美国选举合法性感知的双样本面板数据研究：2020年总统选举与2022年中期选举的纵向分析

《Scientific Data》：Panel Data on Perceived Electoral Legitimacy using Two Independent Samples

本数据描述符介绍了两项独立面板调查的独特数据集，旨在解决选举合法性感知研究中的方法论局限。研究人员针对2020年美国总统选举和2022年中期选举，收集了包含广泛政治心理学构念的纵向数据，为解决选举合法性认知的前因后果提供了丰富的研究资源。该数据集包含两个独立样本（MTurk和Forthright），采用多波次设计，涵盖了系统认同威胁、阴谋论倾向、集体自恋等关键变量，为研究选举合法性动态变化提供了重要数据支持。

　　

选举作为民主治理的基石，其合法性感知直接影响着公众对政治制度的信任和社会的稳定。然而，当选举过程被视为不合法时，民主制度和规范可能面临严峻挑战，包括党派极化加剧、意识形态极端化、公众骚乱甚至政治暴力。近年来，特别是在2020年美国总统选举期间，关于选举舞弊和外国干预的阴谋论广泛传播，进一步凸显了研究选举合法性感知的紧迫性。

尽管选举合法性在理论和实践上都具有重要意义，但现有研究大多采用横断面设计，仅考察有限的理论相关因素。这种研究方法上的局限导致许多重要的理论关系未能得到充分探讨。为了突破这些限制，研究人员开展了这项创新性的数据收集工作，相关成果发表在《Scientific Data》期刊上。

研究团队通过两个独立样本收集了纵向面板数据。样本1来自亚马逊Mechanical Turk（MTurk），在2020年总统选举前后进行了两波数据收集（第一波N=1,079，第二波N=903）。样本2来自Forthright在线研究面板，该样本近似全国代表性，在2020年总统选举和2022年中期选举前后完成了四波数据收集（W1:N=1,127，W2:N=769，W3:N=506，W4:N=453）。两个调查都包含了与选举非法性感知相关的广泛测量指标，以及政治态度和行为评估。

研究采用的关键技术方法包括：通过Qualtrics进行在线调查，使用经过验证的量表评估政治和心理构念，采用随机分组设计最大化问题覆盖范围，运用R语言进行数据清理和统计分析，包括计算克龙巴赫α值、进行t检验和卡方检验评估样本损耗。研究获得斯通尼布鲁克大学和利哈伊大学机构审查委员会批准，所有参与者均签署知情同意书。

数据收集与样本特征

研究人员收集了两个投票年龄美国人的样本：一个来自亚马逊Mechanical Turk（MTurk），另一个来自Forthright。MTurk样本虽然是一个便利样本，不具有人口代表性，但比学生样本更具多样性，仍可用于因果关系研究。参与者通过CloudResearch Turk Prime招募，第一波在2020年总统选举前进行（N=1090），第二波在选举后进行（N=960）。Forthright样本是与Bovitz公司关联的在线研究面板，能较好地近似全国代表性。该样本完成了四波数据收集，分别对应2020年选举前后和2022年中期选举前后。

测量工具与构念评估

调查使用了多个经过验证的量表和独特测量来评估相关的政治和心理构念。样本1（MTurk）包含的系统性测量包括：系统认同威胁、对合法/非法/暴力行动主义的支持、宗教性、阴谋倾向、民主规范、COVID-19和选举信念、选民欺诈和选举阴谋信念、欺诈和干预信念、感知选举公平性、党派强度和认同、习得性无助、右翼威权主义、矛盾性别歧视、平等主义、移民怨恨、偏见意识、种族怨恨、男性规范遵从、道德基础、混沌需求、结构需求、大五人格、反智主义、威权主义、认知反思测试、国家认同、爱国主义、集体自恋和智力谦逊等。

样本2（Forthright）包含了类似的测量指标，同时增加了对1月6日事件态度、议题立场和错误信息态度等新问题的评估。两个样本都收集了广泛的人口统计信息，并包含了针对各种政治团体和社会群体的感觉温度计评分。

数据质量控制与验证

为确保数据质量，研究人员进行了多项验证测试。首先检查了各波次中所有量表的信度，在代码簿中报告了每个量表的克龙巴赫α值。同时进行了跨波次的t检验比较，在样本1中比较了第一波和第二波的量表，样本2中则比较了各波次间的量表差异。由于使用多波次数据构成面板数据，还评估了样本损耗情况。样本1从第一波到第二波的损耗率为12%，而样本2的损耗更为显著：第一波到第二波损耗29%，第二波到第三波损耗34%，第三波到第四波损耗10%。从第一波到第四波，样本2总体减少了58%。

数据可用性与应用价值

数据集在开放科学框架（OSF）上公开可用，包含原始数据文件、R脚本清理文件、清理后的数据以及详细的代码簿。这些数据使研究人员能够研究选举合法性感知的关键问题，包括个体差异、心理构念以及2020年和2022年选举结果对政治信仰和行为稳定性的影响。通过观察相同单位随时间的变化，面板数据支持差异中的差异和滞后变量模型等统计技术，有助于建立时间顺序并缓解内生性问题。

研究结论强调，这两个独立的面板调查为检验影响选举合法性感知的因素及其对民主社会的影响提供了宝贵资源。在日益加剧的两极分化、错误信息和冲突的背景下，这些数据为了解选举合法性的动态及其在塑造政治行为和民主社会中的作用提供了独特机会。尽管因果主张仍需强假设或自然实验来排除混杂因素，但这些数据为探索选举合法性的复杂机制提供了丰富的实证基础。

该研究的重要意义在于突破了选举合法性研究的 methodological 局限，通过多波次面板设计和广泛的理论构念测量，为理解选举合法性感知的动态变化及其对民主稳定的影响提供了前所未有的研究资源。数据集的开放性确保了研究结果的可重复性，并为后续研究提供了坚实基础，有助于推动政治心理学和民主治理领域的科学进步。