续的数量损失立即前一轮总体来说都是重要的和消极的投票率,赞成人数;结果表明,随着每个额外的连续亏损的概率投票投票赞成的概率下降0.9%,下降了1.2%。级,连续亏损的数量但具有重要意义积极的。不完全清楚为什么但也许反应了一定的事实,随着以前的损失加起来,数量的受试者有更好的理解游戏更有可能投弃权票,留下更多的选民更了解的人更有可能让投票选择违背他们的经济利益。这种关系减弱时只关注下半年,因为在大多数会话,输/赢条纹短在下半年。

下一个重要的变量是成本,这是非常重要的所有三个因变量和消极。投票成本增加10%,投票支持任何一位候选人的概率下降15.54%,投票赞成的概率下降了16.20%,而投票支持级的概率下降了3.43%。成本的影响级投票是两个小的在大小和显著性水平,可能是因为非经济因素在级投票决定将发挥更大的作用,因此投票成本会更少的影响。成本效应时只关注下半年,随着主题时获得了更好的了解还是不值得去投票。上半年,成本不明显影响级投票,可能是因为道德(伦理)和潜在的投票和更高层次的噪声发生在上半年,均会使主题不太敏感的成本。

结果的大小和对称性匹配排列测试和图2的概率,投票是低会话与对称与不对称的回报相对于会话回报所有轮,在会话对象不对称的回报是12.9%不太可能投票,9.4%不太可能投票给支持,2.0%不太可能投票给unfavored-and每个会话的主题数并不重要。什么可以解释投票率概率与对称会话的回报越高,相对于那些不对称的回报吗?没有明确的答案。

结果在表5表明,该模型预测增加两级选举投票率和整体随着利他主义的程度增加,但在实证结果的关系是负的。然而,赞成投票表的下降5如利他主义增加实证结果的方向相匹配。是可能的,在没有任何道德投票的可能性,受试者可能认为选举是近,促使更多的投票。数据,选举实际上是接近与回报不对称会话,但与信仰启发可能发现连接到受试者的感知选举亲密而不是实际的利润。

1型和不对称的交互项捕获投票的选民可以选择符合伦理道德的行为。结果表明,潜在的道德voting-Type 1主题为候选人投票(级)与不对称payoffs-is 3.5%更有可能发生比上半年要找人级投票,这是几乎所有的道德在投票时(包括潜在的伦理和transcript-confirmed道德动机)。注意,所有在会话级投票的2型与对称的回报和级投票主题与回报不对称会话甚至没有潜在的道德。

道德可能投票可能产生了较大的影响,如果回报不对称设计特色更高的总回报。福勒和金15)发现,利他主义者只有更大的参与动机,相对于那些自私自利的,结果被视为每个人获益。结果仅仅被视为被分配,没有更大的总收益,被视为从仅仅转移财富分配和利他主义者获得从一个组织到另一个地方。在这里使用的实验设计,总回报是相同的在候选人所以伦理候选人可以被视为被分配。

轮,捕捉学习效果,是重要的和消极的所有三个因变量当看着所有轮也轮1 - 10级。作为一个会话过程的概率投票下跌0.9%(总人数),0.1%(喜欢),或0.2%(级)与每一个额外的回合。这个点的学习效果随着会议的进行,可能为主题图,他们不太可能比他们预期的关键,或者是没有意义的投票时面临着高成本。意义的大小和强度下降轮11日至20日,表明学习效果已经消失,因为最陡峭的学习曲线的一部分发生在早期的会话。

接下来的三个变量的影响分析受试者的聊天组投票参与决策。集团所属的成员投票主题的聊天组没有明显影响决策,但/为谁chat-mates投票是否影响投票决定。看着所有轮的结果,“青睐”投票赞成增加了16.3%,表明经济利己主义的投票参与是大大增加了小组成员的投票决策的影响为相同的候选人投票。级投票减少随着群体成员投票数量的候选人的支持候选人增加,选民可能已经倾向于投票反对类型被鼓励为他们支持的候选人投票。

级投票增加数量的集团成员投票支持候选人的级的候选人,可能由于小组成员等因素相互鼓励支持道德候选人(如适用),投票在团结小组成员无论在主题的最佳利益,和操作。这些实例,发现聊天记录,可以在部分3.4。然而,这种增长0.5%(或1%)上半年的影响远小于“青睐”支持投票,可能是因为它是一个“卖出”更容易说服人们投票给人承诺他们更多的钱比其他候选人。

3.3。评估改革开放和伦理投票参数

提出的模型部分2可以用来估计改革开放精度参数呢和伦理投票参数和从实验数据。审查,是一个测量的精度水平的决策过程和是否为谁投票。伦理表达参数,,测量工具(或nonpecuniary预期收益)收到投票的行为符合伦理道德的行为。这是温暖的光芒参数,如Andreoni [14]。伦理仪器参数,,测量工具(或nonpecuniary预期收益)收到投票道德如果投票是关键,导致道德的胜利的候选人。

表8显示使用实验数据估算的结果。

首先,估计下半年(轮11日至20日)。道德的投票已经消散,所以限制这些轮估计成为可能的改革开放精度参数(有效)缺乏道德的投票。估计的价值是5.49,低于Levine和帕尔弗里4]估计(),这意味着有更多的噪音/低精度在决策过程中相对于Levine和帕尔弗里(4]。论文,主题只有一个选择之间的投票和弃权,所以高噪音/低精度可能是由于增加的第三个选项(在这里,要么选择候选人的可能性)。

有一点需要注意,这也反映了这一事实对1型为候选人投票选举的投票率和2型为候选人投票远远高于最高预计投票率在改革开放,这是0.33的存在极高的噪音如表所示4(一)和4(b)。这是远低于0.5预测在高噪声在莱文和驯马的模型(只有两个选项,当噪音是如此之高/精度太低,决定每个选项的随机概率接近50%),导致一个较小的范围内overvoting可以解释为噪音。

图3说明了这个overvoting,对比改革开放投票预测12个主题和18个受试者,给定一个5.49,观察的投票率。支持投票(1型和2型),观察到的投票率利率远高于预期,和观察到的投票率级投票(cross-voting)低于预期。

接下来,作为对比,估计上半年的数据。正如预期的那样,估计的上半年相当smaller-indicating低水平的精度/更高水平的噪音要比那些在下半年。这是由于更高的投票率和更高层次的cross-voting。比较观察投票率利率和改革开放预测如图4。令人惊讶的是,参数估计精度较低(高噪声)与对称回报,尽管没有任何道德投票的可能性。然而,观察数据,有类似的cross-voting级别,1型的投票率的候选人和2型为候选人通常高对称的治疗。这在青睐投票率高是驾驶的区别。这是因为估计拉低了投票赞成率高以外什么模型可以解释,这是作为额外的噪音。

然而,最终的目标不仅是改革开放精度参数估计而且估计伦理投票参数。这是在表的最后两个部分完成8。(如前所述,伦理投票参数和不能单独确定这些是单独的结果估计模型,一个和一个)。不幸的是,对这两种规格都没有也没有相应的伦理投票参数是重要的,即使只关注两个会话overvoting率最高的。

3.4。聊天

在线聊天功能提供了洞察受试者的投票决策背后的动机。(所有会话的聊天记录是可用的要求)。两个值得注意的主题出现在聊天:第一个是重叠聊天圈子的力量影响结果有用的和有害的方式,另一种是点压力/点的影响,甚至直接操纵。

3.4.1。传输的信息

尽管至少少量的潜在道德观察投票在大多数与回报不对称,它出现在一个实质性的时尚会话1和7。区分这些会话从其他会话与回报不对称,在每种情况下的一个关注道德投票,投票的可能性相应然后播放这个实现和作为一个啦啦队长试图让1型主题为候选人投票。“啦啦队”都是1型和2型,虽然他们的动机不同类型。这些啦啦队可以被认为是主题与社会压力的生产商Schram和van Winden [9]。在会话1中,ID七岁是类型1-started这一连串的事件在第一轮前聊天。ID 7拾起的道德投票,“不要贪婪。我们都将赚更多的钱,如果我们都选择较低的选择。”(所有引用出现在聊天记录完全一样。)严格地说,这并不是完全正确的,因为总收益是相同的,不管哪个候选人获胜,事实上1型少钱当候选人赢了。然而,评论还演示了一个渴望回报更公平地传播。这个话题然后重复第二轮前聊天。也在第二轮中,ID谁是2型,因此在他或她自己的经济self-interest-took ID 7的说法,说“1型是贪婪,”ID九也是一种传播主意谁说,“请选择选项,我们收到等量无论类型。“另一个2型,ID 11日说,“投票选项。否则2型撑船。“ID 10 1型主题与IDs 9和11个聊天,开始第二轮的聊天时间说“总是投票支持选项请。同样的协议。我们可以得到我们的钱”,但然后他或她改变了主意,最终为候选人投票相信后由IDs 9和11所示。当然,事实上,ID 10说,“请”在聊天可能表明这个人是更加周到,因此可能更容易打开投票伦理上的可能性,而不是像ID 5的情绪“吸2。”

其他轮以类似的方式。的伦理从未超过2科目每轮投票,它总是由IDs 7然后以及唯一ID后7 ID 10开始弃权,但只有12个科目,足以成就或者毁掉一个领带在几轮。聊天还包括一些有趣的尝试产生道德投票,如“投票就是投票给权贵企业采取我们来之不易的税金,”“投票非美国式的”,“这是一个列表的人会投票给谁在这种情况下:祸害,约翰李胡克,伊万,犹大。”

在会话7中类似的现象发生。(会话7,自私和道德候选人已经被调包,这样的候选人是道德的候选人和候选人吗是自私的候选人。在这个讨论将使用标准的候选人的名字,由括号包围,而不是写在成绩单)。在第三轮中,ID 5(2型)开玩笑候选人的不平等]提供回报。在这之后,ID 6(1型)建议为候选人投票7)和ID(1型)同意。这段持续了几个会议投票。同样在第三轮,ID 15(类型2)敦促1型主题为候选人投票(]因为道德原因,说:“但)对每个人都赚钱。”(如前所述,这并不完全是真的由于大小相同的总回报,但它演示了一个渴望一个更公平的分配回报。)然而,它没有超出这个主题的原始聊天组。

一个会话1和7之间的区别是在会话7投票似乎是道德,但实际上是由于受试者不了解工作的回报和成本。这是IDs 11和12,两个1型联合起来为候选人投票的选民(),因为他们认为这是他们的优势基于他们的成本是高或低。因此,一些看似道德实际上是由于噪声或选民投票的错误。这的一个例子是投票伦理可能不会出现,说明了这个聊天功能的实用性提供洞察的动机。

也有可能不正确的信息传播和影响选举的结果。在会话12中,ID 3 2型candidate-started在聊天之前第一轮说,每个人都应该为候选人投票。聊天时间结束之前他可以跟踪和解释,但是在第二轮话题说,“继续选项并把它转发到您的相邻组ID。如果每个人都投票自始至终,我们都赢了。”这一战略和以第三轮有11票的候选人1为候选人投票,没有票弃权。

ID 3的战略背后的逻辑是一个谜,因为这是一个会话与对称回报所以的候选人提供公平的回报。同时,作为2型这个话题收到了较低的回报如果候选人赢了。在第五轮,这个主题写道,“继续不管1型或2型,它将所有的工作保证支付。前轮驱动你的小组。”这个话题很快理解重叠聊天团体的力量,但显然没有理解会话的开始的指令。

同时,词是传播主体不会获得回报如果他们投了弃权票或失败的候选人投票。然而,也有个别谈话中受试者的力学测试游戏。例如,在圆5 8投了弃权票,ID 9投的候选人,所以在聊天前一轮6他们的讨论集中在回报是否仍收到即使弃权投票主题。ID 8写道,“是的。我做了(弃权和仍然收到回报)。这很糟糕,选择不能赢。但现在的更好的选择是不投票如果你2型。“ID 1显示出类似的洞察这个搭便车的可能性也在巨大的利润面前获胜的候选人,“我们应该不是这一轮投票吗?如果模式保持不变,ppl将投票我们不会被起诉。”与此同时ID 3继续他的或她的推动候选人。

在下一轮中,有传言证明持续混乱的一些主题和其他科目越来越多的理解正确的力学实验。在这一轮五学科最终弃权,表明“总是投票”战略是分手。然而,每个人选择的候选人投票无论类型。显然有些人仍然困惑和回报之间的联系来投票决定,因为在聊天前一轮8 ID 5说,“为什么5人不投票,错过这个摇钱树吗?“ID 5 1型,所以实际上是一个现金牛主题除了这样一个事实:他或她发生了成本在每一轮投票。

在这一点上,一种罕见的事件发生:实验实际上是停顿了一下,和收益和成本的规则和机制解释,比如收到的回报是一个函数的类型和获胜的候选人,而不是(直接)是否为谁投票主题。(这期间已经多次表示指令,也被显示在写作和大声朗读会话的开始。指令还包括一个实践问题,是专门设计,以确保受试者理解这和纠正任何误解在实验开始之前)。这之后又解释了,投票决定定居到一个更为正常的模式。

这一事件提供了一个很好的例子信息的传播如何影响结果,不管这些信息是正确的。也是相对容易的一个例子就是利用人们的不确定性,会如此的会话,何时总有一个学习曲线无论如何彻底的指令。重要的是要注意,这并不一定要做maliciously-it还不清楚ID 3的行为是由于误解或想要制造麻烦。

3.4.2。来自同辈的压力/同伴影响/操纵

第二个主题,在主题的聊天记录是敦促互相投票,有时同意这样做。这可能增加投票率利率超出可能发生没有聊天和可能有助于解释观察到的高投票率。也,因为聊天是重复许多轮有问责一些extent-your邻居可能会问如果你有投票和聊天,如果是这样,你在上一轮投票。问责制也可以增加投票率的感觉。最后,有些人感到团结在投票一样他们的朋友/家人/同事/等等。

在这些实验中,这种感觉领导的团结对象投票反对自己的经济利益,即使没有利他动机。这通常只持续了一两个回合之前利益。然而,在少数情况下反复发生。这些可能呈现一个平行于Kittel et al。(12]摇摆选民的影响比其他不同的投票。在这种背景下,摇摆选民的地位并不是由于实验设计,而是对某些科目比其他人更容易被影响。

一个极端的例子发生在会话10。ID 3,他是一个2型,搭配在一个聊天组ID 2和ID 4,两人属于1型。ID 3想用他或她的聊天群投票,投票支持的候选人—以主体的经济利益,但获益的另一组这每轮在整个会话。这个话题问他们是否都是同一类型轮6之前,尽管旁边列出的类型已经在聊天界面在每一轮ID数字。然而,即使ID 3小组成员澄清,他们都是2型ID 3继续为候选人投票。ID 3投票支持的候选人除了一个圆。巧合的是,这个额外的为候选人投票使或打破平局的前五轮和建立一个连续的候选人赢得了每轮的会话,受试者会投票支持(主要是其他类型2 s)有气馁和停止投票。我与会话的主题结束后发现如果这个投票行为是由于缺乏了解的方式回报工作(小心询问它想找出是否足够清晰的指令,这样可以改变,为了回避可能影响答案的防御性的感觉)。这个话题确实明白了一切,只是喜欢团结的感觉投票和其他小组成员聊天。

会议11中有两个1型主题经常投票支持的候选人。这个会话的回报是对称的,所以利他主义不是一个可能的动机。他们两人聊天ID 15日2型的候选人。ID通常15投了但有时投IDs时,通常是14和16还投票,这个问题的大部分时间聊天试图说服他或她的聊天组作为一个整体进行投票表决。当问及它在会话时,IDs 14和16每个投票表示希望与他们聊天组,与前面的示例相似。然后在一个单独的会话ID 15解释说他偶尔为候选人投票的策略特别是在前面转的目的产生一种团结在IDs中14和16的感觉。这个话题将会敦促IDs 14和16为候选人投票15的回报最大化的ID。最终的结果是,ID 15只支持的候选人四次,而ID 14投的候选人8倍和ID 16投的候选人12次,所以这种策略在网络的基础上获得更多的比失去选票的候选人。

这是唯一的战略操纵事件中观察到的任何会议,至少记录表明(和一点点运气遇到这个话题后不久会话)。然而,它确实说明了一个精明的政治战略家的操纵能力可能没有那么精明的人,甚至那些利益偏离的战略家。也是主题相关的社会压力的生产商Schram和van Winden [9]。

4所示。结论

上面的分析提出了试图解决悖论的投票率将道德投票纳入基于量子反应平衡——(改革开放)的决策过程模型,该模型允许噪音,然后测试模型的预测使用一系列的实验。该建模方法的好处是,它生成预测选举的投票率概率,用于微调的实验设计,对实验的结果可以比较。

高投票率确实观察到。事实上,有些type-candidate组合的投票率率如此之高,以至于QRE-based分析不能占所有overvoting,相对于纳什均衡的预测。这是由于部分至少存在三个投票choices-vote候选人,为候选人投票,abstain-as反对和弃权投票的两个选择在莱文和帕尔弗里4]。给定一个cost-payoff比率至少产生一些弃权处于平衡状态,尽可能高的收益发生在非常高水平的噪音的存在。有三个选择,选择其中任何一个的概率是0.33。这是远远低于0.50时只有两种选择,这将没有解释所有的overvoting观察到的一些type-candidate组合,但至少有更多的解释。

道德投票无法解释overvoting,。一些道德观察投票,但不足以解释overvoting的程度。同时,大多数overvoting发生当受试者投票的候选人提供其类型更高的回报。道德投票,这被定义为投票反对自己的经济利益,以投票的候选人提供回报分布在选民类型更加公平,本质上不属于这一类。

在线聊天功能,用于与虚拟邻居交流之前每一轮(选举)增加了选民的参与。在这个聊天功能,对象在线聊天中相邻的两个对象ID数字实验。这个镜像的方式人们与他们的朋友讨论政治和即将到来的选举,家庭,和同事。

另外,因为聊天之前重复每轮也建立了一个动态的聊天伙伴之间可能产生的一些责任,例如,通过询问一个人的聊天组是否在上一轮投票,然后如果是候选人(s)。也观察到的聊天记录,会经常问别人投票以某种方式或同意投票以某种方式有时候跟进之后,支持这一猜想。通过这些渠道,影响受试者的投票决定的(大部分是积极的)是由投票决定他们的小组成员。

有几个在这一领域未来研究的可能性,如比较会话和聊天功能和没有沟通或使用不同的聊天组结构,例如,当前的设置和一个聊天对象只与成员交流自己的选民类型。另一个可能性是专注于只有道德投票或沟通澄清这些特性的个人影响投票率和模式。可能包含通信和(潜在的)道德投票在本文的实验设计模糊道德投票的重要性。的聊天功能最初包括洞察力,它将提供而不是一个工具来增加投票参与,及其对投票率意想不到的影响。因此,实验设计没有仔细测试这两个特性的相对影响。这将是有趣的设计测试对个人影响治疗,这对未来的研究我离开。

其他几个主题也观察到的结果,在观察到的模式的投票率不同于那些被预测。有强烈的成本影响弃权利率,正如预期的那样。然而,没有明显的尺寸效应,相比投票率下降的预测随着会话大小增加,铸造一个关键投票的可能性降低了。第二,投票率高与对称会话回报(没有道德投票)的可能性比与回报不对称(有一个道德投票的可能性)。这与预测结果;然而,这种模式的原因尚不清楚。信仰启发可能提供一些见解但需要进一步的研究。

附录

答:关键的概率

这个词的概率是投票投下的成员类型为候选人今后将关键(称为“关键的概率”)。一半是存在的,因为在两个候选人,如果有人投票使领带然后有50%的可能性,这个选民推举的候选人会赢(和投票将是关键)记得,领带的赢家是随机决定的。如果某人投票休息时间领带有100%的可能性,他或她选择的候选人将会胜出。然而,由于已经有50%的几率,这个候选人将赢得在发生领带,只会有50%的几率,这打破了领带改变候选人投票的结果失去赢得。因此,的概率之和的领带,领带乘以1/2。

最关键的概率是类似于那些在莱文和帕尔弗里4)和Goeree霍尔特(3),但复杂的事实有可能收到的票每个候选人投票的候选人来自任何类型的选民。例如,即使在相对简单的例子1(总)候选人投票和1(总)候选人投票这一结果如何产生的,有很多可能性:选民选票来自1型;1型为候选人投票和2型为候选人投票;2型为候选人投票和1型为候选人投票;和来自2型的选民的选票。此外,有一个单独的关键为每个type-candidate概率组合成员的类型,因为它是可能投票支持的候选人。

的概率是一个例子的一员,将关键的1型为候选人投票建模为多项概率: 在哪里类型的潜在选民的总数吗,候选人的选票总数吗选民的类型(cast),是成员的选票总数的类型为候选人,的概率是一个成员的类型为候选人投票。

括号内的第一项的概率是1型的成员将领带为候选人投票。这意味着这个增量投票决定,之前有一个减少为候选人投票比为候选人,或。第二项的概率是1型的成员将领带为候选人投票。这一事实一票将打破平局意味着目前领带。

对于每个括号内的词,三笔允许计算求和投票的所有可能的组合,每一个可能的票数。外循环遍历每一个可能的价值总和(候选人的选票总数),因此也在每一个可能的值。内部两个资金循环遍历所有可能的组合和(选票的数量由2型为候选人的成员和、职责)。因为和——2型成员数量的选票的候选人和,分别是简单的和,这些也和遍历所有可能的组合和。

在第一项,的概率是会有到底是什么和如果所有的选票2型的成员已经投票(或弃权)决定。的概率是会有到底是什么和如果所有的选票1型的其他成员已经投票。

第二项遵循相同的格式。

其他的成员类型的概率关键的投票候选人平等的 这些关键的概率是用来计算预期的收益差异,净成本。

b .性别差异

另一个感兴趣的领域是性别对投票决定的影响。在各种非参数和参数分析性别并没有发现任何显著影响选举的投票率,整体,青睐,或者为级。总结了投票率率表9和图5说明了随着时间的亲密的投票率。

c .非参数排列测试

非参数排列测试用来测试的意义区别两个独立样本的方式,当样本量很小。零假设是,所有的观察都是相同的人口。因此,拒绝零假设意味着所有的观察无法从相同的人口,和观察的事实发生在各自的治疗不能归咎于巧合。这是测试通过再分配之间的观察治疗,然后比较不同的排列与原始的手段。零假设被拒绝如果治疗观察区别很大相对于其他可能的假设的不同排列。

首先,看会话级总体人数的平均投票率,表所示10之前,我们看到相同的关系在所有轮和下半年的平均(轮11日至20日)。第一轮投票还包括因为在大多数实际选举一个只能投票一次。

非参数排列测试分析是否真的在治疗是不同的。结果如表所示11。结果报告为值。

这些结果显示相同的趋势,观察在程式化的事实:每个会话的主题数没有明显影响的概率投票(除了对称会话所有轮),受试者在治疗和对称的回报明显更可能投票比受试者在治疗与不对称的回报。第一轮的结果不重要,这并不奇怪。而不是大选之外的实验室,在潜在的选民数周或数月了解候选人和问题,与他们的家人/朋友/同事,在实验中有相当多的学习期间发生的前几轮可能掩盖任何有意义的数据间的关系。

接下来,赞成人数的数据,分析了级的投票率以同样的方式。鉴于大多数投票的最受欢迎的候选人,结果发现这里非常类似的投票率。级的投票率,甚至没有发现显著差异在使用的平均轮1 - 10(因为这是几乎所有的道德在投票时发生)。

d .的指令

受试者看到下面的指令集的实验。这些也大声朗读。下面的说明是一个12人的会话与回报不对称,所以其他疗法的指令会对不同对象的数量和/或回报图表但可能是相同的。每一页的顶部,看到“指令(ID = -),页面- 6”。

第1页(我)拼毛。由一系列的实验轮。你将匹配相同组11人在每一轮。你和其他11个人民做出的决定将决定你们每个人收入的金额。(2)投票决定。在每一轮的开始,你将被要求考虑投2选项之一:选择和选项。(3)收益。投下的票你的团队将会决定一个成功的选择,将决定你的收入的方式解释下。(iv)请注意。你的收益取决于获得选票最多的结果(随机关系决定),不管你是否投票给赢的选择。(v)通信。将会有一个聊天室开放投票过程前,你可以发送和接收消息。选民将会被他们的ID号码,你可以自由讨论投票过程的任何方面在1分钟的聊天时间。(vi)通信网络。你将能够与另外两个选民交流群,谁是你的邻居的身份号码邻近你的ID。你应该避免不恰当的语言或试图安排支付。

第二页(我)投票顺序。获得选票最多的选择,将决定收入选民(无论如何每个人投票)。(2)关系。事件的领带,一个绑定选项将随机选择,每个绑定选项都有同等的机会被选中。(3)你的收入。选择在投票过程中选择将决定你的收入。例如,您为每个结果在第一轮收入选项:美元(个人支付),选项:美元(个人支付)。(iv)投票的成本。如果你投票,你会花费一定的成本。这个成本将会改变随机从圆形到圆形,它会随机人与人不同。每个人的投票成本将是一个数字是随机选择的范围之间0.00美元和0.42美元。你会发现你的投票成本之前决定是否投票。你不会知道别人的投票成本。你的总收益将由投票决定结果,减去你的投票成本(如果有的话)。

第3页(我)个体差异。有12选民在你的组,分为2”类型,”如下表所示。你的类型和收入为每一个可能的结果的表示明亮的蓝色列。(2)的基本信息。选项 将实现一种投资,支付2美元1型选民和1美元2型选民;选项 将实现一个投资支付1.50美元对1型和2型的选民。

回报所有选民
结果	1型(你)	2型
选项	2.00美元	1.00美元
选项	1.50美元	1.50美元
选民数量:	6(5人)	6

第4页。请选择最佳答案。你的回答将会检查你的页面。

问题1。假设你的投票成本0.21美元和你是1型在这一轮(不同的人会有不同的类型)。如果你决定投票产生这个费用,你的收入□1.79美元如果选择获得选票最多的1.29美元如果选择获得选票最多的;□1.79美元如果你投票支持选项和选项赢了,1.29美元如果你投票支持选项和选项赢了,0.00美元如果你投票的选项不赢。

回报所有选民
结果	1型(你)	2型
选项	2.00美元	1.00美元
选项	1.50美元	1.50美元
选民数量:	6(5人)	6

第5页

问题1。假设你的投票成本0.21美元和你是1型在这一轮(不同的人会有不同的类型)。如果你决定投票产生这个费用,你的收入⊡1.79美元如果选择获得选票最多的1.29美元如果选择获得选票最多的;□1.79美元如果你投票支持选项和选项赢了,1.29美元如果你投票支持选项和选项赢了,0.00美元如果你投票的选项不赢。你的答案是正确的。你收到相关的回报(蓝色)列在收益表中,无论你是否投票。在这种情况下,投票是扣除的费用,因为你投了这个例子。

回报所有选民
结果	1型(你)	2型
选项	2.00美元	1.00美元
选项	1.50美元	1.50美元
选民数量:	6(5人)	6

第6页(说明总结页面)(我)你将匹配相同组11人在每一轮。(2)所有参与者将开始发现自己的投票成本,这将是一个随机数字之间的决定0.00美元和0.42美元。这个成本会因人而异。看到你的投票成本后,你将决定是否承担这个成本和投票。获得选票最多的选项将被选中。你的收益将取决于所选择的选项,虽然你投票成本(如果有的话)将会被消耗掉。(3)请注意。你的收入将由获得选票最多的结果(随机关系决定),不管你是否投票给赢的选择。(iv)每一轮将开始1分钟的聊天时间。你将能够与另外两个选民交流群,谁是你的“邻居”的身份号码邻近你的ID号码。你必须按更新按钮手动检索其他的消息的到来。(v)会有很多轮在这个实验的一部分。每一轮的收入将为你计算并将其添加到之前的收益。

免责声明

作者的观点是,不应该归功于美国农业部或经济研究服务。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

本文是基于一个章节从博士论文完成了弗吉尼亚大学的查尔斯·霍尔特的有用的监督下费德里科•Ciliberto和西蒙·安德森。作者还要感谢克雷格•Volden Wayne-Roy盖尔,比阿特丽斯Boulu-Reshef,肖恩·沙利文安吉拉·史密斯,侏罗山脉Liaukonyte,乔纳森·威廉姆斯,克里斯托弗·克拉普纳撒尼尔·希金斯,克里斯托弗·伯恩斯,詹姆斯·威廉姆森查尔斯•Hallahan迈克尔·哈里斯和实验经济学研讨会的参与者和政治心理学工作组,弗吉尼亚大学,对他们有用的评论。作者感谢亚瑟Schram和两个匿名裁判的意见和建议。此外,作者由于政治心理学工作小组,为政治经济Bankard基金,美国国家科学基金会(奖。bc - 0904795)为他们的财政支持和经济学和弗吉尼亚大学Veconlab实验经济学实验室的实验设施。