党派忠诚如何塑造反疫苗态度？基于巴西COVID-19疫情期间政治倾向与疫苗安全感知的机器学习分析

本研究通过随机森林算法构建党派忠诚度评分(Score_Ideology)，结合WoE(Weight of Evidence)分析，揭示巴西民众COVID-19疫苗犹豫的根源。发现支持反疫苗总统Bolsonaro的群体接种意愿降低35%，且更易相信疫苗改变DNA等虚假信息，为全球疫苗推广策略提供政治心理学视角。

　　

在COVID-19大流行期间，疫苗犹豫成为全球公共卫生的重大挑战。有趣的是，这种现象在巴西和美国等国家呈现出明显的政治分化特征——支持保守派领导人的民众更倾向于拒绝疫苗接种。这种奇特现象背后，究竟是科学认知差异还是政治认同使然？巴西总统Jair Bolsonaro公开宣称"疫苗会让人变成鳄鱼"等反科学言论，使得该国成为研究政治因素如何影响健康行为的天然实验室。

为解开这个谜团，Sylvia Iasulaitis团队开展了一项创新研究。他们意识到，传统研究多采用横断面设计，难以捕捉政治倾向与疫苗态度间的动态关系。更重要的是，现有文献往往将阴谋论视为疫苗犹豫的原因，但van Prooijen等人的研究提示可能存在反向因果关系——正是疫苗犹豫促使人们寻找 conspiracy theories 来支持既定立场。这种"动机性推理"(motivated reasoning)现象，如同大树根系般深植于人们的意识形态中。

研究团队设计了三管齐下的解决方案：首先开发"党派忠诚度评分"(Score_Partisanship)，通过随机森林(Random Forest)算法分析2002名巴西民众的投票意向、政府评价和总统信任度；其次采用证据权重(WoE)方法量化各变量影响力；最后构建分类模型识别关键决策节点。数据来自2021年全国民意调查，涵盖教育程度(12.9%受过高等教育)、宗教信仰(27.7%福音派)等多元背景。

3.1 勾勒支持与反对疫苗的群体画像

WoE分析显示，反疫苗群体具有鲜明特征：信任Bolsonaro(WoE=-0.245)、支持其政府(WoE=-0.242)、相信"COVID Kit"更有效(WoE=-0.511)。这些人群68%为男性，福音教徒(WoE=-0.522)占比显著。最具戏剧性的是，认为"疫苗含流产胎儿细胞"的人接种率仅56.44%，远低于总体73%。

3.2 疫苗支持者的分类模型

随机森林模型(AUC ROC=0.86)锁定四大关键变量：疫苗安全感知(重要性0.25)、党派忠诚度评分(0.15)、男性性别(0.05)和虚假信息接受度。决策树显示，当"疫苗安全性"评分≤0.5时，系统会进一步检测对Bolsonaro的支持程度，形成典型的分流判断。

3.3 党派忠诚与反疫苗立场的深层关联

通过分析2022年大选投票意向，发现Bolsonaro铁杆支持者(拒绝考虑其他候选人)的疫苗拒绝率达35%，比可能转投其他候选人的支持者高出7个百分点。更惊人的是，同时排斥右翼候选人Sérgio Moro的群体，拒绝率飙升至39%，显示意识形态纯度与疫苗抵触呈正相关。

这项发表在《Vaccine》的研究，首次用机器学习量化了政治效应对公共卫生决策的侵蚀作用。其创建的Score_Ideology算法，可推广至其他国家疫苗犹豫研究。特别值得注意的是，保守派民众不仅低估病毒风险——正如Gollwitzer等发现的社交距离减少现象——还系统性地高估疫苗风险，这种双重标准揭示意识形态对认知的全面塑造。

研究也存在若干局限：未能明确反疫苗立场与支持Bolsonaro的因果关系方向；未涵盖所有类型虚假信息的影响。未来研究可探索，若Bolsonaro采取亲疫苗立场，其支持者态度会否逆转。这些发现对公共卫生传播具有警示意义——当科学议题被政治化，简单的科普教育可能收效甚微，需要针对不同意识形态群体设计差异化沟通策略。