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Bildnachweis: CC0 Public Domain

Die Überzeugungen, die wir vertreten, entstehen aus einem komplexen Tanz zwischen unserem Innenleben und unserem Außenleben. Unsere persönliche Wahrnehmung und unsere Beziehungen zu anderen arbeiten zusammen, um unsere Sicht auf die Welt zu formen und die Wahrscheinlichkeit zu beeinflussen, dass wir diese Sicht aktualisieren, wenn wir auf neue Informationen stoßen.

In der Vergangenheit wurden diese beiden Überzeugungsebenen weitgehend isoliert untersucht: Psychologen haben kognitive Prozesse auf individueller Ebene modelliert, während Forscher in Bereichen von der computergestützten Sozialwissenschaft bis zur statistischen Physik Einblicke in die Art und Weise gewährt haben, wie sich Überzeugungen innerhalb einer Gesellschaft verbreiten und entwickeln .

„Diese Trennung, wenn verschiedene Disziplinen parallel arbeiten, begrenzt den Fortschritt“, sagt Jonas Dalege, ehemaliger SFI-Postdoktorand für Komplexität und aktueller Marie-Curie-Stipendiat an der Universität Amsterdam.

In einer am 19. September veröffentlichten Studie Psychologische ÜberprüfungDalege und seine Co-Autoren präsentieren die Glaubensnetzwerktheorie, die das Zusammenspiel der Glaubensdynamiken auf individueller und sozialer Ebene integriert und auch soziale Überzeugungen einbezieht: wie Einzelpersonen die Überzeugungen ihrer Mitmenschen wahrnehmen.

„Ein entscheidender Punkt unseres Modells ist, dass es auf Wahrnehmungen beruht“, erklärt Dalege. „Man weiß nie wirklich, was eine Person denkt. Wenn Sie sich beispielsweise sehr stark als Demokrat identifizieren, gehen Sie vielleicht davon aus, dass Ihre Freunde das auch denken. Manchmal dauert es lange, diese Wahrnehmungen zu ändern. »

Die Glaubensnetzwerktheorie „ist die erste, die explizit zwischen persönlicher, sozialer und externer Dissonanz unterscheidet“, schreiben die Autoren. „Um vollständig zu verstehen, wann und warum Einzelpersonen ihre Überzeugungen ändern, müssen wir verstehen, wie diese Dissonanzen zusammen zu unterschiedlichen sozialen Phänomenen führen. »

Die Glaubensnetzwerktheorie basiert auf drei Hauptprämissen.

Die erste besteht darin, dass Überzeugungen als zwei Klassen interagierender Netzwerke dargestellt werden können: interne und externe. Das interne Netzwerk besteht aus verschiedenen miteinander verbundenen Überzeugungen (die Überzeugungen einer Person zu Impfstoffen können beispielsweise mit ihren Überzeugungen zu Wissenschaft, Wirtschaft und Religion verknüpft sein) sowie aus sozialen Überzeugungen. Das externe Netzwerk beschreibt, wie sich die sozialen Überzeugungen einer Person auf die tatsächlichen Überzeugungen einer anderen Person beziehen und umgekehrt.

Die zweite Prämisse ist, dass Menschen Dissonanzen in ihren Überzeugungen auf persönlicher, sozialer und externer Ebene reduzieren möchten. Eine Person kann persönliche Dissonanz erleben, wenn sie zwei widersprüchliche Überzeugungen hat, zum Beispiel, dass Impfstoffe wirksam, aber auch gefährlich sind. Soziale Dissonanz entsteht, wenn die Überzeugungen einer Person im Widerspruch zu dem stehen, was ihrer Meinung nach die Menschen um sie herum glauben. Externe Dissonanz entsteht, wenn die sozialen Überzeugungen einer Person (ihre Wahrnehmung anderer) nicht mit den tatsächlichen Überzeugungen anderer übereinstimmen.

Das dritte Postulat besagt, dass der Grad der Dissonanz, die eine Person erlebt, davon abhängt, wie aufmerksam sie auf Widersprüchlichkeiten in ihren Überzeugungen ist. Dies kann je nach persönlichen und kulturellen Vorlieben sowie dem jeweiligen Thema stark variieren.

Anschließend verwendeten die Autoren eine Analogie aus der statistischen Physik, um ein quantitatives Modell ihrer neuen Theorie zu erstellen. „Wir haben psychologische Konzepte mit Konzepten der statistischen Physik abgeglichen“, erklärt Henrik Olsson, externer Professor am SFI, Co-Autor des Artikels und Forscher am Complexity Science Hub in Österreich. „Potenzielle Dissonanz stellen wir als Energie und Aufmerksamkeit als Temperatur dar. Dadurch können wir bekannte Formalismen der statistischen Physik nutzen, um die komplexe Dynamik von Glaubensnetzwerken zu modellieren. »

Die Glaubensnetzwerktheorie ermöglicht es Forschern, die Interaktion zwischen Individuen und den sie umgebenden Menschen, wahrgenommene und tatsächliche Überzeugungen sowie unterschiedliche Aufmerksamkeitsebenen zu modellieren. Es beschreibt auch, wie sich Überzeugungen ändern, wenn wir auf verschiedene Teile unseres Glaubenssystems achten.

„Manchmal achten wir mehr auf unsere persönliche Dissonanz und möchten sicherstellen, dass unsere Überzeugungen mit unseren eigenen Werten im Einklang stehen“, sagt Mirta Galesic, Professorin am SFI, ebenfalls Co-Autorin der Studie und Forscherin am Complexity Science Hub. „Manchmal, vielleicht wenn wir uns in einer sensiblen sozialen Situation befinden, achten wir mehr auf die Dissonanzen zwischen unseren Überzeugungen und denen anderer. In solchen Situationen können wir unsere Überzeugungen ändern, um uns dem wahrgenommenen sozialen Druck anzupassen. »

Das Modell, das die Autoren in zwei großen Untersuchungen validiert haben, könnte auf eine Vielzahl realer Probleme angewendet werden. Es könnte beispielsweise neue Instrumente bieten, um der zunehmenden Polarisierung weltweit entgegenzuwirken. „Um die Polarisierung zu verstehen und dagegen vorgehen zu können, müssen wir über die einfache individuelle oder soziale Reaktion hinausblicken“, erklärt Dalege. „Teilweise Antworten können zu gefährlichen Richtlinien führen. Möglicherweise erhalten Sie das Gegenteil von dem, was Sie suchen. »

Weitere Informationen:
Glaubensnetzwerke: eine integrative Theorie der Glaubensdynamik auf individueller und sozialer Ebene, Psychologische Überprüfung (2024). DOI: 10.1037/rev0000494. psycnet.apa.org/fulltext/2025-24581-001.html

Bereitgestellt vom Santa Fe Institute

Zitat:Research schlägt eine Theorie zur Modellierung der Interaktion zwischen persönlichen und sozialen Überzeugungen vor (2024, 19. September), abgerufen am 19. September 2024 von https://phys.org/news/2024-09-theory-interplay-personal-social -beliefs.html

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By rb8jg

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