Vi använder nätverksforskningskonceptet modularitet för att mäta polarisering i USA:s kongress. Som ett mått på förhållandet mellan band inom och utom gemenskapen ger modulariteten ett begreppsmässigt tydligt mått på polarisering som direkt avslöjar både antalet relevanta grupper och styrkan i deras uppdelningar. Dessutom, till skillnad från åtgärder baserade på rumsliga modeller, modularitet inte kräver fördefinierade antaganden om antalet koalitioner eller partier, formen av lagstiftare verktyg, eller strukturen i partisystemet. Viktigt, modularitet kan användas för att mäta polarisering över alla kongresser, inklusive de utan en tydlig partiklyfta, vilket möjliggör utredning av partisan polarisering i ett bredare spektrum av historiska sammanhang. Med hjälp av detta nya mått av polarisering visar vi att partiets inflytande på kongresssamhällena varierar mycket över tiden, särskilt i senaten. Vi jämför modularitet med extrema polariseringsåtgärder, och konstaterar att befintliga metoder underskattar polarisering under perioder då partistrukturerna är svaga, vilket leder till artificiella överdrifter av den senaste tidens extrema polariseringsuppgång. Vi visar att modularitet är en betydande förutsägare av framtida partiförändringar i huset och senaten och att omsättningen är mer utbredd på medelstora modularitetsnivåer. Vi använder två individuella nivåvariabler, som vi kallar "divisivitet" och "solidaritet", från moduläritet och visar att de är betydande prediktorer för omval framgång för enskilda Husmedlemmar, bidrar till att förklara varför delvispolariserade Kongresser är mindre stabila. Våra resultat tyder på att modularitet kan fungera som en tidig varning signal om förändring av gruppdynamiken, vilket först senare återspeglas av förändringar i formella partietiketter.
Vaugh och Al. REF utvärderade polariseringen i USA:s kongress genom att även använda begreppet nätmodulalitet.
Party Polarization in Congress: A Network Science Approach
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Physics and Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics']}