Does political violence backfire in mature democracies? Evidence from the Capitol insurrection in the USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Does political violence around election times decrease support for political elites associated with violent actions? We address this question in the understudied context of a mature democracy, where established electoral processes, effective accountability mechanisms, and a vibrant civil society are likely to reduce the appeal of violence. In this context, we hypothesize that political violence during election periods decreases support for political elites who propagate or condone such actions. To test this hypothesis, we examine the impact of the Capitol insurrection on support for the Republican and Democratic parties in the United States. Specifically, we analyze tweets posted by members of the US Congress around the time of the insurrection and use social media engagement as an indicator of public support for both parties. Employing a series of short-run difference-in-differences models, we find that the Capitol attack reduced engagement with messages posted by Republican politicians compared to Democrats. This effect is especially pronounced for Republican politicians closely aligned with Donald Trump, who is widely seen as having incited the attack. Importantly, our findings are not driven by the general negativity of Republican tweets or their explicit attacks on the Democratic Party, both of which could plausibly have heightened tensions. Instead, the evidence supports a ‘blame attribution’ mechanism, wherein the public punishes politicians responsible for instigating violence or condoning those who do. These results are robust to a series of falsification and permutation tests and cannot be explained by attrition following Twitter’s bans on radical users. We find evidence suggestive of the long-term consequences of these patterns for electoral outcomes.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».