焦虑会改善选民决策吗？外文翻译资料

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焦虑会改善选民决策吗？

摘要：情感智力（AI）理论提出回答一个关于民主的根本问题：即使大多数公民对政治不太关注，它是如何成功的。 AI认为当情况引起足够的焦虑时，公民做出知情和周到政治决定。在Ladd和Lenz（2008）中，我们展示了两个简单的描述焦虑的角色可以解释显然支持AI的投票互动。在这里，我们再次复制了Marcus，Neuman和MacKen（2000）的投票模式支持AI，并再次表明它是容易受到这些替代的解释，不管如何测量候选人的选择。我们还简要回顾了更广泛的文献讨论布拉德（2005，2006）重要的实验结果。虽然文学无疑支持AI的其他方面，很少有研究直接测试AI的投票权，其中是我们重新评估的重点。在我们看来，唯一的排除这样做的研究我们分析了1980年ANES主要小组（Ladd＆Lenz，2008）的两个替代方案，它不支持AI，但对替代方案的充分支持。没有回应Ladd和Lenz（2008）提出了这些发现。总体而言，焦虑有助于解决的证据选民权限问题依然稀少，容易受到替代性的解释。

关键词：情绪，影响，投票，党派认同，问题投票

绪论

数十年的研究表明，公民往往对政治漠不关心（例如，Campbell，Converse，Miller，＆Stokes，1980 [1960]; 匡威，1964年;卢斯金，2002）。 很多时候，他们很少关注政治事件，很少有人知道候选人和政策，在选举日，依靠直觉，习惯等捷径（例如，Conover＆Feldman，1989; Rahn，1993）。 这种无知形成一个民主理论的问题（Althaus，2003; Bartels，1996，2003; Lupia＆McCubbins，1998; Neuman，1986）。 脱离公民如何合理化政治选择？ 民主如何成功？

在一系列文章和书籍中，马库斯，诺曼和麦库恩（MNM）提出了一个答案.1他们认为普通人使用情绪注意政治世界。 通常不注意的公民意识一切都不正确，他们变得焦虑。 这将他们的注意力集中在政治上并引导他们更多地判断候选人的问题和性格，少一些启发式如党派。 MNM（2000）标注这个理论情感智力（以下为AI）。

为了支持AI，MNM（2000）提出了焦虑确实从根本上的证据改变，可以说是改进，投票决定。 如果正确，AI可能因此回答一个关于民主的根本问题。 它也发挥了核心作用在最近的情感和投票文学中的智力发酵（例如，Neuman，Marcus，Crigler，＆MacKuen，2007; Redlawsk，2006）。

在Ladd和Lenz（2008）中，我们重新评估了AI对焦虑的声称表决。我们检查了焦虑作用的两个替代描述是否可以也解释了MNM实证投票模型的结果。第一个选择体现了直观的观念，如果候选人让公民感到焦虑，害怕，愤怒或其他消极情绪，他们更有可能投反对票她的。第二个体现了一个类似直觉的概念，一个候选人人们不太可能让他们感到这些消极的情绪。这些是焦虑的关系的无争议的，常识的理解投票选择。在Brader（2006）之后，我们将其标记为“影响转移”分别对内生影响进行了分析MNM（2000）采用的研究（ANES）时间序列数据，以及1980 ANES主要小组，我们发现证据更符合这些直接关系比AI认为焦虑会间接影响投票改善决策过程。

我们非常感谢Marcus，MacKuen和Neuman（2011，MMN）和Brader（2011）对我们的文章和对...的深思熟虑政治心理学编辑有机会参加这次讨论。我们希望这个对话能为这个话题提供奖学金。 下面我们再来一次认为表示支持AI的投票模式的结果是一致的用这些更简单的选择。 我们也强调，尽管文学无疑支持AI的其他方面，很少有研究直接测试AI的投票声称是我们重新评估的重点。 总体而言，焦虑有助于解决的证据投票权的问题依然稀少，容易受到替代解释。

图1：情感智慧的简单版本。

证据支持AI的表决描述？

重新评估提供了三条不一致的证据AI对焦虑和投票的描述：焦虑与焦虑之间的强相关性投票选择，热情和感觉温度计评分相同互动作为MNM（2000，第118页）表决模式中的焦虑，以及失败当我们测量焦虑和其他关键变量时，这些发现持续存在早些时候的小组调查报告。 本节重新审视每一个证据。

焦虑与投票选择之间的相关性

我们的文章首先考察了焦虑与投票选择之间的联系。Marcus和MacKuen（1993）写道，AI预测弱或不存在的双变量协会：“我们的理论立场。建议直接的热情影响投票决定，而焦虑的角色将被忽视“（第677页）。 什么时候描述AI，MNM（2000）使用短语，如“当选民焦虑”（第61页）或“空中焦虑”（第72页）。 在这个描述AI，支持或反对候选人不会产生焦虑，也不会直接引起公民的焦虑赞成具体的候选人3.相反，一般的焦虑状态导致选民寻求并处理政治信息（见图1）。相反，影响转移和内生影响是焦虑和投票选择之间的直接联系（见图2），意味着这些应该是相关的。

候选人评估

激情

焦虑

分组编号

候选人个

体气质

政策优先

图2：替代解释 - 内生影响和影响转移。

在Ladd和Lenz（2008）中，我们发现了很强的相关性。 分析ANES，我们发现所有情绪措施（包括那些被分类为焦虑症相关）与投票选择和候选温度计密切相关评分（第280-282页）。 MMN（2011）无可否认。

然而，MMN（2011）认为，这一发现与AI实际上是一致的因为对特定候选人的直接反应是他们的焦虑的根源理论。 对于我们的阅读，AI的这个方面已经演变。 这个更复杂的描述焦虑使得它直接和间接地与投票选择相关联。MMN（2011）指出，直接关联不一定与之不一致焦虑也有间接影响。 但一个重要的含义是这个投票模式的解释复杂化，使得调查结果容易受到影响我们在下一节回顾一下另外的解释。

焦虑角色的直接描述可以解释M＆M的相互作用

（2000）投票模式

我们重新评估的第二件证据使人们对AI的要求产生疑问这种焦虑改善了投票决定。 我们展示了MNM的互动（2000，pp。118投票模式可以是人造物，也就是说，没有焦虑就会出现间接影响投票决定。 正如我们所解释的，还有几个合理的解释与“效果转移”一致或内源性影响焦虑与焦虑之间的积极相互作用政策偏好和候选人素质。 一种可能性，一致有内生的影响，有些人深深关心政策。

焦虑改善选民的决策？

问题，但不同意他们党候选人的这个问题。 这个分歧导致他们不喜欢候选人，并通过EndogenousAffect报告对候选人感到焦虑，在这种情况下，焦虑的个人似乎更有可能一致地投票与他们的政策偏好，正是MNM的发现，即使焦虑没有间接（或直接）因果作用。 另一个解释，与影响转移一致，候选人的行为或属性导致个人感觉，焦虑（愤怒或害怕或两者），因此投反对票候选人，对候选人作出负面的开放式评论，以及不喜欢她主张的任何政策。 （2008，p。285）

焦虑的这些更简单的观点可以解释MNM的相互作用，因为焦虑是使用对自己候选人的反应来衡量的。 自公民以来被分类为高焦虑往往不喜欢自己党的候选人（因为影响转移或内生影响），自然不太可能投票对于他们不喜欢的候选人 因此，我们期望派对身份证明少一些相关（甚至不相关）在那些高度焦虑的人中投票互动MNM（2000）查找并归属于AI。

为了测试这个解释，我们用了一个简单的方法。 如果互动在MNM（2000，pp。118）投票模式中，仅由直接关系产生在焦虑和投票之间，当我们替代其他时也应该出现变量与支持候选人相关联。 作为替代自己的候选人焦虑，我们对另一方的候选人，即MNM的热忱（2000）争议直接影响候选人的选择，反转温度计对自己党候选人的评价。 当我们替换这些变量进入MNM的投票模式，每个都产生与之相似的结果自己的候选人焦虑（Ladd＆Lenz，2008，表3）。

MMN（2011）对这些调查结果作出两项主要理由。 首先，他们认为我们无法复制其原始结果。 第二，他们声称我们失败了，因为我们使用不同的因变量，比较感觉温度计，而不是投票。 既不是真的。

我们确实复制了原始分析的中心发现（见Ladd＆Lenz，2008，表3和表4）。 而且，我们这两个比较感觉温度计和投票作为因变量.4 MMN（2011）写在一些关于我们未能复制其结果的长度，但是由于我们做了复制他们，我们没有什么可说的。

对我们的结论更重要的是，MMN（2011）无法复制密钥从我们的论文中找到。 他们没有发现这种热情产生互动类似于焦虑。 为了表明我们的发现确实复制，表1重新运行

4虽然我们做出了稍微不同的编码决定（例如，我们结合使用

选投票非投票人的投票意向，而他们只是选择投票意图），表1.根据MMN（2011）规范，Ladd和Lenz（2008）的复制

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