How Do Voters Respond to Information? Evidence from a Randomized Campaign
Notice bibliographique
Résumé
Rational voters update their subjective beliefs about candidates' attributes with the arrival of information, and subsequently base their votes on these beliefs. Information accrual is, however, endogenous to voters' types and difficult to identify in observational studies. In a large scale randomized trial conducted during an actual mayoral campaign in Italy, we expose different areas of the polity to controlled informational treatments about the valence and ideology of the incumbent through verifiable informative messages sent by the incumbent reelection campaign. Our treatments affect both actual vote shares at the precinct level and vote declarations at the individual level. We explicitly investigate the process of belief updating by comparing the elicited priors and posteriors of voters, finding heterogeneous responses to information. Based on the elicited beliefs, we are able to structurally assess the relative weights voters place upon a candidate's valence and ideology. We find that both valence and ideological messages affect the first and second moments of the belief distribution, but only campaigning on valence brings more votes to the incumbent. With respect to ideology, cross-learning occurs, as voters who receive information about the incumbent also update their beliefs about the opponent. Finally, we illustrate how to perform counterfactual campaigns based upon the structural model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».