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Enregistrement W7071755288

Unequal Representation. Are Politicians' Perceptions of Public Opinion Biased in Favour of Wealthier Voters?

2024· other· en· W7071755288 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDépôt institutionnel de l'Université libre de Bruxelles (Université Libre de Bruxelles) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic opinionPerceptionPoliticsInequalityRepresentation (politics)Public policyPreferenceElement (criminal law)Survey data collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The political science literature has extensively shown that the preferences of wealthier voters tend to be better represented. Specifically, the opinions of politicians align more closely with those of economically privileged voters, and policy decisions are more responsive to the views of these voters. Surprisingly, this literature has not explored whether and why there are similar inequalities in the way politicians perceive public opinion. However, the understanding that politicians have of voter preferences is a crucial element of policy responsiveness, especially between elections.This dissertation addresses this gap by analysing whether and why politicians' perceptions of public opinion are biased in favour of wealthier voters. The empirical analysis relies on survey data collected in four countries: Belgium, Germany, Switzerland, and Canada. Citizens provided their preferences on specific policy statements, while politicians were asked to estimate voter preferences for these statements. The empirical analysis examines the disparities between politicians' estimates of public opinion and the actual levels of support among various income groups.The results show that politicians' perceptions are, on average, closer to the preferences of wealthier voters. However, these inequalities in politicians' perceptions are not as systematic as expected. Specifically, while the views of richer voters are better heard by politicians in economic issues, the views of poorer voters receive better representation in MPs' perceptions in socio-cultural issues. The analysis also explores the factors contributing to economic perceptual biases and reveals that politicians from right-wing political parties, with a higher-status social background, and whose opinions align with those of the wealthy are more likely to have perceptual biases in favour of richer voters.The findings of this dissertation have significant implications for democratic representation. First, they suggest that representation is a multifaceted phenomenon and that poorer voters are not consistently underrepresented in all policy domains. There is no one group that is consistently better represented: different groups might see their views represented, albeit on different issues. Second, significant inequalities still exist in economic issues, with the views of less privileged voters being systematically disregarded by political elites. This finding is concerning for democratic representation and could exacerbate economic inequalities in modern societies. Lastly, this dissertation provides insights for mitigating economic biases in politicians' perceptions, particularly regarding economic matters. Promoting the presence of politicians from less affluent backgrounds in parliament is proposed as a means to improve the overall quality of political representation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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