文件名称：使用高斯过程解释和预测激进右翼政党的崛起-研究论文
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更新时间：2024-06-30 02:27:04
Radical Right-wing Parties
在社会科学中使用经典回归技术可以防止发现复杂的非线性机制，并且通常过于依赖数据分析师的专业知识和先前的期望。 在本文中，我们提出了一种回归方法，该方法结合了传统的、使用良好的统计方法的可解释性与最新机器学习技术的完全可预测性和灵活性。 我们的建模方法使我们能够找到并解释激进右翼民粹主义政党 (RRP) 崛起背后的机制，而使用传统方法无法找到这些机制。 使用瑞典市政级数据（2002-2014 年），我们发现与早期结果形成鲜明对比的是，没有证据表明“种族竞争理论”可以解释 RRP 的上升，我们只发现支持教育水平的“社会边缘理论” . 相反，空间位置（纬度和经度）、时间和人口密度（连同教育）是影响 RRP 支持变化的重要变量，所有其他变量都是多余的。 我们认为，我们的方法产生的模型能够更好地拟合社会系统中常见的复杂性和非线性，为假设检验和探索有关 RRP 和其他社会运动的理论提供了更好的工具。