《Behavioral Sciences of Terrorism and Political Aggression》：Economic insecurity, technology, and violence: how socioeconomic status moderates support for political violence
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本研究考察了在美国背景下，经济不安全感恐惧与技术相关恐惧如何塑造对政治暴力（political violence）的支持，并特别关注社会经济地位（socioeconomic status, SES）的调节作用。研究基于2024年查普曼大学美国恐惧调查（Chap
本研究考察了在美国背景下，经济不安全感恐惧与技术相关恐惧如何塑造对政治暴力（political violence）的支持，并特别关注社会经济地位（socioeconomic status, SES）的调节作用。研究基于2024年查普曼大学美国恐惧调查（Chapman University Survey on American Fears, CSAF）的全国代表性数据（N=984），采用验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）与结构方程建模（structural equation modeling, SEM）检验直接与受调节的关系。结果显示，经济不安全感恐惧与技术相关恐惧均与支持政治暴力呈正相关，凸显了感知威胁在形塑政治态度中的作用。然而，这些关系在不同社会经济群体间存在差异。经济不安全感恐惧在低SES与中等SES个体中是显著预测因子，而技术相关恐惧在低SES与高SES个体中显著。这些发现表明，技术相关恐惧通过不同机制跨越社会经济群体运作：低SES个体反映对经济替代的担忧，高SES个体则反映对地位、职业身份、自主权或未来稳定性的感知威胁。研究发现，对政治暴力的支持由心理感知与 socioeconomic 条件的交互所形塑，对政策与预防具有重要启示。
研究背景与问题提出
在人工智能（artificial intelligence, AI）等前沿技术快速演进与经济结构不稳定加剧的美国社会，个体对生计、社会地位与自主性的主观威胁感知正在重塑政治态度。既有文献多聚焦创新收益，忽视了技术转型与财务脆弱性叠加所催生的恐惧后果。经济不安全感（fear of economic insecurity）被界定为对财务脆弱性与预期经济不稳定的主观感知，技术相关恐惧（technology-related fear）指向对AI、自动化与监控系统的焦虑。虽然两者均与政治暴力支持存在关联，但社会经济地位（SES，涵盖收入、教育与职业声望）如何在其中发挥调节功能仍属空白。SES作为结构性条件，可能改变恐惧向极端政治态度转化的边界。为此，研究人员基于2024年查普曼大学美国恐惧调查（CSAF）全国代表性样本，整合心理感知与社会分层视角，检验SES对两条恐惧路径的调节作用，论文发表于《Behavioral Sciences of Terrorism and Political Aggression》。
主要技术方法
研究人员采用2024年第十波CSAF数据（SSRS Opinion Panel地址抽样ABS覆盖全美50州，N=1008，分析样本剔除缺失后N=984），因变量为四维李克特量表测量的政治暴力支持（支持以暴力改变美国法律或制度），自变量含单条目经济不安全感与四条目技术相关恐惧，SES由收入、教育、就业状态标准化取均数并三分位分组（低35.4%、中27.3%、高37.3%），控制宗教性、政治观、种族、婚姻、社媒新闻频率与年龄。方法链依次为描述统计、验证性因子分析（CR=0.82，拟合可接受）与多组结构方程模型（AMOS实现组间测量不变性检验与未约束/约束路径比较，Δχ2=34, Δdf=14, p<.05证实结构路径跨组差异），总模型解释政治暴力支持方差12%。
研究结果
描述统计：最终样本984人，52.9%女性，36.9%学士以上，23.5%≥65岁，62.2%白人；84.3%不同意暴力正当化，整体政治暴力支持偏低。
验证性因子分析：技术相关恐惧潜变量组合信度0.82超0.70阈值，TLI、RMSEA等拟合指标达可接受至良好，支撑题项对构念的代表性。
结构方程模型：未约束全样本模型中，技术相关恐惧、经济不安全感、社媒使用、种族、政治暴力、婚姻状态显著，宗教性与年龄不显著，R2=0.12。多组分析显示测量等值（ΔCFI=0.001）。低SES组R2=0.16，中SES组R2=0.21，高SES组R2=0.06。
假设检验：H1a与H2a获支持——两种恐惧对政治暴力支持均有正向显著主效应。H1b获支持——经济不安全感恐惧在低SES（β=.126, p=.022）与中SES（β=.267, p<.001）显著，高SES不显著（β=.028, p=.621）。H2b获支持——技术相关恐惧在低SES（β=.150, p=.007）与高SES（β=.156, p=.009）显著，中SES不显著（β=.002, p=.968）。控制变量中，宗教性仅中SES显著负向（β=-.121, p=.032），社媒影响仅低SES显著正向（β=.174, p<.001），种族与婚姻在低/中SES显著，年龄全组不显著。
讨论与结论翻译
本研究利用2024年CSAF全国数据，借由CFA与SEM检验经济不安全感恐惧、技术相关恐惧对政治暴力支持的直接与调节效应，确认SES为关键调节变量。经济不安全感恐惧的主效应与既有文献一致，且其于低/中SES显著、高SES消退，符合相对剥夺理论（relative deprivation theory，Gurr三类剥夺框架）与资源缓冲假说。技术相关恐惧虽整体正向，但跨SES呈U型显著（低与高显著、中不显著）：低SES侧源于自动化替代与劳动市场排斥，高SES侧源于职业身份、自主权与未来稳定性受技术转型威胁。研究贡献有三：重申主观恐惧甚于客观条件驱动极端态度；厘清SES为调节语境而非直接因果；区分经济与技术两类威胁的机制异质性。政策上，需同时干预物质条件与威胁感知，强化经济稳定、技术转型沟通与制度信任。局限为横断面设计无法定因果、自陈偏误及边缘群体覆盖不足。结论重申：经济不安全感恐惧预测力集中于低/中SES，技术相关恐惧预测力分布于低/高SES，政治暴力支持是心理感知与结构位置交互产物。
