Diskurzusok, nexusok és politikai részvétel

Kmetty Zoltán

Diskurzusok, nexusok és politikai részvétel A politikai hálózatok és a politikai diskurzus szerepe a részvételben és a tömbösödésben

Doktori disszertáció Eötvös Loránd Tudományegyetem Társadalomtudományi Kar Szociológia Doktori Iskola Szociológia doktori program 2013

Konzulens: Tardos Róbert (CSc)

TARTALOMJEGYZÉK KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS ........................................................................ 6 I. BEVEZETÉS ............................................................................................... 7 II. ELMÉLETI KERET ............................................................................... 12 II.1 POLITIKAI TÖRÉSVONALAK, VÁLASZTÓI TÖMBÖSÖDÉS ........... 12 II.2 A PARTICIPÁCIÓ-SZINTEK ELMÉLETI MEGKÜLÖNBÖZTETÉSE, ÉS A RÉSZVÉTEL HAGYOMÁNYOS MODELLJEI ..................................... 17 II.2.1 A participációs szintek elméleti megkülönböztetése ............................. 17 II.2.2. Politikai részvétel .................................................................................... 22 II.3 TÁRSADALMI BEÁGYAZOTTSÁG, HÁLÓZATOK, POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓZATOK .............................................................................. 31 II.3.1. A hálózati gondolkozás fejlődése ........................................................... 31 II.3.2. Társadalmi tőke, kapcsolathálózati erőforrás ..................................... 34 II.3.3. Alapfogalmak, mérési eszközök, indikátorok ...................................... 39 II.3.3.1 Alapfogalmak ...................................................................................... 39 II.3.3.2 Mérési eszközök ................................................................................... 42 II.3.3.3 Indikátorok .......................................................................................... 45 II.3.4. A kapcsolatháló politikai dimenziója .................................................... 49 II.3.4.1 Elméleti megközelítések....................................................................... 49 II.3.4.2. Mérési dilemmák, indikátorok ............................................................ 50 II.4

POLITIKAI

HÁLÓZATOK,

POLITIKAI

DISKURZUS,

POLARIZÁCIÓS TENDENCIÁK ÉS PARTICIPACIÓ ÖSSZEFÜGGÉSEI .................................................................................................................................. 54

III. KUTATÁSI IRÁNYOK, HIPOTÉZISEK........................................... 65 IV. ADATBÁZISOK, MÓDSZEREK ........................................................ 73 IV.1 ADATBÁZISOK............................................................................................ 73 IV.2 MÓDSZEREK ............................................................................................... 79

V. ELEMZÉSEK .......................................................................................... 81 V.1 PARTICIPÁCIÓ ÉS POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓZATOK ............ 81

2

V.1.1 A politikai participációs mutatók alapmegoszlásai............................... 81 V.1.2 A politikai kapcsolathálózati és politikai diskurzus mutatók alapmegoszlásai és mélyebb összefüggései ...................................................... 88 V.1.2.1

A

névgenerátoros

módszer

alapján

előállított

politikai

kapcsolathálózati indikátorok (m1) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban .......................................................................................................................... 89 V.1.2.2 A politikai diskurzushálózat nagyságának és szerkezetének (m2) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban..................................................... 92 V.1.2.3

A

pártgenerátoros

módszer

alapján

előállított

politikai

kapcsolathálózati indikátorok (m3) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban .......................................................................................................................... 95 V.1.2.4 A politikai kapcsolathálózatokban megjelenő diskurzus elemek, és véleményütközések ........................................................................................... 98 V.1.2.5 A politikai érdeklődés összefüggése a kapcsolathálózati indikátoraink nominális dimenzióival .................................................................................. 100 V.1.2.6

A

méretgenerátoros

módszer

alapján

előállított

politikai

kapcsolathálózati indikátorok (m3) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban ........................................................................................................................ 105 V.1.4 Összefoglalás ........................................................................................... 107 V.2

POLARIZÁCIÓS

FOLYAMATOK

A

POLITIKAI

KAPCSOLATHÁLÓBAN .................................................................................. 110 V.2.1. Ideológiai törésvonalak a politikai kapcsolathálókban ..................... 110 V.2.2. A politikai nexusok hatása a pártosodásra ......................................... 125 V.2.3. Politika nexusok és törésvonalak ......................................................... 130 V.2.4. A civil szervezeti részvétel hatása a politikai diskurzusokra ............ 135 V.2.5 Összefoglalás ........................................................................................... 142 V.3. A POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓ SZERKEZETÉNEK HATÁSA A VÁLASZTÁSI RÉSZVÉTELRE ....................................................................... 145 V.3.1. Politikai nexusok és a választási részvétel........................................... 146 V.3.1.1 A politikai nexusok és a választási részvétel közötti összefüggés tesztelése panel adatokon ............................................................................... 154 V.3.1.2 Politikai nexusok és a választási részvétel összefüggése a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén .......................................................... 156

3

V.3.2 Népszavazásokon valamint az Európai Parlamenti választásokon való részvétel összefüggése a politikai nexusokkal ................................................ 160 V.3.2.1. Népszavazások .................................................................................. 160 V.3.2.2. 2004-es és 2009-es EP választás ...................................................... 165 V.3.3 Választási részvétel és véleményütközések az online térben .............. 168 V.3.4 Összefoglalás ........................................................................................... 171 V.4. A POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓ SZERKEZETÉNEK HATÁSA A MÉLYEBB ELKÖTELEZŐDÉST IGÉNYLŐ POLITIKAI RÉSZVÉTELI FORMÁKRA........................................................................................................ 174 V.4.1.

Az

egyes

részvételi

formák

összekapcsolódása

a

politikai

kapcsolathálózattal - 2003 ............................................................................... 174 V.4.2.

Az

egyes

részvételi

formák

összekapcsolódása

a

politikai

kapcsolathálózattal – 2008-2010 ..................................................................... 178 V.4.5. A politikai érdeklődés hatása a vizsgált modellekre .......................... 180 V.4.6. Összefoglalás .......................................................................................... 182 V.5.

A

VÁLASZTÁSI

EREDMÉNYEK

RÉSZVÉTELI

ÉS

KONCENTRÁCIÓS MUTATÓINAK ÖSSZEFÜGGÉSEI ............................ 184 V.5.1. Problémafelvetés, felhasznált mutatók ............................................... 184 V.5.2. A választási részvétel és a koncentrációs mutatók összefüggései ..... 191 V.5.2.1 Országgyűlési választások ................................................................. 191 V.5.2.2 A 2009-es Európai Parlamenti választás .......................................... 196 V.5.3. Választói verseny a kistelepüléseken .................................................. 197 V.5.4. A választói verseny és részvételi szintek közötti összefüggések ....... 199 V.5.5. A választói verseny specifikus esetei................................................... 201 V.5.6. A résztvevők számával súlyozott modellek ........................................ 204 V.5.7. Összefoglalás ......................................................................................... 205

VI. KITEKINTŐ ÖSSZEFOGLALÓ....................................................... 207 FÜGGELÉK ................................................................................................ 213 FÜGGELÉK A ..................................................................................................... 213 FÜGGELÉK B ..................................................................................................... 224 FÜGGELÉK C ..................................................................................................... 230

MELLÉKLETEK ....................................................................................... 233 4

TÁBLÁK, ÁBRÁK .............................................................................................. 233

IRODALOMJEGYZÉK ............................................................................ 266 TÁBLÁZATOK ÉS ÁBRÁK JEGYZÉKE .............................................. 281 ÖSSZEFOGLALÁS.................................................................................... 288 SUMMARY ................................................................................................. 289 NYILATKOZAT ........................................................................................ 290

5

KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS A doktori disszertáció elkészültében a legnagyobb szerepet a témavezetőm Tardos Róbert játszotta. Öt év közös munka alatt egy távoli ötletből (hálózatok a társadalomtudományokban) lépésről-lépésre finomítva jutottunk el eddig a végleges dolgozatig. Nagyon örülök, hogy elvállalta a témavezetésem, a közös munka rengeteget adott a szakmai szocializációmhoz. Legalább ekkora köszönettel tartozom Bozsonyi Károlynak – tanáromnak és barátomnak – aki kijelölt nekem egy olyan szakmai utat, amit a mai napig járhatok. A nála megírt szakdolgozatom után, az elmúlt nyolc-tíz évben számos közös munkán, projekten keresztül alakította gondolkodásmódomat. Egyáltalán neki köszönhetően, hogy módszertannal és statisztikával kezdtem foglalkozni, és a szociológus pályán maradtam. A szakmai szocializációm harmadik nagyon fontos személye Bartal Anna Mária volt. Neki is hatalmas hálával tartozom. Megtanított írni, és projektekben gondolkozni tanáromként, barátomként pedig bátorított a munkában és ha kérdésem volt mindig fordulhattam hozzá. A doktori iskolába való jelentkezésemet elsősorban neki köszönhetem. A disszertációban visszaköszön mind az a tudás és hatás, ami a szociológiai pályán való elindulásom eleje óta kaptam, tehát köszönöm a volt Pázmányos tanáraimnak, az ELTE-s és Károlis kollegáknak, és az ELTE Szociológia Doktori Iskolának az elmúlt években a nekem adott tudást és segítséget. A dolgozat szempontjából külön köszönettel tartozom Csepeli Györgynek és Fábián Zoltánnak, akik a disszertáció belső védésen jó tanácsokkal láttak el azzal kapcsolatban, hogy hogyan fejezzem be a dolgozatot. A szakma mellett a család és barátok nélkül sem jöhetett volna létre ez a dolgozat. Szüleim mindig kiegyensúlyozott, nyugodt és szerető légkört teremtettek, amiben feltöltődhettem, nővérem Orsi pedig úgy állt mellettem eddigi életemben, ahogyan senki sem. Ákos és Dávid barátaim pedig már több mint 10 éve velem vannak jóban rosszban, rájuk mindig számíthattam bármi is történt velem. A köszönetnyilvánítás végére hagytam talán a legfontosabb személyt Julit. Olyan társként áll mellettem, akihez mindig fordulhattam. Ha szakmai kérdésem volt hajnalig beszélgethettünk róla, de abban is támogatott, hogy a közös időtöltés helyett a disszertációmat írjam. Köszönöm, hogy vagy nekem..

6

I. BEVEZETÉS A politikai és civil részvétel hosszú évtizedek óta a társadalomtudományi vizsgálatok egyik központi témája. Ebből következően mind a participáció okaival, mind pedig annak következményeivel foglalkozó szakirodalom ma már szinte könyvtárnyi bőségű, megnehezítve a téma feldolgozhatóságát. Ugyanakkor a társadalmi változások, és ezzel összefüggésben a társadalmi környezet változásai folyamatosan új impulzusokat adnak a témával foglalkozó kutatóknak, lehetőséget adva arra, hogy a korábbi elméleti és empirikus eredményeket újragondolják, avagy új környezetben alkalmazzák őket. Magyarországon a korábbi monolitikus politikai rendszer sajátosságai miatt, csak a rendszerváltozást követően váltak újra elérhetővé széles tömegek számára a politikai és civil participáció formái1. Az elmúlt bő 20 évben a hazai szociológia, a politológia, és az egyes szakdiszciplinák kialakították a saját fogalmi keretüket a részvétellel kapcsolatban. Kezdetben jellemzően a nyugati elméletek jelentették a kiinduló pontot, azonban a magyar társadalomtudományban igen hamar kialakultak az országspecifikus elemzési mezők is. A rendszerváltozás után, a kelet-európai politikai átmenet a nyugati társadalomtudomány érdeklődésében is viszonylag központi szerepet kapott (Stark 1992, Böröcz - Róna-Tas 1995, Crawford – Lijphart 1995, Szelényi-Costello 1996). Ma már szinte tudományos közhelynek számít2,

hogy Magyarországon a

participációs szint európai viszonylatban nézve, rendkívül alacsony. Ez igaz a civil szervezeti tagságra, a politikai véleménynyilvánítás egyes formáira, és talán csak a választási részvétel jelent valamelyest kivételt ebben a tekintetben. Az a kérdés viszont jobban megosztja a társadalomtudományok ezzel foglalkozó kutatóit, hogy milyen okok állnak a viszonylag alacsony participációs tendenciák mögött. Az okok egy részét kétségkívül kereshetjük társadalomtörténeti előzményekben (például a korábbi szocialista berendezkedésben), de ez nem feltétlen magyarázza azt, hogy a környező poszt-szocialista országokhoz képest miért szerepelünk rosszabbul ezen indikátorokban. A komplex folyamatok megértéséhez fontos reflektálnunk arra a strukturális környezetre, ami a disszertáció vizsgálati témáját körbeveszi.

1 2

Bár kétségkívül gyökerei már a Kádár rendszerben is fellelhetőek voltak. Amit a disszertáció elméleti részében adatokkal is alátámasztunk

7

A “demokrácia deficit”3 kialakulása kapcsán nehéz a kezdő pontot megtalálni. A politikai elit „diszfunkcionális működésének” következménye-e a polarizálódó konfliktusos környezet az emberek között, avagy a magyar “néplélek” sajátosságaira reflektál-e a politikai elit. A kiinduló pontot szintén nagyon nehéz megtalálni, de abban talán egyetértés van a társadalomtudósok között, hogy a 89-90-es rendszerváltozás olyan új utakat nyitott meg, amelyeken sokféleképp lehetett volna haladni. Helyesebben fogalmazva, a rendszerváltozás lehetősége nyitott meg új utakat, a rendszerváltozás módjában és konszenzusosságában meglévő strukturális kényszerek azonban beszűkítették valamelyest a játékteret. A rendszerváltozás „pozitív” (kvázi objektív) szempontok mentén egyértelműen lezajlott, de a közéleti diskurzusokban megjelentek olyan elemek, amelyek normatív szemszögből a rendszerváltás sikertelenségét és lezáratlanságát hangsúlyozták (Kornai 20074). Ilyen normatív vitapont például az elitváltás kérdése, és az előző rendszer gazdasági elitjének újrapozícionálódása 1990 után (lásd ennek kapcsán Burawoy-Lukács 1992, Böröcz - Róna-Tas, Szelényi-Costello 1996, Kornai 2007). Ha az egész post-szovjet blokkot tekintjük, akkor a magyar átmenet sok szempontból sikeresnek tekinthető (Bernhard-Kaya 2014), azonban társadalmi szinten kétségkívül nagy áldozatokkal járt. A magyar társadalom nem volt felkészítve a kapitalizmusra, és annak következményeire. Ez abból fakadt, hogy az előző korszak diktatúrájának, paternalista berendezkedésének árnyékában és a kétpólusú világrend hosszú távú hitében, még a potenciális aktorokat (értsd értelmiség, elit) is váratlanul érte a fordulat – így nem is készíthették fel a társadalmat arra, ami következik (Miszlivetz 2011). Az 1989-90-es fordulat után a csodavárás kudarcának egyértelmű következménye a magyar társadalom demokráciába vetett hitének csorbulása. Megjelentek olyan nézőpontok, társadalomtudományi elemzések is a rendszerváltás után, hogy egyszerre nem lehet sikeres gazdasági és politikai rendszerváltás, ha előbbi bekövetkezik, az a demokrácia bukását fogja eredményezni5 (Offe 1991). A csodavárást táplálta a rendszerváltó értelmiségnek az-az illúziója is, miszerint a polgári demokrácia átvételével

hamarosan

nyugati

típusú

jólét

is

meg

fog

teremtődni.

Az

államszocializmus sorozatos válságai, és a gazdaság eladósodottság miatt erre vevő is 3

vagy egyes szerzők szerint legitimációs deficit (Boda 2009) Kornai tanulmányban a lezajlott rendszerváltás mellett érvel, és igyekszik megcáfolni azokat az érveket, amik normatív szempontból közelítik meg a kérdést. 5 Bár a jóslat túlzónak bizonyult, Offe-nek abban vélhetően igaza volt, hogy a gazdasági és politikai rendszerváltás egymás ellen dolgozott. 4

8

volt a magyar társadalom (Bayer 2009: 15p). Az új kapitalista berendezkedésben azonban nem voltak életképesek azok a gazdasági formák, amelyeket a szocializmusban működtettek. A rendszer összeomlásának következménye volt, a nagy mértékű munkanélküliség és tömeges elszegényedés, ami aztán egyértelmű politikai következményekkel is járt. A súlyosabb politikai következményektől való félelme

a

pártoknak

megakadályozta,

hogy

hozzányúljanak

a

nagy

ellátórendszerekhez, ami a helyzet hosszú-távú változatlanságához vezetett (Bayer 2009, Boda 2009). A gazdasági (és kormányzati) kudarcok után a magyar polgárok nagy és egyre-növekvő része gondolta úgy, hogy a demokrácia intézményei nem az ő érdekében működnek, és ennek következtében nem bízott már meg az ezeket a rendszereket irányító politikusokban (Miszlivetz 2007: 32p). Ez részben azt indikálta, hogy értelmetlennek érezték, hogy részt vegyenek a közéleti vitákban, és a közbeszéden belül maga a politika is leértékelődött. A politikai iránti bizalmat nem növelték azok a korrupciós botrányos sem, amik a Tocsik ügy óta folyamatosan megjelentek és a politikai elit hitelét erodálták (Boda 2009). Az 1989-90-es rendszerváltást részben katalizáló civil társadalom (Bernhard-Kaya 2014) pedig nem tudott annyira megerősödni a rendszerváltás után, hogy egyfajta közvetítő közegként működjön a politika és a társadalom között. Ez persze könnyen magyarázható azzal, hogy a rendszerváltó civilek jó része a politikában találta magát 1990 után. Ezek után a parlamenti partok részéről konszenzus volt abban a vonatkozásban, hogy a politika a parlamentben legyen6, és a politikába beavatkozni kívánó civil társadalmat meg kell “szelídíteni”, és lehetőleg minél inkább depolitizálni (Miszlivetz 2011: 137p). Részben ez is magyarázat a civil társadalom disszertációban sokat előkerülő gyengeségére Magyarországon. A rövid áttekintése a rendszerváltás politikai és társadalmi következményeinek azt a célt szolgálta, hogy bemutassuk a politikai részvételnek és az állampolgárok egymás közötti politikai kommunikációjának a beágyazottságát egy sok szempontból patologikus tüneteket jegyző demokráciában. Az itt felvázolt társadalmi-politikai struktúrák releváns értelmezési keretet nyújtanak azokhoz a folyamatokhoz, amelyek a disszertációban bemutatásra kerülnek.

6

A 2000-es évek második felében ugyan a politika újra visszakerül az utcára, ám ez nem elsősorban a civil társadalom valós igényéből adódik, hanem a pártok aktuálpolitikai célját szolgálja.

9

A bevezető elején már röviden érintettük, hogy az értekezés fókuszában a politikai participáció áll. Ezt vizsgálva az a fő hipotézisünk, hogy a 2000-es évek magyarországi politikai környezetében, az emberek közötti, politikáról szóló beszélgetések inkább elbizonytalanították a politikai részvétel szempontjából a diskurzusba

bekapcsolódókat7.

Továbbá

az

is

feltételezzük,

hogy

ez

az

elbizonytalanodási mechanizmus a politikai polarizációval és tömbösödéssel párhuzamosan még inkább megerősödött Magyarországon.

Az elemzési szintek megkülönböztetésére a disszertáció során végig kiemelt figyelmet fordítunk, és a politikai hálózatok valamint a politikai diskurzusok részvételre gyakorolt hatásmechanizmusait mikro-, mezo- és makro-szinten is vizsgáljuk. Ez a vizsgálódás mikro-szinten kiterjed az egyének közötti politikai párbeszédre, mezo-szinten a kapcsolathálózat pártbeágyazottságára, míg makroszinten pedig a választási verseny szorosságából következtethetünk a lokális versenyklímára. Az elemzési szintek megkülönböztetése mellett kiemelt figyelmet fordítunk a politikai hálózatok vertikális és horizontális dimenzióinak szétválasztására is (Blau: 1994, 1997). Előbbi a hálózatok erőforrás jellegére mutat rá, és a mennyiségi, graduális elemek kerülnek a fókuszba, míg utóbbi a hálózatok heterogenitására utal, és a minőségi, nominális paramétereket értünk alatta. A többszintű, és sokszínű megközelítést a bemutatott elméletek oldaláról is alkalmazzuk, elemzésre kerülnek a disszertációban

általános

szociológia

elméletek,

kommunikációelméleti

vonatkozások, valamint politikaszociológiai előzmények is. A következő ábra szemléletesen mutatja azokat az elméleti mozzanatokat (és ezek összekapcsolódását), amelyek mentén elemzéseinket folytatjuk.

7

Az e mögött álló lehetséges szociálpszichológia okokat a disszertációban részletesen ismertetjük.

10

Ábra 1– Az elméleti keret sematikus vázlata

11

II. ELMÉLETI KERET II.1 POLITIKAI TÖRÉSVONALAK, VÁLASZTÓI TÖMBÖSÖDÉS8 A politikai kapcsolathálózatok illetve diskurzusok participációs folyamatokkal való összefüggésének megértéséhez, fontos az elemzésünket tágabb kontextusba helyezni. Ehhez kiindulásképpen a politikai törésvonalak kérdését járjuk körbe. A 2000-es években Magyarországon végbemenő tömbösödési és polarizációs folyamatok, érintették a magyar pártrendszert, és a lakosságot is. Ezek a folyamatok véleményünk szerint hatottak a különböző részvételi formákra, és a választók közötti diskurzus zónák nyitottságára is. Egy polarizáltabb környezetben csökkenhet a tömbökön átnyúló politikai diskurzus valószínűsége, és ezen párbeszédekben nőhet a konfliktusok veszélye is. A különböző oldalak közötti törésvonalak fogalmát egészen Lipset és Rokkan klasszikus munkájáig visszavezethetjük (Lipset-Rokkan 1967), bár maguk a szerzők sajnos nem operacionalizálták kellőképpen pontosan a fogalmat. Minimális definícióként annyit elfogad a legtöbb szerző, hogy a törésvonal egy olyan konfliktus, amely megosztja a különféle csoportokat, elválasztja a szemben álló feleket (Róna: 2008). A politikai tagolódás mögött egy olyan spontán társadalmi mechanizmus áll, ami a pártok és szavazók kapcsolatában kiküszöböli a teljes instabilitást (Tóka 2005a). A törésvonal és ezzel összefüggésben a pártosság tehát nem feltétlenül jelent magában problémát, mivel valamelyest stabilizálni tudja a pártok támogató körét. Almond és Verba (1989) szerint a mérsékelt pártosság egyenesen fontos eleme a stabil demokráciának. A pártos szavazók például nem veszik figyelembe azokat a felmerülő tényeket, amik a párt-identifikációjukba nem férnek bele (illetve csak lassú folyamat során fogadják be ezeket a tényeket). A múltbeli tapasztalatok meggyőző ereje nem csak a személyes emlékekből táplálkozik, hanem gyakran a „pártos” média, és a hozzánk hasonlóan gondolkodó ismerősök is megerősítik a gondolkodásunkat, amik segítik a döntési helyzetet is (Tóka 2005a:23-24). Tóka amellett érvel, hogy a demokratikus képviselet szempontjából pozitív, ha a szavazó vélemények nem képlékenyek, bár azt sem tekinti jónak, ha ezek teljesen sziklaszilárdak és megingathatatlanok (Tóka 2005a). A politikai törésvonalat az különbözeti meg a politikai választóvonaltól illetve tagolódástól, hogy a társadalmi struktúrában mélyen gyökerezik tartós politikai konfliktuszónákat jelöli ki és a pártosodással is összefügg (Pappi 1997 cit. Angelusz8

A fejezet egyes részei megjelentek: Kmetty-Koltai 2012

12

Tardos: 2005c). A törésvonalak további fontos tényezője, hogy a graduális elkülönülések helyett egyre inkább a nominális különbségek válnak meghatározóvá, ami tartós egyenlőtlenségi dimenzióra utal. Bár Pappi a pártosodás szerepét hangsúlyozza a törésvonalakban, egyes konszenzuális elméletekben ez kiegészül egy olyan társadalmi (civil) szférával, ami csökkenti a tömbök elkülönülését (Lijphart 1977 cit. AngeluszTardos 2005c). Ezek a csoportok, mozgalmak nem a politikai oldalak mentén szerveződnek, hanem tőle valamennyire autonómok, és nem a politikai homofília, hanem heterofília jellemzi a benne lévő személyek kapcsolathálózatát. Ahol ezek a civil szervezetek, mozgalmak gyengék vagy visszaszorulnak, ott jellemzőbb a politikai tömbösödés. Baldassari (2011) szintén azt hangsúlyozza, hogy nem elég az erős civil társadalom, az is különösen fontos, hogy a szervezetekben megjelenjenek a különböző politikai oldalak képviselői, hogy valóban kialakuljon a civil szféra konszenzust teremtő képessége

A politikai tagolódással szorosan összefügg a tömbösödés, és blokkosodás fogalma is. Politikai értelemben a tömbösödés egy olyan folyamat, ahol a pártok egy nagyobb integrációba kapcsolódnak össze. A tömbösödés ebben az értelemben egy koncentrációs folyamat megnyilvánulása (Angelusz-Tardos 2005c:65). A szavazói oldalon a tömbösödés, egyrészről a szavazatok egyre kevesebb párt irányába történő koncentrációja, másrészről a politikai blokkokon belül a pártok szavazóinak közeledése (például átszavazás a választások második fordulójában, esetlegesen stratégia szavazatmegosztás). A tömb szerű beágyazódás feltételez kapcsolathálózati szinten egyfajta politikai homofíliát, miszerint a csoporton belüli interakciók sűrűbbek, mint a csoportok közötti interakciók (Blau 1997, Angelusz-Tardos 2005c). Ha folyamatként tekintünk a tömbösödésre, akkor azt várjuk, hogy a politikai homofília nagysága növekszik az idő előrehaladásával. A tömbösödés intenzitása összefügg a politikai törésvonalak milyenségével is. Amennyiben a törésvonalak nem fedik át egymást (interszekció), alacsonyabb lehet a blokkokat elválasztó „szakadék”, de ha a meghatározó törésvonalak konszolidációs pályán mozognak, akkor viszont erősödhet a tömbök közötti elkülönülés (Angleusz-Tardos 2005c). Kérdésként merülhet föl, hogy milyen mozgatórugók állhatnak a mögött, hogy úgy építjük föl a politikai kapcsolatainkat, hogy minimalizáljuk a véleményütközést. Huckfeldt és Mendez (2008) két lehetséges magyarázatot is felvázol a kognitív disszonanciát, és a társadalmi konformitást. A kognitív disszonancia elkerülésének érdekében minimalizálni próbáljuk a véleményütközéseket a politikai kapcsolatokban, akár úgy is, hogy a velünk 13

eltérő véleményen lévőkkel bezárjuk a diskurzusokat, míg a társadalmi konformitás elmélete szerint, a politikai nézetünket már eleve úgy határozzuk meg, hogy az a lehető legjobban illeszkedjen környezetünk preferenciáihoz.

A mai Magyarországon a bal-jobb önbesorolás mind a személyek szintjén, mind a pártok szintjén egy olyan elválasztó vonal, ami határozott konfliktuszónákat jelöl ki. Az, hogy ez csak egy „issue divide” (Deeagan-Krause 2007), vagy „valódi” törésvonal, nem képezi tárgyát a tanulmánynak, illetve az sem, hogy mit is jelent tartalmilag a bal-jobb tengely. Természetesen több elméleti dimenzió mentén lehet politikai-ideológia kategóriákat kialakítani, de a magyar kutatói társadalomban konszenzus van a tekintetben, hogy a baljobb besorolás a legalkalmasabb a politikai-ideológia határok kijelölésére (Körösényi 2012). Természetesen nem állíthatjuk azt, hogy a politikai törésvonalak meghatározására csak a bal-jobb tengely alkalmas. Meghatározhatunk demográfia, rétegződési, etnikai, vallási, közpolitikai, vagy gazdasági dimenziókat is a pártosodás kapcsán. Azonban a magyar választói viselkedéssel kapcsolatos elemzések (elsősorban Tóka 2005a) azt mutatják, hogy a felsorolt szempontok közül a bal-jobb besorolás határozza meg leginkább a pártosodást, sőt ezen dimenzió szerepe 1992 és 2003 között folyamatosan nőtt, míg a társadalmi, gazdasági és közpolitikai változók szerepe csökkent. A bal-jobb tengely szerepének fokozatos növekedését alátámasztják Angelusz és Tardos Róbert kutatásai is (Angelusz-Tardos 2005c; illetve lásd még: Fábián 2005). A lehetséges ideológia önbesorolások közül vizsgálták a liberális-konzervatív tengely szerepét is a pártosodásra, azonban ennek hatása elhanyagolható a bal-jobb önbesoroláshoz képest. Ennek részben azaz oka, hogy a két tengely konszolidációs pályáján mozog. A hagyományos társadalmi törésvonalak szerepének csökkenését Tóka (2005a) részben azzal magyarázza, hogy a demokratikus átalakulás után a szavazók pártválasztását, még azok a könnyebben hozzáférhető információk alakították, melyek az egyes pártok vélt csoportkötődései, vagy a politikusok vélt származási helyzete, majd az idő előre haladtával a szavazók a pártok egyre jobb megismerése után már inkább döntenek a közpolitikai preferenciáik alapján. Ennek azonban ellentmond, hogy pártosságra gyakorolt közpolitikai preferenciák hatása sem nőtt jelentős mértékben 1992 és 2003 között, a bal-jobb tengely szerepe viszont igen. Ebből következően fontos kérdés,ként fogalmazható meg, hogy: Magyarországon a választók bal-jobb tengely mentén való elkülönülése mennyiben függ össze a közpolitikai kérdésekben mérhető elkülönüléssel, és mennyiben pedig a pártossággal. Tóka elemzései azt mutatták (Tóka 2005a), hogy a közpolitikai kérdések valódi szerepe elhanyagolható a 14

bal-jobb besorolásban, és inkább a pártidentifikáció hat az ideológia önbesorolásra, és nem fordítva. Tóka ez alapján a mellett érvel, hogy a bal-jobb besorolásra érdemes inkább úgy tekinteni, mint a politikai táborok iránti lojalitás indikátora, mivel alig kötődik az érdemi törésvonalak rendszeréhez (Tóka 2005a:52). A politikai oldalak távolodása, és polarizációja a közpolitikai és ideológia kérdésekben egyébként nem feltétlen csak magyarországi jelenség, éppúgy megfigyelhető olyan régi demokráciákban is mint az Egyesült Államok (Baldassari-Gelman 2008)

Angelusz és Tardos Róbert szisztematikusan végigveszik az elmúlt húsz évben, a bal-jobb törésvonal mentén végbemenő strukturális folyamatokat (Angelusz-Tardos 2011, Tardos: 2006). Ez egyrészről jelenti a bal-jobb, illetve a liberális-konzervatív tengelyen való elhelyezkedés konszolidációs pályáját (Blau 1997), a bal-jobb tengelyen való elhelyezkedés viszonylagos stabilitását, illetve azokat a polarizációs tendenciákat, amik a bal-jobb besorolás szélein tapasztalható felhalmozódást mutatják. Ezekkel a tömbösödési folyamatokkal párhuzamosan a 2000-es években a jobboldali szimpatizánsok aránya folyamatosan növekedett a baloldaliak kárára (Benoit-Egyedi 2011), a politikai közép elolvadásával párhuzamosan megnőtt a „nemzeti” és „konzervatív” identitásúak aránya (Fábián 2013), illetve a pártok bal-jobb tengely mentén mért polarizációja is nőtt a 2000-es években (Tóka 2005b), bár ez 2010-re az új pártok megjelenésével párhuzamosan csökkent valamelyest. A bal-jobb tengelyen mért polarizáció európai összehasonlításban is magasnak számít, az ESS adatok alapján 2010-ben a 19 vizsgált országból a negyedik legmagasabb volt hazánkban (Körösényi 2012), a bal-jobb skála átlaga alapján pedig Európa egyik legjobboldalibb klímájú társadalmává vált Magyarország, ugyanis a skála átlaga magasabb volt, mint az ilyen szempontból gyakran idézett Lengyelországé (Fábián 2012). Ez annak dimenziójában különösen érdekes, hogy Magyarországon alacsony az effektív pártok száma, és általában a kevesebb párt alacsonyabb polarizációt szokott jelenteni (Tóka 2006a).

A törésvonalak nem feltétlen jelentenek bezáruló kommunikációs mezőt, azonban Magyarországon az erős kapcsolati kötéseket vizsgálva megfigyelhető volt a politikailag homofil kapcsolatháló előfordulásának növekedése. A politikai homofília ráadásul a kapcsolatok szerveződésében erősebbnek bizonyult, mint a nem, életkor, iskolai végzettség, vagy vallás (Angelusz-Tardos 2009a; 2011). Ezzel párhuzamosan a tágabb kapcsolati kört feltérképező pártgenerátor alapján mért „pártkapcsolati homofília” is 15

jelentősen erősödött 2003 és 2008 között, sőt ez az erősödés tovább folytatódott 2012-re is (Tardos-Kmetty-Fábián 2013). Emellett az is megfigyelhető volt, hogy a bal-jobb pólusokon jobban érvényesült a kapcsolati homofília, mint a köztes pozíciókban. Angeluszék

szerint

a

növekvő

politikai

kapcsolati

homofília,

ellensúlyozta

a

homogenizálódó pártkörnyezetet (ami egyébként 2010-re valamelyest heterogénebbé vált), és az oldalak közötti konfliktusspirál növekedését eredményezte. A politikai tömbösödési és polarizációs folyamatok bemutatása után rátérünk a politikai részvétel kérdésére.

16

II.2 A PARTICIPÁCIÓ-SZINTEK ELMÉLETI MEGKÜLÖNBÖZTETÉSE, ÉS A RÉSZVÉTEL HAGYOMÁNYOS MODELLJEI

A modern demokráciának egyik alappillére a döntéshozatalban megvalósuló társadalmi részvétel. A demokrácia típusától függetlenül fontos kérdés, hogy a társadalom tagjai mennyire érzik fontosnak, hogy saját maguk is részt vegyenek a közügyekben. A részvétel természetesen nem feltétlen csak a közügyekre terjed ki, lehetnek lokális, illetve partikuláris mozzanatai is (Enyedi 2009). A disszertáció egyik fő fókusza a részvételi formák vizsgálata. A kérdés természetesen elméleti szempontból is nagyon sok lehetséges irányt jelöl ki. Mivel jelen munka elsősorban empirikus indíttatású, a mostani fejezetnek az a célja, hogy a participáció dolgozat szempontjából releváns aspektusait szétválasszuk. Ehhez első lépésben azt kell tisztázni, hogy milyen dimenziói vannak a részvételnek.

II.2.1 A participációs szintek elméleti megkülönböztetése

A részvétel különböző formáinak szétválasztásához érdemes visszanyúlnunk egészen Dahl klasszikus munkájáig (Dahl 1961), aki megkülönböztette a homo civicust, és a homo politicust mint embertípust. A homo civicust nem igazán érdekli a politika, de tenni akar a társadalom érdekében. Ezzel szemben a homo politicust érdekli a politika és a politikai részvételen keresztül szeretne is hatást gyakorolni a politikai döntésekre. Ezek az ideáltípusok David Campbell szerint azon alapulnak, hogy a civil részvétel elsősorban a konszenzusról szól, a politikai részvétel viszont a konfliktusról (Campbell 2004; 2006). Campbell, Dahl kiinduló gondolatát felhasználva a részvételt választja szét politikaira (politikai cél elérését szolgáló részvétel), és civilre (társadalmi cél elérését szolgáló részvétel). Campbell szétválasztása elméletileg nem tekinthető tisztának abból a szempontból, hogy a civil részvétel is szolgálhat áttételesen politikai célokat, vagy reagálhat kormányzati teljesítményre. Fieldhouse szerzőtársaival erre hívja fel a figyelmet, amikor szétválasztja a civil és politikai elköteleződést (Fieldhouse et al. 2010). Visszahivatkozza Almond és Verba klasszikus munkáját (Almond-Verba [1963] 1989) amelyben a szerzők kijelentik, hogy a sikeres demokrácia egyik legfontosabb alapeleme a civil kultúra. Ez a gondolatvilág húzódik meg Putnam klasszikus munkái mögött is (Putnam 1993; 2000). Putnam a civil elköteleződést, a társadalmi hálózatokat, az általános bizalmat, és a közös normákat (mint a társadalmi tőke komponenseit) tekinti a jó 17

kormányázás és a hatékony döntéshozatal alapmotívumainak. Bár Putnam eredményeit sokan vitatják (lásd többek között: Woolcock 1998; Portes 1998;Booth-Richard 1998; Rice 2001; Newton 2001a), de kétségkívül jó kiindulási alapot jelent a civil elköteleződés fontosságának megértéséhez. A civil társadalom egyrészről reagálhat a kormányzati kudarcokra, és elláthat helyettesítő funkciókat9, de színtere a civil tudat fejlesztésének is, ami később pedig a politikai részvételben is fontos szerepet játszhat (Verba et al 1995). A civil kultúra nem csak kínálati, hanem keresleti oldalról is összefüggésbe kerül a politikával. A tudatos állampolgárok „akcióira” a kormányzatnak is reagálni kell (Fieldhouse et al. 2010). A társadalom kollektív akciókkal (pl: tüntetés, aláírásgyűjtés) tud folyamatosan nyomást gyakorolni a politikára (lásd ennek alapjául Hirschman „political voice” fogalmát (Hirschman 1970), de a jól működő kormányzat proaktív módon, előre megpróbál kiépíteni olyan egyeztetési formákat, amelyeken keresztül folyamatosan képes kommunikálni

az

állampolgárokkal.

Ez

a

típusú

politikai

véleménynyilvánítás

természetesen összefügg a társadalmi tőkével is, de konceptuálisan eltér tőle. Fieldhouseék már említett munkájukban (Fieldhouse et al. 2010) azt vizsgálták, hogy a társadalmi tőke, és a politikai véleménynyilvánítás hogyan függ össze a kormányzati teljesítménnyel Angliában. Végső konklúziójuk, hogy a társadalmi tőke és a politikai véleménynyilvánítás időbeli változása nem függ össze a kormányzati teljesítménnyel, továbbá a társadalmi tőke mutatók jobban működnek aggregált szinten, mint individuális, mikro szinten. Mivel disszertációmban fontos szerepet játszik a különböző vizsgálati szintek (mikro-mezomakro) szétválasztása, ezért kicsit még elidőzünk ezen a kérdésen. Newton abból indult ki, hogy alacsony az összefüggés az általános és a politikai bizalom között individuális szinten, és alacsony az összefüggés a bizalom és a civil szervezeti tagság között is, más csoportokra jellemző egyik, és más csoportokra a másik (Newton 2001a). A civil társadalomnak az elméletek szerint fontos demokrácia formáló szerepe van, hiszen „társadalmi tőkét” teremt, és áthidalja a különböző társadalmi csoportok közötti határokat. Azonban Newton szerint, egyéni szinten a civil szervezeti elköteleződés nem, vagy nagyon gyengén függ össze az általánosított bizalommal, valamint a politikai bizalommal - bár utóbbi összefüggés konceptuálisan érthető, ha visszagondolunk arra a pár sorral korábbi megállapításunkra, hogy a civil társadalom időnként a kormányzati kudarcok miatt tud teret nyerni. Newton azt javasolja, hogy éppen ezért az elemzési szintet át kell helyezni a

9

Ennek lehet pozitív és negatív oldala is. A szociális ellátásban a kormányzat helyére belépő civil szervezetek például a „pozitív” oldalát jelentik a civil társadalomnak, a rendvédelembe belépő militáns csoportok (mint a Magyar Gárda) a „negatív” oldala a civil társadalomnak (lásd Bartal: 2009a)

18

makro szintre. Véleménye szerint a mikro-szinten meglévő általános és politikai bizalom a társadalmi és politikai intézményeken keresztül építi fel a hatékony kormányzást. A jól működő és legitim kormányzat, pedig olyan társadalmi környezetet teremt, ami kedvez a társadalmi tőke erősödésének. Az első egy lentről felfele, míg a második egy fentről lefele irányuló folyamat (lásd még: Newton 2001b). Bár a társadalmi tőkének egyik fontos eleme a civil társadalom, és az abban való részvétel nagysága, de összességében a disszertációnak nem képezi tárgyát a különböző társadalmi tőke koncepciók vizsgálata (bár az elméleti részben röviden kitérünk a társadalmi tőke koncepciókra is). A társadalmi tőke, és más tőkefajták összefüggése viszont számunkra is érdekes kutatási kérdés. Booth és Richard (Booth-Richard1998) abból indul ki, hogy bár Putnam koncepciója nagyon hasznos, több ponton is „javításra” szorul. Egyrészről a civil társadalom igen átfogó fogalom, és szervezeteinek heterogenitása igen nagy a tekintetben, hogy a társadalmi tőke alapját jelentő demokratizálódási és/vagy demokratikus folyamatokhoz mennyiben járulnak hozzá (lásd például az extrémista szervezetek) A szerzők beemelik elemzésükbe a „politikai tőke” fogalmát, amely alatt azokat az attitűdjeiket értik a civil szervezeteknek és az állampolgároknak, amelyek erősítik a demokráciát és növelik az állam és polgárai közötti párbeszéd intenzitását. Booth-ék tágan operacionalizálják a politikai tőke fogalmát: beletartozik a szavazás, a demokratikus normák követése, a kampány aktivitás, és politikusok felkeresése is. Empírikusan Középamerikai országokban vizsgálták a civil társadalom, a társadalmi tőke és a politikai tőke összefüggéseit. Az eredményeik azt mutatták, hogy a formális civil tagsággal viszonylag erősen összefüggenek a társadalmi és politikai tőke indikátorok. Az informális-lokális civil tagság viszont kevésbé függött össze az indikátorokkal (sőt volt olyan mutató, amellyel fordított volt az összefüggés). Ez a szerzők szerint azzal volt magyarázható, hogy a helyi részvétel inkább a civil társadalom negatív oldalára mutat rá. Előbbi megállapításukat támasztja alá az is, hogy az ország „demokratikussága” pozitívan függött össze a formális civil tagsággal, de nem függött össze a lokális-informális civil tagsággal. Booth-ék tanulmányából egy fontos mozzanatot kell kiemelni, ez pedig a függő független változók irányának meghatározása. A disszertációban a különböző részvételi formákat függő változóként fogjuk vizsgálni, de elméletileg sok érv szól amellett is, hogy egyes magyarázati modellekben független változóként szerepeljenek a részvételi indikátorok (lásd például Putnam koncepciója).

19

A

fejezetet

azzal

kezdtük,

hogy

a

participáció

vizsgálatának

szempontjából

elengedhetetlenül fontos, hogy szétválasztjuk annak különböző dimenzióit. Ahogy az eddigi rövid áttekintés is jól példázza a részvétel kérdését sok oldalról meg lehet közelíteni. Mi most visszautalunk a fejezet elején bemutatott Campbell szerinti szétválasztásra, aki Dahl nyomán megkülönböztette a politikai és civil részvételt. Ezzel a lehatárolással egybevág a politikai részvétel klasszikus definíciója is, amit Verba és szerzőtársai adtak meg: „..a szavazók azon cselekedetei, amelyek arra irányulnak, hogy befolyásolják kiket válasszanak meg képviselőknek, illetve arra, hogy hatást gyakoroljanak ezen személyek/pártok cselekedeteire” (Verba-Nie-Kim 1978:46)

Verbáék a bevonódás szintje, illetve a politikai cselekedet társadalmi haszna alapján megkülönböztették a különböző politikai részvételi formákat. Az „általános” választáson való részvétel a legjellemzőbb, és legáltalánosabb részvételi forma. Ennek eredménye mindenkire hatást gyakorol, de nem követel meg nagyon erős bevonódást az állampolgárok részéről. A pártoknak, vagy jelölteknek végzett kampánymunka (pl: kopogtatócédula gyűjtés), szintén kollektív hasznot generál, de a választási részvételnél több időt és ráfordítást igényel. Ezzel szemben a képviselővel való kapcsolatfelvétel nagyfokú politikai aktivitást és politikai tudást kíván meg, azonban partikulárisabb hasznot generál, és nem szükséges hozzá sok személy együttműködése (Verba-Nie-Kim1978). Verba és szerzőtársainak politikai participáció kapcsán megfogalmazott definíciója időt álló, bár kétségtelen, hogy az írás óta eltelt idő alatt megjelentek a részvétel olyan formái is, amik újszerűbb megközelítést kívánnak meg. Pippa Norris ezt szem előtt tartva azt javasolja, hogy a politikai részvétel szétválasztásánál az ügy orientált és a szavazó orientált megkülönböztetést érdemes használni (Norris 2009). Ez utóbbi a választásokkal, és pártokkal kapcsolatos részvételi formákat tartalmazza, míg előbbi speciális kérdésekre adott választ, illetve a politikával kapcsolatos ügyekre adott társadalmi reakciókat tömörít. A disszertációban Norris meghatározását követve mi is szétválasztjuk ezt a két dimenziót, azzal kiegészítve, hogy a tipológiát tovább bontjuk a bevonódás különböző erősségei alapján.

20

Táblázat 1 - A vizsgált politikai participációs formák elméleti szétválasztása (Norris: 2009 alapján saját szerkesztés) Politikai részvétel Szavazó orientált

Ügy orientált

Gyengébb bevonódás

Erősebb bevonódás

Választási részvétel

Részvétel

Részvétel

országgyűlési önkormányzati választáson

választáson

Támogató

Politikai

Részvétel EP

politikai

vélemény-

választáson

aktivitás

nyilvánítás

illetve

Politikai jellegű megnyilvánulás médiában

népszavazáson

Forrás: Norris: 2009 alapján saját szerkesztés

A politikai részvételt szétválaszthatjuk szavazó-, és ügy-orientált részvételre. Ezen felül a bevonódás szintjét is megkülönböztetjük, gyengébb és erősebb bevonódási szint szerint. A választási részvétel (országgyűlési, önkormányzati, Európa Parlamenti, népszavazás) a szavazó orientált részvételi formák közé tartozik, és alapvetően nem kíván erős politikai bevonódást a szereplőktől. Szintén a szavazó orientált részvételi formák közé soroljuk a támogató politikai aktivitást. Ebbe a participációs formába olyan aktusok tartoznak,, mint például a pártok támogatása, kopogtatócédula gyűjtés, pártjelképek kihelyezése, viselése, amelyek erősebb bevonódást kívánnak meg a szereplőktől. Az ügy orintált részvételen belül két külön dimenziót különböztetünk meg. Mind a kettő gyakorlatilag a politikai véleménynyilvánítással kapcsolatos, de míg a politikai véleménynyilvánítás klasszikus megközelítése alapvetően a személyes részvételre épít (politikus felkeresése, demonstrációban való részvétel), addig a másik dimenzió elsősorban a média-nyilvános megnyilatkozásokra (betelefonálás műsorba, sms szavazáson való részvétel, hozzászólás írása újságcikkhez, közösségi oldalakon, interneten politikai tartalom megosztása, politikai jellegű írások megjelentetése). A disszertáció további részében az itt felvázolt politikai participációs tipológiát használjuk. A következő fejezetben a politikai részvétel magyarázó modelljeire koncentrálunk, továbbá kitérünk a Magyarországra jellemző participációs trendekre.

21

II.2.2. Politikai részvétel10 A politikai részvétellel hosszú évtizedek óta foglalkozik a politikai szociológia szakirodalom, bár az első írások inkább a szociálpszichológia irányából érkeztek a 60-70es években (Almond-Verba [1963] 1989). A legtöbb országban csak a választási részvétel tudta a tömegeket megmozgatni, a mélyebb bevonódást igénylő politikai aktivitási formák, mint a tüntetéseken való részvétel, vagy a kampányokban való közvetlen munka általában csak a társadalom kis szegmensére volt mindig is jellemző (Norris 2009). A kezdeti politikai szociológia elméletek (Verba-Nie 1972) leginkább az erőforrás változók szerepére koncentráltak a részvétel kapcsán (iskolai végzettség, vagyoni helyzet, munkaerő piaci státusz) a klasszikus nominális (Blau 1976) paraméterek mellett – nem, etnikai hovatartozás. Ezeket a modelleket legtöbbször kiegészítették kulturális attitűd és tudásstílus jegyekkel, illetve a későbbiekben egyre többször hivatkoztak a polgár tudatra (civic knowledge), illetve a politikai érdeklődésre is (pl: politikai témájú hírek követése) a politikai

részvétel

kapcsán.

Az

irányadó

főleg

survey

adatfelvételekre

épülő

szociálpszichológia kiindulópont mellett több más párhuzamos elmélettel is próbálták magyarázni a politikai részvételt. A racionális döntések elmélete (RDE) költség-hasznon szempontból vizsgálta a részvételt (Downs 1957; Olson [1967] 1997), míg a médiabefogadás elméletek kommunikációs oldalról járták körbe a részvétel, illetve a politikai rendszer tagoltságának kérdését (többek között lásd: Lasswell 2007; Lazarsdfeld-Katz 2007; Noelle-Neumann 2007). Az intézményi és jogi keretekkel (pl: kötelező részvétel, elő-regisztráció) szintén számos kutató foglalkozott, egyetértve abban, hogy a szavazás „megnehezítése” szinte minden esetben alacsonyabb választási részvétellel jár (lásd ezzel kapcsolatban pl: Jackman:1987, Blais-Dobrzynska 1998, Blais 2006). Norris összefoglaló munkájában (Norris 2009) úgy látja, hogy az utóbbi években a kutatások hangsúlya áttolódott az intézményi keretek, illetve a különböző szervezetek (civilek, egyházak, pártok) mozgósításban játszódó közvetett, illetve közvetlen szerepe irányába. Ehhez a megközelítéshez kapcsolódik R. Putnam klasszikussá vált társadalmi tőke elmélete is (Putnam 1993; 2000). Putnam a társadalmi hálózatokból (elsősorban a civil társadalomra gondol) a reciprocitásból, illetve bizalomból eredezteti a társadalmi tőkét ahogy az előző fejezetben már kitértünk rá, mely véleménye szerint mind a hatékony kormányzásra, mind a politikai aktivitásra befolyással van.

10

A fejezet eleje megjelent Kmetty-Koltai 2012.

22

A választási részvétel illetve a választástól való távolmaradás, ahogy a fejezet eddigi részéből is jól látható nagyon sok oldalról magyarázható. Korábban utaltunk Downs (Downs 1957) klasszikus RDE (Racionális Döntés Elmélete) modelljére, amiben a választási részvétel paradoxonjára hívja fel a figyelmet. Ha tisztán racionálisan közelítjük meg a kérdést, egy szavazatnak olyan kevés a súlya a teljes szavazatmegoszlásban, hogy költség-hasznos szempontból nem éri meg a választáson részt venni. Downs, akárcsak Riker és Ordeshook (1968) arra a következtetésre jut, hogy a tiszta „RDE” modellhez hozzá kell adni egy „D” komponenst, ami a szavazók állampolgári kötelességtudatát reprezentálja. Tehát, ha meg akarjuk érteni a részvételi motívumokat, akkor nem elég a tisztán közgazdasági indíttatású RDE modellből kiindulni, hanem érdemes a szociológia cselekvéstipológiák felé fordulnunk. A cselekvéstipológiáknak nagy hagyománya van a szociológia gondolkodásban (többek között lásd: Weber 1967, Merton 1980, Parsons 1985, Habermas 1994,Coleman 1990).

A részvételt, illetve távolmaradást vizsgáló politikai

szociológia írásokban többször is felmerül, hogy az instrumentális motívumokat magában foglaló

tiszta

RDE

modellekhez

képest

újabb

elemekkel

bővítsék

ki

a

motívumtipológiákat. Ahogy már utaltunk is rá, a részben normatív szempontú, „állampolgári kötelesség” attitűd, már a korai munkákban is előkerül. Ezt a vonalat erősíti például Blais11, aki 2000-ben megjelent írásában kanadai adatokra hivatkozik, miszerint a választók 90 százaléka egyetértett azzal az állítással, hogy a választásokon kötelesség részt venni (Blais 2000:95). Blais Achennel közös tanulmányában (Blais-Achen 2010) kísérletet is tesz egy olyan kérdés operacionalizálására, amivel ezt a kötelességtudatot jól lehet mérni. Az instrumentálissal szemben az expresszív momentumok hatását emeli ki Tóka Gábor (2009), több országot is vizsgáló átfogó kutatásban, amely véleménye szerint feloldja azt a paradoxont, amit az instrumentális racionalitásra épülő gondolkodás teremt a részvételi attitűdök vizsgálatában. Mind általában a választásokon való részvétel, mind a különböző politikai aktivitási szintek nagysága jelentősen alacsonyabb Magyarországon, mint az európai átlag. Ennek okai igen sokrétűek lehetnek, mint például a választási intézmény rendszer felépítése, a pártok száma, illetve ideológia sokszínűsége, és persze állhatnak mögötte eltérő kulturális mozzanatok is. Jelen disszertációnak nem célja, hogy ezeket az okokat szisztematikusan végigvegye, ezért a továbbiakban erre nem is térünk ki részletesen (izgalmas és átfogó elemzés ebben a témában Tóka Gábor 2006-os tanulmánya, lásd: Tóka 2006a). 11

Blais nem használja a kötelességtudatra a normatív jelzőt, de Tardos ehhez a motívumhoz társítja a kötelességtudatot (Tardos 2011a; 2011b), míg Tóka, ugyanerre az expresszív jelzőt (Tóka: 2009). .

23

A magyar választásszociológia irodalomban Angelusz és Tardos Róbert a választási részvételt vizsgáló kutatásaikban több fontos szempontra is felhívták a figyelmet a részvétel kapcsán. Ezek a státustudat (mennyire érzi magát valaki a társadalom fontos, teljes jogú tagjának), erőforrásokhoz való hozzáférés (gazdasági/kulturális/társadalmi tőke (Kolosi et al.1991, illetve utóbbi kapcsán lásd: Angelusz-Tardos 2003), politikai mikromiliő (politikai diskurzus intenzitása, és a kapcsolatok homofil/heterofil jellege (AngeluszTardos 2009), konvencionalizmus - a normákhoz való alkalmazkodás -, illetve szociális dependencia-independencia, azaz miként alakul a felsőbbséggel szemben a választó viszonya.12

A politikai részvételi indikátorok 2000-es években bekövetkezett alakulásának nagyon szisztematikus elemzése olvasható Szabó Andreától és Kern Tamástól (Kern-Szabó: 2011). A szerzők ESS adatokat bemutatva rávilágítanak, hogy Európai összehasonlításban Magyarországon igen alacsony a választási részvételi arány, és a további politikai részvételi formák is messze átlag alatt jellemzőek (lásd még: Tóka: 2006b). Szabóék megvizsgálták, hogy a 2010-et megelőző öt országgyűlési választáson a lakosság mekkora aránya vett részt a szavazáson. A retrospektív visszaemlékezések alapján 45 százalék tekinthető állandó résztvevőnek, és közel 10 százalék, aki egyszer sem ment el szavazni13. A rendszeres résztvevők két társadalmi csoportból kerültek ki: „egy magasan kvalifikált nagyvárosi értelmiségi réteg, és egy kistelepülési, vallásos, alacsony iskolázottságú jórészt nyugdíjas réteg” (Kern-Szabó: 2011:28).

A szerzők arra a következtetésre jutnak, hogy a részvételt nem elsősorban a demográfiai tényezők határozzák meg, hanem a pártokhoz kötődés (pártidentifikáció), a pártok elutasítása, valamint a pártokkal kapcsolatos motivációk.

Ahogy az előző bekezdésben is utaltunk rá, Európai viszonylatban is nagyon alacsony a különböző politikai részvételi formákban való részvétel. Szabó és Kern elemzésében 2010es adatokat bemutatva megjegyzik, hogy mindössze a lakosság 30 százaléka vett részt az elmúlt években valamilyen nem választási politikai jelegű cselekvésben14. Ezek közül is a

12

Ezzel kapcsolatban lásd még: Angelusz-Tardos:2002, illetve Angelusz-Tardos:2005a, A retrospektív visszaemlékezések bizonytalansága kapcsán lásd: Angelusz-Tardos: 2000, Vásárhelyi 2012 14 Kapcsolatba lépett politikussal vagy önkormányzati képviselővel; tevékenykedett egy politikai pártban, részt vett a rendezvényein; részt vett más politikai szervezet vagy politikai mozgalom munkájában; viselt vagy kihelyezett politikai jelvényeket, jelképeket; tiltakozó levelet, petíciót írt alá; részt vett törvényes, nyilvános tüntetésen (demonstráción); szándékosan nem vásárolt, bojkottált bizonyos árucikkeket; elvi okból 13

24

leggyakoribb a politikusokkal való kapcsolatfelvétel volt – ami ha visszautalunk az előző fejezet elméleti fejtegetésire, inkább a partikuláris, és nem kollektív hasznos generáló részvételi formák közé tartozik. A szerzők meg is jegyzik, hogy éppen ezért minimum megkérdőjelezhető a nemzetközi irodalomban használt „kollektív cselekvés fogalmát a 2010-es magyar viszonyokra alkalmazni” (Kern-Szabó 2011:46). A vizsgált nemválasztási politikai aktivitási cselekvésmódok inkább a magasabb státuszú, több erőforráshoz hozzáférő, és politikailag elkötelezettebbek emberekre jellemzőek. A nem választási politikai aktivitást az Angelusz-Tardos szerzőpáros is vizsgálta (Angelusz-Tardos 2005b). Tanulmányukban informális (nyilvános-demonstratív) civil aktivitásnak nevezték el a nem választási politikai részvételi mozzanatokat. Kiemelték az erőforrás változók nagyon erős hatását erre a participációs formára, ami mind a kulturális (iskolai végzettség), mind az anyagi (vagyon), mind a társadalmi-kapcsolathálózati (közeli kapcsolatok száma) pozíciókban megjelenik. A szerzők meg is jegyzik, hogy a választási részvételhez képest jobban érvényesül az egyenlőtlenségi dimenzió, ami oda vezet, hogy a társadalmilag leghátrányosabb csoportok (akiknek talán leginkább érdekük lenne) kapcsolódnak be legkevésbé ezekbe a participációs formákba. A korosztályi involváltság egyébként eltér a választási részvételhez képest, míg utóbbi esetében a középkorú, idősebb generáció a legaktívabb, előbbi esetében a fiatalabbak. Kmetty és Tóth (2011) a 2010-es országgyűlési választás előtti „preelection” adatfelvételeket elemezve hasonló eredményére jutott, mint a Tardos Angelusz szerzőpáros a részvételi motívumok és a részvétel demográfiai meghatározói kapcsán.15 A választási részvételt leginkább az erőforrás típusú változók határozták meg (iskolázottság, vagyoni helyzet). A kor változó hatása eltérő volt a korábbi választásszociológia eredményekhez képest, a 25 év alattiak körében mérhető volt egy átlagnál magasabb részvételi szándék. Ez feltételezhetően a két új párt (LMP, Jobbik), nyújtotta alternatíváknak köszönhető. Ezt alátámasztotta a választás napján Forsense által készített telefonos exitpoll kutatás is16, miszerint egyrészről a korábbi választásokhoz képest több fiatal ment el szavazni, másrészt az új bejutó pártok korfája szerint nagyon sok fiatal szavazott rájuk. Az utóbbi évtizedek választásszociológiai kutatásai azt mutatták, hogy a középkorúak között a legmagasabb a

vásárolt bizonyos árucikkeket (politikai, etikai, környezetvédelmi megfontolásból); pénzt adományozott egy politikai szervezetnek vagy csoportnak; részt vett nem engedélyezett tiltakozó megmozduláson; újságcikket vagy hozzászólást írt valamilyen ügyben; telefonos rádióműsorba betelefonált; SMS-ben szavazott vagy hozzászólt valamelyik tévéműsorhoz; internetes fórumon politikai témához hozzászólt. 15 A következő részek publikálásra kerültek: Kmetty-Tóth 2011 16 http://www.forsense.hu/?page=cikk&source=publiclife&id=162&p=1

25

szavazási szándék. Ez 2010-re eltolódott az 55 és 74 év közöttiek csoportjára. A szerzők azzal a feltételezéssel éltek, hogy, a korábban a „korosodással” járó politikai szocializációs hatásnak tulajdonított részvételi szándéknövekedés, nem a korosodással függ elsősorban össze, hanem azzal, hogy ki mikor született. Gyakorlatilag tehát a fiatalkori politikai szocializáció utólagos lecsengését látható az adatokban. Ezt a feltevést alátámasztják az értékkutatások eredményei is, miszerint a második világháború környékén és előtte született emberek értékrend-választás szerint nagyon elkülönülnek a háború után születettek értékrendjétől (Inglehart 1977, Inglehart1997, Kmetty 2010a). Az értékrend és a politikai participáció pedig erősen összefügg egymással (Jelenfi-Kmetty-Tóth 2010). A 2010-es választásokon a települési leejtő hatása nem változott a korábbi választásokhoz képest. A településnagyság kapcsán jól látható volt egy U alakú görbe. Budapesten, és a kis községekben volt a legmagasabb a választási részvételi szándék, míg a városokban a legalacsonyabb. Családi állapot szerint az együtt élő házasok között volt a legmagasabb a részvételi kedv, és jóval megelőzték ebben a kérdésben a nőtleneket, hajadonokat, vagy a bármilyen ok miatt egyedül élőket is. Ez indikátora lehet egyrészről egy értékrendi választásnak is (hagyományos családi keretekben gondolkozás), másrészről részben a társadalmi beágyazottságnak is. A választási részvételt vizsgáló modellekbe bevont vallásosság (a konvencionalizmus indikátora) a vártaknak megfelelően 2010-ben is növelte a részvételi hajlandóságot, akárcsak a szerzők által új elemként bevont politikai diskurzusok intenzitását mérő változók (utóbbiak hatása bizonyult a legerősebbnek a részvétel megbecslésében). Erre a mozzanatra a disszertáció empirikus részében visszatértünk. Kmetty és Tóth a mikro-modellek mellett kísérletet tett a választást befolyásoló makromechanizmusok vizsgálatára is. Az általuk használt térbeli regressziós modellekben a legerősebb hatást a részvétel globális trendje mutatta, tehát a település és környezetének általános részvételi mutatója. Ez arra világít rá, hogy a részvétel nagysága erős területi sajátosságokat mutat. A második legerősebb magyarázóerejű változó az egy főre jutó adóalap lokális mutatója volt, ami alátámasztja azt a mikro szinten is megfigyelhető összefüggést, hogy a település környezetéhez mért gazdasági fejlettsége (tehát a gazdasági erőforrás)

jelentősen

befolyásolja

a

választási

részvétel

nagyságát.

A

kapott

eredményekben a legérdekesebb motívum a lokális egyesületi arány pozitív hatása a részvételre, illetve az egyesületi alkalmazotti arány negatív hatása. „… a társadalmi tőke (egyesületek - globálistól eltérő- lokális jelenléte) egyértelműen szignifikáns hatással van a részvételre pozitív módon, habár hozzá kell tenni, hogy ereje relatív csekély (alacsony béta értékek). Ugyanakkor egy másik, lényegében az első társadalmi tőke indikátort kompenzáló tényező is bent maradt a

26

modellben (az egyesületek formalizáltságára utaló alkalmazotti arány negatívként tényezőként), amely véleményünk szerint nem meglepő, hiszen ha valódi összefüggést tételezünk a részvétel és a társadalmi tőke (illetve gyengébb változatában, kapcsolathálózati erőforrások) között, akkor annak hatásmechanizmusa mindenképpen inkább az informális kapcsolatokon keresztül képzelhető el, szemben a formalizáltabb szervezetek intézményesültebb jellegével,17….” (Kmetty-Tóth: 2011: 97)18

A 2010-es országgyűlési választás kapcsán az előbb bemutatott tanulmányon kívül több olyan elemzés is készült, amely elsősorban területi oldalról közelítette meg a részvétel kérdését. Ezek közül mindenképpen érdemes kiemelni Bálint Lajos és Bozsonyi Károly tanulmányát (Bálint-Bozsonyi 2011, 2012), akik elemzésükben térbeli hiba modelleket, illetve tér-filterezési eljárásokat használtak, és ezek segítségével vizsgálták hogyan függött össze a részvétel alakulása, a pártok versenyével. Némileg meglepő eredményt kaptak, miszerint a polarizáció, minden vizsgált aggregáltsági szinten (település, kistérség), negatívan hatott a részvételre. „Minél egyenletesebb a szavazatok eloszlása annál kisebb a részvétel, vagy fordítva, minél koncentráltabb a szavazatok eloszlása annál nagyobb a részvétel” (Bálint-Bozsonyi 2011:66)

Ez az eredmény részben a szerzőket is meglepte, mivel a hipotézisükben fordított eredményt vártak. (A disszertáció későbbi részében külön fejezetben foglalkozunk a részvétel makro-statisztikai vizsgálatával, ezért most eltekintünk az eredmények részletesen interpretációjától.) A területi hatásmechanizmusokat elemzi Tardos Róbert is 2011-es tanulmányban (Tardos 2011b). Az elemzés a részvétel hosszú távú trendjeit vizsgálja és felhívja a figyelmet arra, hogy a kistelepüléseket folyamatosan magas részvételi arányok jellemezték. Ezt korábban Angelusz

Róberttel

közös

munkáiban

elsősorban

azzal

magyaráztak,

hogy

a

kistelepüléseken eltérőek a kontextuális-kapcsolathálózati hatások, erősebb a kohézió, és jobban működnek a kontrollmechanizmusok is, bár a szerző arra is felhívja a figyelmet, hogy a kistelepülések magasabb részvételi aránya folyamatosan mérséklődik, aminek

17

Megjegyzendő ugyanakkor, hogy lehetséges, hogy valamiképpen a településméret hatás is érvényesülhet az intézményi formalizáltságban, annak ellenére, hogy a településtípussal a teljes modellben nem mutatott összefüggést a vizsgált változó. 18 A szerzők a makro modellek alapján megbecsült választási részvétel reziduálisát (mezo szintű lokális hatás) mikro szinten tovább magyarázták. A makro szint eredményei alapján három részre bontották a településeket (felülbecsülték a részvételt, jól becsülték a részvételt, alul becsülték a részvételt). A három települési miliőben a lokális mezo hatásra hierarchikus regressziós modelleket illesztettek. A disszertáció szempontjából leginkább érdekes eredmény, hogy azokon a településeken működött leginkább a közeli kapcsolatokon belüli politikai kommunikáció intenzitása, ahol alulbecsülték a részvétel szintjét (tehát ott, ahol többen mentek el szavazni, mint amit a makro modellek alapján várható lett volna), míg evvel ellentétes települési kontextus esetén (környezettől negatív irányba elmozduló települési részvételi értékek) a közeli kapcsotokhoz köthető politikai kommunikáció súlyának csökkenése volt tapasztalható.

27

magyarázata lehet az ezen a települési szinten lejátszódó dezintegrációs folyamatok (Tardos 2011b:307). A 2010-es választási részvételre az adatok alapján a gazdasági válság is hatást gyakorolt, miszerint azokon a településeken, ahol növekedett a munkanélküliségi arány a válság alatt, csökkent a részvételi szándék. Ez szintén összefüggésben lehet a részvétel integrációs-dezintegrációs mozzanataival.

Az Angelusz Róberttel közös korábbi eredményeik, illetve a már említette szakirodalmi eredményekből kiindulva Tardos Róbert egy három elemű motívumtipológiát is kidolgozott a részvételi szándék vizsgálatára (Tardos 2011a, 2011b19). „Ezek az (érzelmi azonosulási elemeket is magába foglaló) „expresszív”, a (részben habituálissá vált normaés csoportkövető) „normatív”, valamint a (stratégiai és pragmatikus szempontokat is előtérbe helyező) „instrumentális” motívumszindrómák” (Tardos 2011b:316).

Tardos eredményei alapján a biztos választási részvétel az expresszív, és a normatív részvételi motívum mentén bontakozik ki, az instrumentális elem pedig az inkább igen, inkább nem dimenzióban erősebb. Mivel az instrumentális motívum (és ebből levezetve az instrumentális racionalitás) elsősorban a részvétel költség-haszon oldalainak kielemzését jelenti, nem meglepő az újabb kutatási eredmények alapján, hogy ez függ össze legkevésbé a biztos részvételi szándékkal (lásd ezzel kapcsolatban a már korábban említett Tóka tanulmányt (Tóka: 2009). Az instrumentális motívumra jellemző „latolgató” attitűd, kitűnik abból is, hogy azoknál akikre jellemző ezen motívum megjelennek olyan szavazói attitűdök, mint a szavazatok esetleges megosztása. A hosszabb távú szavazási aktusok vizsgálata pedig azt támasztotta alá, hogy a normatív motívum minden választási szituációban fontos volt, míg az expresszív inkább az országgyűlési választások esetén volt tetten érhető, a 2008-as népszavazás, illetve a 2009-es EP szavazással kapcsolatos részvételi mintázatban kevésbé játszott fontos szerepet. Bár közvetlenül nem függ össze a szavazás kérdésével, de közvetve fontos, hogy mind a három részvételi motívum a bal-jobb ideológia tengely két pólusán jelenik meg erőteljesebben (Tardos 2011b:323). Az, hogy az expresszív motívum inkább a jobboldali szimpatizánsok körében erősebb, míg a normatív, és főleg az instrumentális a baloldaliak körében részben a politikai oldalak sajátosságaira is rávilágít, de kétségkívül jelentősen összefügg a 2010-es választások aktuálpolitikai miliőjével, illetve a bal-jobb tengelyen lezajló átrendeződési folyamatokkal is (ahogy ezt az első elméleti fejezetben már leírtuk). 19

A motívumtipológia alapját Tardos Róbert, Angelusz Róberttel közösen kezdte el kidolgozni

28

Jelen disszertációban a választási részvételi formák közül elsősorban az országgyűlési választásokkal kapcsolatos részvételi mintázatokat vizsgáljuk, de külön alfejezetet szánunk a népszavazás illetve EP szavazás részvételi formáinak vizsgálatára is. A disszertációban használt (és a későbbi fejezetekben bemutatott) adatbázisok a népszavazások közül elsősorban a 2008-as referendum részvételi vizsgálatára adnak lehetőséget, ezért az eredmények bemutatását leszűkítjük erre az egy szavazási aktusra. A vizsgált népszavazás kapcsán Tardos Róbert (2009) összefoglaló tanulmányára támaszkodunk. A korábbi népszavazásokhoz képest regisztrált magas részvételi hajlandóság (kis mértékben 50 százalék feletti) mögött nagyon eltérő kampánystratégiák folytattak a pártok. Az akkor ellenzékben lévő Fidesz és szövetségesei, erőteljesen próbálták mobilizálni a saját táborukat (a mobilizáció kapcsán lásd még: LeDuc 2009), míg a kormánypártok (MSZP, SZDSZ) részben a távolmaradásra részben a nemmel szavazásra buzdították a híveiket. Ráadásul a népszavazási kérdések szociális jellege miatt az alacsonyabb státuszú szavazók is az átlagnál jobban megszólítva érezhették magukat, és ez bizonyos esetekben a „saját pártjuk” által elfoglalthoz képes ellentétes pozíciót is eredményezett a népszavazási kérdésekben. Ez a rövid bevezető mindenképpen fontos ahhoz, hogy a 2008-as referendum részben egyedi részvételi mintázatás megérthessük. Ilyen például a kistelepülések még az országgyűlési választásokhoz képest is magas részvételi aránya a többi településtípushoz képest. Utóbbi főleg azokon a községekben volt jellemző, ahol 2006-ban az MSZP nagyon gyenge volt (Tardos 2009:150). A részvételt magyarázó modellekben a társadalom demográfiai változóknak, még a többi választási részvételi kutatáshoz képest is alacsony volt a szerepe. Bár a magasabb iskolai végzettség, és a vagyoni helyzet ebben az esetben is kifejtette diszkrimináló hatását, de például a foglalkozási csoportok közük a mezőgazdasági munkásoknak volt az egyik legmagasabb a participációs szintje. A legfontosabb változók a részvétel szempontjából a válaszadók politikai oldalakhoz tartozását vizsgáló indikátorok voltak. A jobboldaliság, illetve a múltban és a kutatás alatt jelzett Fidesz szimpátia, növelte meg leginkább a részvételi arányt. Ezen eltérések ellenére Tardos (2009:181) amellett érvel, hogy a népszavazáson a részvételi minták nem voltak teljesen rendhagyóak, több korábban már vizsgált motívum tudott érvényesülni (habár halványabban), de kétségtelen, hogy a politikai elem az országgyűlési választásokhoz képest sokkal erősebb volt.

29

A bemutatott eredmények jelzik, hogy a politikai részvétel nemzetközi összehasonlításban (elsősorban a politikai és gazdasági szempontból fejlett országhoz képest) viszonylag alacsony hazánkban, főleg az ügy orientált, és mélyebb bevonódást igénylő formákban. Almond és Verba (1989) alapján a politikai kultúrák közül a közepesen fejlett alattvalói (Subject) kultúrába tartozik ezzel Magyarország. A szerzők szerint amikor egy társadalom politikai kultúrájáról beszélünk, akkor arra a politikai rendszerre gondolunk amit értelem, érzelem és megvalósítás szintjén internalizálnak az emberek (Almond-Verba [1963] 1989:14). Az alattvalói politikai kultúrában az emberek

hisznek a központi

kormányzásban, megbíznak más társadalmi csoportokba tartozó emberekben, de azt gondolják, hogy az egyéni politikai cselekvéseik nem befolyásolják a politikát, mivel a politikát az elitek „csinálják”. Az első és a harmadik elem jellemző Magyarországra, azonban a csoportközi bizalom jellemzően alacsony, ami inkább a parochiális (Parochial) politikai kultúra jellemzője.

A különböző részvételi motívumok elméleti szétválasztása és az egyes részvételi dimenziók kapcsán felrajzolható magyarországi folyamatok elemzése után, a disszertáció következő egységében áthelyezzük az elemzés hangsúlyát a kapcsolathálózatokra és az ezekkel kapcsolatos elméleti és gyakorlati mozzanatokra.

30

II.3

TÁRSADALMI

BEÁGYAZOTTSÁG,

HÁLÓZATOK,

POLITIKAI

KAPCSOLATHÁLÓZATOK

A

hálózatkutatás

kétségtelenül

megközelítésmódoknak.

Az

elemzésekbe,

akkora

legalább

egyike

ember

a

társadalmi

fordulópontot

leginkább

fejlődő

beágyazottságának jelentett

a

szociológia

beemelése

cselekvés

az

motivációk

magyarázatában, mint a gazdasági és társadalmi fejlődésfolyamatok esetében a történeti és történelmi beágyazottság beemelése az elemzési keretbe. A technikai lehetőségek bővülése lehetővé tette, hogy nagy hálózatokat is képesek legyenek elemezni a kutatók, és a hálózatoknak egyre több tulajdonságát sikerült feltárni és megérteni. A különböző tudományterületek kéz a kézben haladtak a hálózatelemzési technikák kialakításában.

II.3.1. A hálózati gondolkozás fejlődése A hálózatkutatás sokáig két külön irányban haladt. A társadalmi tőke, társadalmi beágyazottság fogalmak a szociológia elmélet fontos alapfogalmaivá válták már a 70-es évektől (a társadalmi tőkével a következő fejezetben foglalkozunk részletesebben). Az emberek társadalmi hálókban való megjelenítése és ábrázolása azonban inkább a 90-es években indult el, bár voltak már korábbi történeti előzményei is. A hálózatkutatások ősei a szociometriai témájú kutatások voltak, melynek legelső képviselője Jacob Moreno volt (Moreno 1934), aki 1934-ben pszichoterápiás céllal kezdte feltárni a terápiás csoportok érzelmi hálóját. A vonzások és taszítások hálóját irányított gráfba rendezte el, melyet szociogramnak nevezett. A szociometria fejlődésében elévülhetetlen érdemei voltak Mérei Ferencnek (többek között Mérei 1988), aki a módszer gyakorlati alkalmazásának kifejlesztésén dolgozott, és munkatársaival, több mint 400 intézmény szociometriai tanulmányozását végezte el. A hálózatkutatás az 1940-50 évektől kezdett elkülönülni a szociometriától. Az új irányzat segítségével makro társadalmi jelenségeket próbáltak meg értelmezni, és komoly matematikai hátteret használtak a munkákhoz. Az igazi fellendülést azonban az 1960-as évek hozták, amikor bekerült a tudományos köztudatba a véletlen gráfok elméletének emberi kapcsolathálózatokra való alkalmazásának lehetősége. Az Erdős és Rényi féle új paradigma (Erdős-Rényi 1960) egy új világra nyitott ablakot, amelynek matematikai szépsége és következetessége a gráfelmélet későbbi munkáéi mögötti hajtóerőt adta (Barabási 2002). 31

Ha a társadalmi hálózatokról beszélünk, nem kerülhetjük meg Milgram-et és a hat lépés távolság teóriáját (bár ezt a kifejezés nem Milgram-től hanem John Guare-től származik). Milgram egy 160 főből álló kísérletre támaszkodva megírta híres cikkét a „kis világról”, amely alapján 6 lépés távolság választja el átlagban az embereket egymástól (Milgram 1967). A kis világ hálózat elnevezést a későbbiekben Watts és Strogatz (1998) újradefiniálta, és azokra a hálózatokra kezdte el használni, amiket magas klaszterezettség, és a csúcsok közötti alacsony átlagos távolság jellemez. A múlt század nyolcvanas éveitől az egyre bővülő számítástechnikai kapacitások, új távlatokat nyitottak a hálózatkutatások előtt, és az empirikus kutatások száma is megnőtt ugrásszerűen, bár azok döntően kisebb maximum pár száz fős hálózatkora koncentráltak. Az 1990 évek második felében és főleg a 2000 évek elején új ismeretekkel bővült a hálózatkutatás. Ahogy korábban már szó volt róla, egészen az utóbbi évekig úgy gondolták a kutatók, hogy az emberi kapcsolathálózatokat érdemes véletlen gráfnak tekinteni, ugyanis ha az élek véletlenszerűen kötnék össze a csúcsokat, akkor bizonyíthatóan, a kapcsolatok számának eloszlása Poisson eloszlást követne. Barabási és a hozzá köthető kutatócsoport azonban rámutatott arra, hogy a rendszerek nagy részében a kapcsolatok átlagos száma nem Poisson eloszláshoz hasonlít, hanem sokkal jobban

leírható

egy

hatványfüggvénnyel

(Barabási-Albert

1999).

A

WWW

kapcsolathálózatát elemezték első lépésben, de később felfedezésüket más területekre is kiterjesztették (Barabási- Albert - Jeong 1999). A hálózat éleinek hatványfüggvény szerinti eloszlása a hálózatokat robusztussá teszi és megvédi például a széteséstől, a háló egy részének véletlenszerű kiiktatása esetén is. Az újabb modellek már olyan paraméterek kezelésére képesek, mint a csúcsok életkorának figyelése (egy idő után egy csúcs, már nem képes új éleket befogadni), vagy a hálózat bonyolult dinamika mentén haladó bővülése. Olyan szimuláció is született, ami figyelembe vette, hogy az új csúcsok, csak korlátozott információval rendelkeznek a hálózatról, ezért az új élek csak bizonyos körben születhettek meg. (ilyen tanulmányok többek között: Albert-Barabási 2000; Dorogovtsev-Mendes 2000,Krapivsky-Redner-Leyvraz 2000, Mosa-Bartelemy-Stanley-Amaral 2002).

A társadalmi hálók esetében is születtek olyan kutatások, amik rámutattak, hogy a társadalmi hálózatok konnektivitása sokkal jobban leírható hatványfüggvénnyel mint Poisson eloszlással. Az elsők között megszülető ilyen magyar munka Bozsonyi Károly PhD disszertációja volt, amelyben a magyar emberek barátság hálózatát vizsgálta három adatfelvétel tükrében. A munkájában ő is arra a megállapításra jutott, hogy a barátságok 32

számának eloszlása hatványfüggvénnyel jobban leírható, bár a hatványfüggvény meredekségét leíró k exponens értéke a három adatfelvétel során igen sokat változott (Bozsonyi 1999). Más kutatók (Newman 2001) pedig kimutatták például a tudományos cikkek szerzőinek (ki, kivel publikált együtt), kapcsolathálózatának hatványtörvényszerű eloszlását. Az hogy általában az emberhez köthető hálók kapcsolatainak eloszlása nem véletlenszerű és leginkább hatványfüggvénnyel leírható elsősorban a keletkezés dinamikájából következik. Az emberhez köthető hálók esetében nem csupán a társadalmi hálókat értjük, hanem minden olyan hálózatot, amit az ember alkotott, vagy akár az emberben van (www, gazdasági hálók, sejtek..). Ha egy új csúcs lép be a gráfba, akkor nagyobb a valószínűsége, hogy egy olyan csúcshoz fog csatlakozni, akinek már amúgy is több csúcs csatlakozik. A „MÁTÉ effektus” némi megszorítással a kapcsolathálózatokban is érvényesül, akinek több van, annak még több adatik. Ezekben a hálózatokban tipikusan sok olyan csúcs van, akikhez nagyon kevés él csatlakozik, és kevés olyan csúcs, akikhez nagyon sok él. A társadalmi hálók azonban bár sok szempontból hasonlóak a mesterségesen létrejött hálózatokkal, de sok szempontból mégis éles különbségek fedezhetők köztük. A társadalmi hálókat vizsgálva általában az látható, hogy a hatványfüggvény alatti területen sok megfigyelési pont található. Ez abból adódik, hogy a társadalmi hálókban általában van egy elméleti maximum, amennyi élt egy csúcs be tud fogadni. Nem lehet az embernek korlátlan sok ismerőse, mert fizikailag csak bizonyos számút tud kezelni. Ezzel szemben sok mesterséges hálóban, mint amilyen a világháló, egy honlapra gyakorlatilag bármennyi másik honlap rámutathat. A másik lényeges különbség pedig a kapcsolat dinamikai felépüléséből adódik. A skálafüggetlen hálózatok esetében, abból a feltételezésből indulnak ki a szimulációk során, hogy a hálózatba belépő új csúcsok kapcsolódási valószínűsége a korábbi csúcsokhoz a csúcsokhoz tartozó élek számával arányos (preferenciális kapcsolódás). A szociológia vizsgálatok azokban már régóta mutatják, hogy a kapcsolatok kialakulása mögött nagyon erős társadalmi mozgatórugók állnak. Mind a hólabda mintavételre alapuló kutatások (Goodman:1961), mind az egocentrikus megközelítésű elemzések azt mutatják, hogy a kapcsolathálókban az egymás jelölésben nagyon erősek a csoporthatások és jól jellemezhetőek általában markov lánc folyamatokkal (lásd Simon 2012). Főleg a közösségen belüli erős kötések során hasonlóak hasonlóakkal kerülnek kapcsolatba, hasonló lesz a barátjuk, ismerősük (Kemeny-Schnell-1960, Heckathorn 1997,Heckathorn 2002), érvényesül a „like me” hatás (Laumann 2006). A csoporton kívülre mutató gyenge 33

kötések pedig abban játszanak szerepet, hogy a társadalom különböző csoportjait összekössék, és ne engedjék részekre bomlani a társadalmat (Granovetter 1973)20. A gondolatmenetünket folytatva a következő fejezetben a társadalmi tőkével, és a kapcsolathálózati erőforrásokkal foglalkozunk részletesebben.

II.3.2. Társadalmi tőke, kapcsolathálózati erőforrás A disszertációban korábbi részeiben többször előkerült a társadalmi tőke kifejezés, ezért érdemes röviden foglalkoznunk a társadalmi tőke és a kapcsolathálózati erőforrások fogalmainak meghatározásával. A fogalomhasználat sokszínűsége és a terjedelmi korlátok miatt csak érintőlegesen vizsgáljuk meg ezeket a fogalmakat, és csak olyan mélységben, amit a disszertáció tartalmi keretei megkívánnak. Válaszul a társadalmi tőke koncepció gyors terjedésére, (mind magyarul, mind angolul) számos összefoglaló tanulmány jelent meg, amely megpróbálta a fogalmat tisztázni (a teljesség igénye nélkül néhány összefoglaló munka lásd például: Orbán–Szántó 2005, Füzér et al. 2005; Sik 2006, Giczy–Sik 2009; Portes 1998; Foley-Edwards 1999, Lin 2001, Durlauf 2002,Castiglione 2008; Lin-Erickson 2008, Sik 2012). Az összefoglaló írások központi eleme az, hogy a különböző társadalmi tőke „iskolák” fejlődtek ki, amiket mind konceptuális, mind pedig operacionális szinten szinte lehetetlen összeegyeztetni, noha ezzel sok szerző megpróbálkozott már (Foley-Edwards:1999). Egy fontos aspektust viszont mindenképp kiemelnénk, ami a hazai összefoglaló írásokban kevéssé kapott eddig kellő figyelmet, pedig gyakorlati szempontból szinte elengedhetetlen annak megértésében, hogy ki hogyan gondolkodik a társadalmi tőkéről: ez pedig a mikro – mezo - makro-szint problémája a társadalmi tőke koncepciók kapcsán (Tardos 1996; Lin 1999; Orbán-Szántó, 2005, Angelusz 2010, Kmetty 2012a). Alapvetően három nagyon eltérő gondolkodási sémát láthatunk a társadalmi tőke elméletekben. Az egyik, az elsősorban Putnam által képviselt –-tocquevill-i gyökerekre támaszkodó – makro-szintű megközelítése a társadalmi tőkének. Putnam (2000) szerint a társadalmi tőke a társadalom tagjainak kohézióját, kapcsolathálózatának sűrűségét és annak minőségét reprezentálja. Így egyrészről kézenfekvőnek tűnik, hogy a civil társadalom valamilyen formában megfelelő indikátora lehet a társadalmi tőkének, másrészről arra is felhívja (másokkal együtt) a figyelmet, hogy a társadalmi tőke a demokrácia működésének

20

A gyenge és erős kötésekkel a további részekben részletesebben is fogunk foglalkozni

34

egyik motorja. Mivel Putnammel már korábban is foglalkoztunk érintőlegesen, illetve az ő társadalmi tőke elmélete a leginkább ismert, ezért ennek további ismertetésétől eltekintünk.

Szintén a makro-szintű megközelítésekhez sorolhatjuk részben Coleman munkáit (Coleman 1988, Coleman 1990) is. Coleman azzal kezdi híres társadalmi tőkéről szóló tanulmányát (Coleman 1988) – hogy két általános kép van az emberi viselkedésről: norma vezérelt (szociológia), vagy haszonmaximalizáló (közgazdaságtan) – azonban önmagában egyik sem áll meg. Ha a cselekvést meg akarjuk érteni, akkor a kettőt ötvözni kell. Szerinte ebből az következik, hogy a társadalmi tőke két fő részből áll, társadalmi struktúrákból, és cselekvő aktorokból (ezek lehetnek cégek is) a struktúrán belül. A társadalmi tőke nem feltétlenül a szereplőkben van, sokkal inkább a kapcsolatokban. A társadalmi tőke alapja az, hogy az emberek tesznek egymásnak szívességeket, és megbíznak abban, hogy majd később visszakapják. Mindenkinek lesznek beválható „kreditjei”, aminek az egyik legfontosabb alapja a magas fokú bizalom egymással szemben. Coleman tesz arra utalásokat, hogy a társadalmi tőke nem feltétlenül csak a bizalom alapján működik, mivel a társadalmi struktúra magasabb fokán állók általában sokkal több kredittel rendelkeznek (e mögött valamiféle tőke átváltás van, de ezt Coleman nem fejti ki, és nem is utal rá…). A társadalmi tőke másik fontos formája a társadalmi kapcsolatokban lévő információs mennyiség. Mivel az információt drágán lehet beszerezni, ezért a kapcsolathálóban felhalmozódó információ fontos (nem olvasok új cikkeket, mert a kollégáim elmesélik őket..). A működő normák szintén a társadalmi tőke alakjai lehetnek. A közösség például jutalmazza a jól tanuló gyerekeket21. A társadalmi tőke működéséhez Coleman szerint a zárt közösségi struktúrák, illetve a különböző célok elérésére létrejövő szervezetek járulnak hozzá. Coleman nagyon széleskörűen operacionalizálta a társadalmi tőke fogalmát (ezért is kevésbé megfogható az empirikus kutatók számára az ő elmélete), például a családban való beszélgetés gyakoriságával, vagy akár a templomba járással is. A makro megközelítéshez sorolhatjuk inkább Fukuyama írásait is (Fukuyama 1997), mivel utóbbi szerző is kevésbé egyén szempontú megközelítést alkalmaz, sokkal inkább a csoport és vállalati szinten megjelenő bizalmat teszi vizsgálatának fókuszává, és ezt köti össze a társadalmi tőke fogalmával.

21

Egy bekezdés erejéig felhívja arra is a figyelmet azonban, hogy az erős normák (tehát ha erős a társadalmi tőke), hátrányokat is okozhatnak (meggátolhatnak bizonyos dolgok elérésben..).

35

Portes (1988) a társadalmi tőkének három forrását különbözteti meg. Egyrészről megfigyelhető benne egy társadalmi cserefolyamat (amelynek előzményei kapcsán megemlíti Simmelt, Homans, és Blaut is) – én adok neked valamit, te adsz majd cserébe nekem valamit (nincs pontosan specifikálva hogy mit). A második a csoporton belüli szolidaritás (bounded solidarity), amikor az egy „osztályhelyzetben” lévők segítik egymást. Ez egy normatív mozzanat, és nagyon erős csoporttudatot feltételez (lásd az előző bekezdésben Coleman elméletét). A harmadik forrás pedig egy társadalmi integrációs mozzanat (itt Durkheimre hivatkozik Portes) – gyakorlatilag egy adott társadalmi csoportban megbízunk, és a kollektivitás számára „adakozunk”. Utóbbi kettő mind magas fokú „bizalmon” alapul. Portes több aspektusát bemutatja a negatív társadalmi tőkének is. Ilyen például a kívülállók kizárása (például a nem zsidók kizárása a New-Yorki gyémántkereskedelemből), a hálózat központi pozícióiban lévő embereinek állandó „zaklatása” (adjon pénzt, adjon munkát), valamint a túl erős kapcsolatháló konformitást eredményező hatása (és ezzel összefüggésben a csoport visszahúzó képességének problémájára). A társadalmi tőke működése Portes-nél makro és mezo szintű struktúrákban is megfigyelhető, és valamekkora individuális (mikro) jegyet tartalmaz.

A makro és mikro szint között található mezo-szint lényegében a társadalmi tőkét – és a társadalmi/kapcsolati erőforrásokat – a személyközi hálózatok strukturális pozícióiból származtatja. Mindenképp ide sorolhatjuk Burt strukturális lyukak koncepcióját (Burt 1992), de lényegében Granovetter gyenge kötések erejéről szóló írásai is közvetetten ide kapcsolhatók (Granovetter 1973). A mikro-szintű megközelítést nem lehet élesen elválasztani a mezo-szintű koncepciótól. A mikro-szintű megközelítések elsősorban a kapcsolatrendszeren keresztül képzelik el a társadalmi tőke kialakulását és működését. Itt talán Lin-re érdemes leginkább visszahivatkozni, mint fontos, korai szerzőre (Lin-Dumin 1986, Lin 2001,Lin 2008), de számos további, ismert kutatót felsorolhatunk (lásd pl: Marsden 1987, Flap 1991, Van Der Gaag 2005). Ezekben a tanulmányokban az a közös, hogy elsősorban hálózati oldalról közelítik meg a társadalmi tőke kérdését, és individuális szinten vizsgálják annak erősségét, bár nagyon különböző indikátorok segítségével. Lin a társadalmi tőkét például a következő egyszerű definícióval határozza meg: a későbbi viszonzásért cserébe befektetett idő és energia a kapcsolatokba (Lin 2001). Lin a társadalmi tőkére endogén és exogén változóként is tekint, fontosnak tartja a keletkezését és egyenlőtlenségi mintázatát (ami például a kulturális és politikai tőke (pl: párttagság) egyenlőtlenségeinek hatására is 36

kialakulhat), de a társadalmi tőke hatásmechanizmusát is vizsgálja (pl: a munkaerőpiacra: Lin-Ao-Song 2009). Ahogy az eddig általunk kiemelt szerzők is mutatják a társadalmi tőke definíciós kerete igen szerteágazó, és az elemzési szintek is sokszor egymásba olvadnak. A többszintű megközelítések kapcsán érdemes kiemelnünk Woolcock (Woolcock: 1998, illetve lásd még Woolcock-Radin 2008) társadalmi tőkével kapcsolatos gondolatait. A szerző két fontos aspektusát különíti el a társadalmi tőkének, az egyik a beágyazottság a másik pedig az autonómia kérdése. Ez a két fogalom véleménye szerint nagyon mást jelent mikro és nagyon mást jelent makro-szinten. Mikro szinten a beágyazottság a közösségen belüli kapcsolatrendszer állapota (integráció), míg makroszinten az állam-társadalom viszonyai. Az autonómia mikro szinten csoportok közötti összeköttetés (extra community network), míg makroszinten az intézményi kapacitás és megbízhatóság. A társadalmi tőke négy dimenziójának megléte, hiánya, illetve előfordulási mintázata Woolcock szerint nagyon eltérő társadalmi és gazdasági fejlődési pályákra tud rávilágítani, akár állami, akár közösségi szinten. Például ha mikro szinten, mind a közösségen belüli integrációs mozzanat, mind a csoportok közötti összefüggés gyenge, akkor kialakulhat az „amorális individualizmus” állapota (Woolcock 1998:172). Ez megnöveli a tranzakciós gazdasági költségeket, míg abban az esetben, ha erős a csoporton belüli integrációs mozzanat, de gyenge a csoportok közötti átmenet, akkor pedig az amorális familizmus a jellemző (ezzel kapcsolatban Magyarországon lásd Dupcsik-Tóth 2008).

Természetesen a társadalmi tőke elméletek felsorolásából nem maradhat ki Bourdieu sem, őt azonban szándékosan hagytam a végére, mivel nem lehet feltétlenül sem a mikro- sem a makro-szintű koncepcióhoz egyértelműen besorolni (Bourdieu 1997, az értelmezés kapcsán lásd: Angelusz 2010). A következő tőle vett idézet is inkább elbizonytalanító, mint megerősítő a dilemma kapcsán: „A társadalmi tőke azon aktuális és potenciális erőforrások összessége, amelyek a kölcsönös ismertségek vagy elismerés többé-kevésbé intézményesült viszonyai tartós hálózatának birtoklásához kapcsolódnak, vagy másként kifejezve olyan erőforrásokról van szó, amelyek egy csoporthoz való tartozáson alapulnak. Az egyes csoporttagok által birtokolt tőke összessége valamennyiünk számára biztosítékul szolgál, és a szó tágabb értelmében véve hitelképességet biztosít neki….” „…az egyén által birtokolt társadalmi tőke nagysága egyrészt azon kapcsolatok hálójának kiterjedésétől függ, amelyeket ténylegesen mozgósítani tud, másrészt azon gazdasági, kulturális vagy szimbolikus tőke nagyságától, amelyet azok birtokolnak, akikkel kapcsolatban áll.” (Bourdieu 1997:167)

Egyrészről a szerző leírja, hogy a társadalmi tőke csoporthoz való tartozáson alapul, másrészről a szövegből világosan kiolvasható az is, hogy az egyének rendelkeznek 37

társadalmi tőkével. Tehát Bourdieu tőkekoncepciója osztály/csoport központú, de a tőke birtoklása egyéni szinten történik (Tardos 1996:56). Utóbbi miatt, Bourdieu koncepcióját is inkább a mikro-szintű megközelítésekhez sorolhatjuk, bár tartalmát tekintve jól el lehet választani a korábban bemutatott hálózatközpontú elméletektől (noha kétségtelen, a network pozíciók is részesei Bourdieu elméletének, de ennél szélesebb spektrumba helyezte a társadalmi tőkét). Ennek oka, hogy Bourdieu-nél a különböző szimbolikus javak is társadalmi tőkét jelentenek, társadalmi tőkét generálnak – Angelusz Róbert szerint a habitus egy része is fontos része a személyek inkorporált társadalmi tőkéjének22.

A hazai szakirodalomban több olyan írás is megjelent, amely a társadalmi tőke fogalmi tisztázását tűzte ki célul. Orbán Annamária és Szántó Zoltán (Orbán-Szántó 2005) végigveszik a társadalmi tőke fogalmának fejlődését, és megkülönböztetik a kollektív (makró) és az individuális (mezo-mikro) szintjét a fogalomnak. A lehetséges indikátorok esetében azonban inkább a kollektív formát veszik górcső alá, és elsősorban a Putnam féle definíciós bázisból indulnak ki. Sik Endre összefoglaló tanulmányában (Sik 2006) szintén körüljárja, hogy a társadalmi tőke fogalom mennyire megterhelté vált a nemzetközi kutatási gyakorlatban. Megjegyzi, hogy elsősorban a „társadalmi” szóhasználattal vannak szerinte problémák, mivel a címke alatt szinte minden szerző mást ért. Sik a mellett érvel, hogy fogalmilag sokkal tisztább indikátorokat érdemes alkalmazni, és véleménye szerint a „kapcsolati tőke” ilyen. Egyrészről érvel a kapcsolati tőke „tőke jellege” mellett, másrészről rávilágít arra, hogy a „kapcsolati” kifejezés tisztább konceptuális kiinduló keretet eredményezhet. Sik Endréhez hasonlóan Angelusz Róbert és Tardos Róbert írásaiban is a társadalmi tőke kifejezéssel szembeni távolságtartás jellemző (Angelusz-Tardos:1998, Angelusz: 2010). Bár egyes munkáikban előkerül a társadalmi tőke kifejezés, alapvetően inkább a kapcsolathálózati erőforrás szóhasználatot preferálják. A következőt írják ezzel kapcsolatban:

22

Bár ezzel Angelusz szerint, valószínűleg vitatkozna Bourdieu (Angelusz 2010:154)

38

„A magunk részéről bizonyos óvatosságot tartunk követendőnek e vonatkozásban. Általánosságban véve, a kapcsolatok legkülönbözőbb fajtáiról szólva, helyesebbnek tartjuk a kapcsolathálózati erőforrások némiképp semlegesebb, elméletileg kevesebb előfeltevés kifejezésének alkalmazását. Ami a társadalmi tőke fogalmát illeti, megfontolandónak gondoljuk a fogalom alkalmazását az eredeti közgazdasági tőkeértelmezéshez közelíteni (olyan vonatkozásokkal, mint befektetés, hozadék, átváltás, akkumuláció). E megközelítés alapján a kapcsolati erőforrásoknak leginkább azokhoz az instrumentális válfajaihoz kerülhetünk közel, amelyek a személyes társadalmi státus valamilyen módon történő emeléséhez járulhatnak hozzá. Kétségtelen, e megkülönböztetés egzakt operacionalizálása meglehetősen nehéz feladat, és egyelőre erre nem is teszünk határozott kísérletet, még ha vizsgálati eredményeink egy része ilyen interpretációs irányba mutat is.” (Angelusz-Tardos:1998:241).

A megkülönböztetés oka, csak részben a konceptuálisan tisztább fogalom kijelölése. Angelusz Róbert többször is utal rá, hogy a tőke kifejezés több esetben problematikus lehet, hiszen többek között csak akkor válik egy kapcsolat tőkévé, ha azt lehet mozgósítani (Lin: 2001, Angelusz: 2010). Ez természetesen nem jelenti azt, hogy a társadalmi- avagy a kapcsolati tőke fogalmakat nem tartották volna termékenynek, inkább érvelésük abba az irányba mutat, hogy az általuk használt indikátorok és konceptuális keretek a „kapcsolathálózati erőforrások” címkével pontosabban jellemezhetőek voltak. Kétségtelen, hogy a kapcsolathálózat kutatások (azok erőforrás, avagy tőke jellege, illetve formális, informális elterjedtsége) kapcsán, hosszasan lehetne sorolni a magyarországi eredményeket (lásd többek között: Angelusz-Tardos 1991, Angelusz-Tardos 2006; Utasi 1991; Albert-Dávid 2003; 2007, illetve összefoglalásként: Gerő 2012a), mivel a téma nem képezi a disszertáció központi elemét, ezért le is zárjuk ez irányú szakirodalmi bemutatónkat. A fogalmi átláthatóságot követve a disszertációban kerülni fogjuk a társadalmi tőke kifejezést (kivétel ahol ez evidensen meg, kell, hogy jelenjen), és követve Angelusz Róbert és Tardos Róbert fogalomhasználatát, mi is a kapcsolathálózati erőforrások terminológiát fogjuk a továbbiakban használni (ezt alátámasztja az a mozzanat is, hogy alapvetően nem a kollektív, hanem az individuális (mikro és időnként mezo) szereplők és struktúrák állnak a munkánk központjában).

II.3.3. Alapfogalmak, mérési eszközök, indikátorok II.3.3.1 Alapfogalmak Az előző két alfejezetben bemutattuk a kapcsolathálózati gondolkodásmód fejlődését, illetve a társadalmi tőke – kapcsolathálózati-erőforrás-fogalmak tartalmai elemeit. Az eddigi összefoglalást ki kell egészítetnünk, néhány további fogalom definiálásával, hogy a későbbi elemzéseink értthetővé válljanak. Elsőként a heterofíl, homofíl fogalompár 39

jelentését kell tisztáznunk, annál is inkább mivel a későbbi elemzéseinkben kulcsszerepet szánunk nekik. A homofíl kapcsolatok az úgynevezett „like me” nexusok – azaz a hozzánk hasonlókkal való összeköttetés. A homofil jelleg nem elsősorban egy kapcsolat sajátossága, hanem inkább egy kapcsolatrendszert lehet ezzel a szóval körülírni. Egy bizonyos attribútum mentén (legyen az demográfiai, vagy attitűd jellemző) ha csak ugyanolyan típusú emberek (pl: csak nők, csak diplomások, csak dohányosok) vannak egy ego-hálózatban egymással kapcsolatban, akkor homofilnek nevezzük ezt a network struktúrát. Ha különböző attribútumú személyek (pl: nők és férfiak is) vannak egy egohálóban, akkor ezt a network struktúrát heterofilnek tekintjük. A kutatók operacionális definíciójából következik általában, hogy figyelembe veszik-e az ego-nak az attribútumát akkor, amikor megállapítják, hogy homofíl, vagy heterofíl a kapcsolathálózata. Értelemszerűen egy egohálózat lehet bizonyos szempontok mentén homofíl, más szempontok mentén heterofil is egyszerre (pl: csak nők vannak egy egohálóban, viszont különböző az iskolai végzettségi szintjük). A homofil kapcsolati jelleg vizsgálata hosszú múltra tekint vissza a szociológiai irodalomban. A gondolat alapja, hogy a kapcsolat intenzitása a közös értékek, normák, illetve a hasonló erőforrás elérés között erős összekapcsolódás figyelhető meg (LazarsfeldMerton 1954, Lin 2008; McPherson et al. 2001). A homofília tétele alapján az ego szempontjából a közeli kapcsolok (inkább) hasonló erőforrásokkal rendelkeznek. A heterofília tétele alapján pedig (Granovetter 1973; Lin 2008), a távolabbi kapcsolatok irányába a kapcsolati intenzitás csökken, a hálózat egyre kevésbé lesz sűrű, és a hozzáférhető erőforrások egyre diverzebbek és heterogénebbek lesznek. Ahogy a fentiek alapján is látható, a homofil/heterofil jelleg egyfelől lehet állapot, másfelől lehet tulajdonság is. A közeli kapcsolatokban inkább a homofil állapot és a homofil tulajdonság jellemző, a távolabbi kapcsolatok esetében pedig ezek heterofil párja. Lin (2001, 2008) - és más szerzők - a kapcsolati rendszert több mélységben ábrázolja. A belső körben a közeli és bizalmas kapcsolatok vannak, a kapcsolati intenzitás, illetve a kapcsolatok sűrűsége is magas, és általában reciprok viszonyok fordulnak elő. Ezt nevezik a szakirodalomban kizáró kapcsolatoknak (binding), mivel társadalmi tőkének ez a formája hajlamos másokat kizáró, homogén csoport- és közösségi tudat kialakítására (OrbánSzántó 2005). A kapcsolati réteg közbülső szintjén jellemző az információ illetve erőforrás megosztás, de a kapcsolatok már nem feltétlen erősek, és nem feltétlen reciprokok. Lin ezeket a nexus 40

formákat összekötő (bonding) kapcsolatoknak nevezi. A közös érdeklődés és a csoporttagok homogén karakterisztikája egy társadalmi körben tartja a szereplőket. A nexusok harmadik csoportja az áthidaló kötéseké (bridging), amik a különböző egymástól strukturálisan, vagy akár érdeklődési szinten eltérő csoportokat köt össze. Ez a fajta

nexus

lehetőséget

nyújt

a

különböző

társadalmi

csoportok

közötti

kapcsolatteremtésre, illetve akár integrációs mozzanatokra is (Putnam 2000). A fenti fogalmakat mindenképpen érdemes kiegészíteni a gyenge-erős kötések fogalompárral is (Granovetter 1973)23. Az erős kötések elsősorban a közeli, reciprok, gyakran családi kapcsolatokra jellemzőek, amik esetében leginkább az expresszív motívumok a hangsúlyosak, és a homofil jellegű kötések a jellemzőek. A gyenge kötések pedig a távolabbi ismerősökre, munkatársakra jellemzők, instrumentális hangsúlyúak inkább, és heterofíl jellegűek. A homofil/heterofil jelleg – erős/gyenge kötés párhuzamát Angelusz-Tardos (2006) azzal egészítette ki, hogy megkülönböztette még az erős heterofil kötéseket, amelyek leginkább a kliens-patrónus viszonyban köszönnek vissza és látens instrumentális jellegük van; illetve a gyenge ám homofil kötéseket, amelyek a miliőhöz, nagy csoporthoz tartozást erősítik, és expresszív hangsúlyúak. Az instrumentális jellegű kapcsolatok esetében elsősorban az a cél, hogy új erőforrásokhoz (pl: új munka) tudjon a személy hozzáférni, míg az expresszív (pl: házasság, barátság fenntartása) esetében a meglévő erőforrások, megtartása, konzerválása a cél (Lin 2008).

A fejezet eddigi része rávilágít arra, hogy a kapcsolatoknak sok dimenzióját lehet vizsgálni:

közeli/távoli,

erős/gyenge,

expresszív/instrumentális,

homofil/heterofil,

bezáró/összekötő/áthidaló. Ezen felül teljes gráfoknál olyan fogalmak is előkerülhetnek, mint például a strukturális lyuk (Burt 1992), vagy a strukturális gyűrődés (Vedres-Stark 2010), vagy a bróker pozíció, amelyek a szereplők és vagy a hálózat „hatékonysága” kapcsán (pl. innovációk lásd: Vedres 2012) fontos mozzanatok. A disszertációban a továbbiakban mikro- és mezo-szintű egohálókat fogunk vizsgálni, ezért a teljes gráfok adta

23

• • • •

Granovetter négy dimenziót használt fel a kapcsolat erősségének konceptualizálására: a találkozás gyakorisága a kapcsolat „kora” a találkozások hossza a szereplők közötti tranzakció gyakoriság

41

lehetőségekre most nem koncentrálunk.24 Az operacionalizációs lehetőségek így is nagyon tág spektrumon mozognak, ezért a következő alfejezetben ezekkel foglalkozunk.

II.3.3.2 Mérési eszközök A kapcsolathálózati erőforrás (és a mikro-szintű társadalmi tőke) mérésének egyik leginkább elterjedt módja a Fischer és McAllister féle névgenerátoros mérési módszer (McAllister-Fischer 1978).25 A módszer kidolgozásánál a szerzők arra törekedtek, hogy a személynek azt a maghálózatát tudják feltérképezni, amely a leginkább befolyásolni tudja az attitűdjeit, és lehetőségeit26. A módszerrel információt nyerhetünk az ego kapcsolathálózatának sűrűségéről, illetve a kapcsolattartás intenzitásáról is. Ez egy viszonylag időigényes módja a kapcsolathálózat feltárásának, azonban roppant széles információt képes nyújtani a networkről. Az eredeti névgenerátoros módszert kutatástól függően többféle módon is implementálták, változtattak a névelőhívó kérdéseken, és az alterek attribútumait vizsgáló kérdéseken is, de az alap módszer minden vizsgálatban tettenérhető (Mardsen 1990). A módszer, elsősorban a közeli-erős kötések mérésére alkalmas. Kritikaként fogalmazzák meg a technikával szemben, hogy a kérdőívében a blokkok hossza miatt az ilyen jellegű adatok megbízhatósága igen megkérdőjelezhető, illetve se a megfelelő kérdések, se az eredmények standardizálása kapcsán nincs konszenzus a kutatók között, ezért az eredmények nehezen összehasonlíthatók egymással (Lin-Erickson 2008). Lin (2008) megjegyzi, hogy a névgenerátoros módszer elsősorban a kapcsolathálózati erőforrásokhoz (illetve Lin társadalmi tőkéről beszél) való hozzáférést tudja mérni.

24

Teljes gráfokat használó politikai részvételt, illetve szereplőket vizsgáló kutatás volt például az AngeluszTardos szerzőpáros nevéhez köthető négy falu kutatás – Tardos: 2008, Angelusz-Tardos: 2009, vagy például a szocialista hatalmi elit hatalmi viszonyait vizsgáló vadászati gráfokra koncentráló politika történeti kutatás Bozsonyi-Horváth-Kmetty:2012a, 2012b). 25 A technika alapjait nem ők dolgozták ki (lásd: Mardsen:1990), már korábbi szerzőknél is megjelent, de a koncepció kiszélesítése és pontosítása az ő nevükhöz fűződik 26 A kérdőívük első felében a válaszadóknak különböző szituációknál kellett megmondaniuk, hogy kikre számíthatnak (pl: kitől szokott tanácsot kérni, kitől szokott pénzt kérni). Az eredeti kutatási designban minden kérdésre maximum nyolc nevet mondhattak a résztvevők, és összesen tíz szituációra kellett válaszolniuk. A kérdések leginkább expresszív, illetve affektív hangsúlyúak voltak, egyes esetekben azonban előkerültek instrumentális motívumok is (pénzt kölcsönkérni). A kérdéssor végén összeírták egy listára a neveket, és megkérdezték a válaszolót, hogy van-e még olyan fontos szereplő a környezetében, aki esetleg nincs a listán, és ha volt, akkor őt is felírták. A következő lépésben a kapott lista tagjairól megkérdeztek további kérdéseket, például a nemét, iskolai végzettségét, a vallását az alternek. A legvégén a kérdezettnek ki kellett választani az öt legfontosabb kapcsolatát, és róluk még egy önkitöltős kérdőívet is kitöltettek a válaszolókkal.

42

A második bevett mérési technika a pozíciógenerátoros módszer (Lin-Dumin 1986; LinFu-Shung 2001, Lin:2008; Lin-Erickson:2008). A névgenerátoros módszerrel szemben a pozíciógenerátor a kapcsolathálózati erőforrásokat a mobilizálhatóság szempontjából vizsgálja (és ebből következően a társadalmi tőke kifejezés jobban is illik rá, mivel valóban tőkeként tud funkcionálni). Az eredeti koncepció szerint a társadalom különböző pozíciójában lévő foglalkozásokat választanak ki a kutatók, és megkérdezik a kutatásban résztvevőket, hogy ismernek-e az adott foglalkozásban dolgozó embert (és egyes változataiban azt is vizsgálják, hogy kérhet-e az adott embertől segítséget). A névgenerátoros módszerrel szemben, ez a technika elsősorban a távolabbi, gyengébb kötéseket tudja vizsgálni, amihez inkább instrumentális cselekvési motívumok köthetők. A módszer a strukturális pozíciókban lévő szereplőkhöz való hozzáférést is vizsgálja. A pozíciógenerátoros módszernek nagy előnye, hogy kiterjeszthető speciális csoportokra is.27 A módszer előnye, egyben a hátránya is: a kapcsolathálózat instrumentális mozzanatai vizsgálhatók vele,.Ezek bizonyos esetekben (pl. munkakeresés, mobilizáció) nagyon hasznosak, míg más szituációkban (pl. elmagányosodás ellenei küzdelem) kevéssé érdekesek. Mivel alapvetően a foglalkozási hierarchiára épít a módszer, ezért a vizsgálatból kiesnek azok a szereplők, akiknek nincs foglalkozásuk.

Utóbbi „hiányosságai” miatt az elmúlt években újabb módszert fejlesztettek ki a pozíciógenerátor alapgondolatára építve, ami az erőforrás generátor nevet kapta (Van-der Gaag 2005;Van der Gaag-Snijders-Flap 2008). A kutatók ezzel a módszerrel arra keresik a választ, hogy különböző erőforrásokhoz hozzá tud-e férni a kérdezett28. Ennek a módszernek nagy előnye, hogy mind az instrumentális, mind az expresszív segítési motívumot képes vizsgálni. Hátránya azonban,, hogy nehéz konceptuálisan felrajzolni azokat a segítségnyújtási dimenziókat, amit érdemes a kérdéssel vizsgálni, illetve nemzetközi kutatások során kevésbé használható. A korábban említett holland szerzők kutatásukban a társadalmi tőkének négy dimenzióját azonosították ezzel a módszerrel: a presztízshez, a politikai és gazdasági tudáshoz, az egyéni képességekhez, és a segítségnyújtáshoz köthető társadalmi tőkét (Van der Gaag-Snijders-Flap 2008:49). Végezetül meg kell jegyezni, hogy az erőforrás generátor is elsősorban a gyenge kötéseket 27

Erre példa Erickson (2004) kutatása, aki férfiakra és nőkre külön végigkérdezte az egyes foglalkozási csoportokhoz való hozzáférést, és az elemzésébe a gender perspektívát is bevonta. 28 Van-e például olyan ismerőse barátja, aki tud autót szerelni, van-e olyan, aki szakkönyveket szokott olvasni, vagy besegít a bevásárlásba betegség esetén. Ha van ilyen illető, akkor meg kell válaszolnia a kérdezettnek, hogy az adott személy családtag, barát, vagy „csak” ismerős.

43

méri. Ezt alátámasztja az, hogy a névgenerátoros módszerrel készített indikátorokkal alacsony a korrelációja az erőforrás indikátoroknak, a pozíciógenerátoros mutatókkal viszont magas.

A pozíciógenerátor és az erőforrás generátor módszerek között helyezkedik el Angelusz Róbert és Tardos Róbert speciális pártgenerátoros kérdezési technikája (többek között lásd: Angelusz-Tardos: 2009). Angeluszék pártonként vizsgálták, hogy van-e a kérdezettnek ismerőse az adott politikai erő oldaláról. Mivel a következő fejezetben a politikai kapcsolathálót mérő indikátorokkal fogunk foglalkozni, ezért ezt a módszert most nem ismertetjük részletesebben.

Az erőforrás generátorhoz részben hasonlító módszert használtak a 2006-os amerikai General Social Survey (GSS) kutatásban a személyes network nagyságának, illetve társadalmi struktúrában való beágyazottságának mérésére (DiPrete et al. 2011). A módszer alapjait McCarty és szerzőtársai fektették le (McCarty et al. 2001) még a 2000-es évek elején. Arra az előfeltevésre támaszkodtak, hogy a különböző populációs gyakoriságú férfi illetve női nevekből kiindulva egyrészről megbecsülhetővé válik a kérdezettek ismeretségi hálójának nagysága. Az ismertségi háló nagysága önmagában nem feltétlen jelent hasznos információt, hiszen nem mutat arra indikációt, hogy ebből a kapcsolathálózatból mennyi a „hasznosítható”. A 2006-os GSS kutatás alapján egy átlag amerikai embernek 550 ismerőse volt, és ebből 17-ben bízott meg (DiPrete et all 2011). A módszer érdekessége, hogy rákérdeztek arra is, hogy a kérdezettek a különböző társadalmi csoportokból (feketék, fehérek, homoszexuálisok, templomba járok, stb…) hány embert ismernek, illetve hány emberben bíznak meg. Ezeknek a kérdéseknek a segítségével vizsgálni tudták, hogy különböző társadalmi csoportok között mennyire erősek a szegregációs határok, illetve hogy ez a bizalmi kapcsolatok esetében hogyan tud felerősödni. Ez a módszer tehát nem az ego által hasznosítható instrumentális és expresszív segítési hálózatra összepontosít, hanem a társadalmi rétegek, osztályok, miliők közötti átkötésekre, és szegregációs határokra. A módszerre a továbbiakban mértet-generátorként hivatkozunk.

A különböző generátor technikákon kívül természetesen további módszereket is használatosak a kapcsolatháló mérésére, ilyen például a naplós kutatási módszer (Yang-

44

chih Fu 2008; Huszti: 2013), illetve a standard kérdőív technikákra épülő „egyszerűbb” megkérdezési technikák. Ezeknek a köre nagyon tág, itt most csak néhányat sorolunk fel: -

Becsülje meg hány ismerőse van

-

Hány embertől szokott karácskor illetve újévkor üdvözlőlapot kapni

-

Hány barátja van

-

Van-e olyan rokona, barátja, ismerőse, akitől tud pénzt kölcsönkérni

A kérdések minden esetben a kapcsolathálónak általában csak egy speciális szeletét tudják vizsgálni, és az alterekről sem árulnak el információt, azonban az egyszerűbb kérdezési technika, főleg a rövid időigény miatt a nemzetközi kutatásokban jobban elterjedt, de gyakran szerepel más módszerek mellett kiegészítő indikátorként is (például egy magkapcsolatokra koncentráló névgenerátoros módszer mellett, szerepeltetnek egy gyenge kötéseket is mérő abszolút ismerősi kört mérő változót).

II.3.3.3 Indikátorok A kapcsolathálózati erőforrásokat mérő módszerek általános bemutatása után röviden felvázoljuk, hogy a módszerek milyen indikátorok képzésére adnak lehetőséget. Ezen indikátoroknak az analógiájára képezzük a politikai kapcsolathálózati változóinkat a disszertációban.29 Az kapcsolathálózati indikátorok esetében két nagyon fontos dimenziót különítünk el minden esetben. Az egyik a hálózat vertikális terjedelme, volumene. Ezt nevezzük a kapcsolathálózat graduális elemének. A másik dimenzió minden esetben a kapcsolatháló horizontális megoszlása. Utóbbi arra utal, hogy a kapcsolatok szerveződésében mennyiben érvényesül a homofília, jellemző-e hogy hozzánk hasonlóakkal tartjuk a kapcsolatot, illetve mennyiben találhatók meg az adott csoportismérvből kifelé mutató kötések. Minél heterogénebb valakinek a (kapcsolat) hálózata, annál valószínűbb, hogy hozzáfér számára hasznos erőforrásokhoz is (Flap 1991, Lin 2001). Nem elég tehát az, ha valakinek nagyon széles a kapcsolatrendszere – mivel ezek a kapcsolatok gyakran ugyanahhoz az erőforráshoz kötődnek – hanem az is fontos, hogy minél heterogénebb legyen. Ez a korábban már többször is említett heterofília tétel. Ezt nevezzük a kapcsolathálózat nominális dimenziójának.

29

A fejezetben csak általánosan ismertetjük a lehetőségeket, a „FÜGGELÉKEK A” részében részletesebb elemzéseket is bemutatunk

45

A kapcsolatok diverzifikáltsága két oldalról is megközelíthető. Egyrészről vizsgálható, hogy a kérdezetthez képest az alterek hálója bizonyos attribútumok mentén mennyire homogén. Tehát például, egy női ego esetében az alterek csak nők (homofíl haló), vagy vannak benne férfiak is (heterofil háló). Természetesen a heterofília nagyságát is lehet operacionalizálni, de általában ilyen mélységekben már nem szokták vizsgálni a kapcsolathálózatokat. A másik lehetőség, hogy csak az alterekre koncentrálunk, és az alterek adott attribútum szerinti megoszlása alapján állapítjuk meg a heterofília nagyságát. Ehhez használatos statisztika például a „Simpson’s Index of Qualitative Variation” – IQV mutató (Mardsen1987). A graduális és nominális elemek között általában pozitív a korreláció, azaz minél nagyobb valakinek a kapcsolatrendszere, valószínűsíthetően annál heterogénebb is. Ez részben módszertani okokkal is magyarázható, és a network változók szerkezeti felépítéséből következik30. Az is általánosan jellemezi a kapcsolati hálókat, hogy ha valakinek az egyik szempontból (pl. iskolai végzettség) heterofil a kapcsolathálója, akkor vélhetően más változók (pl: nemi összetétel) mentén is heterofil lesz.

A pozíciógenerátoros technika esetében a hálózat nagyságát többek között azzal mérik, hogy hány foglalkozási csoporthoz van hozzáférése ismerőseink keresztül a kérdezettnek. Ezt nevezi az Angelusz Tardos szerzőpáros (2008) nexusdiverzitásnak. További lehetőség, hogy az egyes foglalkozásokhoz presztízspontszámokat rendelünk (Ganzeboom –Treiman 1996; Treiman 1977; illetve Kulcsár 1985). A presztízs skála alapján további mutatókat lehet generálni a pozíció-generátor kérdésekből (Lin-Dumin 1986; Van Der Gaag 2005; Van der Gaag-Sneijders-Flap 2008; Lin-Erickson: 2008), úgy mint: •

Legmagasabb presztízsű elért foglalkozás

•

Erőforrás heterogenitás – az elért foglalkozási presztízsek terjedelme

•

Teljes elért presztízs – az elért foglalkozási presztízsek összege

•

Átlagos elért presztízs – az elért foglalkozások presztízs pontszámának átlaga

További lehetséges mutatók készíthetők, ha a foglalkozásokat valamilyen teoretikus szempont alapján külön csoportokra osztjuk és az egyes foglalkozási csoportokhoz való hozzáférést vizsgáljuk (pl: magas keresettel járó foglalkozások, magas tudást igénylő foglalkozások stb.). Az eddig felsorolt mutatók mind deduktívan épülnek fel, de természetesen lehetséges induktív oldalról is megközelíteni a kérdést, tehát valamilyen dimenziócsökkentő, vagy 30

Ha valakinek csak 1 kapcsolata lesz, akkor az biztos, hogy homofil a kapcsolathálója

46

klaszterező eljárással statisztikailag megtalálni foglalkozási miliőket, és az ezekhez való hozzáférést vizsgálni (Van der Gaag 2005;Angelusz-Tardos 2008; Tardos: 2008).

A méretgenerátoros módszer tartalmilag a pozíciógenerátor és az erőforrás generátor között helyezkedik el, azzal a lényeges különbséggel, hogy társadalmi csoportokhoz köthető nexusokat vizsgál elsősorban, és ezáltal a társadalmi választóvonalak, szegregációs határok kijelölésére különösen alkalmas. A disszertációban később bemutatandó méretgenerátoros módszer további előnye, hogy nem csak a kapcsolat meglétét vizsgálja, hanem azt is igyekszik számszerűsíteni, hogy az adott társadalmi csoportból hány embert ismerünk. A hálózat vertikális nagyságának megbecsülése egyes nevek kapcsolathálózati ismertségén alapszik. A nevek kapcsolathálózati, és populációbeli megoszlásának segítségével megbecsülhető, hogy egy adott személy tágan vett ismertségi körébe hány ember tartozik. A nevek azért alkalmasak erre, mert a társadalmi meghatározottságuk főleg Magyarországon nem rendkívül erős, bár kétségkívül detektálható (Bozsonyi-Kmetty 2008; Fekete-Nagy-Sik 2013). Az részben, a pozíciógenerátor kapcsán bemutatott induktív és deduktív változóalkotással a méretgenerátor esetében is lehetőségünk van további nominális indikátorokat létrehozni. A méretgenerátor ezen felül lehetőséget teremt annak a megbecslésére is, hogy az egyes társadalmi csoportok kapcsolathálózati szempontból mennyiben számítanak blokk képzőnek, más-szóval a csoport kapcsán felfedezhetők-e valamilyen szegregációs momentumok. A szegregáció értelemszerűen a hátrányos helyzetű társadalmi csoportok (romák, melegek, leszbikusok, börtönviseltek) esetében fordulhat elő, míg más esetekben (pl. civil szervezeti tagság) inkább társadalmi választóvonalakról, miliőhatárokról beszélhetünk. Ennek a vizsgálatára egy érdekes statisztikai összefüggés és módszer ad lehetőséget. Amennyiben abból a feltevésből indulunk ki, hogy egy folyamatot teljes mértékben a véletlen generál, akkor az adott folyamat Poisson megoszlást követ. A Poisson eloszlás egy olyan aszimmetrikus diszkrét megoszlás, amit egy paraméterrel jellemezhetünk (szemben a normál eloszlással, ahol két paraméterre is szükségünk van, az átlagra, és a szórásra). Amennyiben pedig a méretgenerátor esetében élünk azzal az előfeltevéssel, hogy a folyamatokat a véletlen generálja, akkor az egyes társadalmi csoportok kapcsán azt várjuk, hogy annak az eloszlása, hogy a minta tagjai hány embert ismernek az adott társadalmi csoportból szintén Poisson eloszlást kell, hogy kövessen (Zheng-Gelman 2006; DiPrete et al. 2011). A homofília miatt azonban nem igaz, hogy minden ember ugyanakkor valószínűséggel ismer egy adott csoportba tartozó embert. Van aki például viszonylag sok 47

meleget, leszbikust ismer, valaki pedig egyet sem. Ezt nevezik a statisztikai szakirodalomban túlszórásnak (overdispersion). Ebből következően, ha egy adott társadalmi csoport kapcsolathálózati nagyságát szeretnénk modellezni, akkor nem használhatunk egyszerű Poisson modelleket, hanem a túlszórással korrigálni kell a becslésünket. A gyakorlatban ezt általában negatív binomiális modellekkel oldják meg a kutatók (Moksony 2006; Kmetty-Koltai 2013), amely esetben az „Alpha” paraméter mutatja meg a túlszórás nagyságát, azaz minél magasabb az Alpha paraméter, annál nagyobb a statisztikai értelemben vett túlszórás. Ez a modell két nagy előnnyel is jár: egyfelől a negatív binomiális modellt használva megbízható becslésekhez juthatunk – ezt talán nem is kell részletesebben taglalni. Másfelől, kevésbé nyilvánvaló, hogy a modell illesztéséhez felhasznált Alpha paraméter nem csak statisztikai értelemben fontos, hanem társadalomtudományi szempontból is interpretálható. Minél magasabb az Alpha paraméter egy társadalmi csoport esetében, annál inkább szegregált/tömbösödött a csoport a teljes sokaságban. Azaz, ha különböző csoportok esetében szeretnénk vizsgálni, hogy mennyire erősek a társadalmi törésvonalak, akkor az Alpha paraméterek összehasonlítása lehetővé teszi ezt számunkra (DiPrete et al. 2011). További előny, ha a negatív binomiális modellekbe hierarchikusan építjük be a független változókat, akkor az egyes változók beillesztése után az Alpha paraméter csökkenéséből következtethetünk arra is, hogy az adott változó mennyire „felel” a társadalmi csoport szegregációjáért, tömbösödésért (Kmetty-Koltai 2013). Ebben az esetben előfeltevésünk az, hogy azért van túlszórás a modellekben, mert nem szerepeltetünk olyan magyarázó változókat, amelyek kontrollálása után csökkenne, vagy eltűnne a túlszórás. Későbbi elemzéseinkben a politikai kapcsolathálózatok mentén kirajzolódó törésvonalak bemutatására ebből a statisztikai módszerből fogunk kiindulni.

A kapcsolathálózati indikátorokat bemutató alfejezetekben azt tűztük ki magunk elé, hogy fölvillantsuk a különböző mérési technikák alapján előálló adatokból, milyen lehetséges kapcsolathálózati mutatók konstruálhatók. Ez nem egy öncélú módszertani kitekintés volt, az itt ismertetett indikátorok alapul szolgálnak a később bemutatandó politikai hálózatokat vizsgáló változóinknak is. A következő fejezetekben ezekre koncentrálunk.

48

II.3.4. A kapcsolatháló politikai dimenziója II.3.4.1 Elméleti megközelítések A társadalmi tőke kapcsán jeleztük mind elméleti problémákat, mind pedig a mérési nehézségeket. A kapcsolathálózat politikai dimenziója kevésbé vizsgált kérdés, ezért az elméleti nehézségekre sem koncentrál mélyen a szakirodalom, de az eddigi részek analógiájára ebben az esetben is meg tudunk fogalmazni fontos kritikai pontokat. A kapcsolathálózati fejezet eddigi részében körbejártuk a kapcsolathálózati gondolkodás fejlődésével,

foglalkoztunk

a

társadalmi

tőke

és

kapcsolathálózati

erőforrások

megkülönböztetésének kérdésével, a különböző kapcsolathálózat mérési módszerekkel, és az ezekből kialakítható indikátorokkal. Bár a disszertáció ezen részei önmagukban is sok érdekességet rejtenek, tartalmi szempontból azért volt szükséges a bemutatásukra, mert ezek nélkül nem, vagy csak részben érthetőek meg a politikai kapcsolathálózat illetve a politikai diskurzus vizsgált elemei. Ebben a fejezetben a politikai kapcsolathálózatokra koncentrálunk, de kétségkívül fontos elméleti előzményt jelentenek és gyakorlati következménnyel is járnak az ezzel összefüggésben lévő kommunikációelméleti mozzanatok is. A kommunikációs tér politikai zártsága, vagy nyitottsága, a politikai közbeszéd jellege, hatást gyakorol a személyközi politikai diskurzusra is. Ebben az esetben nem kihagyható a média, mint jelentős véleményformáló erő, illetve az utóbbi években egyre jelentősebb hatással megjelenő közösségi oldalak sem. (Ezért a kommunikációelméleti aspektusokra egy későbbi fejezetben részletesebben is visszatértünk.) Fontos leszögezni, hogy a politikai diskurzus alatt a disszertációban végig a személyek közötti politikai párbeszédet értjük, és nem foglalkozunk a politikai szereplők, illetve az intézmények, politikai kommunikációjával. Bár ez a lehatárolás kétségkívül szűkíti a témakeretet, ahogy a fejezet további részei jól szemléltetik, bőven marad megválaszolandó kérdés ezzel együtt is.

Az egyik ilyen fontos vizsgálandó kérdés az, hogy politikai diskurzust, vagy politikai kapcsolathálót vizsgálunk-e. A kettő fogalom kétségkívül részben átfed egymással, de nem teljesen. A politikai diskurzus, ahogy a szóhasználatból definíció szerint következik is, emberek egymás közötti politikai kommunikációjából épül fel. Amennyiben két ember között van politikai diskurzus akkor vélhetően legalább sejtés szerint tisztában vannak egymás politikai preferenciáival. Minimálisan tudják egymásról, hogy melyik politikai 49

oldalt támogatja az illető, bár azt már nem feltétlenül tudják egymásról, hogy az alter melyik pártot támogatja. A vizsgálandó kérdéskör másik oldalán a politikai kapcsolatháló fogalma áll. Ezt indikátorokkal leggyakrabban a pártok szintjén, tehát mezo-szintről közelítik meg. A gyakorlatban a politikai kapcsolathálózati vizsgálatokban az áll a középpontban, hogy az egonak milyen pártok szavazótáborából vannak ismerősei, közeli barátai, esetleg családtagjai. Ha ismerjük valakinek a preferált pártját nem feltétlen jelenti azt, hogy a szereplők között létezik fennálló politikai diskurzus. Áttételesen is ismerhetjük valakinek a politikai preferenciáját (a barátom azt mondta, hogy Y stabilan X pártra szavaz, de én nem szoktam Y-nal politikáról beszélgetni), illetve manapság például a közösségi hálón is megtudható, vagy legalábbis bizonyos valószínűséggel beazonosítható a politikai tartalmakat gyakran megosztó ismerőseink politikai preferenciái, esetleg preferált pártjuk is. Mindebből kiindulva a disszertációban külön figyelünk arra, hogy ne mossuk egybe a két fogalmat, és ezeket indikátorok szintjén is jól elkülönítjük egymással. A két megközelítési lehetőség természetesen ötvözhető a kutatásokban. Magyarországon is van példa olyan kutatásra, ami a politikai kapcsolathálóra koncentrál első lépésben, de ezt aztán kiegészíti a politikai diskurzus dimenziójával is. Egy ilyen jellegű adatforrásra, a disszertáció későbbi részében (IV.1 fejezet) részletesebben is visszatérünk majd (TardosKmetty-Fábián 2013).

II.3.4.2. Mérési dilemmák, indikátorok A kapcsolathálózati fejezetek analógiájára a politikai diskurzusok és a politikai kapcsolathálózatok esetében is felvázoljuk a mérési dilemmákat és a lehetséges indikátorokat. Ahogy az előző alfejezetben már érintettük, az írásban külön kezeljük a politikai diskurzust és a politikai kapcsolathálózatokat. A személyközi politikai kommunikáció viszonylag egyszerű kérdésekkel is jól vizsgálható. A kutatásokban a következő standard kérdésekkel lehet mérni a kérdést: •

… Milyen gyakran beszélgettek politikáról a választások31 során?

•

a beszélgetéseknél hasonló volt a politikai véleményük?

31

Természetesen nem minden esetben van kihegyezve a kérdés a választási szituációra, lehet általánosabban is a kérdést megfogalmazni

50

A családra, a barátokra, a szomszédokra, és a munkatársakra vonatkozóan szokták ezeket a kérdéseket feltenni. Ezzel a technikával három dimenzióját is lehet mérni a politikai diskurzusnak. Egyrészt lehetőség van arra, hogy külön elemezzük a közelebbi és távolabbi ismertségi körben a politikai beszélgetések gyakoriságát, tehát vizsgálhatjuk a közeli és távoli kapcsolathálózatokat, vagy ha ezzel részben párhuzamos terminológiát szeretnénk használni, akkor az erős és gyenge kötéseket. Másrészt, fontos vizsgálati aspektus a diskurzus gyakorisága, intenzitása. Ezzel a személyközi politikai beszélgetések vertikális, mennyiségi dimenzióját lehet vizsgálni. Harmadrészt, a lehetséges elemzési irány a diskurzus homogenitását felől közelít. Az egyetértés, vagy az egyet nem értés kijelöli azt, hogy vita szempontjából mennyiben tekinthető homogénnek vagy heterogénnek kapcsolathálózati terminológiával élve homofilnek, vagy heterofilnek - a személyközi kommunikáció. Mivel kérdezési szempontból az egyszerűbb technikák közé tartozik ez az módszer, ezért gyakran alkalmazzák a politikai szociológia felvételekben, ahogy ezt majd a disszertáció módszertani blokkjában be is mutatjuk.

A további, elemzett módszerek átvezetnek minket a politikai diskurzus köréből a politikai kapcsolathálózatok irányába, bár ahogy jeleztük nem lehetetlen, sőt egyes esetekben gyakorlati szinten is megtörténik a két irány összekapcsolása. A kapcsolathálózati elemzés analógiájára a politikai vonatkozásban is lehetséges a névgenerátoros módszer használata (McAllister-Fischer 1978). A névgenerátor esetében két elméleti út is feltárul. A névelőhívó kérdések közé lehetséges olyan kérdést elhelyezni, ami arra irányul, hogy az ego sorolja fel azokat az altereket akikkel szokott politikáról beszélgetni. Magyarországon a névgenerátoros módszer ilyen jellegű használatára még nem került sor (a politikai kapcsolathálózat különböző aspektusainak előhívása kapcsán lásd: Klofstad et al. 2009). A másik – hazánkban már többször is alkalmazott – módszer a már korábbi kérdések során előhívott nevek kapcsán vizsgálja meg, hogy az ego szokott-e a kiválasztott alterrel politikáról beszélgetni, illetve további kérdéssel az is vizsgálható, hogy melyik párt áll legközelebb az alterhez (abban az esetben is fel szokták tenni ezt a kérdést, ha nem beszélget politikáról az ego az alterrel). A névgenerátoros módszerből adódóan ebben az esetben elsősorban a közeli, magkapcsolatok esetében lehet információt nyerni a politikai hovatartozásról. A kérdések alapján lehet vertikális (graduális) indikátort készíteni (hány emberrel beszélget politikáról, hány embernek ismeri a pártkötődését), illetve lehet horizontális (nominális) indikátorokat is készíteni, mennyire homofil, illetve heterofil az

51

ego politikai hálózata. A kérdésekből lehet pártok szintjén, és pártcsaládok szintjén is elemzést készíteni. A harmadik, módszer a pártgenerátor, a pozíciógenerátor analógiájára épül, de felépítésében hasonlít az erőforrás generátorhoz is. Az Angelusz Róbert és Tardos Róbert által kifejlesztett technika (lásd erről többek között: Angelusz-Tardos 2005b) nemzetközi szinten is nóvumnak számít. A pozíciógenerátor mintájára a válaszolóktól azt kérdezik meg, hogy az ismerősei között milyen pártok támogatói vannak. Ezután a survey mélységétől függően vizsgálták azt is, hogy azon pártok esetében, ahonnan ismer támogatót az ego, van-e közeli családtag, barát a pártra szavazók között, esetleg olyan személy, akiktől tud segítséget kérni. A megemlített pártok esetében vizsgálható az is, hogy szokott-e a párt híveivel politikáról beszélgetni, és ha igen egyet szoktak-e érteni. 2013-ban egy TÁRKI kutatásban (amit a disszertációban mi is használunk) új elemként az is a vizsgálatok fókuszába került, hogy azon pártok esetében ahol nincs ismerős vajon miért nincs? Szimplán a véletlen miatt, vagy esetleg az adott párt híveivel a kérdezett nem is keresi a kapcsolatot (Tardos-Kmetty-Fábián 2013). Így ezzel a kiegészítéssel mód nyílik a politikai hálózatok „negatív’ oldalának feltárására is. A pártgenerátort Magyarországon számos kutatásban használták már, így például: a Magyar Választáskutatási Program 2003as politikai rétegződés vizsgálatában; ugyanezen program 2009-es részvétel és reprezentáció moduljában32, továbbá egy Tárki által készített 2013-as OTKA kutatásban is. A 2013-as TÁRKI-OTKA kutatásban használt, Tardos Róbert és Kmetty Zoltán által kialakított survey modul a 2014-es Német Választáskutatási Program (GLES) online moduljába is bekerült. A pozíciógenerátor mintájára a politikai pozíciógenerátorból is lehet képezni a politikai kapcsolathálózat nagyságát mérő indikátort, a politikai nexusdiverzitást. Ez a gyakorlatban azon pártok számát mutatja, amelyek esetében ismer az ego támogatót, amelyet a „Hány párt szavazóival szokott politikáról beszélgetni?” kérdéssel lehet szűkíteni. A kérdésfelvetésből is következik, hogy ez a módszer elsősorban a távolabbi kapcsolatokat tudja vizsgálni, bár szűkítéssel (barátok, családtagok esetében mért nexusok) a közelebbi kapcsolatokra is lehetséges alkalmazni. Szintén fontos, hogy a kapcsolatok mezo szintjét vizsgálja a módszer, mivel az elemzési szint a pártok szintje. A politikai kapcsolathálózat nominális aspektusa is vizsgálható természetesen ezzel a technikával, akár több irányból is. Egyfelől lehet elemezni azt, hogy párt illetve pártcsalád szinten mennyire tekinthető

32

Bővebben lásd: www.valasztaskutatas.hu

52

homofílnek a kérdezett kapcsolathálózata. Másfelől pedig megközelíthetjük a kérdést a diskurzusok szintjén is, azaz azt vizsgálhatjuk, hogy összességében azon pártok esetében, ahol beszélget a kérdezett alterekkel, mennyire ért egyet a diskurzusokban, mennyire jellemző a vita. A fejezet utolsó egységében a méretgenerátor alapján képezhető indikátorokra koncentrálunk. A méretgenerátorban a különböző társadalmi csoportokhoz köthető nexusokon kívül, vizsgálható az egyes pártok kapcsán megjelenő kapcsolathálózat is (pl. „Hány olyan embert ismer aki x pártnak a támogatója?”). Módszertani szempontból ez a megközelítés párhuzamba állítható az előző bekezdésben bemutatott Angelusz-Tardos-féle pártgenerátor módszerrel. A lényeges különbség az, hogy itt nem csak az adott párthoz kapcsolódó nexust meglétét tudjuk vizsgálni, hanem kvantifikálható az ismertségek száma is. Ebből az következik, hogy ugyanazok az indikátorok előállíthatók, mint a pártgenerátorból (hány pártból van ismerőse, az ismertségi köre mennyire homofil pártkötödés, és politikai oldalakhoz való kötődés szempontjából), illetve további egyedi indikátorok képezhetők a kérdésblokkból. Vizsgálhatjuk azt is, hogy a kapcsolati hálójának hány százalékának ismeri a pártszimpátiáját, valamint a homofíliát is lehet folytonos skálán mérni (a kutatásból képzett indikátorokra a módszertani fejezetben térünk vissza részletesen). A kérdésblokk bizalmi hálózattal kapcsolatos szűkítése a közelebbi kapcsolatok mérésére alkalmas, míg az „alap” kérdések a távolabbi gyenge kötéseket tudják mérni. A disszertáció korábbi részében bevezetett Alpha mutató alapján arra is választ tudunk adni, hogy a politikai kapcsolathálózatok szintjén mennyire jellemző a tömbösödés, és ez hogyan viszonyul további társadalmi törésvonalak nagyságához.

53

II.4 POLITIKAI HÁLÓZATOK, POLITIKAI DISKURZUS, POLARIZÁCIÓS TENDENCIÁK ÉS PARTICIPACIÓ ÖSSZEFÜGGÉSEI33

A disszertáció elméleti részének negyedik fejezetében bemutatjuk azokat a szűken vett szakirodalmi előzményeket, amik a politikai hálózatok és a participáció egyes formái közötti összefüggéseket tárgyalják. Ebben a fejezetben is több tartalmi egységet érintünk. Részletesen foglalkozunk, a politikai kapcsolatháló és az egyes participációs formák összefüggéseivel, és ezen folyamatok kommunikációelméleti előzményeivel, valamint a politikai verseny és a választási részvétel makro-összefüggéseivel. Amennyiben disszertáció szűkebb fókuszát leszűkítjük, akkor visszavezethetjük a problémát egy egyszerű kérdésig: a politikai diskurzus miként befolyásolja a politikáról (és ezen keresztül az élet más területeiről) alkotott vélekedésünket. A szűkebb és tágabb kapcsolatainkban érvényesül-e, és ha igen, miként a politikai tagoltság – van-e polarizáló hatása, van-e mozgósító hatása? A személyközi politikai diskurzus folyamatainak megértéséhez érdemes visszanyúlni a korai kommunikációelméleti előzményekhez. Jó kiindulópontot jelentenek az első médiabefogadás elméletek, amik az 1940-50-es években jelentek meg. A média befogadásának korai elméletei (Lasswell – lövedékelmélete, 2007) a befogadást egy egyirányú és nagyon erős folyamatként értelmezték. Ezzel szemben Lazarsfeld a kétlépcsős

34

befogadás

elméletében kiemeli, hogy a média tartalmak a véleményvezéreken keresztül jutnak el a polgárokig (Lazarsfeld-Katz 2007). Ez gyakorlatilag egy társadalmilag beágyazott befogadást feltételez, amiben megjelenik a személyközi aspektus is. Bár Lazarsfeld maga még nem foglalkozott konkrétan a hálózatok kérdésével, kétségkívül tekinthetjük ezt az elméletet a politikai diskurzus network szempontú beágyazottságának előfutáraként. A politikai részvétel társadalmi beágyazottságával foglalkoztak a 2000-es évek előtt is (például Huckfeldt 1979), azonban a 2000-es évek után erősödik meg a nemzetközi diskurzusban az ezzel kapcsolatos vita. A vita és a kérdésfelvetés részben elméleti jellegű. Deliberáció szempontjából társadalmilag azt tekinthetjük hasznos alakzatnak, ha a politikai diskurzus divergens, az emberek megvitatják eltérő nézeteiket egymással, és megpróbálják egymást meggyőzni igazukról. Azonban az emberek magas konfliktuskerülő potenciálja miatt a hasonló nézetű

33 34

A fejezet alapja megjelent: Kmetty 2012b pontos neve: kommunikáció kétlépcsős modellje

54

emberek hajlamosabbak tömörülni. Keresik tehát a like-me típusú embereket, - avagy kapcsolathálózati terminológiával élve homofil tömbök alakulhatnak ki (aminek természetesen szocializációs aspektusai is vannak, amire itt most nem térünk ki részletesen). A politika diskurzusban a konfliktusok a gyakori összeütközések miatt stresszhez, és akár a diskurzusból való kivonuláshoz vezethetnek (Huckfeldt-MendezOsborn 2004). Ezt akár személyi szinten, akár csoportnyomás szintjén értelmezhetjük. Utóbbival foglalkoztak például Lazarsfeld és szerzőtársai (Lazarsfeld-Berelson-Gaudet 1944) már a 40-es években (cross-pressure fogalma). A politikai diskurzusnak természetesen megnyílhatnak személytelenebb formái is (erre klasszikus példa az interneten és blogokon való politizálás), ezt az aspektust a későbbi elemzéseinkben érinteni is fogjuk. A magyar szociológusok közül elsősorban Angelusz Róbert foglalkozott a nyilvános megnyilatkozások gyakorlati következményeivel. 2000-ben elkészült monográfiájában (Angelusz 2000), külön fejezetet szánt a nyilvános megnyilatkozás vizsgálatára. Témánk szempontjából fontos eredmény, hogy az akkor felállított modelljeiben külön választotta a társasági és a politikai megnyilatkozásokat (Angelusz 2000:179) . Az utóbbi főleg a magasabb iskolai végzettségűekre, a fővárosiakra, és a férfiakra volt inkább jellemző eredményei alapján. Bár az idézett könyvében közvetlenül nem foglalkozott a politikai diskurzus részvételre gyakorolt hatásával, de akkori írása alapján egyértelműen kirajzolódik az az álláspontja, hogy az egyes nézőpontok társadalmi elterjedtségeláthatósága befolyásolhatja később az egyes kérdések támogatottságát, választások esetén a szavazati arányokat is35. A politikai diskurzus vizsgálatának első fontos módszertani kérdése az hogy, mennyire vagyunk egyáltalán tisztában azzal, hogy az ismerőseinknek, barátainknak milyen a politikai nézetük. Huckfeldt-Mendez és Osborn (2004) ezzel kapcsolatban arra a megállapítása jutott, hogy általánosan alábecsüljük a politikai diskurzusban az egyet nem értés nagyságát. Fontos megjegyezni, hogy ez a kijelentés az Egyesült Államokra vonatkozik, valójában erősen kultúrafüggő. A látencia nagysága függ az adott témától, és a megnyilatkozások formáitól. Amennyiben a politikai preferencia tabu témának számít egy társadalomban (nagyon élesek a különbségek a pártok között) akkor a közelebbi erős kötésű kapcsolatok esetében is van valamekkora kockázata a pártpreferencia bevallásának. Ahogy egyre távolabbi kapcsolatok felé fordulunk ez a kommunikációs kockázat nő. Ha 35

Angelusz hivatkozott könyvében sokat foglalkozik E.Noelle-Neumann hallgatási spirál elméletével, illetve annak kritikai átgondolásával

55

nem számít tabu témának a politikai, de megjelennek a csoportokban a preferált vélemények, akkor a kommunikációs kockázat valamennyivel alacsonyabb, de továbbra is fennáll (ezzel kapcsolatban lásd: Angelusz 2009). Az eltérő politikai gondolkodású ismerősök alulbecslése nem feltétlen okoz problémát az elemzésekben, mivel valójában a folyamatok szempontjából az a fontos, hogy hogyan látjuk a környezetünket ilyen szempontból, és nem az, hogy „valójában” milyen a környezetünk (Baldassari 2009). A különböző nézetű emberek között gyakran nem is realizálódik, hogy eltérően gondolkodnak. Ennek több oka is lehet. Vagy nem játszik szerepet a diskurzusokban a politika, ezért nem is tudják megmondani a másikról, hogy milyen a politikai beállítottsága. Másrészről a távolabbi kapcsolatoknál a konfliktus elkerülése miatt nem is kezd az ember olyan politikai beszélgetéseket, aminek vita lehet a vége.

Huckfeldt-Mendez és Osborn már hivatkozott munkájában a 2000-es amerikai NES adatokat használta fel. Egy névgenerátor kérdésblokkon belül (ahol maximum 5 embert nevezhettek meg a válaszadók) az alterek politikai preferenciáját is lekérdezte, azaz egy alapvetően szűk, erős kötéseket36 vizsgáló metódust használtak. Az eredményeiket úgy foglalhatjuk össze, hogy a jelöltek (Bush kontra Gore) melletti szimpátia nagyságát kis mértékben növelte, ha a jelöltre szavazó ismerőse van a kérdezettnek, de nem csökkentette igazából az sem, ha olyan embereket ismert közelről, akik nem szavaznának a jelöltre. A politikai részvételt alapvetően az növelte, ha beszéltek politikáról. Az azonban egy fontos adalék, hogy a kutatás szerint az adott időszakban az amerikaiak közel felének csak saját jelöltjüket támogató ember volt a szűk kapcsolati hálójában. Az eredmény az eredeti kérdésfelvetés kapcsán némileg ambivalens eredményeket hozott. A heterofil politikai hálóval rendelkezők kevésbé érdeklődtek a politikai iránt, és picit kisebb valószínűséggel vettek volna részt a szavazáson, de ez a hatás nem volt túl erős. A szerzők arra a következtetésre jutnak, hogy inkább legyen valakinek heterogén a politikai diskurzus hálója, minthogy ne legyen semmilyen - mert akkor tényleg kevéssé érdekli a politika (Huckfeldt-Mendez-Osborn:2004). Összegezve, az eredményeik alapján a politikai diskurzus intenzitása (erőforrás jellege) jobban számít, mint a diskurzus heterogenitása. A politikai diskurzus kapcsán három eltérő mechanizmussal magyarázható a magas homofil jelleg (Baldassari 2009:17). Az első a személyes meggyőzés, miszerint az alterek 36

Az erős kötés itt a közeli mag kapcsolatkora utal, a névgenerátoros módszer jellegéből kifolyólag. Előbbi kapcsán lásd Granovetter 1973; utóbbi kapcsán pedig McAllister-Fischer 1978.

56

eltérő politikai beállítottsága egy idő után meggyőzheti az egot, hogy ő is változtasson a politikai nézetein (Klofstad et al. 2009). A második a strukturális homofília tétele, miszerint a társadalmi struktúrában lévő pozíció befolyásolja, hogy milyen politikai networköt épít ki valaki, és egyben befolyásolja a politikai nézeteit is. A hasonló társadalmi helyzetben lévők nagyobb valószínűséggel lesznek egymás ismerősei, és nagyobb valószínűséggel fognak a politikáról is hasonlóan gondolkodni. A harmadik pedig a választási homofília, amely gyakorlatilag a személyes meggyőzés ellentéte. Ez esetben az ego olyan hálózatokba lép be, ahol tudja, hogy politikai szempontból hozzá hasonló gondolkodású emberek vannak. A politikailag heterofil kapcsolati háló részvételre gyakorolt hatását járja köre Mutz (2002a) is. A „cross-cutting network” kifejezést használja, amely fogalmat egészen Simmelig vezeti vissza.

Simmel úgy képzelte el a modern társadalmat (szemben a

hagyományos társadalommal), hogy abban az emberek egymást átfedő csoporthálózatok metszetében helyezkednek el (Simmel [1950]. cit Baldassarri 2007). A különböző célú és típusú csoportok nyomást is gyakorolhatnak az emberekre, másrészről a diverz csoporttagság csökkenti is a csoportok emberek feletti befolyását.

Blau és Schwartz

(1997) részben Simmel elméleti fejtegetéseit szintetizálva empirikus módszerekkel vizsgálták a társadalmi határokon átívelő csoportok társadalmi integrációra gyakorolt hatását. Szerzőpáros a társadalmi integrációt a különböző egyesületeken belüli belső csoport mintákkal hozta összefüggésbe, és azt állapította meg, hogy a csoportokon belül tapasztalható differenciálódás (és egyenlőtlenség), erősíti a társadalmi integrációt. Ahogy Baldassarri (2007) is kiemeli, nem nehéz megtalálni Blau és társa fejtegetései, és a klasszikus liberális egyenlőtlenség felfogás közötti párhuzamot, miszerint az egymást keresztező társadalmi csoportok-osztályok növelik a társadalom stabilitását (lásd ezzel kapcsolatban pl: Dahl 1961; Olson 1997). Ennek természetesen a politikai szociológiában is vannak előzményei, elég csak Lipset és Rokkan (1967) fejtegetéseire utalnunk, miszerint az exkluzív egyesületek és politikai csoportosulások Nyugat-Európában vertikálisan felépülő hálózatokat hoztak létre, amik megvédték a tagjaikat a csoportokon átívelő diskurzustól, és külső nyomástól. Mutz az eddig említett elméletekkel szemben abból indul ki, hogy a csoportokon átívelő politikai kapcsolatok több okból is a részvételt gyengítik. Az egyik a politikai ambivalencia, ami arra utal, hogy egy vegyes kapcsolati hálójú ember a politikai diskurzus hatására elbizonytalanodhat saját nézeteivel kapcsolatban, ami a részvételi esélyeket csökkenti. Ezt a gondolatsort párhuzamba állíthatjuk Noelle-Neumann hallgatási spirál 57

elméletével (Noelle-Neumann 2007). A hallgatási spirál arra az alapgondolatra épül, hogy a kisebbségi véleményen lévők a többség nyomását érezhetik, amikor meg kell nyilatkozniuk egy megosztó kérdésben. Az embereknek megvan az a képességük, hogy megbecsüljék, hogy a közvélemény miként gondolkozik egyes helyzetekben. NoelleNeumann szerint ezt többségi véleményt a média is felerősítheti. Az átlag ember gyorsan megérzi, ha egy párt, vagy személy támogatottsága csökken, már akkor is, amikor a közvélemény-kutatások még nem mutatnak elmozdulást a támogatásban. Az izolációtól való félelem az, ami arra készteti azokat akik azt gondolják magukról, hogy kisebbségi véleményt képviselnek, hogy eltitkolják a saját politikai nézetüket, ami aztán önmagát felerősítő hatásként egyre erősebben jelenik meg. Ebben az esetben tehát nem a Mutz által említett csoport nyomásról beszélhetünk, hanem a közvélemény nyomásáról. Maga a folyamat azonban mikro szinten is ugyanúgy működhet, és a kapcsolati hálózatokban is hasonló okok alapján történhet a diskurzus megszakadása és a politikailag homofil tömbök kialakulása, vagy akár a politikai vélemények megváltoztatása (ennek kapcsán lásd Mutz: 2002a:841).37 Ez a hatás főleg akkor lehet kifejezetten éles, amikor a politika nem csak ellenfelek versenyéről szól, hanem ellenségek háborújáról. A többségi vélemény populációs megoszlása (illetve annak érzékelése) alapvetően meghatározza azt, hogy a mikro környezetünkben hogyan alakul a diskurzus. Huckfeldt (2007) eredményei szerint, azokban az esetekben, amikor egy adott kérdésben országos szinten is nagy a vita, akkor a mikro környezetünkben is többször kerülünk olyan helyzetbe, hogy nem értünk egyet az ismerőseinkkel (a polarizáció érzékelésének mikro-makro átmenete kapcsán lásd még Baldassari-Bearman 2007). Ez még akkor is így van, ha megosztó kérdések esetén nehezebben lehet hozzáférni a kapcsolati háló más szereplőinek véleményéhez. Huckfeldt (2007) harmadik fontos megállapítása, hogy azokban a kérdésekben ahol a társadalomban is vita van, jobban támaszkodunk az ismeretségi körünk véleményére, míg a konszenzusos kérdésekben a többségi véleményt inkább gondoljuk fontosnak. Mindezeken túl, a vitás, megosztó kérdésekben a társadalom általános véleményét jobban érzékeljük, ha politikailag heterogénebb kapcsolati hálónk van.

A politikai kapcsolathálózatunk szerkezete és az attitűdjeink kialakítása és esetleges változtatása összefügg a politikai érdeklődésünk szintjével. A politika iránt érdeklődőbb személyek, hajlamosabbak extrémebb politikai nézőpontokat kialakítani, erősebb náluk a

37

lásd a 2. lábjegyezt a hivatkozott tanulmányban

58

pártidentifikáció, és ez politikailag homogénebb kapcsolathálókat eredményez (Baldassari 2009). Másik oldalról azonban a politikai érdeklődés növeli a politikai beszélgetéseink valószínűségét, utóbbi pedig heterogénebb politikai kapcsolathálót feltételez. Ezt még kiegészíthetjük azzal is, hogy a politika iránt érdeklődőbb személyek, más csak kíváncsiságból is keresik a kapcsolatokat

a politikailag másképp gondolkozó

személyekkel. A politikai érdeklődés tehát a kapcsolathálózat homogenitására egyrészről pozitívan, más irányból azonban negatívan hat, így a hatásmechanizmusok eredőjét a különböző utak aktuális erősségei határozzák meg. A politikai érdeklődés és a politikai kommunikációs üzenetek befogadásának összefüggését vizsgálta Zaller (1992), alapvetően média kontextusban. Zaller szerint a politika iránt érdeklődőbb személyek több politikai üzenet befogadására hajlamosak, és ezen üzenetek közül jobban ki tudják azokat válogatni, amik beleillenek konzisztensen a világképükbe, és elutasítani azokat, amik ellentmondanak azzal. A politika iránt kevésbé érdeklődők ezzel szemben, kevesebb politikai üzenet befogadása iránt fogékonyak, és ezekből is nehezebben tudják azokat kiválogatni, amik konzisztensek (Zaller 1992). Zaller alapvetően a média befogadás irányából vizsgálta a kérdéskört, míg Vreese és Boomgaarden (2006) erre építve kiegészítette az elméletet a személyközi kommunikációs aspektussal is. A politikai érdeklődés (részben politikai tudáselemekkel kiegészítve) és a média hatás (egyirányú, illetve kétirányú) együtthatását vizsgálták egyes kérdések befogadása kapcsán. A politikai iránt inkább érdeklődőkre egyirányú média kommunikáció esetében, amikor a média csak az egyik oldalát (vagy a negatívat, vagy a pozitívat) mutatja be egy kérdésnek – főként a személyközi politikai diskurzusok hatnak, amikor a véleményüket ki kell alakítani. Ugyanilyen média környezetben a politika iránt kevésbé érdeklődőknél véleményük kialakításában a média hatása viszont erősebb, mint a személyközi diskurzusoké. Amennyiben a média kommunikációja kétirányú (mind a két aspektusát bemutatják egy kérdésnek), a politikailag kevésbé érdeklődők is inkább a személyközi kapcsolathálójuk alapján alakítják ki a véleményüket, és kevésbé hat rájuk a média. A disszertációnk szempontjából a legfontosabb tanulsága a jelzett elméleteknek az, hogy a politikai érdeklődés és a politikai tudás fontos szerepet játszik abban, hogyan alakítjuk ki a politikai diskurzusainkat, és abban is, hogy miként vélekedünk egy adott kérdésről. Visszakanyarodva a részvétel és politikai kapcsolatháló kérdéséhez: ha a környezetünkben sok olyan személy van, akik másként gondolkodnak a politikáról mint mi, akkor a saját véleményünket egy idő után deviánsnak érezhetjük. Ez egyrészről a saját véleményünk eltitkolásához vezethet, vagy extrémebb esetben a politikai részvételből való kivonuláshoz. 59

A másik lehetséges probléma a társadalmi kötelezettségek (social accountability) oldalán jelentkezhet (Mutz 2002a). Egy heterogén politikai hálóban nem lehet megfelelni minden résztvevőnek, valakikkel konfliktusba kerülünk, és ez gyengíti a csoportközi harmóniát, ami a csoport (pl. baráti/ismerősi kör) széthullásához vezethet. Ez a mozzanat szintén a részvétel ellen hathat. Ezek az esetek kikerülhetők, ha a szavazók a politikai oldalak támogatását nem a kommunikációs térben, hanem más módon valósítják meg, például anyagilag támogatják a pártokat. Abban az esetben, ha a politikai támogatás a személyközi diskurzusban valósul meg (meggyőzni egy másik embert, hogy arra a pártra szavazzon, akit mi támogatunk), akkor óhatatlanul konfliktushoz vezet, és növeli a lehetőségét a politikai ambivalencia megjelenésének, illetve fokozhatja a társadalmi kötelezettségek okozta normatív kényszerek negatív hatását. Mutz (2002a) több adatsoron is teszteli hipotéziseit, és ezek mind alátámasztják a heterofil (pártokon átívelő) politikai háló részvételre gyakorolt negatív hatását, aminek szerinte az eredmények alapján a konfliktuselkerülés áll a középpontjában. A tanulmányának egyik legfontosabb elméleti megállapítása az, hogy a demokratikus és mindent megvitató polgár ideájának meghatározásakor több olyan elméleti kiindulópontot használunk, amelyek a gyakorlatban divergálnak (ennek kapcsán lásd még: Almond-Verba 1989; Berman 1997). Ugyanis, elméletben akkor tartunk jól működőnek egy demokratikus rendszert, ha sokan vesznek részt a döntésekben, és a döntéseket megvitatják minden szinten. Azaz a politikai diskurzus nem záródik be tömbökbe, és e mellett viszont magas csoportközi és társadalmi bizalmat tartunk ideálisnak. De hogy várhatunk magas bizalmat olyan emberektől, akik folyton vitáznak egymással (Mutz 2002a)? A szerző egy másik tanulmányában (Mutz 2002b) annyival árnyalja az állítását, hogy: a heterogénebb politikai kapcsolathálók politikailag toleránsabb véleményekkel járnak együtt, ami a demokrácia szempontjából mindenképpen hasznos aspektus. Módszertanilag meg kell jegyezni, hogy Mutz a hivatkozott kutatásokban szintén névgenerátoros módszereket használt (illetve azok egyes speciális változatait), tehát ezek az eredmények is a szűkebb, erős kötésű nexusokra vonatkoznak. Bár maga Mutz nem említi Coleman-t, de érvei, bár más aspektusból, de a heterofil politikai diskurzus részvétel csökkentő hatására utalnak. Coleman (1990) abból indult ki, hogy a szavazási részvétel fontos komponense a normatív mozzanat, amit elsősorban az tud megerősíteni, ha a családban, vagy barátok között viszonylag zárt, és egy irányba mutató a politikai diskurzus (ennek kapcsán lásd: Angelusz-Tardos 2003).

60

A vizsgált képet tovább árnyalják azok az eredmények, amelyek látszólag ellentétes összefüggéseket mutatnak, mint amit eddig bemutattunk. Érdemes röviden Campbell 2004ben publikált tanulmányából néhány fontos mozzanatot kiemelni.. Campbell visszanyúl a participációs mechanizmusok szétválasztásához egészen Robert Dahl 1961-es munkájáig. Dahl ebben az írásában megkülönböztette a homo civicust, és a homo politicust mint embertípust (ennek kapcsán lásd még: Fieldhouse et al 2010), míg Campbell a participációt választja szét politikaira (politikai cél elérését szolgáló részvétel), és civilre (társadalmi cél elérését szolgáló részvétel)38. Campbell-nek az a kiinduló hipotézise, hogy a politikai heterogenitás csökkenti a civil részvételt és ezzel szemben növeli a politikai részvételt és ezt több adatsor elemzésén keresztül bizonyítja. A korábban bemutatott szerzőkkel az ellentmondás azonban csak látszólagos, mivel az elemzés több fontos mozzanatában is más módon operacionalizálta az általunk is vizsgált fogalmakat, mint ahogy korábban bemutattunk. Egyrészről a politikai heterogenitást nem az egyéni kapcsolatháló szintjén értelmezte Campbell, hanem makroszinten. Egy olyan mutatót állított elő, ami területileg a korábbi amerikai választási eredményekre építve vizsgálta, hogy mennyire volt egyenletes a szavazatok eloszlása. Minél nagyobb arányt ért el a győztes párt, annál homogénebbnek tekintette politikai szempontból az adott területet. Az így felépített változót használta kontextuális elemként a modelljeiben39. A politikai diskurzus network szinten mért heterogenitása és a választási eredmények heterogenitása összefügg egymással, de kétségkívül a két megközelítés között jelentős különbségek vannak. Azt is meg kell jegyeznünk, hogy Cambell a politikai részvétel fogalmát

a

korábban

bemutatott

szerzőkhöz

képest

akcionalistább

módon

operacionalizálta. Ennek kapcsán két fogalmat is használ, az egyik a pártkötődés (adomány,

segített

pártnak),

a

másik

pedig

a

politikai

véleménynyilvánítás

(demonstrációban való részvétel). Ezek kétségkívül a politikai részvétel egy mélyebb bevonódást igénylő aspektusát jelzik a választási részvételhez képest (ahogy ezzel a disszertáció korábbi részében mi is részletesen foglalkoztunk). Ezekben a dimenziókban valóban növeli a részvételt a heterogén politikai háló, de az összefüggés iránya nem egyértelmű. Megközelíthetjük úgy is a kérdést, hogy azokon a területeken ahol nagyon 38

Az ezzel kapcsolatos elméleti keretet korábban részletesen ismertettük Cambell több adatsoron is tesztelte a hipotéziseit. Egy második megközelítésben survey eredményekből kiindulva közösségeken belül vizsgálta a politikai heterogenitás kérdését. A surveyben megkérdezett konzervatív-liberális skála közösségi szintre aggregált szórását használta indikátorként hierachikus regressziós modellekben (24p)

39

61

aktívak politikai szempontból a választók, megnövekedik a választási verseny. Ez azonban nem eredményezi egyértelműen azt, hogy a tágan értelmezett választási részvételt is megemelkedik.

A politikai részvétel kapcsolathálózati beágyazottságát számos magyar adatokra támaszkodó elemzés is alátámasztotta már. A magkapcsolatok mérete (kapcsolathálózati erőforrások) növelte a választási részvételi esélyeket, bár a civil participációra nagyobb hatással volt (lásd pl: Angelusz-Tardos 2003; Angelusz-Tardos 2005b; Lup 2010). A politikai diskurzus gyakorisága a közeli kapcsolatokban szintén magasabb részvételi valószínűséggel járt együtt (Lup 201040). A téma szempontjából kiemelt érdeklődésre tarthat számot Angelusz Róberték négy falu kutatása (Angelusz-Tardos 2009), amelyben négy kistelepülés teljes kapcsolathálózati feltárását végezték el. A két kiválasztott magas választási részvételű településen a kapcsolathálózati pozíciók jobban meghatározták a részvételi esélyeket, mint az alacsonyabb részvételű településeken. A magas részvételi mutatókkal rendelkező településeken sűrűbb volt a kapcsolathálózat, kevesebb volt az izolált személy. Szintén fontos megállapítás volt a kutatásnak, hogy az alacsony részvételű településeken a kapcsolathálózati centrumban rendre olyan szereplők tűntek fel, akik nem szavaztak.

A kapcsolathálózati diskurzus fontos alapeleme, hogy mennyire jellemző az adott társadalomban a választók politikai pártok mentén megfigyelhető tömbösödése. Angelusz Róberték kutatásai azt mutatták (Angelusz-Tardos 2009), hogy a rendszerváltozás óta fokozatosan erősödött a tömbösödés, és emellett a szavazati arányok is egyre inkább koncentrálódtak (ez 2010-ben, némileg már módosult – Angelusz-Tardos 2011).41 A politikai diskurzus mutatta a legerősebben homogenizáló jeleket a különböző kapcsolati tulajdonságok közül. Ez arra utal, hogy a társadalom horizontális tagolódásának nagyon erős szervező erejét képzi, Blaui terminológiát használva fontos nominális változóként funkcionál (Blau 1997). Angeluszék foglalkoztak természetesen azzal is, hogy a politikai heterofília milyen hatással van a politikai aktivitás különböző elemeire (Angelusz-Tardos 2005b). A külföldi

40

Bár a választási részvételi esélyre pozitív hatással van a politikai diskurzus gyakorisága, ha az elmúlt választáson történt megjelenést vizsgáljuk (és kontrolláljuk a modellünket a kapcsolathálózat nagyságával) akkor már nem áll függ az összefüggés Lup elemzései alapján. 41 Ezt a folyamatot alátámasztja szintén : Lup: 2007

62

tanulmányok kapcsán már érintett névgenerátoros módszerrel megbecsült magkapcsolati politikai heterofília, illetve a pártgenerátoros kérdéssor alapján elkészült mezo szintű politikai nexusdiverzitás mutató hatásait vizsgálták. A disszertáció szempontjából legfontosabb megállapítás, hogy a politikai kiállást (demonstrációkban való részvétel) szignifikánsan növelte a magkapcsolati politikai heterofília és a politikai nexusdiverzitás is (lásd a korábbi részekben Campbell [2004] eredményeit). Ezt támasztják alá Lup eredményei is42 (Lup 2008), annyival kiegészítve, hogy a politikai magkapcsolatokon belüli ambivalencia viszont csökkenti a részvételi esélyeket, tehát a homofil kapcsolathálók közük csak azok növelik a részvételt, amik blokkosodnak. Lup arra szintén rámutatott (Lup 2010), hogy a különböző politikai aktivitás dimenziókból felépített részvételi dimenzióban, a heterogén politikai diskurzus hálózat növeli a részvételi esélyeket.

A véleménypolarizáció makro szempontú megközelítésére is találni példát a magyar szakirodalomban. Bozsonyi Károly és Bálint Lajos (2011) a választási verseny szorosságának hatását vizsgálták az országgyűlési választások részvételi mutatóira. Mivel a disszertációban ilyen jellegű vizsgálódás az elemzések között is meg fog jelenni, ezért külön fontos eredményeiknek ismertetése. A szavazatmegoszlások egyenletességéből kiinduló problémafelvetés megegyezik Campbell korábban bemutatott elemzési sémájával, azonban az lényeges különbség az, hogy míg Campbell a kapott eredményeket kontextuális változóként

használva

mikro-szintű

elemzést

végzett,

addig

Bozsonyiék

végig

megmaradtak makro kontextusban. A szerzőknek az volt a hipotézise, hogy azokon a településeken ahol nagyobb a politikai verseny a pártok között, magasabb lesz a részvételi arány. Ezt egyrészről RDE oldaláról magyarázták (ha nagyobb a verseny, akkor fontosabb lehet egy szavazat is), másfelől a pártok nagyobb valószínűséggel mozgósítanak azokon a területeken, ahol szoros verseny várható. Ehhez természetesen élni kell azzal a feltevéssel, hogy a választók, és a párt aktivisták is nagyobb polarizációt érzékelnek, ahol tényleg nagyobb is van (Bálint-Bozsonyi 2011:59). Az összefüggéseket térbeli regressziós modellel tesztelték település és kistérségi szinten, a 2010-es országgyűlési választás első fordulójának eredményeit felhasználva. Az eredményük ellentétes volt a hipotéziseikkel, miszerint a nagyobb verseny mind települési, mind kistérségi szinten alacsonyabb részvétellel párosult. Ezen eredményüket alátámasztotta 2012-ben megjelent tanulmányuk 42

Lup a hivatkozott tanulmányában ugyanazokat a 2003-as DKMKA adatokat használta, mint Angelusz Róberték

63

(Bálint-Bozsonyi 2012) is, amelyben szintén a 2010-es választás esetén vizsgálták a választási verseny hatását a részvételre, de a korábbitól eltérő módszertannal, térfilterező eljárásokat alkalmazva. A szerzők párhuzamba állítják az eredményeiket Angelusz Róbert és Tardos Róbert 1990-es és 1994-es választás kapcsán végzett elemzéseivel (AngeluszTardos 1996), és jelzik, hogy a kettő között ellentmondás figyelhető meg. Angeluszék azt vizsgálták, hogy a szavazatok koncentrációja (a három legnagyobb párt szavazataránya az összes szavazaton belül), hogyan függött össze a részvétellel, és azt találták, hogy a magasabb szavazatkoncentráció magasabb részvétellel párosult települési szinten. Az ellentmondás azonban nem feltétlenül áll fent, mivel a két kutatás során használt politikai polarizációt mérő változó a Blau index, illetve a szavazatkoncentráció nagysága nem esik egybe, és tartalmilag is mást jelent. Ettől függetlenül az itt felrajzolt eredmények fontos kutatási irányokat rajzolnak fel. Az 1990 óta lezajlott parlamenti választások esetében érdemesnek tűnik szisztematikusan végigvenni a szavazatok polarizációjának választási részvételre kifejtett hatását. A disszertáció elemzési részében erre a munkára külön fejezetet szentelünk.

64

III. KUTATÁSI IRÁNYOK, HIPOTÉZISEK A konkrét hipotézisek bemutatása előtt röviden újra felvázoljuk azokat a klasszikus szociológia elméleteket, amikre posztulátumként tekintünk az elemzéseink során. Lazarsfeld-Berelson és Gaudet (1944) klasszikus munkájukban a csoportokon átnyúló kapcsolatokkal foglalkozva rámutattak arra, hogy a különböző társadalmi csoportokban való részvétel, a csoportok esetlegesen egymásnak ellentmondó nézetei miatt, elbizonytalaníthatják a benne részt vevő személyeket (cross-pressure). Simmel ezt nem vitatva (Simmel [1950] cit Baldassarri 2007) azzal egészítette ki a gondolatmenetet, hogy a többes csoporttagság csökkentheti a csoportok egyénekre gyakorolt nyomását. A homogén csoportképződés vizsgálatának megvolt a politikai szociológia előzménye is. Lipset és Rokkan (1967) klasszikus munkájukban kiemelték, hogy Nyugat-Európában a vertikálisan felépülő és exkluzív csoporttagságra alapuló egyesületi rendszer megvédte a csoportok tagjait a külső nyomástól, és az ellentétes vélemények elbizonytalanító hatásától (ezzel erősítve az integrációt Blau-Schwartz 1997). A homogén zárt kapcsolati rendszerek egyrészt megvédenek a külső nyomástól, másrészt a csoport tagokra erősebb normatív nyomást tudnak gyakorolni (Coleman 1990). A megerősítő diskurzusok és csoporttagságok normatív hatása, illetve a csoportokon átívelő kapcsolatháló esetlegesen elbizonytalanító hatása jelöli ki azt az axiómarendszert, amelyben elhelyezzük a politikai kapcsolathálók tagolódását, valamint ezen kapcsolati nexusok politikai részvétellel való összefüggését.

A következőkben felvázoljuk azokat a kutatási irányokat (K), valamint azokat a hipotéziseinket (H), amit a dolgozatban vizsgálni fogunk. A fejezet tematikai tagolódása megegyezik a későbbi elemzések sorrendjével.

A 2000-es években Magyarországon egyre hangsúlyosabban jelent meg a politikai tömbösödés, és politikai polarizáció. A hagyományos bal-jobb és liberális-konzervatív törésvonalak mellett a mérsékelt-radikális elkülönülés a Jobbik megjelenésével új elemmel bővítette a törésvonalak rendszerét. Az ezekkel kapcsolatos eddigi eredményeket a szakirodalmi részben részletesen kifejtettük. •

A disszertációban a rendelkezésre álló adatbázisok alapján elemezzük a különböző törésvonalak rendszerét, és egymással való összefüggését (K1.1), valamint megvizsgáljuk, hogy más társadalmi elválasztó vonalakhoz képest a pártválasztás milyen mélységű és erősségű cezúrát jelöl ki a kapcsolathálózatokban. Ezzel 65

kapcsolatosan az a hipotézisünk (H1.1), hogy a kapcsolathálózatokban a pártpreferencia szerinti tagolódás játssza az egyik legmeghatározóbb szerepet összevetve az olyan hagyományosan erős szegregációs határokkal, mint ami a romákat, a melegeket, leszbikusokat, vagy a börtönviselteket körülveszi. •

Vizsgáljuk azt is, hogy a civil szervezeti kötődések tudják-e a csökkenteni a politikai homofíliát a kapcsolathálózatokban (K1.2). Vizsgálódásaink során kitérünk arra, hogy az egyes civil szervezeti típusok közül melyek azok, amelyek képesek az egymással ellentétes politikai véleményű személyeket is integrálni, és arra is, hogy összességében a magyar civil szektor tud-e olyan közösségeket teremteni amik átnyúlnak a politikai oldalakon.

Az elemzések második nagy csoportja a választási részvételi szándék, és a kapcsolathálózat politikai nexusainak összefüggéseire koncentrál. •

A vizsgálat fő fókusza (K2.1) arra irányul, hogy szisztematikusan végigelemezzük a rendelkezésre álló adatok alapján a választási részvételi szándék összefüggését a politikai kapcsolathálózat nagyságával, illetve szerkezetével. Kiinduló feltevésünk (H2.1) az, hogy a választási részvételi szándékot elsősorban a politikai kapcsolathálók nagysága (graduális dimenzió) határozza meg, és kevésbé a szerkezete (nominális dimenzió)43. Bár azt feltételezzük, hogy a kapcsolathálózat politikai heterogenitása kevésbé fontos eleme a választási részvételi szándék magyarázatának, de azokban a választási szituációkban amikor megjelenik a hatásmechanizmus, hipotézisünk szerint a homofil, megerősítő kapcsolathálózat jár együtt magasabb részvételi valószínűséggel, a heterofil kapcsolathálózat pedig alacsonyabbal (H2.2.) Ennek a hipotézisnek az a kiinduló axiómánk az alapjai, amik a heterogén kapcsolati háló elbizonytalanító hatását, valamint a homogén kapcsolathálózat normatív nyomásgyakorló képességét hangsúlyozza. A homogén kapcsolatháló választási részvételt erősítő hatása kapcsán azt is várjuk (H2.3), hogy ez a vizsgálati időben előrehaladva (1998 és 2013 között) fokozatosan erősödik, összefüggésben a politikai kapcsolathálók tömbösödésével, valamint a politikai oldalak polarizációjával – (ezt az összefüggést panel adatokon is teszteljük). Egy olyan társadalomban, ahol a politikai törésvonalak nagyon erősek, és a

43

Követve Blau (1997) terminológiáját, graduális dimenziónak a politikai diskurzusok intenzitását és a politikai kapcsolathálók nagyságát nevezzük, nominális dimenziónak pedig a kapcsolathálók politikai oldalak szintjén vett heterogenitását.

66

kapcsolathálók ideológiailag is polarizáltak, a politikai tömbökön átnyúló nexusok kockázatosak lehetnek, mivel hiányoznak a közös konszenzus zónák a politikai beszélgetésekben. A folyamatok komplex rendszerét jelzi (elágazó szelektorok hatása),

hogy

a

tömbösödési

folyamatok,

a

politikai

kapcsolathálók

homogenizálódása, és a megerősítő diskurzusoknak a részvétel kapcsán feltételezett hatásának erősödése abba az irányba mutatna, hogy a választási részvételi szándék is növekszik az időben. Ahogy a szakirodalmi bevezetőben már érintettük a választási részvételi szándék a vizsgált időszakban inkább stagnált, sőt valamelyest csökkent is.

A szakirodalmi részben részletesen bemutattuk azt a hatásmechanizmust, ami a homogén kapcsolathálózatokat az erősebb közelebbi kötésekhez rendeli elsősorban (homofília heterofília tétele). •

Az elemzéseink során ezt az összefüggést részletesen megvizsgáljuk a politikai kapcsolathálózatok vonatkozásában is (K2.2). A közelebbi kapcsolathálóban a normatív nyomás erősebb, és a politikai vita is nagyobb kockázattal járhat (jobban ragaszkodunk a közelebbi kapcsolatainkhoz, mint a távolabbiakhoz), ezek alapján hipotézisünk (H2.4) szerint a politikai kapcsolathálózatnak elsősorban a közeli kapcsolatokat mérő dimenziója hat a választási részvételre, a távolabbi nexusokban a kapcsolathálózat szerkezet kevésbé befolyásolja a választási részvételi szándékot.

Elemzéseinkben külön hangsúlyt helyezünk a politikai hálózatok szerkezetének és a személyek politikai érdeklődésének összefüggésére. •

Ahogy a szakirodalmi részben is tárgyaltuk a politikai érdeklődés valamint a politikai diskurzusok és a kapcsolatok heterogenitása közötti összefüggés iránya több hatás eredőjéből számolható ki. Ebből kiindulva elemzéseink során megvizsgáljuk, hogy az egyes időszakokban mely hatások voltak az erősebbek hazánkban (K2.3). A politika iránt kevésbé érdeklődő embereknél olyan társadalmi környezetben, ahol nincs konszenzus egy kérdés kapcsán a személyes kapcsolati háló véleményformáló ereje erősebb, mint a politikailag érdeklődőbb személyeknél (Zaller 1992), feltételezésünk (H2.5) szerint előbbiek között erősebben érvényesül a homofil politikai kapcsolathálózat választási részvételt erősítő hatása is.

67

Elemzéseinkben külön kitérünk a politikai kapcsolathálózatok online reprezentációjára is (ezzel kapcsolatban lásd még Norris 2002). •

Megvizsgáljuk, hogy a közösségi oldalak beváltották-e azt a reményt, hogy a demokratikus diskurzusoknak új teret nyissanak, vagy ehelyett az online térben is újrateremtődnek a politikai törésvonalak (K2.4). Az online közösségi oldalakon történő megnyilatkozások félig nyilvános megnyilatkozásoknak tekinthetők, amelyek esetében még nagyobb a politikai kommunikáció kockázata (Angelusz 2009). Ebből következően hipotézisünk (H2.6) szerint a közösségi hálókban kialakuló heterofil diskurzus miliő ugyanúgy elbizonytalanító hatású a választási részvétel szempontjából, mint a személyes politikai nexusok esetén.

Az országgyűlési választásokhoz viszonylag nagy tétet rendelnek a választópolgárok. Ez megnyilvánul a kvázi magas részvétei arányokban is ezekben a választási szituációkban. Alacsonyabb tét esetén azt feltételezhetjük, hogy alacsonyabb lesz a kapcsolathálózatokban az a fajta normatív nyomás, ami a részvételt részben táplálja. Azokban az országos választási szituációkban, amikor a választók kisebb tétet érzékelnek alacsonyabb a részvételi arány is. •

A disszertációban megvizsgáljuk, hogy a népszavazásokon, illetve Európai Parlamenti választásokon mennyiben tud érvényesülni a politikai kapcsolathálózat nagysága és szerkezete a részvétel aspektusában (K2.5). Hipotézisünk (H2.7) szerint a politikai nexusok szerkezete és a diskurzusok heterogenitása nem befolyásolja a választási részvételi szándékot ezekben a választási szituációkban.

Disszertációnkban külön vizsgáljuk azokat a részvételi formákat, amelyek mélyebb választói

bevonódást

feltételeznek

(támogató

politikai

részvétel,

politikai

véleménynyilvánítás, média-nyilvános megnyilatkozások). •

Ezek a részvételi formák elsősorban a politikailag involváltabb személyekre jellemzőbbek (K3.1. A politika iránt jobban érdeklődőkre kevésbé hat a heterogén politikai kapcsolatháló elbizonytalanító hatása, és ezen részvételi formáknál a megerősítő kapcsolatok normatív eleme is gyengébb. Ezekből következően hipotézisünk (H3.1.) szerint a mélyebb bevonódást sejtető politikai részvételi formákban a heterofil politikai nexusok és diskurzusok a részvétel valószínűségét nem csökkentik, hanem inkább növelik (H3.1.) Az erősebb politikai involváltságot 68

feltételezve hipotézisünket kiegészítjük azzal a további feltevéssel (H3.2) is, hogy ezen részvételi dimenziókat, még a választási részvételhez képest is jobban erősítik a kapcsolathálózatok mennyiségi (graduális) elemei.

Az elemzésünk utolsó nagy szerkezeti egységében a választási részvétel és a választási verseny szorossága közti összefüggéseket makro-szinten vizsgáljuk. Azokban a választási szituációkban, ahol a verseny szorossága miatt (globálisan illetve lokálisan) a szavazatoknak nagyobb súlya van az emberek úgy érezhetik, hogy el kell menniük szavazni, mert akár az ő szavazatuk is döntő lehet a végeredmény szempontjából. Vélelmezhetően a pártok is tisztában vannak azzal, hogy mely körzetekben szorosabb a választási verseny, ezért itt nagyobb mozgósító hatással is számolhatunk. Ez a két mozzanat azt vetíti előre, hogy a választási verseny szorossága magasabb részvétellel jár együtt. Azonban a kiélezett választási szituáció (ami mind mikro mind makro szinten értelmezhető) mikro szinten növelheti a konfliktuspotenciált, ami olyan politikai miliőt teremthet, ami a kevésbé biztos szavazók elbizonytalanodásához vezet. Ezt kiegészítheti az is, hogy egy megosztott településen az alacsonyabb integráció miatt csökkenhet a közösségben az a normatív nyomás, ami a részvétel irányába tereli az embereket. Tehát a tét egyik irányból mozgósító hatású, másrészről elbizonytalanító hatású is lehet. A hatások erőssége a politikai klímától és a politikai oldalak szembenállásától függhet elsősorban. •

A disszertációban megvizsgáljuk, hogy a választási verseny szorossága, valamint ezzel összefüggésben a pártok szavazatainak megoszlása hogyan függ össze települési szinten a részvételi arányokkal (K4.1). Mivel a kisebb településeken az emberek jobban ismerik egymást, és jobban működnek ezekben a kis közösségekben a jutalmazó és büntető mechanizmusok is ezért hipotézisünk szerint a kisebb lélekszámú falvakban a választási versenynek inkább elbizonytalanító hatása van (H4.1), aminek részben oka lehet az is, hogy a pártok strukturális okokból ezekre a kis településekre kevésbé koncentrálnak. Akárcsak a mikro-szintű elemzéseinkben a makro-szinten is megvizsgáljuk, hogy nem országgyűlési (de országos) választási szituációban (2009-es EP választás), hogyan függ össze egymással a választási verseny szorossága ás a részvétel (K4.2). Ezekben a választási szituációkban a tétnek sem a pozitív sem a negatív hatása nem működik (legalábbis gyengébb a hatása), valamint a politika iránt amúgy is érdeklődőbb

69

személyek mennek el ilyen szituációban szavazni, akikre kevésbé van hatással a lokális véleményklíma.

A fejezetben felvázolt hipotézisek az elemzés fő irányait hivatottak megszabni. A disszertációban azonban ezen kívül igyekszünk több mellékszálat is kibontani a vizsgált kérdések kapcsán, és részletesen bemutatjuk azokat az alapfolyamatokat is, ami a kérdéseinket megfelelő kontextusba helyezik. Bár a hipotézisekben tartalmi vizsgálati célokat fogalmaztunk meg, az elemzésekben számos módszertani mozzanatra is kitérünk, mind az alkalmazott módszerek, mind a kiválasztott indikátorok kapcsán. Táblázatos formában is összefoglaltuk a dolgozat főbb kutatási irányait, valamint hipotéziseit. A disszertáció következő, módszertani fejezetében ezekhez a hipotézisekhez elemzési technikákat is párosítunk.

70

Táblázat 2 - A disszertáció főbb kutatási kérdései Vizsgálati tömb

Kutatási

Kutatási kérdés kifejtése

kérdések Tömbösödési és

K1.1

polarizációs folyamatok

A disszertációban a rendelkezésre álló adatbázisok alapján elemezzük a különböző törésvonalak rendszerét, és egymással való összefüggését,

a

valamint megvizsgáljuk, hogy más társadalmi elválasztó vonalakhoz

kapcsolat-

képest a pártválasztás milyen mélységű és erősségű cezúrát jelöl ki a

hálókban

kapcsolathálózatokban. K1.2

Megvizsgáljuk, hogy a civil szervezeti kötődések tudják-e a csökkenteni a politikai homofíliát a kapcsolathálózatokban

Országos

K2.1

választási részvétel

Szisztematikusan végigelemezzük a rendelkezésre álló adatok alapján a választási részvételi szándék összefüggését a politikai kapcsolathálózat nagyságával, illetve szerkezetével.

és

politikai nexusok

K2.2.

Megvizsgáljuk, hogy a politikai kapcsolathálózatokban is érvényesül a homofília – heterofília tétele

K2.3

A politikai érdeklődés valamint a politikai diskurzusok és kapcsolatok szerkezet közötti összefüggés iránya több hatás eredőjéből számolható ki. Ebből kiindulva elemzéseink során megvizsgáljuk, hogy az egyes időszakokban mely hatások voltak az erősebbek hazánkban

K2.4

Elemezzük, hogy a közösségi oldalak beváltották-e azt a reményt, hogy a demokratikus diskurzusoknak új teret nyissanak, vagy ehelyett az online térben is újrateremtődnek a politikai törésvonalak

K2.5

Megvizsgáljuk, hogy a népszavazásokon, illetve Európai Parlamenti választásokon mennyiben tud érvényesülni a politikai kapcsolathálózat nagysága és szerkezete a részvétel aspektusában

A

politikai

K3.1

Külön vizsgáljuk azokat a részvételi formákat, amelyek mélyebb

részvétel

választói bevonódást feltételeznek (támogató politikai részvétel, politikai

mélyebb

véleménynyilvánítás, média-nyilvános megnyilatkozások)

aspektusai és a politikai nexusok Választási verseny

K4.1

összefüggésben a pártok szavazatainak megoszlása hogyan függ össze

és

részvétel összefüggése makro-szinten

Elemezzük, hogy a választási verseny szorossága, valamint ezzel

települési szinten a részvételi arányokkal K4.2

Akárcsak a mikro szintű elemzéseinkben a makro szinten is megvizsgáljuk, hogy nem országgyűlési (de országos) választási szituációban (2009-es EP választás), hogyan függ össze egymással a választási verseny szorossága ás a részvétel

71

Táblázat 3 - A disszertáció hipotézisei Vizsgálati tömb Tömbösödési

és

Hipotézisek

Hipotézis kifejtése

H1.1

A kapcsolathálózatokban a pártpreferencia szerinti tagolódás

polarizációs folyamatok a

játssza az egyik legmeghatározóbb szerepet.

kapcsolat-hálókban Országos részvétel

választási és

H2.1

politikai

A választási részvételi szándékot elsősorban a politikai kapcsolathálózatok nagysága határozza meg, és kevésbé a

nexusok

szerkezete H2.2

A homofil, megerősítő kapcsolati háló növeli a választási részvétel valószínűségét, míg a heterofil kapcsolatháló csökkenti azt

H2.3

A homogén kapcsolatháló választási részvételt erősítő hatása kapcsán azt várjuk, hogy ez a vizsgálati időben előrehaladva (1998 és 2013 között) fokozatosan erősödik

H2.4

A politikai kapcsolathálónak elsősorban a közeli kapcsolatokat mérő dimenziója hat a választási részvételre, a távolabbi nexusokban a heterofil szerkezetű kapcsolatháló kevésbé befolyásolja a választási részvételi szándékot

H2.5

A politika iránt kevésbé érdeklődő személyeknél erősebben érvényesül a heterofil politikai kapcsolatháló választási részvételt csökkentő hatása

H2.6

A közösségi hálókban kialakuló heterofil diskurzus miliő ugyanúgy elbizonytalanító hatású a választási részvétel szempontjából, mint a személyes politikai nexusok esetén

H2.7

A politikai nexusok szerkezete és a diskurzusok heterogenitása nem

befolyásolja

a

választási

részvételi

szándékot

a

népszavazási illetve Európai Parlamenti választási szavazási szituációkban A

politikai

részvétel

H3.1

A mélyebb bevonódást sejtető politikai részvételi formákban a

mélyebb aspektusai és a

heterofil politikai nexusok és diskurzusok a részvétel

politikai nexusok

valószínűségét nem csökkentik, hanem inkább növelik H3.2

A mélyebb bevonódást sejtető politikai részvételi dimenziókat, még a választási részvételhez képest is jobban erősíti a kapcsolathálózatok nagysága

Választási részvétel

verseny

és

összefüggése

H4.1

A kisebb lélekszámú falvakban működik elsősorban a választási verseny elbizonytalanító hatása

makro-szinten

72

IV. ADATBÁZISOK, MÓDSZEREK A hipotéziseink felállítása után a negyedik fejezetben rátérünk a disszertációban használt adatbázisok bemutatására, és felvázoljuk azt az elemzési eszköztárat, amire támaszkodunk a vizsgálatunkban.

IV.1 ADATBÁZISOK A disszertáció részben módszertani hangsúlya miatt is fontos szerepet kap a különböző megközelítés módok bemutatása a politikai diskurzus, és politikai hálózatok mérése kapcsán. Ebből következően az adatelemzés során az elérhető adatbázisok lehető legszélesebb spektrumát igyekszünk alkalmazni. Összesen hét survey adatbázist használunk fel az elemzéseikben, illetve a makro összefüggések vizsgálatára az 1990 óta megtartott országgyűlési választások településsoros eredményeit is bevonjuk a vizsgálatunkba. A következőkben röviden bemutatjuk a disszertációban felhasznált adatbázisokat, valamint felvázoljuk azt is, hogy az egyes adatfelvételekben a participáció és a politikai hálózatok milyen indikátorai érhetőek el. A survey adatfelvételekben közös pont, hogy a kutatásokat Angelusz Róbert és/vagy Tardos Róbert vezette (kivéve a 2012-es Budapest Kutatás). Ez biztosította, hogy a fogalmi keret végig egységes legyen a kutatásokban. Legtöbb esetben az általunk használt indikátorokat is ugyanúgy kérdezték a különböző adatfelvételekben, ami minimálisra redukálja azt a problémát, hogy különböző itemekből kelljen hasonló tartalmú indikátorokat készíteni. A minél egységesebb módszertani keret érdekében csak személyes lekérdezésre támaszkodó felvételeket vizsgálunk a disszertációban (bár az utóbbi 15 évből több telefonos, és online felvétel is rendelkezésre áll). A következőkben bemutatjuk a disszertációban felhasznált adatbázisokat, és röviden felvázoljuk azt is, hogy a kutatási kérdéseink valamint hipotéziseink szempontjából milyen indikátorok érhetők el az egyes adatfelvételekben.

Időrendben haladva az első adatfelvétel 1997-1998-ban készült (két felvétel összevont adatbázisa)44.

44

Az adatfelvételt az MTA-ELTE KKCS kutatócsoport vezette, két omnibusz kutatás keretében került lekérdezésre, a kutatás vezetői Angelusz Róbert és Tardos Róbert voltak. Az 1997-es adatbázisban 995 fő szerepel, az 1998-ban pedig 794.

73

Az országgyűlési választási részvételt az összevont adatbázis miatt két változóból építettük fel. Az 1997-es adatbázisban a részvételi szándékra kérdeztek rá, az 1998-as felvételben pedig retrospektív módon azt vizsgálták, hogy az országgyűlési választás mely fordulójában vett részt a kérdezett. A két részvételi változót összevonva elemezzük a disszertációban45. Mivel mind a két adatfelvételben rákérdeztek a korábbi országgyűlési választásokon való részvételre is (1990, 1994), ezért lehetőség volt egy rendszeres választási részvételt mérő változó kialakítására is. A politikai részvétel kapcsán az 1997-es adatfelvétel tartalmaz még adatokat az akkori NATO-val kapcsolatos népszavazás kapcsán. A politikai kapcsolathálózatot ebben a kutatásban névgenerátoros módszerrel vizsgálták. A kérdezettek 5-5 személyt sorolhattak fel annak kapcsán, hogy ki az, aki napi gondjaiban segíteni szokott, ki az aki fontos ember számára és ki az akivel szabadidejét szívesen eltölti. A kapcsolathálózati blokk második felében az öt legfontosabb személy kapcsán további kérdésekre kellett válaszolniuk a kutatás alanyainak, ezek között szerepelt, hogy szoktak-e az alterrel politikáról beszélgetni, és az is hogy melyik párt áll legközelebb ezen személyhez. Időrendben a második elemzett adatbázist 2003-ban vették fel. A kutatást a Demokrácia Kutatások Magyarországi Központja Közhasznú Alapítvány (továbbiakban DKMKA) Választáskutatási Tématanácsa bonyolította le4647. Mivel a kutatás egyik súlypontja a politikai részvétel volt, ezért igen széles spektrumon állnak rendelkezésre adatok a participáció kapcsán. A választási részvétel esetében megkérdezésre került a részvételi szándék egy most vasárnap megrendezésre kerülő országgyűlési választáson, valamint a korábbi négy választás kapcsán retrospektív módon vizsgálták szintén a részvételt. A 2003-as Európai Uniós csatlakozás kapcsán tartott népszavazásra retrospektív kérdeztek a kutatásban, a 2004-es Európai Parlamenti választások kapcsán pedig a szándékot vizsgálták. A mélyebb bevonódást igénylő politikai aktivitás formákat szintén széles bázison kutatták, így a támogató politikai aktivitás, az ügy

45

Tartalmilag a két változó mást mér (szándék, retrospektív részvétel), de a nagyobb elemezhető esetszám miatt az összevonás mellett döntöttünk. 46 Társadalomkutatási Informatikai Egyesülés – TDATA-G35: DKMKA Választáskutatás 2003: "A" file. Adatlap. http://www.tarki.hu/cgibin/katalogus/tarkifo_hun.pl?sorszam=TDATA-G35 47 A kutatás vezetője Angelusz Róbert volt. Az adatfelvételt három kutatóintézet bonyolította le, a Tárki, a Medián és a Szonda-Ipsos (jelenleg Ipsos). Összesen 3000 főt vizsgáltak, de két almintán „A” és „B” kérdőívvel. A kérdések egy része átfedett. Disszertációmban az „A” kérdőívhez tartozó adatokat elemzem, mivel ebben szerepeltek a jelen dolgozat szempontjából leginkább releváns változók. Az elemzett adatbázis esetszáma 1516 fő (1016 főt a Tárki kérdezett le, további 500 személyt a Medián).

74

orientált politikai véleménynyilvánítás és a média-nyilvános politikai megnyilatkozások is vizsgálhatók a kutatás alapján. A politikai diskurzust, és a politikai hálózatokat több módszerrel is mérte a kutatás. Egyrészről szerepeltek a 2003-as DKMKA adatfelvételben standard survey kérdések arra vonatkozólag, hogy a kérdezett különböző kapcsolati dimenziókban milyen gyakran beszélgetett politikáról a 2002-es választások idején, illetve ha politikáról beszélgettek mennyiben egyezett meg a véleményük. A kérdezett ego-hálózatának mérésére az 199798-as MTA-ELTE-KKCS kutatással megegyező névgenerátoros kérdésblokk került a 2003-as kutatásba. A jelzett adatfelvételben is három szituáció (segítség, szórakozás, fontos dolgok megbeszélése) mentén jelölhettek 5-5 személyt a kérdezettek, majd a legfontosabb 5 alter kapcsán többek között arra is kellett válaszolniuk a kutatásban részt vevőknek, hogy szoktak-e velük politikáról beszélgetni, és hogy melyik párt áll az alterhez legközelebb. A politikai kapcsolathálózat mérésére harmadik módszerként szerepelt a kutatásban a disszertáció korábbi részében már bemutatott Angelusz-Tardos féle pártgenerátoros mérési technika is. Összesen 8 párt kapcsán mérte az adatfelvétel, hogy ismer-e az ego bárkit is a pártot támogatók közül. Pozitív válasz esetén azt is vizsgálták, hogy kérhet-e az adott párt támogató közül segítséget. Ez a szűkítés a politikai kapcsolatháló szűkebb szegmensét hivatott mérni. Az adatfelvételben tehát három olyan technika is szerepelt, amivel lehet vizsgálni a kérdezettek politikai hálózatait. Az V.1 fejezetben az indikátorok részletes bemutatása után röviden foglalkozunk majd ezen mérési technikák összefüggéseivel, különbségeivel.

A DKMKA a Magyar Választáskutatási Program (MVP) keretében 2008-ban és 2009-ben a népszavazás, illetve az Európai Parlamenti választás kapcsán két adatfelvételt is szerveztek4849. A disszertációban vizsgált participációs indikátorok közel teljes spektrumát tartalmazta a kérdőív. A politikai diskurzust mérő változók közül a hagyományos survey módszerrel mért politikai beszélgetések gyakorisága és heterogenitása, valamint a

48

Társadalomkutatási Informatikai Egyesülés – TDATA-H27: Magyar Választáskutatási Panel; 2008-2009 összevont teljes adatbázis. http://www.tarki.hu/cgi-bin/katalogus/tarkifo_hun.pl?sorszam=TDATA-H27. Kutatásvezető: Tardos Róbert 49 A 2008-as adatfelvétel, a három kérdéses szociális népszavazás után készült, 3122 fő került lekérdezésével. A kutatás terepmunkáját a Medián a Tárki és az Ipsos végezte. A kutatásban egységes kérdőívet használt mind a három lekérdezést végző cég, de a kérdőív hossza miatt egyes modulok csak 1-1 almintában szerepeltek.

75

névgenerátoros kérdésblokk50 politikai alkérdéseiből előállítható magkapcsolati politikai diskurzus gyakorisága és heterogenitása vizsgálható a kutatás alapján. A 2008-as kutatást 2009-ben folytatták az MVP keretében. A vizsgálat adatfelvétele 2009. áprilisa és június között történt az EP választás előtt. Ebből is adódóan a kutatás fókuszában az EP választás állt, de sok kérdés foglalkozott a fokozódó gazdasági válsággal és a növekvő etnikai feszültségekkel is. Az adatfelvétel mintavételi keretét a 2008-ban már lekérdezett több mint 3000 fős kutatás jelentette, a kieséseket újabb címek bevonásával pótolták. Összesen 2980 sikeres interjú készült. 2008-hoz hasonlóan a Medián az Ipsos és a Tárki végezte a terepmunkát. A participációs indikátorok teljes spektruma ebben a kutatásban is elérhető, azzal a kiegészítéssel hogy, a népszavazás helyett az EP választás kapott nagyobb hangsúlyt. A pártgenerátoros technikával 9 párt kapcsán vizsgálták a kérdezettek alter hálózatát. A személyes politikai hálózatot ezekből a kérdésekből lehet reprodukálni. Ahogy jeleztük a 2008-as kutatás jelentette a 2009-es felvétel mintavételi keretének kiinduló bázisát. Ebből következően a 2008-2009-es DKMKA felvételekből egy viszonylag nagy 1523 fős panel minta is rendelkezésre áll. A rövid távú dinamikai folyamatok bemutatására kiválóan alkalmas ez a panel adatfelvétel.

A DKMKA MVP programjának (eddig) utolsó adatfelvétele 2010-ben zajlott, közvetlenül az országgyűlési választások előtt március 30. és április 9. között5152. A kutatás a korábbi adatfelvételek módszertanát követte, a participációs kérdések kapcsán. A választási részvételi szándék mellett, a 2008-as Népszavazás, és 2009-es EP választási részvételt is vizsgálták, a politikai véleménynyilvánítás, a támogató politikai aktivitás, valamint a média-nyilvános politikai megnyilatkozások mellett. Utóbbi indikátor kiegészült egy új elemmel,

az

interneten

történő

politikai

tartalmú

hozzászólással.

A

politikai

diskurzusokban megjelenő véleményütközéseket hagyományos survey technikával mérték.

A disszertációban felhasznált legfrissebb adatfelvétel 2013-ban készült. A 2003-2010 közötti kutatásoktól eltérően nem a DKMKA, hanem a TÁRKI égisze alatt futott az adatfelvétel. Fábián Zoltán (további kutatók: Enyedi Zsolt, és Tardos Róbert) „Törésvonalak értékek és az identitás szerepe a magyar pártrendszer átalakulásában 200050

A névgenerátoros kérdésblokk két almintán kerül lekérdezésre Dokumentáció és adatbázis: http://www.valasztaskutatas.hu/eredmenyek/adatbazisok/magyar-adatok 52 A terepmunkát a Medián és az Ipsos végezte, összesen 1500 főt kérdeztek meg 51

76

2014” című OTKA kutatásának keretében 2013 tavaszán, egy TÁRKI omnibusz adatfelvétel kérdésblokkja több olyan kérdést is tartalmazott, amit a disszertációban érintünk. Jelen írás szempontjából a legfontosabb kérdésblokk egy kibővített pártgenerátort tartalmazott. A „hagyományos” pártgenerátor kérdésekhez képest (ismer-e a pártból szimpatizánst, van-e köztük barátja, családtagja), egy szélesebb megközelítés került a kutatásba. A pártgenerátor érintette azt is, hogy ha az adott párthoz kötődően van az egonak ismerőse, akkor szokott-e vele politikáról beszélgetni, és ha igen, akkor mennyire szoktak egyetértetni. Tehát a személyes politikai háló mellett a politikai diskurzusok is rekonstruálhatók a kutatásból, valamint ezen diskurzusok heterogenitása is. A blokk kiegészül egy további elemmel is, ami a „negatív” kapcsolatokra vonatkozik. Minden olyan párt esetében, ahol az egonak nem volt alter ismerőse, ennek okára is rákérdeztek a kutatásban, miszerint ez inkább véletlennek köszönhető, vagy tudatos döntés. A mezo szintű pártkapcsolatok negatív töltésű elemeinek kutatásba való bevonása kibővíti az elemzési lehetőséget. A 2013-as TÁRKI-OTKA kutatásban több kérdéssel vizsgálták a közösségi hálók keretében megvalósuló politikai véleménynyilvánítást, és a véleményhomogenitást is, ezekkel a kérdéssel is foglalkozunk az elemzéseinkben. A kutatás politikai részvételre vonatkozó része viszonylag szűkös, a választási részvételi szándékra kérdeztek rá az adatfelvételben, más indikátorok nem szerepeltek a kutatásban.

A személyes survey felvételek közül az utolsó kutatás annyiban tér el a korábbiaktól, hogy nem országos mintán készült, „csak” Budapestre fókuszált. Az ELTE Módszertani Kutatóközpont 2012-es Budapest kutatása53 elsősorban az élhető város kérdéskörére koncentrált. Az adatfelvétel során összesen 1041 sikeres interjú készült, a terepmunka 2012 tavaszán volt. A participációt viszonylag széles spektrumon vizsgálta a kutatás. A választási részvételi szándék mellett a támogató politikai aktivitást, és a politikai véleménynyilvánítást is érintette a kutatás. A média-nyilvános politikai megnyilatkozás kapcsán csak egy item szerepelt a kutatásban, ez pedig az interneten, közösségi oldalon, médiában történő politikai hozzászólást vizsgálta. A kutatás igazi nóvuma a korábban már bemutatott méretgenerátoros módszer hazai adaptálása volt (Kmetty-Koltai: 2013). Az egonak a saját kapcsolati hálójában

a Fidesz, a Jobbik, az LMP, és az MSZP

53

Kutatásvezető: Székelyi Mária. Kutatócsoport tagok: Barna Ildikó, Csizmady Andrienne, Gregor Anikó, Kmetty Zoltán, Koltai Júlia, Simon Dávid – lásd még: https://sites.google.com/site/eltetatkmkk/home/budapest-kutatas-2012

77

szimpatizánsainak számát kellett megbecsülni, valamint ugyanezt a közeli bizalmi kapcsolataiban. Ezt a kérdezési technikát alkalmazva kialakíthatók a pártgenerátor kérdésekből is kinyerhető indikátorok, valamint a folytonos adatokat használva tovább bővíthetők az elemzési lehetőségek. Ezekkel a lehetőségekkel a választó törésvonalak (V.2 fejezetben foglalkozunk) majd részletesebben.

A vizsgált adatbázisok második nagy csoportját az 1990 óta megtartott országos országgyűlési választások településsoros adatbázisai alkotják54. A rendszerváltás óta hat országgyűlési választást tartottak hazánkban és két Európai Parlamenti választást (2004, 2009). A településsoros választási eredmények első fordulás listát szavazatait vizsgáljuk meg a disszertációban55. A részvételi arányok állnak minden esetben az elemzés központjában, valamint a részvétel összefüggése a pártokra leadott szavazatok koncentrációjával. A szavazatok koncentrációját, és a választási verseny szorosságát több mutatóval is vizsgáljuk a disszertációban, ezekre az elemzéseket bemutató fejezetben térünk

ki

részletesebben.

A

koncentrációs

mutatók

mellett,

munkanélküliségi,

iskolázottsági és vallásossági adatokat is felhasználunk kontroll változóként. A későbbiekben többször is utalni fogunk rá, de itt is kihangsúlyozzuk, hogy a településsoros eredményekből nem tudunk közvetlen következtetni az egyének cselekvéseire, csak az adott településmiliő hatását tudjuk modellezni.

54

Az adatbázisokat Dr. Vécsei Pál állította össze, ezek elérhetők a www.valasztaskutatas.hu oldalon. Az adatbázisokat kiegészítettük további adatsorokkal, amelyeknek a forrása az Országos Választási Iroda – bővebben lásd www.valasztas.hu 55 A 2004-es EP választásokról nem áll rendelkezésünkre adat, és az Országos Választás Iroda is csak összesített adatokat közöl a honlapján, ezért ezt a választást nem tudjuk elemezni.

78

IV.2 MÓDSZEREK A disszertációban mind egyszerűbb, mind összetettebb statisztikai módszereket felhasználunk a hipotéziseink vizsgálatára. Az elemzés első fejezetében az indikátorok alapmegoszlásai kerülnek fókuszba, illetve ezek egymással való összefüggései. A leíró statisztikák mellett, kétdimenziós összefüggéseket vizsgálunk Khi2, Anova (illetve szükség esetén Welch és különböző Post-hoc) tesztekkel, illetve korrelációs próbákra is támaszkodunk. Időbeli összehasonlítások esetében a változók egyes paramétereinek intervallum becslései alapján vizsgáljuk a dinamikai elmozdulásokat. Az egyszerűbb elemzések esetében nem közlünk külön megbízhatósági értékeket, azokban az esetekben ahol szignifikáns összefüggésekről beszélünk legalább 5 százalékos szignifikancia szinten érvényes állításokat emelünk ki. Az elemzés V.2 fejezetétől áttérünk az összetettebb statisztikai modellek bemutatására. Az összetett magyarázó modellek alkalmazásával az a célunk, hogy a politikai diskurzus és politikai kapcsolathálózat indikátorainak részvételre gyakorolt hatását úgy tudjuk tesztelni, hogy a demográfia háttérváltozókat kontrollálva tartjuk. A függő változók felépítésből adódóan legtöbb esetben binomiális logisztikus regressziós modelleket tesztelünk, robusztus illesztéssel az esetleges multikollinearitási problémák kiküszöbölésére. Egyes speciális elemzési részekben multionomiális logisztikus regressziót alkalmazunk, illetve kategoriális főkomponens elemzést. A V.2 fejezetben a politikai törésvonalak nagyságának teszteléséhez negatív-binomiális modelleket alkalmazunk, és kihasználjuk azt, hogy ezen modellek alpha paramétere szociológia szempontból is jól interpretálható (ennek bővebb kifejtését lásd a FÜGGELÉK A fejezetben). Az elemzés utolsó részében a választási részvétel és verseny makro-statisztikai összefüggésére koncentrálunk. Mivel ezen az elemzési szinten a téri autokorreláltság alapvetően befolyásolja a becsléseink torzítatlanságát, ezért speciális téri-regressziós hiba modelleket használunk fel (ennek bővebb kifejtését lásd a FÜGGELÉK B fejezetében).

Az előző fejezetben bemutatott adatbázisok, az itt kijelölt elemzési módszerek, és modellek nagyon szélesen ölelik fel a vizsgálati témát. Ennek két oka is van. Az egyik ok abból a kutatási célból következik, miszerint a vizsgált folyamatok időben is követhetők legyenek. Ezt célozza az, hogy 1997 és 2013 közötti adatbázisok kerültek be az elemzésbe. A másik, talán még inkább nyomós érv a sok adatbázis használatára az összefüggések minél robusztusabb vizsgálata. Az adatok több szempont szerinti vizsgálata (időben és 79

módszerrel is), - a módszertani trianguláció - a megfigyelt oksági összefüggések megbízhatóbb és érvényesebb vizsgálatát teszik lehetővé (Padgett 2009). Ennek a triangulációs elvnek a követése kiemelten fontos egy olyan kutatási kérdés esetében, ahol a nemzetközi szakirodalmi előzmények is több lehetséges kimenetet valószínűsítenek.

Táblázatos formában összefoglaljuk, hogy az egyes vizsgálati kérdésekhez, valamint a megválaszolandó hipotéziseink teszteléséhez milyen statisztikai módszereket használunk fel. Táblázat 4 - A disszertáció kutatási kérdéseinek megválaszolásához alkalmazott módszerek Vizsgálati

Kutatási

tömb

kérdések

Tömbösödési

K1.1

Kutatási kérdés kifejtése

Leíró

elemzések,

korrelációs

összefüggések,

kategoriális

és polarizációs

főkomponens elemzés

folyamatok

Leíró elemzések, két-változós összefüggések tesztelése, binomiális

a K1.2

kapcsolat-

logisztikus regressziós modellek

hálókban Országos

K2.1

binomiális logisztikus regressziós modellek

választási

K2.2.

binomiális logisztikus regressziós modellek

és K2.3

Strukturális Egyenletek Modellezése (SEM)

K2.4

binomiális logisztikus regressziós modellek

K2.5

binomiális logisztikus regressziós modellek

politikai K3.1

binomiális logisztikus regressziós modellek

részvétel politikai nexusok

A

részvétel mélyebb aspektusai és a politikai nexusok K4.1

Téri-hiba modellek

és K4.2

Téri-hiba modellek

Választási verseny részvétel összefüggése makro-szinten

80

V. ELEMZÉSEK V.1 PARTICIPÁCIÓ ÉS POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓZATOK A fejezetben a legfontosabb vizsgált változóink alapmegoszlásaira, és összefüggéseire koncentrálunk. Részletesen megvizsgáljuk, hogy az egyes felvételekben hogyan alakultak az indikátoraink, milyen trendek azonosíthatók, és a különböző módon operacionalizált változóink milyen eltéréseket, avagy egyezéseket mutatnak. A fejezetet két alfejezetre bontjuk. Az első alfejezetben a politikai participációs indikátorokra koncentrálunk, a választási részvételi szándéktól kiindulva a mélyebb politikai elköteleződést sejtető politikai aktivitási formákig bezárólag. Röviden foglalkozunk a részvétel és a politikai érdeklődés összefüggéseivel. A második alfejezetben a politikai kapcsolathálózat és politikai diskurzus indikátorokat vesszük górcső alá. Első lépésben megvizsgáljuk ezek alapmegoszlásait, majd elemezzük, hogy a különböző módszerek segítségével mért politikai kapcsolathálók vertikális és nominális dimenzió hogyan hatnak egymásra. A fejezetben kitértünk a politikai diskurzus és a politikai kapcsolathálók heterogenitásának összefüggéseire is. Vizsgálódásaink során elemezzük azt is, hogy a kapcsolathálók szerkezete hogyan viszonyul a politikai érdeklődéshez.

V.1.1 A politikai participációs mutatók alapmegoszlásai A választási részvételt a vizsgált kutatásokban szinte kivétel nélkül a részvételi szándék alapján vizsgáljuk. Ez alól egyedüli kivétel az 1997-98-as kutatás 1998-as almintája volt, ahol retrospektív módon kérdeztek rá az adott évi országgyűlési választási részvételre. Azokat tekintettük biztos résztvevőknek, akik teljesen biztosra ígérték a választási részvételüket (a megoszlásokat összefoglaló tábla a mellékletben található). Az 1997-98-as részvételi szintnek közel a felére esett vissza 2013-ra a magukat biztos választási részvevőknek tartók aránya.56 A makro adatokat később mutatjuk be, de elöljáróban annyit érdemes megjegyezni, hogy a választásokon a „valós” részvételben nem

56

A részvétel trendjének vizsgálata kapcsán érdemes néhány módszertani megjegyzést tenni. Az 1997-98-as adatok esetében jeleztük, hogy részben retrospektív kérdés alapján került kialakításra a változó. Ez valamennyivel elviekben emeli a részvétel szintjét a „szándékolt részvételhez” képest. Utóbbi hatást megvizsgáltuk, és az eredmények azt mutatták, hogy a két al-kérdés százalékos megoszlása között nem volt szignifikáns eltérés. Azt is érdemes végig szem előtt tartanunk, hogy a részvételi szándék esetében elsősorban a normatív és expresszív mozzanatok erősek, kevésbé érvényesül az-az instrumentális részvételi motívum, ami a konkrét részvétel kapcsán már hatást gyakorol. Tehát egyrészről a párt-identifikációs hatások időbeli különbségei, másrészről a normatív kényszerek dinamika változásai befolyásolják a mutatóinkat. A trendeket csak ezen aspektusok figyelembe vételével lehet érvényesen vizsgálni. Tehát a részvétel kapcsán látható csökkenő trendeknek ilyen típusú olvasata is van.

81

történt ekkora csökkenés, mint a survey adatok alapján mért részvételi szándékban (lásd korábbi bekezdés). A csökkenés statisztikai értelemben is szignifikáns, amit mutat a táblázatban a részvételi szándék alapján becsült 95%-os megbízhatósági szinthez kiszámolt konfidencia intervallum. A részvétel trendek változása mögött mind elméleti, mind módszertani mozzanatok lehetnek. Előbbivel már részben foglalkoztunk (lásd lábjegyzet), utóbbi pedig összefügg a survey kutatások országgyűlési választáshoz való közelségével57. Az utolsó 2013-es adatfelvétel nem kampányidőszakban történt, sőt a korábbi adatfelvételekkel ellentétben, sem EP, sem népszavazás nem volt ebben az időszakban. Az összességében inkább csökkenő részvételi tendencia egyik lehetséges magyarázati elemét a politikával szemben növekvő bizalmatlanságban, és ellenérzésekben lehet keresni. Az elmúlt tíz évben növekedett azok aránya, akiket nem érdekel a politika, és ez kihatással lehet a részvételi szándékra is. Erre a momentumra hamarosan részletesebben is visszatérünk.

Ahogy a disszertáció elméleti részében már részletesen kifejtettük a politikai részvételnek két különböző dimenzióját különböztetjük meg, a szavazó- és az ügyorientált politikai részvételt. A választási részvétel a szavazó orientált politikai aktusok közé tartozik, és jellemzően nem szükséges hozzá mély bevonódás. A szavazó orientált részvételi formák közé tartozik még az egyéb országos választásokon való részvétel (lokális részvétellel nem foglalkozunk

a

disszertációban),

úgymint

az

önkormányzati

választáson,

a

népszavazásokon, és az EP választásokon történő szavazás. A szavazó orientált részvételnek egy mélyebb bevonódást igénylő szintje az általunk „támogató politikai aktivitásnak” nevezett dimenzió. Ezt az indikátort négy kérdés összevonásával képezzük: •

Tevékenykedett egy politikai pártban, részt vett rendezvényein

•

Részt vett (más) politikai szervezet vagy politikai mozgalom munkájában

•

Viselt vagy kihelyezett politikai jelvényeket, jelképeket

•

Pénzt adományozott egy politikai szervezetnek, vagy csoportnak

Mind a négy kérdés arra utal, hogy a válaszadó valamilyen formában próbált segíteni, támogatni egy politikai pártot, vagy mozgalmat. Azokra a kérdezettekre tekintettünk úgy,

57

A 2010-es felvétel közel volt az országgyűlési választásokhoz, ami az adatfelvétel szempontjából egy speciális klímát teremtett. Ez nem szorul bonyolultabb magyarázatra, a választások környékén kampányidőszakban megnő a politikai érdeklődés, a pártok is sokkal aktívabbak a választók meggyőzésében, ezzel párhuzamosan a részvételi szándék is növekvő tendenciát mutat.

82

hogy jellemző rájuk a támogató politikai aktivitás, akik a négy kérdésből legalább egy esetben jelezték, hogy előfordult már valamelyik támogatási forma. A szavazó orientált politikai részvétel mellett megkülönböztettünk ügyorientált részvételt. Ezt két részre bontottuk, a politikai véleménynyilvánításra, és a média-nyilvános politikai megnyilatkozásra. A különböző termékek bojkottja szintén ügy-orientált részvétel, azonban ezzel nem foglalkozunk a disszertációban, mivel ennek sok esetben nincs feltétlenül politikai színezete (bár természetesen egyes esetekben ez sem kizárható). A politikai véleménynyilvánítást négy kérdés alapján mértük: •

Kapcsolatba lépett politikussal, vagy önkormányzati képviselővel

•

Tiltakozó levelet, petíciót írt alá

•

Részt vett nyilvános tüntetésen

•

Részt vett nem engedélyezett tiltakozáson, megmozduláson

Az első item kivételével jellemzően (de nem kizárólag) protest jellegű megmozdulásokról van szó, és az első elemnek is kétségkívül kevésbé a politikust támogató formája a jellemző általában. A négy kérdésből, ha legalább egy esetben jelezte a kérdezett, hogy részt vett benne, akkor jellemzően tekintettük rá a politikai véleménynyilvánítást.

Az ügy-orientált politikai részvétel második eleme a média különböző csatornáin megvalósuló

politikai

hozzászólás.

Ebben

az

esetben

nem

feltétlen

tudunk

megkülönböztetni támogató, vagy protest attitűdöt, mind a kettő lehetséges a gyakorlatban. Ezt a megnyilvánulási formát is négy kérdéssel mérjük a disszertációban: •

Újságcikket, vagy hozzászólást írt valamilyen ügyben

•

Telefonos rádióműsorba betelefonált

•

SMS-ben szavazott, vagy hozzászólt valamilyen televízió műsorhoz

•

Internetes fórumon politikai témához szólt hozzá

A kérdésekben közös, hogy a médián keresztül történő nyilvános megnyilatkozásokat foglalják össze. A politikai tartalom az első három kérdés esetében nem feltétlen kötelező, ami kétségkívül a létrejövő indikátor tartalmi gyengéje. Az internetes hozzászólást csak a 2010-es DKMKA, és 2012-es Budapest Kutatást mérte, a korábbi felvételekben ez az item nem szerepelt.

83

A mellékletben található táblázat összefoglalja, hogy a disszertációban felhasznált adatfelvételekben a bemutatott három indikátor milyen eloszlásokat mutat. A mélyebb bevonódást igénylő politikai aktivitási formáknak viszonylag stabil a bázisuk, jóval kisebb volatilitás jellemző ezekre a részvételi formákra, mint a választási részvételi szándékra. Sajnos ezek az indikátorok nem elérhetők se 1997-98-ra, se 2013-ra, ezért rövidebb időszak összehasonlítására van csak lehetőségünk, és az alacsonyabb bázisokból is következik részben a kisebb ingadozás. A támogató politikai aktivitási forma aránya 2008-ban volt a legalacsonyabb, 5.2 százalék, és 2010-ben a legmagasabb 8.8 százalék. Utóbbi, ahogy már többször is jeleztük egy választások előtti vizsgálat volt, ez részben magyarázhatja a magasabb támogató attitűdöt. A 2012-es ELTE-MKK kutatás ilyen szempontból mindenképpen csalóka, mivel a Budapestiek jellemzően sokkal aktívabbak más survey eredmények alapján is. A politikai véleménynyilvánítás esetében még kisebb volt a változás, gyakorlatilag nem tapasztalhatunk szignifikáns elmozdulásokat, a felvételek során 20 százalék körüli szintet regisztrálhatunk. A médiában történő politikai megnyilvánulás kapcsán szintén óvatosan lehet csak a trendet interpretálni. 2003-2009 között látható egy csökkenés, de 2010-re a választások előtt újra megnő 8 százalék fölé ennek a részvételi formának a választása. Itt azonban fontos megjegyeznünk, hogy ebben az adatfelvételben jelent meg először az internetes politikai hozzászólás lehetősége, az emelkedést ez is okozhatta. Ez arra is utalhat, hogy a kommunikációs csatornák változásával párhuzamosan a politikai véleménynyilvánítás egy része is áttevődik az online térbe. Ezzel a folyamattal a későbbiekben még foglalkozni fogunk.

A különböző részvételi formák időbeli változása azt mutatja, hogy van egy szűk, de stabil bázisa a mélyebb bevonódást igénylő participációs mechanizmusoknak, míg a választási részvételi szándékban egy csökkenő trend figyelhető meg. Ha a részvételt politikai aktivitás alapján szeretnénk szétválasztani, három ideáltipikus formát különböztethetünk meg. Az elsőbe azok tartoznak, akik politikailag nagyon aktívak, támogatják a politikai pártokat, tüntetnek, petíciót írnak alá, a médiát is igénybe veszik politikai véleményük megfogalmazására. Erre a csoportra az is jellemző, hogy részt vesznek a választásokon. A második csoportba azok tartoznak, akikre bár az előbb említett megnyilvánulások nem jellemzők, elmennek szavazni legalább az országgyűlési választásokon, míg a harmadik csoportba azok, akik teljesen apolitikusak, és még az országgyűlési választások sem érdeklik őket, azokon sem szavaznak. Az eddig bemutatott részvételi trendek alapján az

84

sejthető, hogy a második csoportból jelentős rétegek áramoltak a harmadik csoportba a vizsgált időszakban. A következőkben ezt a folyamatot vizsgáljuk röviden. A választási részvételi szándékból és a mélyebb bevonódást igénylő participációs formákból létrehoztunk egy három elemű skálát. A skála egyik végében azok vannak, akik teljesen apolitikusak, nem szavaznak, és nem vesznek részt semmilyen egyéb politikai megmozduláson. A skála második csoportjába azok tartoznak, akik szavaznak, de nem jellemző rájuk semmilyen további politikai részvételi forma, míg a skála harmadik csoportját azok alkotják, akik biztosan szavaznának, és e mellett további politikai aktivitási formák is jellemzőek rájuk. Az elemzéshez össze kellett vonnunk a támogató részvételt, a politikai véleménynyilvánítást, és a médiában történő politikai állásfoglalásokat mérő indikátorokat58. Az eddig vizsgált változókat kiegészítjük egy továbbival is, ami a kérdezettek politikai érdeklődését méri. A Budapest kutatáson kívül mindegyik adatfelvételben rákérdeztek a kérdezettek politikai érdeklődésére. 2003-ban és 2008-ban, 1-4 skálán mérték ezt a változót, a többi adatfelvételben pedig 1-5 skálán. Módszertani megfontolásból a következő táblázatban csak azoknak az arányát mutatjuk be, akik azt mondták, hogy nagyon érdeklődnek a politika iránt5960. A politika iránt nagyon érdeklődök aránya 6-7 százalék között mozgott végig a vizsgált időszakban, 2013-ban azonban visszaesett 2 százalékra, ami a politikától való még nagyobb távolságtartásra utal. Fontos megjegyezni, hogy a politikai érdeklődésben mért csökkenés korántsem akkora mértékű, mint amit a részvételi arányok változása kapcsán konstatáltunk, de maga a kiinduló bázis is nagyon alacsony volt. Ez árnyalja azt a korábbi felvetésünket, hogy az elmúlt 15 évben jelentősen lecsökkent politikai érdeklődés felel elsősorban a választási részvételi szándék erodálásáért. Bár részben ez is magyarázhatja az alacsonyabb részvételi szándékot, fontosabb ok lehet a pártok és politikusok negatív megítélésének növekedése, és a közülük való választás nehézsége. A politikai érdeklődés a különböző részvételi formákhoz képest 58

Skála szempontból „hibás” eseteknek tekintettük azokat, akik valamilyen mélyebb politikai bevonódási formát választottak, azonban nem voltak biztos szavazók. Ezek aránya a különböző adatfelvételekben 5-7 százalék között mozgott. A Guttman féle reprodukálhatósági együttható alapján skálaszerkezetűnek voltak tekinthetők minden esetben az adataink. 59 Bár elméletileg lehetséges a két eltérő skála egymásba transzformálása, módszertani okok miatt ez nem ajánlott, mivel a magukat egyébként középre sorolók az 1-4 skálán nem ugyanolyan valószínűséggel sorolják be magukat 2-es értékre, mint 3-as értékre. Az előzetes tesztek azt mutatták, hogy az 1-4 skálán szisztematikusan alacsonyabb lett az átlaga a politikai érdeklődésnek, mint az 1-5 skálán. 60 Az 1997-98-as, a 2009-es, és a 2013-as kutatásban 1-5 skálán mérték a politikai érdeklődést, ezért az átlagok összehasonlíthatók ebben a három esetben. Az 1-es érték jelentette azt, hogy egyáltalán nem érdeklődik a politika iránt, és az 5-ös pedig azt, hogy nagyon érdekli a politika. 97-98-ban a politika érdeklődés átlaga 2.81 volt, 2009-ban 2.72, míg 2013-ban 2.58, tehát a három adatfelvétel egy csökkenő trendet mutat, bár az első két érték közötti különbség statisztikailag nem szignifikáns (2010-ben volt a legmagasabb a politikai érdeklődés átlaga, de a választási szituáció miatt ez nehezen illeszthető a trendbe).

85

jóval inkább érzékeny az adott időszakot körbevevő miliőre, az adatok értelmezésénél ezt is szem előtt kell tartanunk.

Táblázat 5 - A politikai részvételi skála, valamint a politikai érdeklődés változó alapmegoszlása Politikai részvételi skála (sorszázalék) Szavazna, és további politikai

Apolitikus

1997-98 MTA-ELTE KKCS

Csak szavazna

aktivitási

Nagyon

(biztosra ígéri a

formák is

érdekli a

részvételét)

jellemzők rá

politika

16%

84 %

6.5%

2003 DKMKA

31.2%

45.6%

22.3%

6.2%

2008 DKMKA

38.2%

44.4%

17.4%

6.6%

2009 DKMKA

39.7%

41.2%

18.0%

5.3%

2010 DKMKA

34.5%

42.2%

23.3%

7.5%

2013 TÁRKI 2012 ELTE-MKK

56% 42.0%

44 % 34.4%

2.0% 23.6%

1997-98-ra nem lehetett megkonstruálni pontosan a politikai részvételi skálát, mivel csak a választási részvételi szándék volt ismert, de ettől függetlenül az apolitikus csoport aránya kiszámítható (a skála másik két dimenzióját nem tudjuk szétválasztani). Ez alapján az első általunk vizsgált felvételben az apolitikus aránya mindössze 16 százalék volt, ez 2003-ra már 30 százalék fölé ment, 2009-re pedig közel került a 40 százalékhoz. Bár a 2010-es választás előtti survey némi csökkenést mutatott az arányukban, 2013-ra további növekedés figyelhető meg, arányuk meghaladja az 50 százalékot. Ezeket az eredményeket már gyakorlatilag korábban is bemutattuk, hiszen a választási részvételi szándéknál ugyanezeket az adatokat elemeztük, csak a résztvevők oldaláról. A skála érdekessége tehát nem az apolitikus csoport bemutatásában rejlik, hanem a csak szavazók, és a mélyebb politikai részvételi formákat is preferálók vizsgálatában. Az volt a várakozásunk, hogy a politikai részvétel erősebb formái állandóak maradnak a vizsgált időszakban, és az apolitikusok csoportjának növekedése a csak szavazó köztes csoportból fog megtörténni. Az adatok ezt a feltételezést csak részben támasztják alá, az apolitikus csoport növekedése részben a politikai részvétel szempontjából leginkább aktív csoport csökkenését vonta 86

maga után. Feltételezhetően itt valamilyen áramlási folyamatról beszélhetünk, tehát a részvétel szempontjából nagyon aktívak átmentek a csak szavazó csoportba, és a csak szavazó csoportból pedig többen átfordultak az apolitikusok közé. Ezt támasztja alá a 2008-2009 adatfelvételek panel almintája is, bár a folyamatok vártnál sokkal magasabb változékonyságát mutatja. A 2008-ban apolitikusok 62 százaléka 2009-ben is az apolitikus csoportba került, azonban 30 százalékuk átkerült a csak szavazók közé, és további 8 százalékuk pedig a részvétel szempontjából nagyon aktívak csoportjába. A 2008-ban csak szavazók 53 százaléka 2009-ben is a köztes csoportban volt, 29 százalékuk apolitikussá vált, a maradék 18 százalék azonban növelte a részvételi aktivitását. A 2008-ban leginkább aktívnak számítók 51 százaléka volt 2009-ben is minden szempontból politikailag aktív, 37 százalékuk azonban átkerült a csak szavazók csoportjába további 12 százalék pedig az apolitikusok közé. Összességben 1 év távlatában a kérdezettek mindössze 55 százaléka maradt ugyanabban a csoportjának a skálának, ami jelentős átrendeződést mutat, miközben strukturálisan a két adatfelvétel eredményei nem mutattak jelentős eltéréseket. Ennek részben

módszertani

magyarázata

is

van.

Az

egyéni

válaszokban

megjelenő

véletlenszerűségek általában globálisan (tendenciaszerűen) kiegyenlítik egymást, de ugyanez a hatás panel adatokra támaszkodó dinamikai elemzéseknél jelentős problémát okoz. Mindazonáltal a kapott eredmények alátámasztják azt, hogy a folyamatokban a csak szavazó csoport közvetítő szerepet játszik, azonban az irányok nem egyoldalúak, és a belső folyamatok folyamatos átrendeződést mutatnak.

A fejezet végén még érdemes röviden egy olyan csoportról is szót ejteni, akiket eddig tudatosan kizártunk az elemzésből. Ők azok, akik nem vennének feltétlen részt országgyűlési választáson, de más politikai aktivitási forma jellemzők rájuk. Ha a politikai részvételt skálaszerűen képzeljük el, akkor ez a csoport konceptuálisan nem létezik. A gyakorlat azonban azt mutatja, hogy egy nem is elhanyagolható nagyságú válaszadói csoport kerül ebbe a tipológia kategóriába. 2003 és 2010 között a csoport aránya viszonylag állandónak volt mondható, 2003-ban 6.7 százalék, 2008-ban 6.6 százalék, 2009-ben 7.4 százalék, és 2010-ben 6.3 százalék – tehát statisztikai értelemben nem változott az arányuk. A 2008-as „szociális népszavazás” kapcsán készített elemzésükben Angelusz és Tardos Róbert (2009b) bár más módszerekkel, de hasonló logika alapján már foglalkozott ezzel a csoporttal, és az „informálisan aktív” címkével jellemezte őket. Az akkori elemzéseik azt mutatták, hogy alapvetően ez a csoport is két (nem feltétlen teljesen 87

elválasztható) részre bontható. Az egyik része a csoportnak inkább lokálisan aktív (ezzel párhuzamosan erős civil szervezeti elköteleződés is jellemző rájuk), míg a csoport másik részénél a bojkott és tüntetési formák preferálása nagyon jellemző, de ahogy a tipológia mutatja is, ez nem jár együtt pártidentitással. A csoport demográfiai karakterisztikája is meglehetősen vegyes képet mutat. Ha a 2010-es összetételét vizsgáljuk a csoportnak, akkor azt mondhatjuk, hogy Budapesten, és az aktív dolgozók között felülreprezentáltak, de nincsen jellegzetes életkori mintázatuk. Alacsonyabb a politikai érdeklődésük, mint a csak szavazó csoportnak, és politikáról is kevésbé beszélgetnek a közeli kapcsolataikban. A protest jelleg abban is megnyilvánul, hogy a pártoktól távol érzik magukat ezek a válaszolók, és a bal-jobb ideológia skálán is leginkább középre helyezik magukat. Az elemzett csoport viszonylag állandó létszáma jelzi, hogy a politikai polarizációs folyamatok ezt a sokaságot kevésbé érintik, egy közepes mértékű politikai érdeklődés mellett ők bármikor hajlandóak tenni a helyi vagy akár országos ügyekért, de a politikába nem szívesen lépnek be. Részben ez a csoport magyarázza a 2010 után megalakult civil tiltakozó

mozgalmak

korai

sikerességét,

majd

kifulladását.

Viszonylag

sokan

megszólíthatók társadalmi ügyek mentén, és akár hajlandók is tiltakozni, vagy utcára vonulni, de a politikából és főleg a pártokból nem kérnek. Ezért ahogy egy mozgalom erős pártszínezetet ölt, ezek az emberek kilépnek az adott tiltakozási csoportból.

V.1.2 A politikai kapcsolathálózati és politikai diskurzus mutatók alapmegoszlásai és mélyebb összefüggései A részvételi változók mellett a mutatóink második nagy csoportját a politikai diskurzust, és politikai kapcsolathálózatokat mérő változóink alkotják. A fejezetben részletesen végigvesszük a különböző módszeren alapuló indikátoraink alapmegoszlásait, a graduális és nominális dimenziók összefüggéseit. Foglalkozunk a három módszer együttes vizsgálatával, valamint a kapcsolathálózati és diskurzus elemek lehatárolásával. Vizsgáljuk a politikai érdeklődés hatását is a kapcsolathálózati változóinkra. Utóbbi elemzésbe beemeljük a párt-identifikáció kérdéskörét is.

88

V.1.2.1 A névgenerátoros módszer alapján előállított politikai kapcsolathálózati indikátorok (m1) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban A névgenerátoros technikát (továbbiakban m1 módszer) három általunk is elemzett adatfelvételben alkalmazták, ahogy ezt már korábban is írtuk, 1997-98-ban, 2003-ban, és 2008-ban. A névgenerátoros módszer alapján elsősorban a közeli, magkapcsolatok szerkezete vizsgálható. A változóknak két nagy csoportját különböztetjük meg. Az első csoportba a mennyiségi indikátorok tartoznak, amik a politikai diskurzushálózat vertikális terjedelmét mérik. A névgenerátoros módszerben, a „hány emberrel beszélget politikáról” változóval mérjük ezt a dimenziót. Minden válaszadó esetében ez 0 és 5 közötti értéket vehet fel (az öt legfontosabb személy kapcsán kérdeztek rá a kutatásban a politikai tartalmú beszélgetésre, és az alter pártpreferenciájára). A mutatók második nagy csoportjába, a minőségi, horizontális indikátorok tartoznak, amik a magkapcsolati hálózat politikai heterogenitását mérik. Az elemzéseinkben két szintet különböztetünk meg, a pártok, és a politikai oldalak szintjét. Előbbi esetben azoknak a válaszadóknak a kapcsolathálózatát tekintjük homofílnek, akinek az alter hálózatában, csak 1 párt jelenik meg, míg heterofílnek azt, akinek legalább két párt. A politikai oldalak esetében a jobboldali és a baloldali pártokat különböztetjük meg. Természetesen lehetne további szűkítéseket végezni, azonban az esetszámok, és a változók megoszlásai ezt nem teszik lehetővé, ezért nem tudjuk külön megjeleníteni, a liberális, vagy akár a radikális dimenziót. Az elemzéseinkben azt tekintjük az oldalak szintjén homofil pártnexusnak, ahol csak jobb, vagy csak bal oldali párt jelenik meg az alterek hálózatában. Mind a pártok szintjén, mind az oldalak szintén megkülönbözetjük a homofil hálón belül a csak baloldali, és a csak jobboldali pártnexussal rendelkezőket. A következő táblázatban összefoglaltuk a névgenerátoros módszer legfontosabb indikátorait.

89

Táblázat 6 - A politikai magkapcsolati hálózat nagysága, és szerkezete – névgenerátoros módszer (m1 módszer) 1997-98 MTA-ELTE KKCS Hány emberrel beszélget politikáról

61

2003 DKMKA

2008 62

DKMKA

1997-98 63

ELTE KKCS

MTA-

2003 DKMKA

2008 DKMKA

1.31

1.81

1.76

39.5%

30.8%

30.1%

politikai preferenciáját

46.0%

31.3%

32.3%

Homofil (baloldali párt)

17.9%

25.5%

17.1%

33.1%

37.1%

25.3%

Homofil (jobboldali párt)

22.2%

27.4%

34.8%

41.1%

39.9%

51.4%

Vegyes párt nexus (heterofil)

13.9%

15.8%

15.8%

25.7%

23.0%

23.3%

politikai preferenciáját

46.0%

31.3%

32.3%

Csak baloldali párt nexus

19.1%

26.9%

18.5%

35.4%

39.2%

27.3%

Politikai

Csak jobboldali párt nexus

25.6%

28.5%

36.5%

47.4%

41.5%

53.9%

oldalak

Vegyes párt nexus (heterofil)

9.3%

13.2%

12.7%

17.2%

19.2%

18.8%

MSZP+FIDESZ aránya az alter mintában

76.8%

92.5%

91.8%

Nem beszélget egy emberrel sem politikáról

Nem beszélgetnek politikáról, vagy nem tudja az alter

Pártok

Ismeri legalább 1 alter pártpreferenciáját

Nem beszélgetnek politikáról, vagy nem tudja az alter Ismeri legalább 1 alter pártpreferenciáját

61

Baloldali pártok: MSZP, SZDSZ. Jobboldali pártok: FIDESZ, KDNP, FKGP, MDF Baloldali pártok: MSZP, SZDSZ, CENTRUM. Jobboldali pártok FIDESZ, FKGP, MDF, MIÉP 63 Baloldali pártok: MSZP, SZDSZ, CENTRUM, Jobboldali pártok FIDESZ KDNP MIÉP MDF (bár az MDF balra tolódása már 2008-ban megkezdődött, ekkor még a lakosság alapvetően jobboldali pártnak tartotta. Ezt támasztja alá, hogy a 11 fokú bal-jobb skálán 7-es átlagot kapott a párt) 62

90

A három adatfelvétel bő 10 éves periódust ölel át. A magkapcsolatokban 1997-98-ban átlagosan 1.3 emberrel beszélgettek politikáról a kérdezettek. Ez 2003-ra 1.8-ra növekedett és gyakorlatilag 2008-ban is hasonló értéket láthatunk. Ezzel párhuzamosan azok aránya is csökkent, akik senkivel nem beszélgetnek a közeli kapcsolataikban politikáról, a 97-98-as 40 százalékról 30 százalékra. Tehát a korábban bemutatott csökkenő politikai részvételi trendekkel szemben, a magkapcsolatokban nőtt a politikai diskurzusok száma. A hálózatok nominális dimenziója elsősorban homofil kötéseket mutat. A homofil/heterofil alter hálózatok aránya sem a pártok, sem a politikai oldalak szintjén nem mutat szignifikáns eltolódást a három adatfelvételben. Módszertani okokból természetesen a politikai oldalak szintjén valamivel alacsonyabb a vegyes pártnexusok aránya, azonban az is megfigyelhető, hogy nincs igazán jelentős eltérés a pártok és az oldalak mutatói között. Ez annak köszönhető, hogy alapvetően az alter hálózatok két párt, az MSZP, és a Fidesz köré csoportosulnak64. A homofil hálózatokon belül a jobboldali és baloldali nexusok megkülönbözetése határozottan visszatükrözi a pártok aktuális erejét65. Az 1997-98-as felvételek a Fidesz kormányra kerülése előtt és után készültek, és az alter hálóban is látható, hogy jóval magasabb a csak jobboldali nexus aránya, mint a csak baloldalié. Ez 2003-ban kiegyenlítődött. Ekkor a Medgyessy Péter vezette MSZP volt kormányon, és a közvélemény-kutatási adatok is a Fidesz és az MSZP szoros küzdelmét mutatták. 2008-ban a közeli kapcsolatokban már jelentős a csak jobboldali pártnexussal rendelkezők aránya a csak baloldali pártkötődésű altert ismerőkkel szemben. Az adatfelvétel a „Fidesz győzelmét” hozó szociális népszavazás után készült, ekkor a Gyurcsány Ferenc vezette koalíció már elvesztette támogató zömét, és ez jól visszatükröződik a közeli kapcsolati hálóban is. Az utolsó mozzanat, amit kiemelnénk a névgenerátoros indikátorok kapcsán, az a graduális és nominális dimenzió összefüggése. Mind a három adatfelvétel kapcsán igaz az-az állítás, hogy a heterofil politikai magkapcsolati hálóval rendelkezők szignifikánsan több emberrel beszélgetnek politikáról, mint a csak homofil nexussal rendelkezők66. A csak bal vagy jobb pártkötődésű altert ismerők között azonban nem volt szignifikáns a különbség. A homofil és heterofil alterháló ilyen jellegű különbsége részben módszertani

64

A táblázat utolsó sora mutatja, hogy a teljes alterhálóban az ismert politikai preferenciák 77 százaléka volt a két legnagyobb párthoz köthető 97-98-ban, és ez a másik két adatfelvételben már 90 százalék fölé emelkedett. Ez előrevetíti azt, hogy a későbbi elemzéseinkben elég lesz a párt és oldalak szintjén képzett indikátorból csak egyiket használnunk, mivel tartalmilag nagyon csekély a kettő közötti különbség (utóbbit fogjuk használni). 65 A politikai kapcsolathálókban megjelenő pártpreferenciáknak az ego pártpreferenciájára is van predikatív ereje, valamint a bizonytalanok politikai oldalakhoz való kötődését is indikálja 66 Anova Welch próbák alapján, továbbá T2 posthoc próbával tesztelve a csoportok közötti különbség

91

okokkal is magyarázható, ha valaki csak egy személynek ismeri a politikai preferenciáját, akkor biztos, hogy homofil lesz az alterhálója67. Az összefüggés másik irányból is részben meghatározott, mivel ha valaki ragaszkodik ahhoz, hogy hasonló politikai gondolkodású személy legyen csak a politikai kapcsolathálójában, akkor a lehetséges elméleti választások számát is leredukálja.

V.1.2.2 A politikai diskurzushálózat nagyságának és szerkezetének (m2) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban A politikai diskurzus vizsgálatának következő általunk bemutatott mérési módja standard survey kérdésekből indul ki, nem épül network generátor technikákra (továbbiakban m2 módszer). Az alapkérdés azt vizsgálja, hogy a legutóbbi (vagy akkor zajló) választások kapcsán milyen gyakran beszélget politikáról a kérdezett családtagjaival, barátaival, munkatársaival, szomszédjaival. Azok esetében, akik beszélgetnek politikáról valamelyik kapcsolati szinten, azt a kérdést is feltették a kutatásokban, hogy mennyire hasonló a politikai véleményük - megegyezik, ellentétes, vagy témától és személytől függő. Az elemzéseinkben korábbi tanulmányunk tapasztalataira építve (Kmetty: 2012b) összevontuk a családi és baráti diskurzusokat – közeli kapcsolatok – és a szomszédokkal, és munkatársakkal folytatott politikai beszélgetéseket – távoli diskurzus.

A politikai

kapcsolatok graduális dimenzióját a beszélgetések gyakoriságával mérjük, a nominális dimenzióját pedig a véleményegyezéssel, véleménykülönbséggel – előbbit nevezzük homofil kommunikációs miliőnek, utóbbit pedig heterofilnek.

67

A homofil, heterofil dimenziók felállításakor figyelembe lehetne venni az ego pártpreferenciáját is. Mivel a pártpreferencia kérdések jellemzően nagyon magas válaszmegtagadást mutatnak, ezért ennek a változónak a beemelése az indikátor megalkotásakor jelentősen növelné az adathiányt. Az alterháló összevetése az ego pártpreferenciájával azt is megerősítette, hogy homofil párthálózatok esetében döntően megegyezik az alter és az ego politikai preferenciája. Utóbbi mozzanat is azt jelzi meg, hogy tartalmilag nem nagy veszteség az ego pártpreferenciájának kihagyása.

92

Táblázat 7 - A politikai diskurzushálózat nagysága, és szerkezet – standard kérdések alapján három adatfelvételben (m2 módszer) 2003 DKMKA

2008 DKMKA

2010 DKMKA

Politikai beszélgetések

Közeli

Távoli

Közeli

Távoli

Közeli

Távoli

gyakorisága

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

Soha

21.7

55.3

23.3

50.9

14.1

40.9

Néha

49.4

33

52.2

40.4

56.7

47

Gyakran

29

11.5

24.5

8.7

29.2

12.1

Politikai

Közeli

Távoli

Közeli

Távoli

Közeli

Távoli

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

42.5

22.4

46.5

24.5

63.4

30.5

57.5

77.6

53.5

75.5

36.6

69.5

diskurzus jellege Homofil

-

véleményegyezés Heterofil véleményütközés

68

A fent jelzett indikátorokat három általunk használt adatfelvételben mérték, 2003-ban, 2008-ban, és 2010-ben. Mind a három időpontra igaz, hogy a távolabbi kapcsolatok esetében szignifikánsan megnő a politikáról soha nem beszélők aránya. Ennek az aránya két-háromszoros a távolabbi kapcsolatokban a közeli kapcsolatokhoz képest. Részben már ez is a politikai homofíliának a megnyilvánulása, mivel csak a közelebbi személyekkel vagyunk olyan kapcsolatban, hogy beszéljünk is velük politikáról. A diskurzus gyakorisága az időben előrehaladva nem egy irányba változik. 2003-ról 2008ra a közeli kapcsolatokban lecsökken a politikáról gyakran beszélgetők aránya, azonban 2010-re újra eléri a közel 30 százalékos szintet. 2008-hoz képest 2010-re egyértelműen nő a kommunikáció gyakorisága, sőt a 2010-es választás előtti értékek meghaladják a 2003-as 68

A névgenerátoros módszer alapján mért politikai hálóban jelentős többségben voltak a homofil pártkötődések. Ezzel szemben a politikai diskurzusok szintjén majdnem minden esetben a heterofil diskurzus dominál, kevesebb a csak „megerősítő” politikai beszélgetés. Ennek két kézenfekvő oka is van. Egyrészről a névgenerátoros módszer a közeli kapcsolatokon belül is csak a legközelebbiket mérte – azt az 1-2 embert, aki az ego mindennapjaiban a legfontosabb szereppel bír. Ebben az esetben még inkább igaz az-az állítás, hogy minél közelebbi személyekről van szó, annál valószínűbb a homofil kapcsolatháló (homofília tétele). A másik ok módszertani természetű és korábban az elméleti részben már kitértünk rá. Ha az egonak és az alternek megegyezik a pártpreferenciája, még nem jelenti azt, hogy nem vitatkoznak politikáról. Főleg egy olyan országban, ahol jellemzően két nagy gyűjtőpárt létezett a 2000-es években, amik elvitték a szavazatok több mint 80 százalékát. Itt szintén behozhatunk egy módszertani magyarázatot, a tömeghatások problémáját. Minél kevesebb párt van, és ezek szavazateloszlása minél egyenletesebb annál valószínűbb statisztikai szempontból is, hogy hozzánk hasonló pártszimpátiájú személlyel alakítunk ki kapcsolatot. Ugyanez igaz olyan környezetben, ahol valamely párt nagyon erős, a többi párt pedig nagyon kevés szavazót tudhat maga mögött. Egy heterogénebb pártkörnyezetben rétegpártok esetében valószínűbb lenne, hogy az egy pártra szavazók politikai véleménye egymáshoz közelebbi lenne.

93

eredményeket is, ha a soha/néha kategóriák változását vizsgáljuk. A távolabbi kapcsolatokban a trendek valamennyivel egyértelműebbek. A politikáról gyakran beszélgetők aránya nem változik szignifikánsan, viszont a soha kategória aránya folyamatosan csökken, míg a néha kategória arány pedig nő. A politikai érdeklődéshez hasonlóan ezt a változót is erősen meghatározza az adott időszakhoz köthető politikai klíma milyensége. Tendenciaszerűen látszik a fenti táblázatból is, hogy a közelebbi kapcsolatokban jelentősen magasabb a homofil diskurzusok aránya, mint a távolabbi kapcsolatokban. 2003 és 2008 között gyakorlatilag nincsenek jelentős különbségek, sem a közeli, sem a távolabbi kapcsolatok esetében, míg 2010-re szignifikánsan megnövekszik a megerősítő politikai beszélgetések aránya (főleg a közeli kapcsolatokban) – azonban természetesen ebben az esetben sem zárhatjuk ki, hogy a választási mozgósítás hatását látjuk az adatainkon.

A közeli és távoli kapcsolatainkban a politika diskurzus gyakorisága jellemzően együtt jár egymással. Aki a közeli kapcsolataiban gyakran beszélget politikáról, az nagyobb valószínűséggel fog a távolabbi kapcsolataiban is gyakran beszélgetni (ezt jól mutatja a 2010-es adatok esetében két változó között mért 0.7-es Gamma mutató). Ez a statisztikai együttjárás megfigyelhető a nominális dimenzióban is. Azok akik közeli kapcsolataikban is vitáznak, nagy valószínűséggel a távolabbi kapcsolataikban is heterofil vélemény klímát fognak kialakítani. A közeli kapcsolatokban tapasztalható homofil véleményklíma azonban már nem feltétlen jár együtt a távoli kapcsolatokban is a gyakori véleményegyezéssel. A közeli kapcsolatokban homofil diskurzusmiliővel rendelkezők több mint fele a távolabbi kapcsolataiban már heterogén véleményklímát alakít ki69. A nominális és graduális dimenziók kapcsolata érdekes összefüggést mutat, főleg a névgenerátoros módszerrel összehasonlítva. A névgenerátor esetében azt láthattuk, hogy minél több emberrel beszélget valaki politikáról a magkapcsolataiban, annál valószínűbb a heterogén pártkötődés. Ahogy jeleztük ez részben módszertani okokkal is magyarázható. A standard survey kérdések alapján kialakított indikátorok vegyesebb képet mutatnak ennél. A közeli kapcsolatokban a 2003-as és a 2008-as adatok alapján a gyakoribb politikai beszélgetés nagyobb valószínűséggel járt együtt véleményütközéssel. Az összefüggés erőssége a CramerV mutatók alapján mindkét időpillanatban nagyon gyenge volt. 2010-re azonban megfordult az összefüggés iránya, és a gyakori politikai beszélgetés már nagyobb 69

Ez az összefüggés a 2010-es adatok esetében a leginkább pregnáns, de a többi adatfelvételben is jól kirajzolódik.

94

valószínűséggel járt együtt véleményegyezéssel. Tehát azok, akik a közeli kapcsolataikban sokat politizáltak, a megerősítő véleményklímát keresték inkább. Utóbbi összefüggés mind a három adatfelvételben igaz volt a távolabbi kapcsolatokra is, tehát a gyakoribb politikai diskurzus nagyobb valószínűséggel járt együtt homofil politikai véleményklímával. Ezekre a megállapításokra is igaz az, hogy a CramerV értéke minden esetben a 0.2-es gyenge szint alatt maradt.

V.1.2.3 A pártgenerátoros módszer alapján előállított politikai kapcsolathálózati indikátorok (m3) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban A személyes politikai hálózatok vizsgálatának harmadik disszertációban bemutatott módszere az Angelusz Róbert és Tardos Róbert által kifejlesztett pártgenerátoros technika (m3 módszer). Három olyan adatfelvételt használunk az elemzésünkben, amelyek tartalmazták a pártgenerátoros kérdésblokkot. Ahogy a korábbi módszerek esetében, a pártgenerátor kapcsán is megkülönböztetjük a graduális és nominális dimenzióit az indikátoroknak. Előbbit a párt-nexusdiverzitás változóval mérjük, ami azt mutatja, hogy hány olyan párt van, ahonnan ismer az ego támogatót. Mind a három kutatásban feltettek egy szűkítő kérdést is az alterek pártkötődésével kapcsolatban. 2003-ban arra kérdeztek rá, hogy az adott párt esetében, ismer-e olyan személyt a kérdezett, akitől segítséget kérhet, 2009-ben, és 2013-ban pedig azt, hogy a barátai, családtagjai körében támogatja-e valaki az adott pártot. Ezekkel a szűkítésekkel tudjuk mérni a közeli kapcsolatok esetében a mezo szintű személyes politikai kapcsolathálózatot. A nominális dimenzió kapcsán, akárcsak a névgenerátoros módszernél megkülönböztetjük a pártokon és a politikai oldalakon átnyúló politikai hálózatokat. Az előbbi esetben azt tekintjük homofil hálózatnak, ahol csak egy pártból ismer támogatót a kérdezett. Utóbbi esetben a bal/jobb dimenzió mentén elválasztjuk a pártokat, és akkor nevezzük homofilnek a kapcsolati hálót, ha csak jobb, vagy csak baloldali párt támogatói közül ismer a kérdezett altereket. A következő táblázatban összefoglaljuk a pártgenerátoros technika legfontosabb indikátorait.

95

Táblázat 8 - A politikai hálózat nagysága, és heterogenitása – pártgenerátor alapján három adatfelvételben (m3 módszer) 2003 DKMKA

2009 DKMKA

2013 TÁRKI Barát,

Kérhet

Barát,

családta

Ismerős

segítséget

Ismerős

családtag

Ismerős

g

2.06

1.27

1.73

1.21

0.98

0.76

politikai pártot

31.1%

46.5%

37.9%

45.4%

60.0%

65.8%

Homofil (baloldali párt)

8.5%

16.1%

7.7%

11.6%

5.9%

8.0%

Homofil (jobboldali párt)

7.8%

15.1%

12.4%

19.6%

27.2%

29.2%

Politikai nexusdiverzitás Nincs olyan alter, akiről tudja a kérdezett, hogy támogatná

valamelyik

Pártok (legalább 1

párt

esetében van

Vegyes

párt

nexus

ismerős

(heterofil)

83.7%

68.8%

80.0%

68.9%

66.9%

62.9%

Csak baloldali párt nexus

9.9%

20.5%

9.9%

15.1%

8.6%

12.2%

10.5%

19.4%

17.1%

26.1%

36.1%

38.2%

79.6%

60.1%

72.9%

58.7%

55.3%

49.7%

Politikai oldalak (legalább 1

párt

Csak

jobboldali

párt

nexus

esetében van

Vegyes

ismerős

(heterofil)

párt

nexus

A fenti tábla tovább árnyalja a személyes politikai hálózatokról eddig bemutatott eredményeinket. A politikai nexusdiverzitás változó az ismerősök szintjén enyhe csökkenést mutat 2003 és 2009 között, a közelebbi kapcsolatok esetében azonban nem volt szignifikáns különbség a két adatfelvétel között. Ez gyakorlatilag párhuzamba állítható azzal a korábbi eredményünkkel, hogy 2003 és 2008 között valamelyest csökkent a politikáról gyakran beszélgetők aránya mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban70. A 2013-as adatfelvétel azonban már komolyabb változásokat mutat. Átlagosan kevesebb, mint egy párt esetében tudta azt mondani a kérdezett, hogy ismeri legalább egy 70

Nyilvánvalóan ebben a csökkenésben az is szerepet játszhat, hogy csökkent az effektív pártok száma 2003 és 2008 között.

96

támogatóját, a barátok, családtagok esetében pedig mindössze 0.76 párt volt megtalálható a kérdezettek alterhálójában. A közelebbi kapcsolatok esetében minden esetben alacsonyabb átlagokat láthatunk, de ennek alapvetően logikai okai vannak, mivel a közeli kapcsolatokat, a teljes kapcsolatháló részhalmazként definiálhatjuk. Ugyanezt a tendenciát tudjuk felrajzolni ha azt vizsgáljuk, hogy a kérdezettek hány százalékának nincs egyetlen egy olyan személy sem az ismerősi hálójában, aki valamelyik pártnak a támogatója lenne. Ez a teljes alterhálóban 31 százalék volt 2003-ban, 38 százalék 2009-ben, és 60 százalék 2013ban. Tehát egy évtized alatt megduplázódott az ilyen szempontból kapcsolathiányos emberek száma Magyarországon. Bár a közeli kapcsolathálóban nem ennyire éles a trend (2003 és 2009 között nem szignifikáns az elmozdulás), 2013-ra itt is jelentős növekedésnek indult ez a csoport. A 2013-es adatok esetében láttuk, hogy a választási részvételi mutató is nagyon jelentősen „beszakadt” a korábbi évekhez képest, és ezzel párhuzamosan a politikai network mezo (pártok) szintjén értelmezett kiterjedtsége is sokat csökkent. Az eddig bemutatott módszerek közül a pártgenerátoros technika alapján a legmagasabb a heterofíl politikai kapcsolathálózattal rendelkezők aránya. Tehát pártok, illetve politikai oldalak esetében kevésbé érvényesül a párt, vagy politikai oldal mentén megjelenő szelekció, a politikai diskurzusokhoz képest, ahol magasabb arányban keresik az emberek a megerősítő kapcsolatokat. A vegyes pártnexus azonban a vizsgált időszakban folyamatos csökkenést mutat a teljes mezo-hálóban, és 2013-ra jelentősen megnő a homofil politikai kapcsolathálóval rendelkezők aránya a korábbi két adatfelvételhez képest. Részben ez magyarázható az ilyen szempontú politikai kapcsolathálózat beszűkülésével (a heterofíl pártnexusaikat építették le elsősorban az emberek). A közelebbi kapcsolatokban 2003 és 2008 esetében nincsenek szignifikáns elmozdulások, de 2013-ra ebben a csoportban is nagyot ugrik a homofil nexusok aránya. Ahogy a korábbi elemzéseikben már többször is rámutattunk, a közelebbi kapcsolatainkban jobban érvényesül a homofília, ezt a fenti táblázat eredményei is megerősítik71.

71

A homofil nexuson belül a két oldalhoz köthető kapcsolatok is szignifikánsan átalakultak a vizsgált 10 évben. 2003-ban még nem volt különbség a csak bal, illetve a csak jobboldali pártnexussal rendelkezők között, 2009-re azonban a jobboldali nexus már jelentősen meghaladta a bal nexust, és ez a folyamat 2013-ra tovább folytatódott. Ez az összefüggés gyakorlatilag a pártok, a politikai oldalak, a teljes háló, és a közelebbi hálózat esetében is fennáll. Ugyanezt a folyamatot (bár még nem ennyire pregnáns jelleggel) láttuk a névgenerátoros módszer kapcsán végzett korábbi elemzéseinkben is. Nyilvánvalóan ennek egyik oka a különböző oldalakhoz köthető pártok támogatottságának változása (a Fidesz, és 2009 után a Jobbik megerősödése). Ebben az esetben nem szabad elvetnünk azonban azt a magyarázatot sem, hogy az egyes pártok szavazóinak láthatósága is jelentősen megváltozhatott az adatfelvételek által átölelt 10 évben, és ezáltal részben a baloldali szavazók rejtőzködő politikai attitűdje is felelős a mért változásokért.

97

A nominális és graduális dimenzió kapcsolódása az indikátorok kialakításából következően egyértelmű – a magasabb politikai nexusdiverzitás heterofil pártkapcsolati hálóval jár együtt (a pártok szintjén az összefüggés determinisztikus, a politikai oldalak szintjén pedig sztochasztikus). A politikai oldalak esetében azonban lehetséges volna, hogy a két oldalhoz kötődő

kapcsolatok

esetében

szignifikáns

különbségeket

találjunk

a

politikai

nexusdiverzitásban, azonban az elemzések ezt nem támasztották alá (akárcsak a névgenerátor esetében).

Az eddig bemutatott elemzések két vizsgálati csomópontunkat is érintettét. Egyrészről jól kirajzolódik, hogy 2010-re, de még inkább 2013-ra erősödött a kapcsolathálózatoknak és a politikai diskurzusoknak a homogenizálódása. Ez annak az indikátora, hogy a tömbösödési folyamatok a kapcsolathálózatok szintjén tovább erősödtek a 2000-es évek után is. Másrészről az is látható, hogy a kapcsolathálókban a csak jobboldali nexussal rendelkezők aránya egyre jobban meghaladja a csak baloldali politikai nexussal rendelkezőket, annak ellenére, hogy a 2013-as közvélemény-kutatási adatok valamivel kisebb előnyét mutatják a Fidesznek, mint amit a 2010-es adatok mértek, tehát a strukturális folyamatok a heterogénebb politikai kapcsolathálókat valószínűsítették. Ezekre a folyamatokra az V.2 fejezetben még visszatértünk.

A 2003-as DKMKA kutatás lehetőséget teremt arra is, hogy az eddig bemutatott három módszert egy adatfelvételen belül hasonlítsuk össze. Az ezzel kapcsolatos elemzéseink a „FÜGGELÉK C” fejezetben találhatók.

V.1.2.4

A

politikai

kapcsolathálózatokban

megjelenő

diskurzus

elemek,

és

véleményütközések Az egyes mutatók tartalmi momentumai kapcsán még érdemes egy rövid kitérőt tenni. Már az elméleti fejtegetéseinkben is felhívtuk rá a figyelmet, hogy a politikai kapcsolatháló mutatóink egy része nem tartalmaz közvetlenül diskurzussal kapcsolatos elemeket. A névgenerátoros technika (m1 módszer) bár vizsgálja, hogy kivel beszélgetünk politikáról, a párt támogatására azon alterek esetében is rákérdeznek, akivel az ego nem beszél politikáról. Azokban az esetekben, amikor tudjuk azt, hogy az ego beszélget politikáról az alterrel, vagy legalább az alter politikai preferenciájáról van indikációnk, azt továbbra sem tudjuk, hogy a két fél véleménye megegyezik-e politikai kérdésekben. Tehát abból az 98

implicit feltevésből indulunk ki, hogy a mezo szintű homofil politikai kapcsolathálózat esetében (akár pártok, akár politikai oldalak szintjén) gyakoribb a véleményegyezés, míg heterofil kapcsolathálózati struktúra esetében pedig valószínűbb a vita, a politikai véleményheterogenitás. A pártgenerátoros technika (m3 módszer) kapcsán, ugyanezzel az előfeltevéssel élünk. Itt további nehezítés, hogy nem minden esetben van arról információnk, hogy az adott párthoz köthető alterekkel beszélget-e a kérdezett politikáról vagy sem. A 2013-as TÁRKI kutatás pártgenerátoros blokkja rákérdezett arra is, hogy azon pártok esetében, ahonnan ismer a kérdezett támogatót, szokott-e ezekkel a személyekkel politikáról beszélgetni, és ha igen, akkor mennyire értenek egyet politikai kérdésekben. A diskurzus léte valamekkora mértékben függ a pártoktól is, a PM és az Együtt 2014 esetében volt a legmagasabb a beszélgetés valószínűsége (valamivel 80 százalék feletti), míg a Munkáspárt és a KDNP esetében a legalacsonyabb 70 százalék alatti. Ha a teljes párthálóra kivetítjük az adatokat, akkor a pártot támogató ismerőkkel rendelkezők 76 százaléka beszélget legalább egy alterrel politikáról. A beszélgetés valószínűsége nem függ össze azzal, hogy csak bal, csak jobb, vagy vegyes politikai nexussal rendelkezik a kérdezett, a véleményegyezés azonban már mutat nexus típusonkénti variabilitást. Ha megvalósul a diskurzus, akkor alapvetően a véleményütközés a gyakoribb, mindössze 29 százaléka mondta a kérdezetteknek, hogy minden párt esetében egyetért a pártot támogató ismerősével. A vegyes pártnexus esetében 90 százalék körüli annak az aránya, hogy nem mindig értenek egyet politikai kérdésekben az alterekkel a kérdezettek (részletes táblázat a mellékletben). A homofil pártnexussal rendelkezők körében 40 és 66 százalék közötti a teljes egyetértés valószínűsége. A csak jobboldali nexussal rendelkezők között ez rendre magasabb, mint a csak baloldali nexus esetében, ez arra enged következtetni, hogy a jobboldali környezetben homogénebbek a politikai vélemények, mint baloldalon (ezt megerősítette a politikai diskurzus változók és a pártgenerátorból nyerhető indikátorok korábbi összevetése is). Ebben az esetben is felmerülhet azonban a Blau-i mérethatás kérdése, mivel a vizsgált időszakban a baloldali pártok támogatottsága jóval alacsonyabb volt, mind a jobboldaliaké, tehát véletlenszerű választás esetében is valószínűbb, hogy jobboldali szimpatizáns kerülne be a kérdezett ismerősi hálójába. A jobboldali nexuson belül a politikai oldalak szintjén valamivel alacsonyabb a véleményegyezés valószínűsége, mint a csak egy párthoz köthető kapcsolati hálóban – ugyanez az összefüggés azonban nem látható a baloldali nexusokban. Ezzel szemben a baloldali nexusokban a közelségnek van hatása, a barátok, családtagok esetében valamivel alacsonyabb a teljes egyetértés aránya, mint a teljes ismerősi háló 99

esetében (a jobboldali nexusokban ez nem figyelhető meg). Ez valamennyire ellentmond annak a korábbi tézisünknek, hogy a homofília tétele alapján a közelebbi kapcsolatokban nagyobb az egyezés valószínűsége, mint a távoli kapcsolatokban. Az előző bekezdést összefoglalva azt mondhatjuk, hogy a pártgenerátoros technika alapján kialakított politikai kapcsolathálózati indikátorok esetében - bár a kérdések szintjén nem tartalmaznak diskurzus elemeket - összességében a 2013-as TÁRKI kutatás szerint az esetek háromnegyedében megvalósul valamilyen fokú politikai kommunikáció a felek között. A homofil kapcsolathálózati struktúrák nem feltétlen járnak együtt teljes véleményegyezéssel, de a heterofil nexusok szinte biztos, hogy véleményütközéshez vezetnek. V.1.2.5 A politikai érdeklődés összefüggése a kapcsolathálózati indikátoraink nominális dimenzióival A részvételi mutatókhoz hasonlóan a politikai kapcsolathálózatot vizsgáló változók esetében is érdemes kitérni a politikai érdeklődéssel való összefüggésükre. A politikai érdeklődés és a politikai kapcsolathálók graduális elemei közötti összefüggés egyértelmű, minél jobban érdeklődik valaki a politika iránt, annál több emberrel beszélget politikáról, annál jellemzőbb rá a gyakoribb politikai diskurzus mind a közeli, mind a távoli kapcsolataiban, és annál több pártból van nexusa. Ezt az összefüggést minden vizsgált indikátorunk alátámasztja. A politikai hálózatoknak és a diskurzusok heterogenitásának összefüggése a politikai érdeklődéssel már nem ilyen törvényszerű. A kapcsolathálózati változók graduális és nominális dimenzióinak összefüggései azt implikálják, hogy a heterogénebb politikai kapcsolatháló magasabb politikai érdeklődéssel jár együtt. Azonban nemzetközi eredményekben ennek ellenkezőjére is látunk példát, Amerikában a politika iránt kevésbé érdeklődő személyeknek heterogénebbek a politikai kapcsolatai (Baldassari-Gelman 2008). Az általunk vizsgált adatsorok (a részletes táblák a mellékletben találhatók) azt mutatják, hogy a kapcsolat nem áll fent, vagy legalábbis nem egyértelmű irányú a két vizsgált fogalompár között. A névgenerátoros módszerre épülő indikátoraink (m1 módszer) csak 2008-ban mutattak összefüggést a politikai érdeklődéssel. A vegyes nexussal rendelkezők szignifikánsan alul voltak reprezentálva a politika iránt nagyon érdeklődők között, de ugyanez elmondható volt a csak jobboldali pártnexussal rendelkezők esetében is (és ebből

100

következően a csak baloldali pártnexussal járt együtt nagyobb arányú politikai érdeklődés)72.

A politikai diskurzusokat vizsgáló mutatóink (m2 módszer) talán a legérdekesebbek ebből a szempontból, mert esetükben nem olyan erősek a nominális és graduális elemek összekapcsolódásai. A politikai diskurzus változók 2003-ban nem mutattak szignifikáns összefüggést a politikai érdeklődéssel. 2008-ban a közeli kapcsolatokban a heterofil véleményháló magasabb politikai érdeklődéssel járt együtt, azonban 2010-re megfordult ez az összefüggés, és a véleményütközéseket mutató diskurzusok már alacsonyabb politikai érdeklődéssel párosultak, mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban (ezzel kapcsolatban lásd még Kmetty-Koltai 2012). Az összefüggés irányának bizonytalanságát elsősorban az okozza, hogy a politikai érdeklődés komplex módon és több irányból hat a diskurzusok heterogenitására. Az ilyen jellegű komplex összefüggésekre használta munkásságának utolsó részében Angelusz Róbert az elágazó szelektorok kifejezést. Ahogy pár bekezdéssel korábban már megemlítettük a politikai érdeklődés általában növeli a politikai diskurzusok intenzitását, ami gyakoribb véleményütközésekhez vezethet. A politikai érdeklődés közvetlenül is hathat a diskurzusok szerkezetére. Feltételezhetjük azt, hogy a politika iránt érdeklődők kíváncsibbak az olyan személyekre is akikkel esetleg nem értenek egyet, tehát az érdeklődés közvetlenül is növelheti a véleményütközések valószínűségét. Azonban harmadik elemként belép az összefüggésbe a párt-identifikáció. Az érdeklődőbbek jobban is kötődnek egy-egy politikai párthoz, és akár jobban el is utasítják a többi pártot. Az erős pártkötődés viszont homogénebb véleménymiliőt feltételez a kapcsolatokban. Az összefüggésrendszert szemlélteti a következő analitikus ábra.

72

A csak jobboldali nexusú személyek alacsonyabb politika érdeklődését támasztják alá a pártgenerátorra épülő mutatók (m3 módszer), de csak a 2003-as adatokon, és csak a teljes kapcsolatháló esetében, a másik két adatfelvétel nem mutat szignifikáns összefüggéseket a vizsgált változók között. A vegyes nexusokban szintén csak a 2003-as közeli kapcsolatokban van összefüggés a politikai érdeklődéssel, de ebben az esetben a heterogénebb politikai nexusok magasabb politikai érdeklődéssel járnak együtt.

101

Ábra 2– A politikai érdeklődés összefüggés a politikai diskurzusok szerkezetével – analitikus modell

A felvázolt analitikus ábrát statisztikailag is teszteltük. A vizsgálathoz három év adatait használtuk fel, 2003-at, 2008-at, és 2010-et. Az összefüggések teljes rendszerének vizsgálatához a Strukturális Egyenletek Modellezésének (SEM) módszerét alkalmaztuk (Koltai: 2013)73. Külön vizsgáltuk a közeli és távoli kapcsolatokra a modelleket. A pártidentifikációt több lehetséges módon is lehet operacionalizálni. Egy olyan megoldás mellett döntöttünk, amit kisebb módosításokkal mind a három adatfelvételben használni lehetett. A párt-identifikációt konceptuálisan úgy értelmeztük, hogy csak egy olyan párt van, akit a válaszadó közel érez magához. 2003 és 2008-ban, azokat tekintettük erősen párthoz kötődőnek, akik csak egy pártot tartottak nagyon rokonszenvesnek (ez 29 illetve 33 százalék volt). 2010-ben ez a kérdés nem állt rendelkezésre, ezért úgy módosítottuk a változót, hogy a szimpátia helyett a szavazást emeltük be az indikátor megalkotásába. Azokra tekintettünk úgy, hogy erős a pártkötődésük, akik csak egy párt esetében jelezték,

73

A modellek futtatásában és értelmezésében Koltai Júlia nyújtott segítséget.

102

hogy egész biztosan szavaznának rá (25 százalék). Utóbbi definíció valamivel szigorúbb a párt-identifikáció identifikáció szempontjából, ezt a bemutatott megoszlások is szemléltetik. A kapcsolathálózatot, a politikai diskurzusok diskurzusok intenzitásával illetve a véleménymiliők véleménymiliő szerkezetével vizsgáltuk. Az ábra valamint a táblázat a közeli kapcsolatokra illesztett modellek standardizált regressziós együtthatóit tartalmazza.

Ábra 3– A politikai érdeklődés érdeklő és a politikai itikai véleményütközések gyakoriságának (m2 módszer) összefüggése a közeli kapcsolatokban három adatfelvétel alapján – SEM modell, felsőő eredmény: DKMKA 2003, középső ő eredmény: DKMKA 2008, alsó eredmény: DKMKA 2010

103

Táblázat 9 - A politikai érdeklődés és a politikai véleményütközések gyakoriságának (m2 módszer) összefüggése a közeli kapcsolatokban három adatfelvétel alapján – SEM modell, összetett utak 2003 DKMKA politikai érdeklődés → párt-

2008 DKMKA

2010 DKMKA

-0,016

-0,022

nem szignifikáns

0,039

nem szignifikáns

-0,067

0,001

nem szignifikáns

nem szignifikáns

identifikáció → diskurzus heterogenitása politikai diskurzus

érdeklődés intenzitása

→ →

diskurzus heterogenitása politikai érdeklődés → pártidentifikáció → diskurzus intenzitása

→

diskurzus

heterogenitása

A politikai érdeklődés a várakozások szerint növelte az egy párthoz kötődés valószínűségét, 2003-ban, és 2008-ban is, a párt-identifikáció pedig a homofil diskurzus irányába hatott. 2010-ben azonban egyik hatás sem volt szignifikáns, ebben azonban annak is szerepe lehet, hogy ebben az adatfelvételben más módon lett operacionalizálva pártidentifikáció. Tehát a politikai érdeklődés a párt-identifikáción keresztül a homogénebb véleménymiliőt erősítette. A politikai érdeklődés és a diskurzus heterogenitása között az összefüggés 2003-ban nem volt szignifikáns, 2008-ban pozitív volt, 2010-ben viszont negatív – így itt nem beszélhetünk egyértelmű irányokról. A politikai érdeklődés a diskurzus heterogenitásán keresztül 2003-ban a heterofil véleményklímát növelte, 2008ban nem volt szignifikáns ez az út, 2010-ben azonban a homofil diskurzust erősítette. Tehát az irányok itt sem voltak egyértelműek. A 2010-es eredmények nagyon rendhagyóak. Kérdés, hogy ez abból (is) következik, hogy választás előtt készült a survey, vagy egy patologikus véleménymiliő kialakulását mutatják az adatok. Az összefüggést megvizsgáltuk a távoli kapcsolatok esetében is (a részletes tábla az eredményekkel a mellékletben található). A távoli kapcsolatok esetében még kevésbé működött az eredeti analitikus modell. 2003-ban a politikai érdeklődés a pártidentifikáción keresztül a homogén diskurzus miliőt erősítette, azonban 2008-ban és 2010ben már nem volt szignifikáns az út, abból adódóan, hogy a párt-identifikáció és a diskurzus heterogenitása nem függött össze egymással. A politikai érdeklődés a diskurzusok gyakoriságán keresztül a vártakkal ellentétben szintén a homogén

104

véleményklímát erősítette. Ennek az volt az oka, hogy a gyakoribb beszélgetés esetében kevésbé volt jellemző a heterofil véleményklíma a kapcsolathálóban. A SEM modellek arra világítanak rá, hogy a politikai érdeklődés és a diskurzusok heterogenitása közötti összefüggés iránya nemcsak a feltételezett utak eredőinek erősségeitől függ (amire példa 2003 és 2008 a közeli kapcsolatok esetében), hanem bizonyos esetekben az összefüggés iránya az egyes utak esetében az elméletileg várttól ellentételesen alakul, ami szintén befolyásolja a végeredményt. Ez vagy azt jelenti, hogy az elméleti axiómáink rosszak, vagy azt, hogy a magyar helyzet a 2000-es években annyira speciálissá vált, hogy az általános összefüggéseket átírták a helyi sajátosságok.

V.1.2.6 A méretgenerátoros módszer alapján előállított politikai kapcsolathálózati indikátorok (m3) alapmegoszlásai a vizsgált adatbázisokban A fejezet utolsó részében a Magyarországon először alkalmazott méretgenerátoros módszer (m4 módszer) indikátorait mutatjuk be. Az ELTE-MKK kutatócsoport 2012-ben egy reprezentatív Budapesti mintán lekérdezett kérdőívben alkalmazta ezt a network technikát. Négy politikai párt esetében meg kellett válaszolniuk a kérdezetteknek, hogy hány ismerősük támogatja az adott politikai formációt. Azok esetében, akik legalább 1 embert is ismertek a párt támogató közül, megkérdezték azt is, hogy hány olyan személy van a támogatók közül, akiben megbízik.

Utóbbi szűkítés jelenti a kapcsolathálózat

közelebbi dimenzióját. A méretgenerátor pártokkal kapcsolatos modulja kapcsán is megkülönböztetünk graduális és nominális indikátorokat. Előbbit azzal mérjük, hogy hány olyan személyt ismer a kérdezett, akinek ismeri a pártpreferenciáját, illetve a közelebbi kapcsolatok esetében, ezekből az alterekből hányban bízik meg.

105

Táblázat 10 - Különböző pártokhoz kötődő kapcsolati hálózatok nagysága méretgenerátoros módszer (4 módszer) - ELTE-MKK Budapest kutatás - átlagok

Esetszám

Átlag

Felső

Alsó

konfidencia

konfidencia

intervallum

intervallum

Hány Fidesz szavazót ismer

705.0

8.4

9.6

7.3

Hány MSZP szavazót ismer

699.0

5.0

5.6

4.4

Hány LMP szavazót ismer

687.0

1.2

1.4

1.0

Hány Jobbik szavazót ismer

709.0

1.9

2.2

1.6

748.0

15.5

17.0

13.9

678.0

4.7

5.4

4.0

675.0

3.0

3.5

2.6

679.0

0.9

1.1

0.7

691.0

1.1

1.3

0.9

738.0

8.9

9.9

8.0

Hány olyan személyt ismer, aki a négy párt támogatója

Hány Fidesz szavazóban bízik meg Hány MSZP szavazóban bízik meg Hány LMP szavazóban bízik meg Hány Jobbik szavazóban bízik meg Hány olyan személyben bízik aki a négy párt támogatója

–

A Budapesti lakosok átlagosan 15.5 személynek ismerik a pártpreferenciáját, és ebből 8.9 személyben bíznak meg. A kapcsolati hálóban leginkább Fideszes személyek jelennek meg, ezt követik az MSZP, a Jobbik és az LMP szavazók. A bizalmi kapcsolatokban is ugyanez a sorrend látható. A válaszolók 27 százalékának nincs egyetlen olyan ismerőse sem, akinek tudja a pártpreferenciáját. A bizalmi kapcsolatok esetében ugyanez az arány picivel 30 százalék feletti74.

74

Az eredményeket nehéz összevetni a korábban bemutatott politikai network indikátorokkal, mivel 2010 után csak a TÁRKI-s adatfelvétel áll rendelkezésre, továbbá a Budapesti minta magában is más arányokat sejtet, mint egy országos lekérdezés. A 2013-as Tárkis lekérdezésben a politikai nexussal nem rendelkezők arány 10 százalékkal volt alacsonyabb, mint a teljes országban. Az összehasonlíthatóságot tovább nehezíti, hogy a Budapest kutatásban nem áll rendelkezésünkre adatsor a többi technikára vonatkozólag. Az adatok egymás mellé állítása után azt a nagyon óvatos következtetést vonhatjuk le, hogy a méretgenerátoros módszer valamivel kisebbre becsüli a politikai nexussal nem rendelkezők számát a pártgenerátorhoz képest. A pártgenerátoros technikával való összevetést egyébként az indokolja, hogy a kérdezés módjában ehhez a módszerhez áll legközelebb a méretgenerátor. A lényeges különbség a két módszer között a válaszok folytonos, illetve kategoriális jellege. A „hány olyan ember ismer”, illetve az „ismer-e olyan embert” kérdések közötti különbség véleményünk szerint jelentős eltérést okozhat a válaszstruktúrában, ami alapvetően befolyásolja azt, hogy megjelenik-e egy párt a kérdezettek politikai kapcsolathálójában. A két

106

Táblázat 11 - A politikai kapcsolatháló nominális elemei – méretgenerátor (m4 módszer) ELTE-MKK Budapest kutatás - alapmegoszlások Bizalmi Ismerős

kapcsolatok

tudja az alter politikai preferenciáját

27.4%

31.9%

Homofil (baloldali párt)

6.3%

9.7%

párt esetében van Homofil (jobboldali párt)

13.8%

18.7%

ismerős

80.2%

71.6%

7.8%

12.1%

18.2%

24.4%

74.1%

63.5%

Nem beszélgetnek politikáról, vagy nem

Pártok (legalább 1

Politikai

Vegyes párt nexus (heterofil)

oldalak Csak baloldali párt nexus

(legalább 1 párt Csak jobboldali párt nexus esetében

van

ismerős

Vegyes párt nexus (heterofil)

A pártok szintjén 80 százalék a vegyes nexusok aránya az ismerősök között, és 72 százalék a bizalmi hálóban. Ugyanezek az arányszámok a politikai oldalak szintjén 74 és 63 százalék. Ahogy a korábbi indikátorok esetében a méretgenerátor kapcsán is megerősítést nyer az-az alapvetésünk, hogy a közelebbi kapcsolatokban valamivel magasabb a homofil nexusok aránya (homofília – heterofília tétele). A homofil kötéseken belül a csak jobboldali nexusok aránya a Budapesti mintában is meghaladja a csak baloldali pártokat támogatók arányát. A különbség nem olyan éles, mint például a 2013-as TÁRKI-s adatfelvételben, de ez nem is meglepő eredmény, mivel Budapesten a baloldali és a liberális pártok hagyományosan jobban szerepelnek mint országon szinten. A Tárki adatfelvételében is felül volt reprezentálva a csak baloldali nexusok arány Budapesten. V.1.4 Összefoglalás A fejezet végén röviden összefoglaljuk a legfontosabb eredményeinket, és összekötjük ezeket azokkal a kutatási kérdésekkel is, amikre választ tudtunk adni az elemzéseink alapján. módszer közötti párhuzamot alátámasztja, hogy a politikai szempontból heterofil kapcsolati hálóval rendelkezők aránya a pártgenerátoros módszerrel mutat hasonló nagyságrendű eredményeket.

107

A vizsgált időszakban (1998-2013 között) a részvételi szándék alapvetően csökkenő tendenciát mutatott. Ez alól kivétel volt a 2010-es kutatás, ahol viszonylag magas részvételi kedvet mért a kutatás. A csökkenő részvételi mintázat több elemmel magyarázható. Kiemelt jelentősége van a folyamat kapcsán annak, hogy az adott időszakban mennyire jellemzőek a normatív illetve expresszív részvételi motívumok, valamint az instrumentális szavazási hajlandóságnak milyen terepe van. A normatív motívum kapcsán érdemes röviden jelezni azokat a dezintegrációs folyamatokat, amik mind társadalmi szinten, mind a politikai szférában jelentkeztek a vizsgált időszakban. A részvételi mintázatot taglaló második fejezetben a mélyebb bevonódást igénylő részvételi formák trendjeit elemeztük. Ezek közül megkülönböztettük a politikai véleménynyilvánítást, a támogató politikai aktivitást, valamint a média nyilvános megnyilatkozásokat. Ezekre a részvételi formákra jóval alacsonyabb volatilitás volt jellemző, bár ez részben az alacsonyabb vizsgálati bázisoknak is köszönhető volt. A különböző részvételi szintek bevonásával felállítottunk egy három elemű részvételi tipológiát, és megvizsgáltuk, hogy a különböző csoportok aránya hogyan változott az időben előrehaladva, valamint ezeknek az értékeknek a változása mennyiben vonható párhuzamba a politikai érdeklődés változásával. Az adatok azt mutatták, hogy a nagyon aktív csoportból az apolitikus csoportba való átmenet a köztes (csak szavazói) csoporton keresztül vezet. Ezt részben alátámasztották a vizsgált panel adatsorok is, azonban ez az elemzés az átmentek bizonytalanságára is felhívta a figyelmet (az irányok nem egyértelműek és folyamatos belső átrendeződést mutatnak). A fejezet második nagy egységében a politikai kapcsolathálózati indikátorainkat vizsgáltuk meg szisztematikusan. Mind a négy vizsgált módszer esetében kirajzolódott az, hogy a közeli kapcsolatokban jobban érvényesül a politikai homofília (pedig egyes indikátorok esetében a mérethatás alapján fordított irányú összefüggés lett volna valószínűbb). Ezek az eredmények igazolják azt a kutatási kérdésünket, hogy a homofília – heterofília tétele a politikai kapcsolathálózatok esetében is fennáll (K2.2 kutatási kérdés). A vizsgált módszerek esetében általánosan az is igaz volt, hogy a nagyobb kapcsolathálózat, illetve az intenzívebb politikai diskurzus inkább heterofil szerkezetű kapcsolathálózattal jár együtt. Ez egyes esetekben (generátoros módszerek) részben operacionális okokkal is magyarázható. A diskurzusok esetében kevésbé volt egyértelmű az összefüggés, sőt az egyes adatfelvételekben az összefüggés iránya is megfordult, 2003-ban és 2008-ban a gyakoribb

diskurzus

véleményütközéssel

járt

inkább

együtt,

2010-ben

viszont

véleményegyezéssel. 108

A 2003-as DKMKA adatfelvétel lehetőséget biztosított számunkra, hogy három kapcsolathálózati módszert összevessünk egymással. Alapvetően a graduális dimenziók viszonylag erős összekapcsolódását tudtuk kimutatni, de a nominális dimenziók esetében csak gyengébb (és változatos irányú) összefüggést detektáltunk. Ez alátámasztja azt, hogy a disszertáció későbbi részében

érdemes

szisztematikusan vizsgálni az egyes

indikátorcsoportok hatását a különböző részvételi dimenziókra. A viszonylag gyenge együttjárások tartalmi oldalról is jól magyarázhatóak. Ezt úgy próbáltuk megragadni, hogy megvizsgáltuk a mezo szintű politikai kapcsolathálózat (m3 módszer) alap-indikátorait a diskurzusok intenzitásának valamint szerkezetének szempontjából. A pártgenerátoros kérdések bár nem tartalmaznak diskurzus elemeket, az esetek háromnegyedében megvalósult valamilyen fokú politikai kommunikáció a felek között. A homofil kapcsolathálózati struktúrák nem feltétlen járnak együtt teljes véleményegyezéssel, de a heterofil nexusok szinte biztos, hogy véleményütközéshez vezetnek. A kapcsolathálózati változóink esetében is megvizsgáltuk a politikai érdeklődéssel való összefüggést. Ebben az elemzési fejezetben a kapcsolathálózat szerkezetét vizsgáltuk ilyen aspektusból. A kétdimenziós összefüggések vizsgálata nem mutatott egyértelmű eredményeket, ezért összetett SEM modelleket is alkalmaztunk a fejezetben. Erre azért volt szükség, mert a politikai érdeklődés egyrészről önállóan is hat a politikai diskurzushálózat heterofíliája, másrészről a diskurzus intenzitásán, harmadrészt pedig a párt-identifikáción keresztül (ráadásul utóbbi esetben fordított irányban). A SEM modellek segítségével szétbontottuk az egyes hatásmechanizmusokat. Az eredmények egyrészről alátámasztották, hogy bizonyos években valóban attól függött az összefüggés iránya, hogy az egyes hatásoknak mekkora volt az eredője. Másrészről bizonyos esetekben az összefüggés iránya az egyes utak esetében az elméletileg várttól ellentételesen alakult, ami szintén befolyásolta a végeredményt. Felmerülhet ennek kapcsán a nagyon speciális klíma (2010 esetében), vagy az is, hogy további változók bevonása szükséges a temporálisan is stabil modellek megtalálásához. Ezek a kutatási eredmények közvetlenül köthetők a K2.3 kutatási kérdésünkhöz.

109

V.2 POLARIZÁCIÓS FOLYAMATOK A POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓBAN Az V.1.2. fejezetben (és annak alfejezetiben) a politikai kapcsolathálózat intenzitását és heterogenitását bemutató alapmegoszlások, és egyszerűbb összefüggések bemutatása kapcsán megfogalmazhattunk több kutatási eredményt. A kapcsolathálók homogenitása a 2000-es évek viszonylagos stabilitása után, 2010-re és még inkább 2013-ra tovább erősödött, ami egyértelműen a politikai tömbösödés további jelének tekinthetünk (Angelusz-Tardos 2005c). A pártokon és politikai oldalakon átnyúló kapcsolathálók tehát egyre kevésbé jellemzők a magyar lakosságra, a politikai kapcsolatok fontos szervező erejévé lépett elő a politikai identitás. A következő fejezetben több szempontból is körüljárjuk a politikai kapcsolathálózatok szerkezetét, bemutatjuk a bal-jobb ideológia választások network cezúrákban való megjelenését, a kapcsolati nexusok strukturális átrendeződését, illetve a civil szervezeti tagság szerepét a heterofil diskurzusok és kapcsolathálózatok kialakulásában. A következő fejezetben a rendelkezésre álló adatbázisok alapján elemezzük a különböző törésvonalak rendszerét, és egymással való összefüggését, valamint megvizsgáljuk, hogy más társadalmi elválasztó vonalakhoz képest a pártválasztás milyen mélységű és erősségű cezúrát jelöl ki a kapcsolathálózatokban (K1.1 kutatási kérdés). A fejezetben azt is megvizsgáljuk, hogy a civil szervezeti kötődések tudják-e a csökkenteni a politikai homofíliát a kapcsolathálózatokban (K1.2 kutatási kérdés). Hipotézisünk az, hogy kapcsolathálózatokban

a

pártpreferencia

szerinti

tagolódás

játssza

az

egyik

legmeghatározóbb szerepet (H1.1 hipotézis).

V.2.1. Ideológiai törésvonalak a politikai kapcsolathálókban A disszertáció elméleti keretét bemutató első fejezetben felvázoltuk azokat a folyamatokat, amelyek a politikai oldalak tömbösödésére és a kapcsolathálózati nexusok polarizációjára mutatnak. A következőkben megvizsgáljuk, hogy az ideológia törésvonalak mennyiben játszanak szerepet a kapcsolathálózatok szerveződésében. A baloldali és jobboldali pártokhoz köthető nexusok akkor jelentenek valódik elválasztó vonalat az emberek között, ha ideológia szempontból is törésvonalként működnek. Vizsgálatunkban három alapvető ideológia választóvonalra koncentrálunk, a bal-jobb, a liberális-konzervatív illetve a mérsékelt-radikális törésvonalra. Az elemzés első lépésében a három ideológia változó alapmegoszlásait mutatjuk be, 2003ban, 2009-ben, és 2013-ban. 110

Táblázat 12 (sorszázalék)

Ideológia dimenziók három adatfelvételben - átlag és megoszlások Konf. Átlag

Int.

Baloldali

Közép

Jobboldali

2003 DKMKA

48.5

1.7

32.6

33.9

33.5

2009 DKMKA

57.8

1.1

23.3

31.4

45.3

2013 TÁRKI

56.3

1.5

16.5

48.9

34.6

Konf. Átlag

Int.

Liberális

Közép

Konzervatív

2003 DKMKA

46.0

1.7

37.7

34.2

28.1

2009 DKMKA

53.3

1.1

26.6

37.9

35.5

2013 TÁRKI

49.9

1.4

23.6

52.7

23.7

Konf. Átlag

Int.

Mérsékelt

Közép

Radikális

2009 DKMKA

31.6

1.0

59

29.7

11.2

2013 TÁRKI

40.4

1.4

39.5

49.3

11.2

Elsőként a bal-jobb ideológia tengelyen elfoglalt pozíció változásaira koncentrálunk. Mivel a három adatfelvételben eltérő skálán kérdezték a bal-jobb pozíciót, ezért az összehasonlíthatóság miatt (10 illetve 11 fokú skálát alkalmaztak a különböző adatfelvételekben) 0-100 skálára vetítettük ki az eredményeket75. Az alacsonyabb értékek jelzik a baloldaliságot, a magasabb értékek a jobboldaliságot. A 2003-as adatfelvételben a kivetített skálán 48.5 volt az átlag, 2009-ben 57.8, míg 2013-ban 56.3. Tehát a 2000-es évek első évtizedében, a magyar társadalom jobbra tolódott (ahogy a szakirodalmi összefoglalóban is hivatkozott tanulmányok is jelezték: Angelusz-Tardos: 2011, BenoitEnyedi: 2011, Körösényi: 2012) és ez 2013-ra se fordult vissza76.

75

Ezek a módszertani különbség alapban okozhatnak eltéréseket a változók átlagában, és százalékos megoszlásában is. Az adatok interpretációjánál ezt a szempontot végig érdemes figyelembe venni. 76

Árnyalja a képet, ha kategorizáljuk a bal-jobb ideológia besorolást (a skálák alsó négy értékét választó személyeket tekintettük baloldalinak, a felső négy értéket választókat pedig jobboldalinak). 2003-ban gyakorlatilag a magukat bal, közép és jobboldalinak jelölök aránya egyenletes volt. 2009-re jelentősen lecsökkent a baloldaliak aránya (közel 10 százalékkal), és ezzel párhuzamosan növekedett a jobboldaliaké (12 százalékos növekedés). Bár az átlagok kapcsán nem volt szignifikáns különbség 2009 és 2013 között, a kategorizált értékek jelentős eltolódásokat mutatnak. A baloldaliak aránya tovább csökkent, azonban a jobboldaliak száma is visszaesett 10 százalékkal. Tehát az átlagok szintjén jelzett jobboldali túlsúly úgy maradt meg, hogy mindkét oldalnak csökkent a választása. Ezek az eredmények párhuzamba állíthatók, a kapcsolati diskurzusok csökkenő számával, a részvételi arány csökkenésével és összességben a politikai érdeklődés lanyhulásával.

111

A liberális-konzervatív tengelyen hasonló folyamatok játszódtak le, mint amit a bal-jobb skálán már körüljártunk. 2003-ban a liberálisok aránya még szignifikánsan magasabb volt, mint a konzervatívoké, és összességben is az elméleti közép érték (50) alatt volt a skála átlaga. 2009-re jelentősen lecsökkent a magukat liberálisnak vallók aránya, és ezzel szemben pedig szignifikánsan növekedett a konzervatívoké, míg a középen lévők száma statisztikailag nem mozdult el. 2013-ban pedig egy erős középre tolódást regisztrálhattunk, a válaszadók több mint fele valahova középre helyezte el magát a skálán, a konzervatívok aránya 12 százalékkal csökkent, és a liberális aránya is mérséklődött valamelyest.

A harmadik általunk vizsgált dimenzió a mérsékelt-radikális megkülönböztetés. Sajnos 2003-ra nem áll rendelkezésünkre adat erre a változóra, ezért csak 2009-et és 2013-at tudjuk összehasonlítani. Összességben azt mondhatjuk, hogy a magyar társadalomban többségben vannak a mérsékelt gondolkodású emberek, a válaszolók mindössze 11 százaléka választotta a felső négy értéket a skálákon (őket tekintettük radikálisnak). Ebben a vonatkozásban nem volt különbség a két vizsgált év között. Azonban a 2009-ről 2013-ra jelentősen csökkent a mérsékeltek aránya, és nőtt a középső kategóriát jelölők száma. Itt is elsősorban azt feltételezhetjük, hogy a politikától való növekvő távolságtartás hatását látjuk, miszerint a politika iránt nem érdeklődő személyek, egyre kevésbé helyezik el magukat bármilyen politikával összefüggő elméleti térben77.

A három ideológia dimenzió alapmegoszlásainak bemutatása után megvizsgáljuk ezek összekapcsolódását is.

77

A mellékletben közöljük az 5 kategóriára átszámolt megoszlásait is az ideológia dimenzióknak. Az eredményekben a finomabb bontás sem mutat hangsúlybeli különbségeket. A 2013-as adatfelvétel viszont érdekes az eredmények szempontjából. A szélső kategóriák választásának radikális csökkenése (0-1, 9-10) szinte minden dimenzióban megfigyelhető. A változás mögött lehetnek esetlegesen módszertani természetű összefüggések is. Főleg az alsó kategóriákban a ’nullás’ kategória választásához rendelhető negatív konnotáció eredményezhet eltolódást a változó megoszlásában.

112

Táblázat 13 - A három ideológia dimenzió összefüggése

2003

2009

2013

DKMKA

DKMKA

DKMKA

0.276

0.31

0.121

baljobb-mérsrad

0.15

0.148

libkonz-mérsrad

78

baljobb-libkonz Spearmann korreláció

baljobb-libkonz Cramer V.79

NS

0.249

NS

0.322

0.33

baljobb-mérsrad

0.205

0.282

libkonz-mérsrad

0.256

0.322

A táblázat felső részében a 10 illetve 11 fokú skálák közötti páronkénti rang-korrelációk szerepelnek, az alsó részében pedig a három kategóriára leszűkített dimenziók közötti Cramer V. értékek. A baloldali-jobboldali ideológia tengely, és a liberális-konzervatív dimenzió között közepes-erős volt az összefüggés, mind 2003-ban, mind 2009-ben. A két korreláció közötti különbség nem volt szignifikáns80. 2013-ra jelentősen gyengült a két ideológia tengely összekapcsolódása a korrelációk alapján. A baloldal-jobboldal és a mérsékelt-radikális besorolás összekapcsolódása mind 2009-ben, mind 2013-ban gyengeközepes volt, míg az utóbbi összefüggése a liberális-konzervatív dimenzióval nem volt szignifikáns. Árnyalja az eredményeket, ha a három kategóriára szűkített változókat vetjük össze. Az összefüggés minden esetben közepesnek mondható a változók között. A bal-jobb és a liberális-konzervatív skála közötti kapcsolat erősségében 2003 és 2009 között jelentős növekedést láthatunk, 2009 és 2013 között viszont stagnálást. Mind a bal-jobb – mérsékeltradikális, mind a liberális-konzervatív – mérsékelt-radikális dimenziók között erősebb kapcsolatot mértünk 2013-ban, mind 2009-ben. Főleg utóbbi esetében érdekes a kapcsolat közepes erőssége, mivel a korrelációk nem mutattak szignifikáns összefüggést közöttük81.

78

NS: Nem szignifikáns A táblázatban a három kategóriás ideológia dimenziókra kiszámolt Cramer V értékeket közöljük. Az asszociációs statisztikát kiszámoltuk az 5 kategóriás ideológia változókra is, a különbségek csekélyek voltak. 80 Két korreláció közötti különbség tesztelésére a következő képlet használható: A korrelációkat át kell alakítani Fischer-féle Z trafóval: Zf = 1/2 * ln( (1+R) / (1-R) ) z = (Zf1 - Zf2) / SQRT( 1/(N1-3) + 1/(N2-3) ) A Z érték megközelítőleg standard normál eloszlású, tehát a standard normál eloszlás táblázatra támaszkodva lehet tesztelni a korrelációk különbözőségét 81 Az egymásnak részben ellentmondó eredmények egyik lehetséges magyarázata az lehet, hogy a változók nem feltétlen lineárisan függenek össze. Ezt a feltevésünket a részletes kereszttábla vizsgálatok alá is 79

113

Az ideológia dimenziók általános bemutatása után, megvizsgáljuk a politikai kapcsolathálózati pártnexusokkal való összefüggésüket. A kapcsolathálózati heterogenitást a pozíciógenerátoros módszerrel mérjük (m3 módszer), hogy meg tudjuk különböztetni a bal és jobb nexussal rendelkező személyeket. Ezen indikátorok használata mellett szól azaz érv is, hogy itt rendelkezésünkre áll 2003, 2009 és 2013-as adat is, tehát hosszú időtávon tudjuk vizsgálni a folyamatokat (míg ugyanez a névgenerátor (m1 módszer) esetében nem lenne lehetséges). A következő táblázatban a politikai kapcsolatháló és a bal-jobb ideológia besorolás összefüggéseit mutatjuk be.

támasztják. A mellékletben közöljük az őt kategóriára szűkített ideológia változók kereszttábláiból a kiigazított reziduális statisztikákat. Ha a bal-jobb összekapcsolódást vizsgáljuk, akkor az látható, hogy 2003ban még viszonylag egyértelmű volt az összefüggés iránya. Leegyszerűsítve a képet, a baloldaliak liberálisak voltak, a jobboldaliak pedig konzervatívak. A 2009-es adatfelvételben ugyanez az átlós összefüggés megfigyelhető, azonban azzal az új elemmel, hogy megjelenik egy olyan csoport akik magukat jobboldalinak vallják, de e mellett liberálisnak is. A 2013-as adatfelvétel további radikális átalakulást mutat. Az eredeti összefüggés iránya elhalványul, és kirajzolódik egy olyan csoport akik jobboldali liberálisnak vallják magukat. Itt jelezni kell azt a korábban jelzett összefüggést is, hogy a szélső ideológia kategóriákat választók száma jelentősen lecsökkent 2013-ra. A bal-jobb, mérsékelt-radikális dimenzióban 2009 és 2013 között nem volt jelentős elmozdulás az összefüggések erősségében, és a korrelációk valamint a CramerV értékek is egy irányba mutatnak. Ezt alátámasztják a részletes kereszttábla vizsgálatok is, a baloldaliak között felül vannak reprezentálva a mérsékeltek, míg a jobboldaliak között (szélső 1-2 értéket választók), pedig a radikálisok. A harmadik vizsgált dimenzió a liberális-konzervatív tengely összekapcsolódása a mérsékelt-radikális tengellyel. A korrelációk nem mutattak szignifikáns összefüggést a két ideológia dimenzió között, a CramerV statisztikák viszont igen. Ennek ismét az-az oka, hogy az összefüggés a két tengely között nem lineáris. A vártaknak megfelelően megfigyelhető egy mérsékelt-liberálistól, radikális-konzervatív felé tartó telítődés a tába átlójában, azonban az átló másik irányban is értelmezhető, a radikális-liberálistól haladva a mérsékeltkonzervatívig. A részletes kereszttáblák tanulmányozása több eredménnyel is szolgál. Egyfelől mivel az összefüggések nem lineárisak, ezért nehezen beszélhetünk Blau-i értelemben konszolidációs illetve interszekciós pályákról a különböző ideológia tengelyek között. Azt egyértelműen mutatják az eredmények, hogy a társadalom egyre nagyobb része középre helyezi el magát ezeken az ideológia skálákon. Ennek oka elsősorban a politikai érdeklődés csökkenése, valamint még inkább a pártoktól való egyre nagyobb távolságtartás. Azt már a korábbi szakirodalmi részben bemutatott Tóka tanulmányok is jól mutatták, hogy az ideológia választások kevéssé függnek össze Magyarországon a gazdaság-filozófia álláspontokkal. Alapvetően a pártidentitás határozza meg azt, hogy ki hova helyezi el magát ezeken a tengelyeken. Abban az esetben, ha nő a pártoktól való távolság evidens, hogy középre fogják magukat elhelyezni a válaszadók, mivel megszűnnek azok az orientációs pontok, amikre korábban támaszkodtak. A másik eredmény pedig az, hogy ha a pártok nem határozzák meg magukat egyértelműen valamely ideológia tengelyen, akkor a szavazói más pártok egyértelmű identifikációjára válaszolva helyezik el magukat. A konzervatív ideológia címkét elsősorban a Fidesz hangsúlyozza maga kapcsán. Ebből következően a nem Fideszre szavazó jobboldaliak (elsősorban Jobbik szimpatizánsok) azért, hogy megkülönböztessék magukat a Fidesz szavazóktól hajlamosak liberálisnak mondani magukat (főleg a fiatal szavazóik). Ez lehet az oka annak a meglepő eredménynek, hogy a 2013-as TÁRKI adatfelvételben a Jobbik szavazók voltak az egyik leginkább liberálisak az összes párt közül.

114

Táblázat 14 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer összes kapcsolat) és a bal-jobb ideológia besorolásnak az összefüggése három adatfelvételben – átlagok, sorszázalékos megoszlások BalAdat-

Pártgenerátor

felvétel

oldalak)

(politikai

Jobb-

Konf.

oldali

Közép

oldali

Cramer

Átlag

Int.

(%)

(%)

(%)

V

Teljes sokaság

48.5

1.7

32.6

33.9

33.5

Nincs politikai nexus

46.9

3.1

31.8

41.7

26.5

Homofil (baloldali párt)

27.0

4.8

65.9

26.8

7.3

Homofil (jobboldali párt)

64.6

5.9

10.7

32.1

57.1

2003

Vegyes

párt

DKMKA

(heterofil)

48.5

2.1

31.6

31.9

36.4

Teljes sokaság

57.8

1.1

23.3

31.4

45.3

Nincs politikai nexus

56.0

2.2

20.3

40.5

39.1

Homofil (baloldali párt)

27.0

4.9

70.9

19.7

9.4

Homofil (jobboldali párt)

78.0

2.9

4.1

17.3

78.6

2009

Vegyes

DKMKA

(heterofil)

56.0

2.0

28.5

24.1

47.4

Teljes sokaság

56.3

1.5

16.5

48.9

34.6

Nincs politikai nexus

54.9

1.8

15.7

56.4

27.9

Homofil (baloldali párt)

32.6

8.1

66.7

21.2

12.1

Homofil (jobboldali párt)

71.6

3.2

3.5

32.6

63.8

53.4

3.2

19.5

46

34.4

2013

Vegyes

TÁRKI

(heterofil)

párt

nexus

párt

0.189

nexus 0.277

nexus 0.272

Az elemzés első részében azokra koncentrálunk, akiknek nincsenek politikai nexusai illetve azokra, akik heterofil politikai kapcsolathálóval jellemezhetők. Mindkét csoport a sokasági átlaghoz hasonlítható a bal-jobb ideológia dimenzióban az átlagok alapján. A kategoriális besorolás azonban már szignifikáns eltéréseket mutat közöttük. Mindhárom adatfelvétel esetében jól kirajzolódik, hogy a politikai nexus nélküliek felül vannak reprezentálva a politikailag középen lévők között. Itt azzal a módszertani mozzanattal is 115

számolnunk kell, hogy a politikailag bizonytalanok és a bal-jobb skálán magukat nehezen besoroló személyek is, a nem tudja válasz helyett sokszor inkább középre helyezik magukat (konform válaszadás). Ezek a válaszolók a pártgenerátoros kérdések esetében valószínűleg kevésbé számolnak be létező politikai nexusaikról. A pártkapcsolati nexus nélküliek között a baloldaliak aránya nem különbözik a sokasági eloszlástól, azonban a jobboldaliak aránya mind a három adatfelvételben alul van reprezentálva. Ez az alulreprezentáltság erősebb volt 2009-ben és 2013-ban, mint 2003-ban. A vegyes pártnexusok esetében 2003-ban és 2013-ban nem volt eltérés a teljes mintában mért baljobb arányokhoz képest, 2009-ban azonban a baloldaliak felül voltak reprezentálva közöttük, míg a magukat középre sorolók pedig a vártnál kisebb arányban fordultak elő. A csak baloldali pártokhoz kötődő ismerőssel rendelkező válaszolók között a bal-jobb skála átlaga 27-33 pont között mozgott a három adatfelvételben, nem volt mérhető szignifikáns időbeli elmozdulás. A homofil jobboldali nexussal rendelkezők bal-jobb átlaga 65 volt 2003-ban, majd ez megemelkedett 78-ra 2009-ben, és lecsökkent 72-re 2013-ra (az elmozdulások szignifikánsak). Tehát a kapcsolathálózat két szélén a bal-jobb távolság valamelyest csökkent 2013-ra ami pólusosság mérséklődésére utal, és jelentősen árnyalja a korábbi eredményeinket, ami a tömbösödés erősödését jelezte. A politikai kapcsolatháló és a bal-jobb skála összekapcsolódását mutató CramerV statisztikai a változók konszolidációs pályáját mutatja 2003 és 2009 között, míg 2009 és 2013 esetében nincs jelentős különbség a CramerV értékekben.82

A második ideológia dimenzió amit a kapcsolathálózati nexusok kapcsán vizsgálunk, a liberális-konzervatív tengely.

82

Megvizsgáltuk a közeli kapcsolatokban is a bal-jobb ideológia dimenzió alakulását 2003 és 2013 között (tábla a mellékletben). Ennek kapcsán két fontos eredményt érdemes kiemelnünk. Egyrészről a közeli kapcsolatokban a két szélen (csak bal és csak jobb nexus) pregnánsabban megjelenik a bal-jobb ideológia elkülönülés mint a teljes politikai kapcsolathálóban. Ez alól egyedüli kivétel 2009 volt, ahol nem volt szignifikáns különbség a teljes hálóban és a közeli nexusokban. A másik fontos eredmény az, hogy az ideológia távolság a közeli bal-jobb nexusokban gyakorlatilag állandó a három adatfelvételben. Tehát már 2003-ban is nagyon távol állt egymástól a két csoport ideológia szempontból, ez azonban nem növekedett a vizsgált rövid idősorban.

116

Táblázat 15 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer összes kapcsolat) és a liberális-konzervatív ideológia besorolásnak az összefüggése három adatfelvételben – átlagok, sorszázalékos megoszlások Adat-

Pártgenerátor

felvétel

oldalak)

(politikai

Konf.

Libe-

Konzer-

Cramer

Átlag

Int.

rális

Közép

vatív

V

Teljes sokaság

46.0

1.7

37.7

34.2

28.1

Nincs politikai nexus

46.7

3.4

34

39.7

26.3

Homofil (baloldali párt)

41.3

6.9

50

21.1

28.9

Homofil (jobboldali párt)

48.6

6.6

27.3

43.9

28.8

46.0

2.1

38.5

32.9

28.6

Teljes sokaság

53.3

1.1

26.6

37.9

35.5

Nincs politikai nexus

49.7

2.1

30.2

41.2

28.6

Homofil (baloldali párt)

45.3

3.2

37.7

36.8

25.4

Homofil (jobboldali párt)

64.1

3.8

13.8

31.9

54.3

54.9

2.0

26.2

33.9

40

Teljes sokaság

49.9

1.4

23.6

52.7

23.7

Nincs politikai nexus

49.5

1.6

21.7

57.5

20.7

Homofil (baloldali párt)

52.1

7.8

18.8

50

31.3

Homofil (jobboldali párt)

48.3

4.2

31.4

43.8

24.8

Vegyes párt nexus (heterofil)

51.2

3.0

23.9

47.4

28.6

2003 DKMKA Vegyes párt nexus (heterofil)

0.083

2009 DKMKA Vegyes párt nexus (heterofil)

2013 TÁRKI

0.13

0.092

A politikai nexus nélküliek alapvetően a sokasági átlaghoz közelítettek. 2009-ben valamivel az átlagnál liberálisabbak voltak, és kevésbé konzervatívak, de azt meg kell jegyezni, hogy a három vizsgált időpont közül ekkor volt leginkább konzervatív a magyar 117

társadalom. A politikailag vegyes, heterofil kapcsolathálóval rendelkezők között inkább a konzervatívak aránya volt csekély mértékben az átlag felett (2009-ben és 2013-ban). A csak baloldali pártnexus 2003-ban erősen kötődött a liberális tengelyhez, 2009-ben már gyengébb volt az összefüggés, míg 2013-ban ez teljesen eltűnt. A csak jobboldali pártnexus kötődése a konzervatív oldalhoz csak 2009-ben volt mérhető, a másik két időszakban nem különbözött az átlagtól83.

A mérsékelt-radikális ideológia dimenzió esetében csak 2009-ben, és 2013-ban voltak vizsgálható adataink.

Táblázat 16 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer összes kapcsolat) és a mérsékelt-radikális ideológia besorolásnak az összefüggése három adatfelvételben – átlagok, sorszázalékos megoszlások Adatfelvétel

2009

Konf. MérséPártgenerátor (politikai oldalak)

Átlag

Int.

kelt

Közép

kális

Teljes sokaság

31.6

1.0

59

29.7

11.2

Nincs politikai nexus

35.4

2.0

51

39.4

9.5

Homofil (baloldali párt)

28.3

5.0

66

23.5

10.4

Homofil (jobboldali párt)

33.7

3.9

58.2

26.3

15.5

29.6

1.2

65.6

21.6

12.8

Teljes sokaság

40.4

1.4

39.5

49.3

11.2

Nincs politikai nexus

40.0

1.6

37.8

53.8

8.4

Homofil (baloldali párt)

31.8

6.3

59.4

37.5

3.1

Homofil (jobboldali párt)

45.8

4.0

35.3

43.2

21.6

Vegyes párt nexus (heterofil)

39.0

2.8

43.1

44.5

12.3

DKMKA Vegyes párt nexus (heterofil)

2013 Tárki

Radi- Cramer V

0.131

0.128

83

A közelebbi politikai kapcsolatháló (segítséget kérhet tőlük, barátok, családtagok) szerkezete jobban összefüggött a liberális-konzervatív ideológia elhelyezkedéssel (táblázat a mellékletben), főleg a kapcsolathálózati homofília két ellenpontján. Mind a három adatfelvételben a csak baloldali pártkapcsolattal rendelkezők az átlagnál nagyobb arányban voltak liberálisak, míg a csak jobboldali nexussal rendelkezők pedig az átlagnál konzervatívabbak. Ez az összefüggés 2013-ban is kirajzolódott (a teljes kapcsolatháló esetében ez nem volt mérhető), de a legpregnánsabban 2009-ben függtek össze a vizsgált változók.

118

A politikai nexus nélküliek az átlagnál kevésbé voltak mérsékeltek 2009-ban, 2013-ban azonban ez már nem volt kimutatható. A vegyes pártnexussal rendelkezők, mind a két vizsgált időpontban felül voltak reprezentálva a magukat mérsékeltnek besorolók között akárcsak a baloldali nexussal rendelkezők. Utóbbiak esetében főleg 2013-ban erős a kapcsolat. A csak jobboldali pártnexusokkal rendelkezők a radikálisak között voltak felülreprezentálva, a kapcsolat itt is 2013-ban volt igazán pregnáns. Ez az egyetlen olyan dimenzió, ahol a közelebbi politikai kapcsolathálózatban nem erősödtek fel a vizsgált összefüggések (tábla a mellékletben).

Az eddig bemutatott táblák alapján három fontos megállapítást tehetünk. Egyrészről a három ideológiai dimenzióból a bal-jobb törésvonal függött össze leginkább a politikai kapcsolathálózat horizontális struktúrájával, ezt követte a mérsékelt-radikális tengely. a leggyengébb összefüggést a liberális-konzervatív besorolással mértük. A közeli kapcsolathálózatban jobban érvényesült az ideológiai elkülönülés, mint a teljes nexus rendszerben. A bal-jobb elválasztó vonal 2009-ben volt a legerősebb a homofil nexusok elválasztásában, 2013-ra pedig a mérsékelt-radikális törésvonal erősödött fel.

A politikai kapcsolathálózat mély-szerkezetének megértéséhez összetettebb statisztikai módszerrel is teszteltük a változók együtt járását. Kategoriális főkompones elemzést használva megvizsgáltuk, hogy a pártgenerátoros módszerrel mért pártnexusok84 (m3 módszer) hogyan rendeződnek össze85. Kiegészítő változóként felhasználtuk a három ideológia besorolást jelző változót (3 kategóriás), a politikai kapcsolathálózat heterogenitását összegző indikátort, valamint a politikai érdeklődést (három kategóriás). Az elemzést leszűkítettük azokra, akiknek az ismerősi körében legalább 1 pártnak volt támogatója. Az elemzést a teljes politikai hálóra végeztük el, nem szűkítettük le a közeli kapcsolatokra. A pártonkénti nexus változókat folytonosként vontuk be a modellekbe, a kiegészítő változókat pedig nominálisként. A módszerből adódóan a kiegészítő változók nem vesznek részt a változótér redukciójában, csak a grafikus ábrázolásban kapnak szerepet.

84

A kérdezettnek mely párthoz köthetően vannak ismerősei A kapcsolathálózati miliők ilyen szempontú bemutatását Tardos Róbert dolgozat ki. A disszertációban az ő módszerét alkalmazzuk szélesebb megközelítésben. Az eredeti koncepció kapcsán lásd: Tardos-KmettyFábián: 2013.

85

119

Ábra 4– A pártokhoz köthetőő kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – DKMKA 2003 (N=1038).

120

Első lépésben a 2003-as adatokat vizsgáljuk meg részletesen. Az első dimenziónak a Cronbach Alpha mutatója 0.634 volt, a második dimenziónak pedig 0.084 (sajátértékek: 2.2, illetve 1). Tehát alapvetően az első dimenzió határozta meg a változók szerkezetbeli összefüggését. Ez a dimenzió azt mutatja, hogy van-e a kérdezettnek valamelyik kis párthoz nexusa (gyakorlatilag a politikai nexusdiverzitást méri ez a tengely). A kis pártok közvetítő szerepet játszanak a kapcsolathálóban főleg a politika iránt leginkább érdeklődök körében. Ezt jól jelzi, hogy a politikai érdeklődés (piros teli háromszög) párhuzamosan fut az X tengellyel, a legkisebb értékkel a politikai iránt legkevésbé érdeklődők rendelkeznek a tengelyen, középen helyezkednek el a politikai iránt közepesen érdeklődők, és a leginkább jobbra a politika iránt nagyon érdeklődők találhatók. A kapcsolathálózat második dimenzióját a Fidesz és MSZP nexusok alakítják ki. A nexusokon belül is a nem választások azok, amik térszerkezet alakítók. Az y tengely tetején a Fideszt nem választók vannak (csak baloldali nexussal rendelkezők), az y tengely alsó részén pedig az MSZP-t nem választók (csak jobboldali nexussal rendelkezők). Összességében a baloldali nexusok, illetve a baloldali ideológia dimenziót választók vannak az ábra felső részében, míg a jobboldali nexusok, és a jobboldali ideológia dimenziót választók az alsó részében. A bal-jobb ideológia dimenzió jobban szóródik a kapcsolathálózati nexusok által kijelölt térben, mint a liberális-konzervatív, ami alátámasztja

azt

a

korábbi

eredményünket,

hogy

az

előbbi

a

fontosabb

a

kapcsolathálózatok szerveződésének szempontjából.

A 2009-es adatok határozottan a blokkosodás irányába mutatnak. Az első dimenzió Cronbach Alpha értéke 0.57, a másodiké 0.21 (sajátértékek: 2 és 1.2). Tehát az első dimenzió a szórás nagyobb hányadát magyarázza (ez a módszerből adódik), de a két dimenzió fontossága közötti különbség csökkent 2003-hoz képest. Az első dimenzió továbbra is a kisebb pártok nexusokban betöltött szerepét mutatja (KDNP, a MIÉP, az MDF, és az SZDSZ). A kisebb pártok azonban a 2003-as adatokhoz képest távolabbra kerültek egymástól, és határozottabban elkülönülnek a második dimenzió mentén is.

121

Ábra 5– A pártokhoz köthetőő kapcsolathálózati nexusok (pá (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – DKMKA 2009 (N=1204).

122

A második dimenziót egyik irányból az MSZP nexusok, a másik irányból pedig a Fidesz és Jobbik kapcsolatok szervezik. Az ábra alsó részére koncentrálódnak a jobboldaliak és a radikálisok, míg a fenti részre a baloldaliak. Nagyon fontos elem 2003-hoz képest a Jobbik megjelenése a kapcsolatrendszerekben, mivel a politikai kapcsolathálózati miliők egy üres terébe tudott belépni a párt. A Jobbik gyakorlatilag kijelöl egy új radikális-mérsékelt tengelyt. Legkevésbé 2009-ben is a liberális-konzervatív ideológia dimenzió szóródik a kapcsolathálózati térben. Érdemes még megvizsgálni a politikai érdeklődés alakulását. Továbbra is összefügg az első dimenzióval a politikai érdeklődés, tehát a politikai nexusdiverzitással, azonban a második dimenzióval is kapcsolatot mutat, miszerint a politika iránt érdeklődőbbek közelebb vannak a jobboldali és a radikális ideológia csoportokhoz. A 2009-es évben a baloldali szavazókra már nagyfokú kiábrándultság volt jellemző, míg a jobboldalon folyamatos volt a mozgósítás, amit a kapcsolathálózati térszerkezetében is visszaköszön.

2013-ban a 2009-es kapcsolathálózati blokkosodás folytatódását és a radikális dimenzió szerepének felértékelődését konstatálhatjuk. Az első dimenziót (Cronbach Alpha: 0.633, sajátérték: 2.34) az újonnan megjelenő baloldali és centrum pártok (DK, Együtt2014, LMP, PM) nexusai határozzák meg elsősorban, és a bal-jobb ideológia dimenzió is inkább ezzel a tengellyel kapcsolódik össze. Gyakorlatilag az első dimenzió a nexusdiverzitás indikátora (a dimenzió és a politikai nexusdiverzitás indikátor közötti korreláció 0.89 volt). A kapcsolathálózat szerveződése kapcsán ismét a második dimenzió az érdekesebb (CA: 0.21, sajátérték: 1.2). Ezt alapvetően a Jobbikhoz köthető nexusok szervezik, illetve a tengely másik oldalán a DK, és Együtt2014 nexusok állnak. Tehát a mérsékelt-radikális ideológia dimenzió mentén szerveződik elsősorban a második tengely, és ennek hatása fontosabb is, mint a bal-jobb besorolásé. Még két eredményt kell kiemelnünk. Egyrészről a második dimenzió összekapcsolódik a politikai aktivitással. A politika iránt érdeklődőbbek a Jobbik-nexusok, illetve radikálisok által kijelölt térben kumulálódnak jobban a vártnál. Ez a már 2009-ben is megfigyelhető kapcsolatnak a további erősödést jelzi. A másik kiemelendő aspektus a Fidesz nexusok szerepe.

123

Ábra 6– A pártokhoz köthetőő kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – Tárki 2013 (N=404).

124

A Fideszhez köthető kapcsolatok nem azért vesztették el a szerepüket a kapcsolthálózati tér kialakításában, mert leredukálódott volna a számuk – ellenkezőleg. 2013-ban a pártot támogató kapcsolattal rendelkezők 81 százalékának volt Fideszes kapcsolata. Azonban nem maradt olyan hasonlóan erős párt a kapcsolati nexusokban, ami strukturálisan fontosság tette volna a Fidesz szerepét. Korábban az MSZP volt ellensúlyként a kapcsolati mezőben a Fidesszel szemben, azonban 2013-ra ezt a szerepét részben elvesztette, részben pedig megosztotta a Jobbikkal.

A fejezet végén röviden összefoglaljuk az eredményeinket. A vizsgált három ideológia dimenzió összekapcsolódása közepes (és egyes esetekben erős) volt 2003 és 2013 között. A

liberális-konzervatív

besorolás

viszonylag

állandó

volt

(2009-ben

erősödött

valamennyire a konzervatív választások aránya). A magyar társadalom szakirodalomban is említett jobbratolódása 2009-ben volt a leginkább kézzelfogható, ehhez képest 2013-ban valamelyest visszarendeződés volt megfigyelhető, de ezzel párhuzamosan a baloldaliak aránya tovább csökkent. 2009 és 2013 között nem nőtt a radikálisok száma, azonban a magukat

mérsékeltnek

tartók

aránya

csökkent.

A

fejezet

alapvetően

arra

a

problémacsomópontra kereste a választ, hogy a politikai nexusok mentén mennyire jellemző az ideológiai elkülönülés. Az eredmények azt mutatják, hogy a liberáliskonzervatív ideológia dimenziónak csak gyenge hatása van a politikai kapcsolathálózat szerkezetére. A vizsgált időszakban elsősorban a bal-jobb tengely mentén szerveződtek a politikai kapcsolathálók is, ennek a hatása 2009-ben volt a legerősebb. A Jobbik megjelenésével

párhuzamosan

a

radikalizmus

szerepe

is

megnövekedett

a

kapcsolathálózatok szervezésében, és a jobboldalon két kapcsolathálózati tömb is kialakult. Ez a hatás 2013-ban volt a leginkább pregnáns. A politikai oldalak közötti távolság valamelyest növekedett, amit a blokkosodás egyértelmű jelének tekinthetünk. A következő fejezetben tovább vezetve az eddigi gondolatmenetünket arra koncentrálunk, hogy a kapcsolathálózati nexusok szerepe mennyire volt fontos a pártosodás szempontjából.

V.2.2. A politikai nexusok hatása a pártosodásra Tóka Gábor szakirodalmi bevezetőben is említett tanulmánya (Tóka: 2005a), a pártosodásban a bal-jobb ideológia dimenzió növekvő szerepét hangsúlyozta ki 1990 és 2003 között. Minél inkább hat egy jelenség a pártosodásra, annál inkább gondolhatjuk, hogy politikai törésvonalként is működik egy adott társadalomban. Ha pedig 125

törésvonalként definiálhatjuk az adott jelenséget, akkor a két ellentétes oldalán lévő személyek közötti politikai távolság is nagy. Ez a diskurzusok szempontjából is nagyon fontos kiindulópont. Ha valaki belép egy diskurzusmezőbe, és olyan másképpen gondolkodó emberrel találja magát szembe, akivel meg tudja találni a közös hangot, akkor a diskurzusaik nem lesznek feltétlen elbizonytalanító hatásúak. Azonban, ha a diskurzusokban nagyon távoliak az álláspontok, akkor a konszenzus lehetősége alacsonyabb, az értelmes meggyőzés helyett az elbizonytalanítás válhat gyakoribbá. A következő elemzéseinkben a politikai nexusok pártválasztásban játszott szerepét vizsgáljuk meg részletesebben. A vizsgált időpontok 2003, 2009 és 2013, a függő változó minden esetben a pártválasztás86. Az eredmények összehasonlíthatóságának érdekében a pártválasztás változót 5 kategória szűkítettük le. •

0: Nem szavazna, nincs olyan párt, amelyiket választaná

•

1: MSZP

•

2: Egyéb bal

•

3: Egyéb jobb

•

4: Fidesz

A pártot nem választókat (0-ás kategória) kihagytuk a további elemzésből, és csak a konkrét pártválasztókra koncentráltunk. Az elemzésbe kontrollváltozóként nyolc társadalmi demográfiai változót vontunk be, a nemet87, a korcsoportot88, a településtípust89, az iskolai végzettséget90, a családi állapotot91, a gazdasági aktivitást,92 egy fogyasztási indexet93, és a vallásosságot94. A politikai kapcsolatok heterogenitását a pártgenerátoros módszer (m3 módszer) nominális indikátoraival mértük (politikai oldalakra aggregált mutatók). Külön elemeztük a teljes kapcsolathálózatnak és a közeli nexusoknak a hatását. A következő táblázatban összefoglaljuk a multinomiális logisztikus regressziós modellek eredményeit. A megmagyarázott hányadokra koncentrálunk azzal a fókusszal, hogy külön

86

Ha most vasárnap lennének a választások, melyik pártra szavazna. 1: férfi, 2:nő 88 1:18-29, 2:30-44, 3:45-59, 4:60+ 89 1: Budapest, 2: Megyeszékhely, 3:Egyéb város, 4: Község 90 1: 8 általános vagy kevesebb, 2:szakmunkás, 3: érettségi, 4:diploma 91 0: Egedül él, szingli (elvált, özvegy), 1: Házas, élettárssal él együtt 92 0: Nem dolgozik, 1: dolgozik 93 Tartós fogyasztási javakból kialakított z-score index 94 1: nem vallásos, 2: maga módján vallásos, 3: egyház tanítása szerint vallásos 87

126

kiemeljük a politikai kapcsolatháló hatáserősségét a teljes megmagyarázott hányadon belül.

Táblázat 17 - A társadalmi, demográfiai változóknak és a politikai nexusok szerkezetének hatása (m3 módszer) a pártválasztásra három vizsgált adatfelvételben – Multinomimális logisztikus regressziós modellek Demográfia +

Politikai

politikai

Politikai

kapcsolathálózat

kapcsolathálózat

kapcsolathálózat

szerkezetének

szerkezete

szerkezetének hatás

hatása

2

95

(R LA)

(importance)97

N

14.3%

6.8%

47.2%

902

19.5%

11.8%

60.8%

898

20.9%

11.2%

53.5%

1314

22.2%

12.4%

56.0%

1313

17.5%

9.1%

51.8%

513

17.9%

9.5%

52.9%

511

(R LA )

2

96

Teljes kapcsolatháló 2003

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

Teljes kapcsolatháló 2009

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

Teljes kapcsolatháló 2013

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

A társadalom-demográfiai változók és a kapcsolatok politikai oldalak mentén mért heterogenitását mutató indikátorok, a pártválasztást, 14 és 22 százalék között magyarázták. A politikai kapcsolathálózati változó magában is jelentős magyarázóerővel bír a pártosodásra. A közelebbi kapcsolatokra leszűkített mutató valamelyest jobban magyarázza, hogy melyik párt áll a kérdezetthez leginkább közel szavazási szempontból. Ez az összefüggés főleg 2003-ban volt nagyon pregnáns. Ha visszanézzük a korábbi

95

R2LA=(-2LL0-(-2LL1-2k))/-2LL0 ahol LL0, az üres modell log-likelihood értéke, LL1 az illesztett modell log-likehood értéke, k pedig a bevont független változók kategóriáinak száma (lásd: Székelyi-Barna: 2008) 96 A csak demográfiai változókat használó modellhez képest mennyivel nő a modell magyarázóereje, ha bevonjuk a network hatást. 97 Az első két oszlop hányadosa

127

elemzéseinket láthatjuk, hogy 2003-ban a teljes kapcsolati háló még annyira heterogén volt, hogy nem igazán tudott diszkrimináló szerepet betölteni. 2009-ről 2013-ra az összevont pártnexusok hatása valamelyest csökkent a pártválasztás szempontjából mind abszolút értékben, mind a magyarázó erőn belüli arányában a társadalmi-demográfiai változókhoz képest. De a pártnexusok még így is akkora részt magyaráztak a pártválasztásból, mint az összes vizsgált demográfiai háttérváltozó együttesen.

Az elemzés második részében megvizsgáltuk, hogy a kérdezettek ideológia önbesorolását bevonva a magyarázó modellekbe, hogyan változik a kapcsolathálózati nexusok hatása. Az ideológia dimenziók közül, a bal-jobb és a konzervatív-liberális választásokat szerepeltettük.

A

mérsékelt-radikális

tengelyt,

2003-ban

nem

mérték,

így

az

összehasonlítása nem lett volna a teljes időspektrumban lehetséges.

Táblázat 18 - A társadalmi, demográfiai változóknak, a politikai-ideológia tengelyen elfoglalt pozícióknak és a politikai nexusok szerkezetének hatása (m3 módszer) a pártválasztásra a három vizsgált adatfelvételben – Multinomimális logisztikus regressziós modellek Politikai Demográfia + ideológia

Politikai

kapcsolathálózat

választások + politikai

kapcsolathálózat

szerkezetének

kapcsolathálózat

szerkezetének

hatása

szerkezete (R2 - LA)

hatása (R2- LA)

(importance)

N

47.2%

1.7%

3.7%

805

47.7%

2.3%

4.7%

802

44.6%

3.2%

7.1%

1290

45.0%

3.6%

8.0%

1290

41.1%

3.0%

7.2%

499

40.6%

2.4%

6.0%

498

Teljes kapcsolatháló 2003

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

Teljes kapcsolatháló 2009

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

Teljes kapcsolatháló 2013

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

128

A két ideológia dimenzió bevonása jelentősen megnövelte a modelljeink magyarázóerejét. 2003-ban volt a legmagasabb a magyarázóerő, és 2013-ban a legalacsonyabb. Ha az első modellel is összevetjük az eredményeinket, akkor azt állapíthatjuk meg, hogy a két ideológia dimenzió szerepe fokozatosan csökkent a pártválasztásban. Ennek nyilvánvalóan az lehet az oka, hogy a Jobbik belépésével a mérsékelt-radikális megkülönböztetés szerepe növekedett, ahogy ezt már több korábbi kapcsolathálózati elemzésünk alátámasztotta. A politikai kapcsolathálózat jellege mind abszolút értékében, mind arányaiban 2003-ban volt a legkevésbé fontos a pártosodás szempontjából, és 2009-ben volt a leginkább fontos. Az ideológia dimenziók bevonása után a kapcsolathálózati nexusok hatáserősségében már nem játszott jelentős szerepet, hogy a közelebbi kapcsolatokat vizsgáljuk, vagy a teljes nexus hálót. A korábbi elemzéseinkben részletesen körüljártuk az ideológia dimenziók és a politikai nexusrendszer összekapcsolódását. Ezen eredményeink alapján nem ért minket meglepetés abból a szempontból, hogy az ideológia választások bevonása után a kapcsolathálózati nexusok szerepe leértékelődött a modellekben. Azt azonban alá kell húznunk, hogy továbbra is önálló magyarázó elemként maradtak meg ezek a változók.

Összességében eredményeink alátámasztják azt a felvetésünket, hogy a kapcsolathálózati nexusok jelentős magyarázóerővel bírnak a pártosodásra, főleg a hagyományos demográfiai változókkal összevetve. A különböző ideológia dimenziók bevonása után a kapcsolatháló szerkezetének szerepe leértékelődött a modelljeinkben, de továbbra is önálló magyarázó faktorként tudott megjelenni. Az itt közölt eredményeket még egy további szemponttal kiegészíthetjük. Az elemzéseket úgy is elvégeztük (2003-as év esetében), hogy a függő változót kicseréltük az egyes pártok rokonszenv indexeinek távolságára (mekkora az osztályzat különbség a legszimpatikusabb és a legellenszenvesebb párt között). Minél nagyobb ennek az indikátornak az értéke, annál szélesebb spektrumban ítéli meg a kérdezett a pártokat. Ezekben a modellekben a pártgenerátoros kapcsolathálózati változók (m3 módszer) nem mutattak szignifikáns összefüggést a pártok rokonszenv távolságával. Tehát a politikai kapcsolathálózat szerkezete (homofil-heterofil) a pártosodással összefügg, de a pártok rokonszenv skálán való elhelyezésével már nem.

129

V.2.3. Politika nexusok és törésvonalak98 Az előző két fejezetben megvizsgáltuk, hogy a különböző ideológia dimenziók milyen mélységben függtek össze a kapcsolathálózati nexusokkal, valamint kitértünk arra is, hogy a kapcsolathálózati nexusok mennyiben játszanak szerepet a pártosodásban. Jelen fejezetben arra koncentrálunk, hogy kijelöljük a helyét a politikai nexusok mentén megjelenő törésvonalaknak a társadalmi csoportokat elválasztó szegregációs mezőben. Abból indulunk ki, hogy a kapcsolathálózatok szerveződésében a politikai kapcsolatok erősebb elválasztó vonalat jelölnek ki az emberek között, mint az olyan szegregációs határok, mint például a roma-nem roma elkülönülés, vagy a melegek-leszbikusak kapcsolati hálóból való kizárása. Ennek kivizsgálására egy speciális elemzési módszerre támaszkodunk, ami a méretgenerátoros network technikára épül (m4 módszer). Abból indulunk ki, hogy egyes társadalmi csoportok esetében a kapcsolathálózat nagysága Poisson eloszlást követ, ha az emberek teljesen véletlenszerűen alakítanak ki kapcsolatokat. Minél inkább eltér egy kapcsolathálózat eloszlása a Poisson eloszlástól annál inkább homofília irányába ható folyamatok szabályozzák a kapcsolatok szerkezetét, és annál erősebbek az egyes csoport kategóriák közötti határok. A határok nagyon eltérő típusúak lehetnek. Ezeket vezérelheti a diszkrimináció (pl romák és melegek-leszbikusok esetében), vagy visszavezethetők a kulturális illetve gazdasági tőkeformákhoz való hozzáférés lehetőségeire is (például civil szervezeti tagság esetén), de akár lehetnek ideológia természetűek is (például a pártnexusok esetében). Bár kétségkívül magában is érdekes lenne részletesen vizsgálni, hogy egyes csoportok esetében milyen természetű határok működnek, és mik azok a mechanizmusok, amik határ teremtőek, erre a terjedelmi korlátok, és a vizsgált folyamatok fókusza miatt most nincs lehetőségünk.

A következőkben a határok/törésvonalak nagyságára koncentrálunk, és arra, hogy a pártpreferenciának mekkora szerepe van ezen törésvonalakban. A disszertációban korábban már bemutatott méretgenerátoros módszer „Budapest Kutatásban” használt kérdésblokkjában négy párt (Fidesz, Jobbik, LMP, MSZP) esetében vizsgálták a kapcsolathálózat nagyságát. Fontos megjegyezni, hogy a bemutatott eredményeink csak a budapesti lakosságra reprezentatívak, tehát a teljes magyarországi sokaságra nem általánosíthatók.

98

A fejezetben közölt eredmények alapjait Koltai Júliával közösen dolgoztam ki – ennek kapcsán lásd Kmetty-Koltai: 2013

130

Az illesztett negatív binomiális modellekben (lásd a disszertáció korábbi fejezete, illetve FÜGGELÉK A fejezet) az Alpha99 paraméter mutatja a törésvonal nagyságát. Minél nagyobb az alpha paraméter értéke, annál inkább feltételezhetőek olyan csoportot elválasztó folyamatok, amik a véletlen szerepét felülírják a kapcsolathálók kialakulásában. Független változóként a modellekben a kapcsolathálózat nagysága és a pártpreferencia szerepelt. Külön modellt illesztettünk a távolabbi kapcsolatokat magában foglaló ismertségi hálóra, és a bizalmi hálózatra.

99

A paraméter részletes ismertetése megtalálható a mellékletben

131

Táblázat 19 – A pártonkénti kapcsolathálózat nagyságának vizsgálata (ismerősi és bizalmi kapcsolatok - méretgenerátor m4 módszer). Negatív binomiális modell – ELTE MKK - Budapest Kutatás Ismer Fidesz

szavazók

száma

Bízik benne

a

Ismer MSZP

szavazók száma a

Bízik benne

Estimate

kapcsolathálóban

ExpB

Sig

ExpB

Sig

kapcsolathálóban

(Exp)

Sig

ExpB

Sig

Kapcsolatháló nagysága

1,001

***

1,001

***

Kapcsolatháló nagysága

1,001

***

1,002

***

Pártpreferencia: Fidesz

2,51

***

3,46

***

Pártpreferencia: Fidesz

1,275

0,73

***

Pártpreferencia: MSZP

1,4

0,561

*

Pártpreferencia: MSZP

3,7

3,98

***

Pártpreferencia: Jobbik

0,9

1,09

Pártpreferencia: Jobbik

0,73

Pártpreferencia: LMP

1,06

1,62

Pártpreferencia: LMP

1,62

*

***

0,62 *

1,85

Alpha - nullmodel

2,51

2,62

Alpha - nullmodel

2,48

2,73

Alpha - teljes modell

2,36

2,14

Alpha - teljes modell

2,21

2,26

Ismer

Bízik benne

LMP

Ismer

Bízik benne

Jobbik szavazók száma a

szavazók száma a

**

kapcsolathálóban

ExpB

Sig

ExpB

Sig

kapcsolathálóban

ExpB

Sig

ExpB

Sig

Kapcsolatháló nagysága

1,002

***

1,003

***

Kapcsolatháló nagysága

1,002

***

1,002

***

Pártpreferencia: Fidesz

0,3

0,95

Pártpreferencia: Fidesz

1,14

0,861

Pártpreferencia: MSZP

1,3

0,83

Pártpreferencia: MSZP

0,872

0,536

Pártpreferencia: Jobbik

4,28

Pártpreferencia: Jobbik

0,97

0,893

Pártpreferencia: LMP

0,87

Pártpreferencia: LMP

2,229

***

6,275 0,91

***

**

2,5

**

Alpha - nullmodel

3,05

3,72

Alpha - nullmodel

4,19

5,0

Alpha - teljes modell

2,76

2,92

Alpha - teljes modell

4,02

4,6

132

Ahogy korábban is jeleztük a negatív-binomiális modellek alpha paramétereit állítjuk a vizsgálat fókuszába. Mind a négy párthoz kötődő kapcsolatháló esetében szignifikánsan eltért az alpha paraméter nullától, tehát a kapcsolathálózat nagyságát a véletlenen kívül más generáló folyamatok is alakítják a vártak szerint. Mindegyik párt kapcsolathálózatának nagyságát szignifikánsan befolyásolja az, ha a válaszadó az adott párt szimpatizánsa. Érdekes módon azonban az egymáshoz „közeli” pártok esetében ez már nem feltétlen igaz, csak 1-2 esetben100. A bizalmi hálók esetében minden vizsgált dimenzióban magasabb volt az alpha paraméter, tehát a közelebbi kapcsolatokban jobban érvényesülnek a törésvonalak, mint a tágabb kapcsolathálózatban, továbbá az adott pártra szavazás jobban tudja csökkenteni az alpha paraméter nagyságát. Összefoglalva az eddigieket azt mondhatjuk, hogy a politikai tagoltságot alátámasztják a Budapest Kutatás eredményei is, főleg a közelebbi bizalmi kapcsolatok esetében. Az azonban fontos tanulság, hogy az ellentétes politikai oldalon lévő pártra szavazás nem csökkenti az egyes pártokban lévő ismerősök számát, tehát erős negatív irányú folyamatokat nem mutatnak az eredmények. Ez alól egyedül kivétel az MSZP-s bizalmi hálózat nagysága, amit csökkent a Fidesz szimpátia, és a Fidesz bizalmi hálózat nagysága, amit pedig az MSZP-s pártszimpátia csökkent.

A kiinduló összefüggések bemutatása után azt vizsgáljuk meg, hogy a pártnexusok mentén megfigyelhető törésvonalak hogyan viszonyulnak további szegregációs, kulturális és gazdasági kapcsolathálózati cezúrákhoz. A kutatásban szereplő további társadalmi csoportok és foglalkozások esetében is kiszámoltuk az alpha mutató nagyságát. Magyarázó változóként csak a kapcsolathálózat nagyságát mérő indikátort szerepeltettük101. Minden változó esetében jelezzük azt is, hogy alapvetően milyen jellegű törésvonal, határvonal mentén szerveződhet az adott társadalmi csoport elkülönülése.

100

A Jobbik preferencia nem növeli a Fideszes ismerősök számát, és ez a megállapítás igaz fordítva is, és az MSZP és LMP között is csak gyenge átjárás volt megfigyelhető ilyen szempontból a kutatás szerint a Budapestiek körében. A Jobbik és az LMP esetében magasabb volt a törésvonal nagyságát mutató alpha paraméter, ez azonban részben összefügghet a szavazótáborok nagyságával is (Blaui mérethatás problémája). 101 A korábbi táblázatban a pártokhoz köthető nexusokban üres modell, és teljes modell esetében számoltuk ki az alpha mutatót. Az itt jelzett futtatásban a kapcsolathálózat nagyságát szerepeltettük a modellekben ezért a két táblázatban látható alpha értékek kis mértékben eltérhetnek egymástól.

133

Táblázat 20 - Törésvonalak nagysága a kapcsolathálóban különböző társadalmi csoportok és foglalkozások esetében – negatív binomiális modellek - alpha együttható – ELTE MKK Budapest Kutatás Ismertségi

Bizalmi

háló

háló

tagja civil szervezetnek

8.06

8

LMP szavazó

4.34

5.2

Politikai

leszbikus, meleg

3.78

4.4

szegregációs

jár templomba

3.3

3.57

Kulturális

roma származású

3.15

2.92

Szegregációs

Jobbik szavazó

3.12

3.73

politikai

3

3.8

kulturális, gazdasági

újságíró

Törésvonal típusa Kulturális

szegregációs, volt már börtönben

2.62

2.5

gazdasági

Fidesz szavazó

2.56

2.63

politikai

MSZP szavazó

2.5

2.74

politikai

pincér

2.32

1.63

kulturális, gazdasági

segédmunkás

2.32

2.04

kulturális, gazdasági

munkanélküli

1.66

1.61

gazdasági

van nyaralója

1.49

1.37

gazdasági

ügyvéd

1.35

1.26

kulturális, gazdasági

A legerősebb társadalmi elkülönülés a civil szervezeti tagokkal kapcsolatos nexusokban volt megfigyelhető102. A vizsgált sokaság egy részének sok civil szervezeti tag ismerőse van, míg a többségben egy sem. Itt elsősorban valamiféle kulturális elválasztó vonal működik. A különböző szegregációs mechanizmusok jelentős törésvonalat jelölnek ki a roma és a leszbikus, meleg ismerősök számában, főleg utóbbi esetében. Ezt erősítheti egyébként az adott társadalmi csoport láthatósága is (nem biztos, hogy mindenki pontosan tudja az ismerősei közül ki meleg vagy leszbikus, viszont a romákat jól be tudja azonosítani). A különböző gazdasági (és részben kulturális) törésvonalhoz köthető csoportok és foglalkozások

102

Az alpha mutatót kiszámoltuk a kutatásba bevont nevekre is, de a keresztnevek esetében nem mértünk túlszórást. Ez alól egyedüli kivétel a Linda és a Sándor név volt, de esetükben is nagyon alacsony (bőven 1 alatti) volt az alpha mutató nagysága. Ez annak az indikációja, hogy a vizsgált keresztnevek esetében nagyon gyenge a társadalmi csoportképződés. Szintén nem szerepeltetjük a táblázatunkban a fodrász foglalkozást, ahol szintén nem tért el az alpha értéke szignifikánsan a nullától, tehát a fodrász nexusokban sem volt túlszórás tapasztalható.

134

esetében a legalacsonyabb a társadalmi elkülönülés, ez alól egyedül az újságírói nexusok számítanak kivételnek. A politikai törésvonalak a kisebb réteg pártok esetében erősebbek, a két nagyobb párt esetében inkább közepesek. Ezek az eredmények alátámasztják azokat a korábbi eredményeinket, hogy a politikai kapcsolatháló szerveződésében a kis pártoknak kitüntetett szerepük van. A két nagy tömegpárt a Fidesz és az MSZP a politikai nexusok szintjén is nagyon erősen megjelenik, és bár retorikában és gondolkodásmódban távol állnak egymástól ezek a pártok, a kapcsolati hálókban gyakran vegyesen jelennek meg (a mérethatás természetesen ebben az aspektusban is releváns). A kisebb rétegpártok viszont egyedi támogató bázissal rendelkeznek, és hozzájuk köthető kapcsolatokkal is leginkább azok rendelkeznek akiktől nem áll távol az adott párt politikája. Ahogy már a korábbi táblázat elemzése kapcsán is megjegyeztük a pártnexusok esetében a bizalmi háló még erősebb törésvonalakat jelöl ki, mint a teljes kapcsolathálózat. Ez is elsősorban a két kisebb pártnál igaz. A közelebbi, bizalmi kapcsolatok erősebb elkülönülése nem minden társadalmi csoportnál jellemző. A leszbikusok és melegek esetében szintén látható egy élesebb elkülönülés (ismét talán a láthatósági szempontot említhetjük meg), míg a romáknál, vagy a börtönviselteknél kisebb társadalmi elkülönülést mértünk a bizalmi hálózatokban (igaz a két csoport esetében az alpha változása nem jelentős). A kiinduló hipotézisünk az volt (H1.1), hogy a politikai törésvonalak határozottabb cezúrát jelölnek ki a társadalmi kapcsolatokban, mint a hagyományos kulturális, vagy szegregációs határok. A hipotézisünket nem igazolták az adataink (ismét megjegyeznénk, hogy csak Budapestre reprezentatív a vizsgált mintánk). Bár a politikai (és leginkább a kis) pártokhoz köthető nexusok erős cezúrát jelölnek ki a kapcsolatainkban, nem kiemelkedő a hatásuk a kapcsolathálózatok szerveződésében. A leszbikusokat a melegeket vagy a romákat szegregáló hatásmechanizmusok szintén nagyon erősen hatottak a kapcsolati nexusok megoszlására. A vizsgált populációban a civil szervezeti tagság jelentette a legélesebb cezúrát. A következő fejezetben a civil szervezeti tagsággal fogunk részletesebben foglalkozni, de már egy másik aspektusból.

V.2.4. A civil szervezeti részvétel hatása a politikai diskurzusokra A pártosodás, a blokkosodás és a politikai oldalak közötti polarizáció az egynemű homogén kapcsolathálók, és diskurzusok irányába hat. Egy ilyen társadalmi helyzetben normatív szempontból felértékelődnek azok a diskurzus miliők, ahol különböző gondolkodású emberek tudnak találkozni, és beszélgetni. A társadalom civil szférája lehetőséget teremthet politikai 135

oldalakon átnyúló kapcsolatok kialakulására ([Lijphart: 1977] Angelusz-Tardos 2005c). Ezt a szférát nem a politikai homofília, hanem a heterofília jellemzi, és ha kellően erős csökkentheti a politikai törésvonalak mélységét. Azonban nem elég egy erős civil szféra, arra is szükség van, hogy a különböző szervezetekben, mozgalmakban dolgozó személyek politikai szempontból heterogénak legyenek, és ne a pártok építsék ki a saját mozgalmi zónáikat (Baldassari 2011). Fontos azt is kihangsúlyozni, hogy egyes civil szervezetek is rendelkeznek politikai kötődésekkel103. Ha elindulunk a politikaitól haladva a tisztán civil szerveződések irányába egyre inkább jellemzőbbé válnak a heterofil politikai kötések.

A civil részvétel és a politikai diskurzusok heterogenitása közötti összefüggés megvizsgálása előtt érdemes röviden kitérni arra, hogy a civil társadalom elterjedtsége hogyan alakult Magyarországon.

Bartal Anna Mária a következő definícióját adja a civil társadalomnak (Bartal:2005:19): „a civil társadalom fogalmába azok az állampolgári kezdeményezések tartoznak, amelyekben a polgárok önkéntesen vesznek részt érdekeik és értékeik megjelenítése, védelme érdekében, és amely kezdeményezések az államtól elkülönülve, autonóm módon működnek.”

A civil társadalmat ez a definíció elválasztja az állami és a piaci szférától. Bár a definíció önmagában nem mondja ki, de fontos megjegyeznünk (ahogy Bartal is rávilágít könyvében), hogy a civil társadalom nem egyenlő a harmadik szektorral, vagy a nonporfit szektorral – bizonyos szempontok szerint tágabb, más szempontok szerint szűkebb a fogalom értelmezése. A civil szektor tagjai esetében nem feltétlen jelenik meg az intézményesültség, míg a harmadik szektort (nonprofit) sok esetben nem a civilsége definiálja, hanem a profit visszaosztás tilalma, és az intézményesült politika is lehet szervezet alkotó erő (önkormányzatok által működtetett nonprofit kft-k). Angelusz Róbert és Tardos Róbert (2005b) elemzései azt mutatták, hogy Európai összehasonlításban a civil aktivitás nagyon gyenge Magyarországon. ESS adatok alapján 2002-ben a 18 évnél idősebb magyar lakosság 27 százaléka volt tagja valamilyen önkéntes társulásnak, ami messze elmarad a 60 százalék feletti EU-s átlagtól. A némileg eltérő itemsort használó 2003-as DKMKA adatfelvétel alapján104 pedig 19 százalék volt ugyanez az arány. Az általuk formális civil szervezeti aktivitásnak nevezett részvételi dimenzióban hasonló demográfia mintázat rajzolódott ki, mint

103

Ennek eklatáns példája a Magyar Gárda (ha civil szervezetként tekintünk rá), de akár a szakszervezetek esetében is be lehet azonosítani politikai kötődéseket. 104 Ezt az adatfelvételt használjuk a disszertációnkban is

136

általában a választási részvétel kapcsán és elsősorban az erőforrás változók domináltak (iskolai végzettség, vagyoni helyzet). A férfiak magasabb involváltsága nem egyedülálló, ez más országokban is megjelenik, sőt a magyarországi nemi egyenlőtlenség nem túl nagy nemzetközi összehasonlításban (Norris et all: 2004). Angeluszék hivatkozott tanulmányukban vizsgálták a kapcsolati erőforrás változó szerepét is a formális civil részvételre. Az eredmények azt mutatták, hogy a kapcsolatgazdagabb személyek nagyobb valószínűséggel vesznek részt civil szervezetekben, tehát a kulturális és vagyoni erőforrások mellett a társadalmi (kapcsolathálózati) erőforrás is domináns szerepet játszik a civil részvételben. A szerzők ennek kapcsán megjegyzik, hogy ebben az esetben inkább változók kölcsönhatásáról beszélhetünk, nem feltétlen oksági kapcsolatokról (Angelusz-Tardos: 2005b:367)105. A különböző megközelítésmódokat használó kutatások, és elemzések (Angelusz-Tardos: 2005b , Bartal: 2005 2009 2010a 2010b, Bauer-Szabó: 2009, Czike-Bartal: 2005, Czike – Kuti

2006,

Kern-Szabó:

2011,

Kmetty-Tóth:

2011,

Sebestény:2009)

eltérően

operacionalizálják a civil szférát, a civil tagság és az önkéntesség fogalmát, ezért nincs elfogadott szakmai konszenzus a civil szféra nagyságáról és erejéről. Szervezeti oldalról inkább egy növekedő tendencia jellemzi a szektort106, a tagok oldaláról pedig inkább stagnálás (Gerő: 2012b). Kérdés, hogy az Európai viszonylatban alacsony civil participáció hogyan hat Magyarországon a diskurzus zónák nyitottságára. A korlátozottan rendelkezésre álló elemzési lehetőségek miatt, arra tudunk fókuszálni, hogy a különböző civil szervezetekben tagként közreműködő személyeknek hogyan alakulnak a közeli és távolabbi kapcsolataikban a politikai diskurzusaik heterogenitás szempontjából.

105

Bartal Anna Mária a 2008-as Európai Értékrend Kutatás (EVS) magyarországi adatait elemezte civil részvételi szempontból (Bartal: 2009, Bartal: 2010b). Tanulmányában az önkéntes munkát végzők és nem végzők csoportját hasonlította össze. Az EVS kérdésblokkja alapján a magyar lakossági megközelítőleg 11 százaléka végzett valamilyen szervezett számára önkéntes tevékenységet. A szerző megjegyzi, hogy az önkéntes munka inkább a férfiakra jellemző, életkor szerint pedig a 25 év alattiakra, illetve a középkorúakra. Mind a magas iskolai végzettség, mind a jó jövedelmi helyzet valószínűbbé teszi az önkéntes munka vállalását. Általános háttér motivációként a nagyobb társadalmi érzékenységet, illetve a hátrányos helyzetű csoportok iránt érzett fokozottabb szolidaritást jelöli meg Bartal, de ehhez hozzáteszi, hogy ezek a motivációk mind nemenként, mind életkori szakaszonként igen eltérőek lehetnek. Bár a formális civil szervezeti aktivitás és a szervezet számára végzett önkéntes munka mögött hasonló demográfia karakterisztikájú csoportok jelennek meg, tartalmilag a két fogalom eltér egymástól (még ha részben át is fed a két csoport). Az Angelusz Róberték által használt indikátor tagságot mért (passzívabb csoport), a Bartal által használt indikátor önkéntes munkát (aktívabb csoport). 106 A szervezeti oldal változása több szempontból irreleváns a disszertációban. Egyrészről a KSH által készített szervezeti statisztika makro szinten áll csak rendelkezésre, másrészről alapvetően nem a civil szektort, hanem a nonprofit szektort méri.

137

Táblázat 21 - Civil részvétel aránya három vizsgált adatfelvételben – oszlopszázalék 2003 DKMKA

2008 107

DKMKA

2010 108

DKMKA109

Nem tag

80.6

78.8

80.5

Tag

14.1

16

15.4

Tisztségviselő

5.3

5.2

4.1

A kiválasztott három időszakban 19-21 százalék között mozgott azok aránya akik aktívan tevékenykedtek (legalábbis tagok voltak) legalább 1 civil szervezetben, az arányuk az idő előrehaladtával nem változott szignifikánsan. A civil szervezeti nexusdiverzitás (hány típusú szervezetben tag), és a politikai kapcsolatokban a diskurzusok intenzitása (milyen gyakran beszélget politikáról – m2 módszer graduális dimenziója), mind a három időszakban gyenge pozitív összefüggést mutatott (Spearman korrelációk). Ez igaz volt a közeli és távoli politikai diskurzusokra is. Hipotézisünk szempontjából azonban fontosabb kérdés, hogy a diskurzusok heterogenitására (m2 módszer – graduális paraméter) hogyan hatott a civil szervezeti tagságra. A következő táblázatban összefoglaltuk, hogy a különböző szervezetekhez, mozgalmakhoz köthető tagok esetében hogyan alakult a diskurzusok heterogenitása a közeli és távoli kapcsolataikban.

107

sportklub, kulturális kör, szakszervezet, szakmai kör, politikai szervezet, társadalmi mozgalom, egyházi szervezet, helyi kör, segítő karitatív szervezet, környezetvédő egyesület 108 sportklub, kulturális vagy hobbi kör, szakszervezet, szakmai kör, politikai szervezet, társadalmi mozgalom, egyházi szervezet, helyi településszépítő társulat, karitatív szervezet, környezetvédő zöld mozgalom 109 sportklub, kulturális vagy hobbi kör, szakszervezet, szakmai kör, politikai szervezet, társadalmi mozgalom, egyházi szervezet, helyi településszépítő társulat, karitatív szervezet, környezetvédő zöld mozgalom, kaláka, helyi esemény közösségi megmozdulás szervezése, helyi sportesemény szervezése

138

Táblázat 22 – Politikai diskurzusok heterogenitása (m2 módszer) civil szervezettípusonként a közeli és távoli kapcsolatokban – Anova tesztek

2003 DKMKA

Közeli kapcsolatok

Távoli kapcsolatok

Környezetvédő egyesület +110

Szakszervezet + Politikai szervezet -

2008 DKMKA

Sportklub +

Szakmai kör +

Szakszervezet +

Politikai szervezet +

Szakmai kör +

Társadalmi mozgalom +

Társadalmi mozgalom + Karitatív szervezet + 2010 DKMKA

Sportklub +

Vallási, egyházi szervezet -

A politikai diskurzusok szerkezetét alapvetően inkább a véleményütközések irányába terelték a különböző civil tagsági formák. Ez a hatás azonban nem túl erős, és csak kevés szervezettípusra jellemző. A homofil véleményklíma gyakoribb megjelenése, csak 2003-ban a politikai szervezetben tevékenykedőkre, és 2010-ben a vallási egyházi szervezeti tagokra volt jellemzőbb, és esetükben is csak a távolabbi kapcsolatok szintjén. A részletes táblák elemzése azt mutatja, hogy elsősorban a közelebbi kapcsolatokban számíthat jobban a civil tagság a politikai beszélgetések jellegének szempontjából. Az is fontos tanulsága a fenti táblának, hogy nincsen olyan szervezettípus, ami minden vizsgált időszakban kiemelhető lenne. Talán a sportklubok működnek leginkább “olvasztó tégelyként”, hisz esetükben ritkábbak a társadalmi csoport szerinti szűrők111.

Aggregált szinten is megvizsgáltuk a politikai diskurzusok és a civil részvétel összefüggését. Modelljeinkben függő változóként a politikai diskurzusok szerkezetét szerepeltettük (m2 110

+ az adott szervezetben tagok között magasabb a heterofil diskurzusok aránya, mint a homofil diskurzusoké Mivel az összefüggések feltárását részben az alacsony esetszámok is nehezítik, ezért megvizsgáltuk, hogy a különböző szervezettípusok összevonása árnyalja-e az eredményeket. Két részre bontottuk a civil tagságot. Az egyik vizsgálati dimenzióban azok szerepeltek, akik olyan szervezetben voltak tagok, amik politika közeliek, illetve társadalmilag erősen maghatározott a tagságuk. Ilyennek tekintettük, a politikai mozgalmakat, a szakszervezeteket, és az egyházakat (az egyszerűség kedvéért a továbbiakban politika közeli civil szervezeti tagságnak nevezzük ezt az indikátort). A másik csoportba azok a személyek kerültek, akik tagjai valamilyen civil szervezetnek, de nem tagjai ezeknek a politika közeli mozgalmaknak. Mind a három idődimenzióban megvizsgáltuk, hogy ezek az összevont tagság típusok hogyan függenek össze a politikai beszélgetések heterogenitásával. Az volt a várakozásunk, hogy a nem politikai jellegű tagság esetén inkább a heterofil diskurzusok valószínűsége fog nőni, míg a politikai jellegű civil tagság esetén a homofil – megerősítő diskurzusoké. 2003-ban egyik dimenzióban sem találtunk összefüggést. 2008-ban mind a két csoport esetén volt összefüggés, méghozzá hasonló irányban – tehát a közeli kapcsolatokban bármilyen tagság esetén jóval magasabb volt a heterofil véleményklíma valószínűsége. 2010-ben csak a nem politikai kötődésű civil tagság esetén volt összefüggés (hasonló mint 2008-ban), a politikai esetében azonban nem találtunk összefüggést a vizsgált változók között. Tehát az aggregált szervezet típusok esetén is csak részben igazolódtak a hipotéziseink. 111

139

módszer nominális paraméter), míg független változóként a civil részvételt (0: nem tag egy szervezetben sem, 1: legalább 1 szervezetben tag), és kontrollváltozóként további demográfiai ismérveit a válaszolóknak (iskolai végzettség, családi állapot, gazdasági aktivitás, fogyasztási index, kor, településtípus, nem, vallásosság112). Az illesztett logisztikus regressziós modelljeinknek113 csak a civil részvétellel kapcsolatos elemét emeljük ki. Táblázat 23 – A politikai diskurzusok szerkezetének114 (m2 módszer nominális dimenzió) és a civil szervezeti tagságnak az összefüggése három adatfelvételben (összefoglaló eredmények a civil részvétel hatásmechanizmusának kiemelésével) - binomiális logisztikus regresszió

Modell magyarázóerő (%)115 Civil

részvétel

Közeli diskurzusok

Távoli diskurzusok

3.7%

5.7%

hatása

2003

(Exp(B))

NS116

NS

DKMKA

N

1169

669

Modell magyarázóerő (%)

6.6%

4.6%

Civil

részvétel

hatása

2008

(Exp(B))

1.63

NS

DKMKA

N

1106

774

4%

2.5%

Modell magyarázóerő (%) Civil

részvétel

hatása

2010

(Exp(B))

1.37

NS

DKMKA

N

1114

936

A távoli diskurzusok esetében a kontrollváltozók szerepeltetése mellett egy esetben sem függött össze szignifikánsan a diskurzusok heterogenitásával a civil szervezeti részvétel. A közeli diskurzusokat vizsgálva 2003-ban még nem találtunk összefüggést, 2008-ban és 2010ban azonban már igen. A civil szervezeti tagság megemelte mind a két évben a heterofil diskurzusok, tehát a véleményütközések valószínűségét. Az összefüggés 2008-ban volt valamennyivel erősebb. A modellek teljes magyarázóereje azonban jól mutatja, hogy a

112

A változók kódolása megegyezik a korábbiakkal Általánosított lineáris modell, binomiális logit becslőfüggvénnyel, robusztus illesztéssel 114 1: homofil diskurzus, 2: heterofil diskurzus 115 A modellből becsült predikált értékekből lineáris regressziós modellel visszabecsültük az eredeti függő változót. A lineáris regressziós modell korrigált R2 érékét közöljük a táblázatban. 116 NS: Nem szignifikáns 113

140

demográfiai változókkal kiegészített civil tagságot beépítő modellek csak gyengén tudták magyarázni a politikai beszélgetések heterogenitását. Több további irányt is teszteltünk az elemzéseink során. A civil szervezeti tagságot kicseréltük a modelljeinkben a civil nexusdiverzitást mérő változóra, azonban egy esetben sem tudott ez a változó szignifikánsan beépülni a modelljeinkbe. Ez annak az indikátora, hogy a diskurzus heterogenitása szempontjából (m2 módszer) csak az fontos, hogy valaki szervezeti tag legyen, az már nem lényeges, hogy egyszerre hány típusú szervezetben, mozgalomban tag valaki. Teszteltük úgy is a modelljeinket, hogy függő változóként a pártgenerátoros módszer alapján kialakított politikai network heterogenitást mérő indikátorokat (teljes kapcsolati háló, közeli kapcsolatok – m3 módszer) szerepeltettük117. Az így mért politikai homofíliát egyik vizsgált modellben sem csökkentette a civil szervezeti részvétel.

A fejezet elején azt a hipotézist fogalmaztuk meg, hogy a társadalom civil szférája a csoport határokon átnyúló nexusaival képes csökkenteni a politikai homofíliát. A vizsgált időszakban a civil szervezeti tagság aránya végig 20 százalék körül mozgott. A civil szféra stagnáló trendje mellett a diskurzusok homogenitása folyamatosan növekedett, mind a közeli, mind a távolabbi kapcsolatokban (lásd korábbi fejezetek). A szervezettípusonkénti vizsgálatok azt mutatták, hogy egyes típusokhoz köthető tagság esetében jellemzőbb a heterofil politikai diskurzus, azonban ezek a szervezettípusok változtak az időben. Csak a közeli kapcsolatok esetében találtunk arra indikációt, hogy a civil szervezeti tagság valamelyest csökkenteni tudja a homofil politikai diskurzusok előfordulásának valószínűségét. Bár a hatások iránya a várt irányt mutatta, elméleti szempontból megkérdőjelezhető, hogy ezek miért a közeli és miért nem a távoli kapcsolatok esetében rajzolódtak ki. Az egyes civil kezdeményezésekben megismert személyek alapvetően a távolabbi ismertségi hálózatban kellene hogy inkább megjelenjenek, tehát az összefüggést is talán itt lehetett volna várni. Esetleg feltételezhetünk valamilyen szelekciós hatást ebben az esetben, miszerint a közelebbi kapcsolatokban inkább merülhetnek fel olyan témák, amik esetleg vitát okozhatnak. Ennek azonban részben ellentmondanak azok a korábbi eredményeink, amik azt mutatták, hogy a közelebbi kapcsolatokban jellemzőbb a véleményegyezés, mint a távolabbi kapcsolatok esetében. Összességben a kapott eredményeink nem (vagy csak részben) támasztják alá azt a várakozásunkat, hogy a civil szervezetek csökkenteni tudják a politikai homofíliát. Azonban 117

A csak bal, és csak jobb nexusokat az elemzéshez összevontuk. Az elemzést 2003-ra és 2008-ra végeztük el. 2008-ban csak egy szűkített adatbázis (a 2008-2009-es kutatás panel adatrésze) állt az elemzéshez rendelkezésünkre.

141

azt is meg kell jegyeznünk ennek kapcsán, hogy a felhasznált módszerek csak korlátozott keretek között adtak lehetőséget a hipotézisünk tesztelésére. A civil szervezetek alacsony ilyen irányú szerepére az is magyarázat lehet, hogy ezek a szervezetek részben menekülő utat is jelentenek azoknak, akik nem akarnak párt politizálni, de a közügyek sorsa érdekli őket. A disszertáció egyik korábbi fejezetében felállítottunk egy részvételi tipológiát, aminek az volt az egyik fontos tanulsága, hogy a szavazópolgárok 6-7 százalékánál megfigyelhető, hogy részt vesznek valamilyen politikai participációs formában, de nem mennének el szavazni. Mind 2003-ra, mind 2008-ra igaz, hogy ezen csoporton belül jelentősen felül voltak azok reprezentálva, akik tagjai voltak valamilyen civil szervezetnek. Ezt az összefüggést a 2010-es adatokban már nem lehetett megfigyelni.

V.2.5 Összefoglalás A fejezet végén röviden összefoglaljuk a legfontosabb eredményeket, és párhuzamba állítjuk őket a megfogalmazott kutatási kérdéseinkkel, és a fejezetre vonatkozó hipotézisünkkel. A fejezet első részében a politikai-ideológia törésvonalak 2003 és 2013 közötti pályáját elemeztük három adatfelvétel alapján. 2003 és 2009 között jelentős ideológiai jobbratolódást mutattak az adataink, ami 2013-ban is megmaradt azzal a kitétellel, hogy a politikai közép aránya megnövekedett a korábbi évekhez képest, amit a politikai érdektelenség növekedésével magyaráztunk. A liberális-konzervatív ideológia dimenzióban is hasonló tendenciák rajzolódtak ki. 2003 és 2009 között konzervatív irányban tolódott el a magyar társadalom, azonban ez 2013-ra mérséklődött, és a magukat középre soroló csoport aránya növekedett meg. A mérsékelt-radikális tengelyt csak 2009-ben és 2013-ban tudtuk elemezni. A magukat radikálisnak osztályozók aránya viszonylag állandó volt (11 százalék), de a mérsékeltek aránya csökkent 2013-ra, és ennek pandantjaként a magukat középre sorolók aránya növekedett. A különböző tengelyek összekapcsolódása a közepes-erős dimenzióban mozgott,

de

a

különböző

típusú

mérőszámok

(korreláció,

CramerV)

részben

ellentmondásosak voltak. Ebből következően a tengely összekapcsolódásának erősödésére, mind gyengülésére mutattak jelek. Az elemzés következő részében bevontuk az ideológia dimenziók vizsgálatába a politikai kapcsolathálózatok szerkezetét is. A három ideológiai dimenzióból a bal-jobb törésvonal függött össze leginkább a politikai kapcsolathálózat horizontális struktúrájával, ezt követte a mérsékelt-radikális tengely, és a leggyengébb összefüggést a liberális-konzervatív besorolással mértük. A közeli kapcsolathálózatban jobban érvényesült az ideológiai elkülönülés, mint a teljes nexus rendszerben. A bal-jobb elválasztó vonal 2009-ben volt a 142

legerősebb a homofil nexusok elválasztásában, 2013-ra pedig a mérsékelt-radikális törésvonal erősödött fel. A politikai kapcsolathálózati nexusok szerkezetének és összekapcsolódásnak mélyebb megértéséhez, összetett többváltozós statisztika elemzést is használtunk. A liberáliskonzervatív ideológia dimenziónak csak gyenge hatása volt a politikai kapcsolathálózat szerkezetére, elsősorban a bal-jobb tengely mentén szerveződtek a politikai kapcsolathálók. A Jobbik megjelenésével párhuzamosan a radikalizmus szerepe is megnövekedett a kapcsolathálózatok szervezésében, és a jobboldalon két kapcsolathálózati tömb is kialakult. Ez a hatás 2013-ban volt a leginkább pregnáns. A politikai oldalak közötti távolság valamelyest növekedett, amit a blokkosodás egyértelmű jelének tekinthetünk. A fejezet következő részében a pártosodás és politikai kapcsolathálózatok összefüggéseire koncentráltunk. A kapcsolathálózati nexusok jól magyarázták a pártosodást, főleg a hagyományos demográfiai változókkal összevetve. A különböző ideológia dimenziók elemzésbe történő bevonása után a kapcsolathálózat szerkezetének szerepe leértékelődött a pártosodás szempontjából, de továbbra is önálló magyarázó faktorként tudott megjelenni. A fejezet eddig felvázolt eredményei a K1.1 kutatási kérdésünkre adott válaszokat tömöríti. Ezekre a kutatási eredményekre is építve azt a hipotézist teszteltük, hogy a kapcsolathálózatokban a pártpreferencia szerinti tagolódás játssza az egyik legmeghatározóbb szerepet (H1.1 hipotézis). Részben erre a hipotézisre a pártosodással kapcsolatos eredményeink is vonatkoztathatók, de külön vizsgálati sémát is felállítottunk az összefüggések tesztelésére. A budapesti mintán elvégzett vizsgálatok a hipotézisünket nem támasztották alá. Bár a politikai (és leginkább a kis) pártokhoz köthető nexusok erős cezúrát

jelöltek

szerveződésében.

ki,

nem

volt

kiemelkedő

A

leszbikusokat

a

a

melegeket

hatásuk vagy

a a

kapcsolathálózatok romákat

szegregáló

hatásmechanizmusok legalább ilyen erősen hatottak a kapcsolati nexusok megoszlására. A fejezet utolsó részében azt vizsgáltuk, hogy a civil szervezeti kötődések tudják-e a csökkenteni a politikai homofíliát a kapcsolathálózatokban (K1.2 kutatási kérdés). A politikai diskurzusok szerkezetét alapvetően inkább a véleményütközések irányába terelték a különböző civil tagsági formák. Ez a hatás azonban nem volt túl erős, és csak kevés szervezettípusra volt jellemző (pl: sport egyesületek). Az összevont civil szervezeti tagságot vizsgálva hasonló eredményekre jutottunk. A közeli kapcsolatok esetében 2008-ban, és 2010-ben

a

civil

szervezeti

tagság

pozitívan

függött

össze

a

gyakoribb

véleményütközésekkel a kapcsolathálózatokban. Bár az eredmény iránya megegyezik a

143

vártakkal, részben kontra indikatív is, mivel ezt a hatásmechanizmust inkább a távolabbi kapcsolatok esetében vártuk volna.

144

V.3.

A

POLITIKAI

KAPCSOLATHÁLÓ

SZERKEZETÉNEK

HATÁSA

A

VÁLASZTÁSI RÉSZVÉTELRE Az elemzések harmadik nagy csoportjában a politikai nexusoknak és a választási részvételnek az összefüggését vizsgáljuk meg. A fejezet középpontjában annak a kérdésnek a vizsgálata áll, hogyan befolyásolja a politikai kapcsolatháló szerkezete a választási részvételi szándékot. A szakirodalomban két egymással ellentételes kiindulópont honosodott meg. A deliberatív demokrácia oldaláról közelítő szerzők azt emelik ki, hogy a demokráciának jót tesz, ha egymástól ellentétesen gondolkodó személyek megvitatják politikai nézeteiket. Ezzel szemben több szerző azt hangsúlyozza (elsősorban Mutz, de Baldassari is), hogy a heterofil politikai kapcsolatháló, és a kapcsolati diskurzusokban megjelenő vita elbizonytalaníthatja a választókat, ami a választási részvétel csökkenéséhez vezethet, és így demokrácia deficitet okoz. A fejezetben utóbbi összefüggést fogjuk részletesen megvizsgálni magyar adatsorokon. Az eddigi elemzéseink alátámasztották, hogy a 2000-es évek második felében tömbösödési és polarizációs tendenciák játszódtak le Magyarországon. Ennek a felvázolása azért volt lényeges, mert a kapcsolati nexusok szerkezete, és a homofil kötések nagysága nem csak abszolút értelemben fontos, mivel a hatáserősséget (és a hatás irányát) az is alakítja, hogy milyen környezetben alakulnak ki ezek a kapcsolatok. Egy politikai szempontból polarizált helyzetben a heterofil kapcsolatok sokkal inkább dezintegrálnak, mint integrálnak. A fejezet első egységében a disszertáció korábbi részében bevezetett - politikai kapcsolat és politikai diskurzus - indikátorok összefüggéseit vizsgáljuk meg a választási részvételi szándékkal. Az elemzésben külön hangsúlyt helyezünk a kapcsolatok nominális és graduális elemeire, valamint a közeli és távoli kapcsolatok megkülönböztetésére. A kapott eredményeinket teszteljük panel adatsoron is, annak érdekében hogy a folyamatok működéséről még inkább világos képet tudjuk felrajzolni. A szakirodalmi bevezetőben részletesen foglalkoztunk a politikai érdeklődés szerepével a politikai vélemények kialakításában. Ezt a kérdést (illetve az ebből levezetett hipotéziseinket) is fókuszba helyezzük ebben a fejezetben. A fejezet első részében megvizsgált összefüggéseket teszteljük a politikai érdeklődés különböző szintjein, és részletesen elemezzük a különböző szinteken működő mechanizmusokat. A fejezet végén két kisebb egységet érintünk. Vizsgáljuk azt is, hogy az alacsonyabb téttel járó választási szituációkban, mint például az Európai Parlamenti választások, vagy a népszavazások hogyan működnek a vizsgálat fókuszába állított folyamatok.

145

Másrészről azt is elemezzük, hogy az online térben zajló politikai diskurzus a személyes politikai kommunikációhoz hasonlóan működik-e a választási részvétel szempontjából.

V.3.1. Politikai nexusok és a választási részvétel A személyes politikai kapcsolathálózat nagyságának és heterogenitásának mérésére több indikátort is kialakítottunk a disszertációban. Ezek az indikátorok mind tartalmilag, mind módszertanilag igen heterogénnek bizonyultak az eddigi elemzéseink alapján. Ebből is következik, hogy a választási részvétel szempontjából érdemes külön-külön megvizsgálni az egyes módszereket. Az elemzés első részében a névgenerátoros technikára fogunk koncentrálni (m1 módszer). Három olyan adatfelvétel áll rendelkezésünkre, amelyben ezt a módszert alkalmazták (1998, 2003, 2008). Első lépésben a politikai kapcsolatháló nagyságának hatására koncentrálunk. A kapcsolatháló graduális dimenzióját azzal mérjük, hogy hány személlyel beszélgetett politikáról a kérdezett a közeli magkapcsolataiban. Ez az érték 1998-ban volt a legalacsonyabb (1.3), míg 2003 és 2008 között nem volt szignifikáns elmozdulás a mutatóban (1.8 körüli érték). A fejezetben bemutatott modellekben helytakarékosság okán, csak a konkrétan vizsgált változók hatását mutatjuk be118.

Táblázat 24 - A politikai magkapcsolatok számának (névgenerátor – m1 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell 1998 MTA-ELTE-KKCS

2003 DKMKA

2008 DKMKA

B

Imp.

B

Imp.

B

Imp.

0.274

14.2%

0.233

25.9%

0.292

49.3%

Politikai kapcsolatháló nagysága R2

6.8%

6.5%

6.4%

N

1489

1406

1863

118

Az illesztett logisztikus regressziós modellben a függő változó minden esetben a szavazási szándék (0: nem (biztos, hogy) szavazna, 1: biztos, hogy szavazna), míg független változóként szerepeltetjük a nemet, az iskolai végzettséget, a gazdasági aktivitást, fogyasztási indexet, a családi állapotot, a vallásosságot, a településtípust, és egy korcsoport változót118 (utóbbi két változót kategoriálisan szerepeltetjük a modellben, a többi független változót pedig folytonosként, a változók kódolása megegyezik a korábban már részletesen leírtakkal). Ezeket a kontroll változókat egészítjük ki minden modellben 1-1 kapcsolathálózati indikátorral. A független változók közül a nem szignifikánsakat is bent tartjuk a modelljeinkben, hogy hatásukat minden esetben kontrollálni tudjuk. Mind a modellek magyarázóerejét, mind a kapcsolathálózati indikátorok fontosságát a modellben, a loglikelihood értékek változásai alapján számoljuk ki.

146

A modellbe bevont változóink óink a függőő változó heterogenitásából viszonylag állandó nagyságú részt tudnak magyarázni, 6.5 százalék körüli értéket. Számunkra az-az az az aspektus azonban sokkal érdekesebb, hogy a kapcsolathálózati mutató fontossága a modellekben folyamatosan nőt az időben előrehaladva. őrehaladva. Az 1998-as 1998 as adatfelvételben még csak a megmagyarázott hányad 14 százalékáért „felelt” a bevont graduális kapcsolathálózati indikátor, 2003-ban 2003 már 26 százalékáért, 2008-ban ban pedig közel 50 százalékáért. Tehát az, hogy a közelebbi kapcsolatainkban ban hány emberrel beszélünk politikáról egyre jobban összefüggött a szavazási szándékunkkal. Ahogy az V.1 fejezetben részletesen elemeztük a vizsgált időszakban idő csökkent a választási részvételi szándék. Részben a szűkebb szűűkebb bázissal magyarázható véleményünk szerint, zerint, hogy a kapcsolathálózat graduális dimenziójának jelentősen jelentő nőtt ő a magyarázóereje a modellekben. Disszertációnk fókusza szempontjából talán még inkább érdekes az a kérdés, hogy a kapcsolatháló szerkezete hogyan befolyásolja a politikai részvételt. Első lépésben a magkapcsolati háló heterogenitásának választási részvételi szándékra gyakorolt hatását kereszttábla elemzéssel vizsgáljuk. A kapcsolati háló szerkezetének vizsgálatához a nexusok politikai oldalak mentén mért homogenitást használjuk fel. A következő ábrán a kiigazított reziduálisok szerepelnek. Azokban a kategóriákban, ahol a reziduális +2 feletti értéket mutat, szignifikánsan magasabb a szavazási szándék a vártnál, míg ahol -22 alatti értékek vannak, ott szignifikánsan alacsonyabb a részvételi részvéte szándék.

Ábra 7– – A magkapcsolati politikai háló szerkezetének hatása (névgenerátor, politika oldalakra értelmezve – m1 módszer) a választási részvételre – kereszttábla elemzés, kiigazított reziduálisok értéke a biztos elmenne cellákban.

147

A három időszak közül a 2003-as adatfelvétel esetében nem volt szignifikáns az összefüggés (khi2 próba), a másik két adatsorban azonban szignifikánsan összefüggtek a vizsgált változóink. A csak baloldali nexussal rendelkezők egyik esetben sem léptek ki a +-2-es reziduális tartományból, tehát ez a kategória nem mutatott összefüggést a részvétellel. A csak jobb nexussal rendelkezők azonban már nagyon érdekes képet mutatnak. 1998-ban azok, akiknek csak jobboldali pártot támogató személy volt a közeli kapcsolati hálójában alacsonyabb részvételi szándékról számoltak be, ez a hatás 2003-ban már kezdett megfordulni, és 2008-ban pedig a 10 évvel korábbi összefüggés ellentéte rajzolódott ki, miszerint a jobboldali homofil (megerősítő) nexusok növelték a részvételi szándékot. A heterofil vegyes nexusok ennek a folyamatnak az ellentettjét mutatták. 1998-ban a vegyes kapcsolati háló még növelte a választási részvétel valószínűségét, 2008-ban azonban már csökkentette. Ezek az eredmények megerősítik azt a feltevésünket, hogy a kapcsolati háló szerkezetének hatása erősen kontextus függő. 1998-ban magas részvételi szándék, és alacsonyabb polarizációs szint jellemezte a magyar társadalmat, míg 2008-ra egy alacsonyabb részvételi szándék és magasabb polarizáció volt a jellemző. 2003 ilyen szempontból abszolút átmenetnek számított. Kézenfekvő állításnak tűnik, hogy a közeli magkapcsolatok szerkezetének hatásmechanizmusát meghatározza az általános részvételi szándék és talán még inkább a politikai környezet (politikai oldalak távolsága).

Az összefüggést teszteltük logisztikus regressziós modellel is.

Táblázat 25 - A magkapcsolati politikai háló szerkezetének hatása (névgenerátor, politikai oldalra értelmezve – m1 módszer) a választási részvételre – logisztikus regressziós modell 1998 MTA-ELTEKKCS Exp(B) Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

N.S.

2003 DKMKA Imp

Exp(B)

Imp

N.S. -

N.S.

2008 DKMKA Exp(B)

Imp

N.S. -

1.41

11.1%

R2

3.7%

5.0%

1.4%

N

848

972

1287

A kapcsolathálózat horizontális elemére koncentráló modellben azok a válaszolók már nem szerepeltek, akik nem tudták egyik közeli ismerősük esetében sem, hogy melyik pártot támogatja az alter. Részben ez a szűkített elemzési tér is okozhatta azt, hogy a modellek magyarázóereje valamelyest lecsökkent (de minden esetben illeszkedtek a modellek a függő 148

változóra). Főleg a 2008-as vizsgálatban volt kifejezetten alacsony a magyarázóerő. A demográfiai és egyéb erőforrás változók kontroll alatt tartása mellett 1998-ban már nem mutatott összefüggést a magkapcsolati háló szerkezet és a választási részvételi szándék. Egyedül 2008-at lehet ilyen szempontból kiemelni, ami megerősíti a korábbi ábránk eredményeit.

A

csak

jobboldali

pártnexusokkal

rendelkező

személyek

nagyobb

valószínűséggel mentek volna el szavazni, mint a vegyes kapcsolathálózatú válaszolók. Az amúgy sem erős magyarázóerejű modellben a kapcsolathálózat szerkezetét mérő indikátorunk mindössze 10 százalék körüli fontossági értékkel rendelkezik.

Ahogy sokszor utaltunk már rá, a névgenerátoros módszer a közeli magkapcsolatok vizsgálatára alkalmas elsősorban, és a kapcsolati hálóknak a pártok (illetve oldalak) mentén vett elkülönülését vizsgálja, továbbá nem tartalmaz közvetlen diskurzusra is vonatkoztatható elemet. Azok a standard survey kérdések amik a diskurzusok intenzitását, valamint ezen diskurzus miliők heterogenitását mérik tartalmilag eltérő sémából indulnak ki (m2 módszer). Mivel ezek a változók (elsősorban a diskurzus intenzitása) jobban összekapcsolódnak a politikai érdeklődéssel, a választási részvételi szándékot is jobban tudják magyarázni. A logisztikus regresssziós modellek magyarázóereje (lásd melléklet) főleg a közeli diskurzusok esetében volt magasabb annál, mint amit a névgenerátoros módszerrel mértünk. 2003-hoz képest 2008-ra növekedett a diskurzusok intenzitásának a hatása a részvételi szándékra - mivel nőtt a magyarázóereje a modelleknek, és ezen belül is nőtt a diskurzus változó hatása. 2008-hoz képest 2010-re valamivel csökkent a diskurzus változók szerepe (csökkenő magyarázóerő, és ezen belül is csökkenő fontosság). Ezek a folyamatok, mind a közeli, mind a távolabbi kapcsolatok esetében lejátszódtak. Az is világosan látható a fenti táblából, hogy a közelebbi kapcsolatokban fontosabb a beszélgetések gyakorisága, mint a távolabbi kapcsolatokban, ha részvételi szempontból vizsgáljuk a kérdést.

A beszélgetések szerkezeténél a véleményegyezésre, illetve a véleményütközésre tudtunk koncentrálni ebben az elemzési dimenzióban.

149

Táblázat 26 - A politikai diskurzus szerkezetének a hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre – logisztikus regressziós modellek Közeli

Távoli

diskurzusok

diskurzusok

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

Homogén diskurzus

N.S.

-

N.S.

-

2003

R2

2.8%

2.6%

DKMKA

N

1148

654

Homogén diskurzus

N.S.

2008

R2

2.1%

2.1%

DKMKA

N

2164

1398

Homogén diskurzus

1.5

-

15.8%

N.S.

1.39

2010

R2

2.5%

1.9%

DKMKA

N

1316

921

-

8.6%

A vizsgálati sokaság ebben az aspektusban már jóval szűkebb, mivel kiesnek azok a válaszolók, akik nem beszélgetnek politikáról az adott kapcsolati dimenzióban. A modellek magyarázóereje is jelentősen alacsonyabb ebben a kontextusban (lásd névgenerátor esetében a hasonló elemzéseinket). A diskurzusmiliő szerkezete, sem 2003-ban, sem 2008-ban nem függött össze a választási részvételi szándékkal. A 2010-es választás előtti survey azonban már érdekesebb ilyen szempontból. Mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban a homogén diskurzus miliő függött össze pozitívan a választási részvétellel, tehát azok akiknek a kapcsolataiban a véleményegyezések domináltak nagyobb valószínűséggel szándékoztak részt venni az országgyűlési választásokon, mint azok a személyek, akiknél a véleményütközés volt a gyakoribb. Bár az összefüggés nagyon gyenge, de az adatok azt is sejtetik, hogy ez a hatás a közeli kapcsolatokban erősebb volt mint a távoli kapcsolatokban. Az itt vizsgáltak megerősítik azokat az eredményeinket, amiket a mag kapcsolati politikai hálók kapcsán már jeleztünk a homofil/heterofil nexusokra vonatkozóan.

A politikai kapcsolathálózat szerkezetét mérő harmadik módszerünk a pártgenerátoros kérdezési technika (m3 módszer). A pártgenerátor (akárcsak a névgenerátor) a kapcsolati nexusok pártok (illetve politikai oldalak) mentén végbemenő összekapcsolódását méri, és nem tartalmaz közvetlenül diskurzus elemeket. Az elemzés első lépcsőjében, a korábbiakhoz hasonlóan a kapcsolati hálózat graduális elemét, a párt-nexusdiverzitást állítjuk az 150

elemzésünk fókuszába (a regressziós modell eredményeit összefoglaló tábla a mellékletben található). A modellek magyarázóereje a névgenerátoros módszerrel mutat hasonlóságot. A korábbiaktól eltérő eredmény, hogy a közelebbi kapcsolatokra leszűkített modellek nem rendelkeznek magasabb magyarázóerővel, mint a teljes kapcsolati hálóra illesztett regresszióink. Sőt valamelyest úgy tűnik, hogy utóbbi dimenzióban mért nexusdiverzitás jobban meghatározza a részvételi szándékot. A 2009-es adatfelvételben a közeli kapcsolatokban a pártnexusok száma nem is mutatott szignifikáns összefüggést a részvétellel, és 2013-ban is csak gyenge volt a választási szándékra kifejtett hatása (mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban). Tehát a kapcsolati hálóban megjelenő pártok száma nem annyira erős indikátora a részvételi szándéknak, de ebben a dimenzióban is megfigyelhető, hogy az ilyen szempontból nagyobb mezo-kapcsolati háló növeli a választási részvétel valószínűségét. A kapcsolatháló heterogenitását ebben a vizsgálati aspektusban is a politikai oldalak mentén definiáltuk.

Táblázat 27 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell Közeli kapcsolatok

Exp(B)

2003 DKMKA

2009 DKMKA

2013 TÁRKI

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

N.S.

Imp

Teljes kapcsolatháló

Exp(B)

Imp

N.S. -

N.S.

-

R2

5.2%

4.4%

N

828

1057

Csak bal nexus

1.5

Csak jobb nexus

2.77

N.S. 11.15%

2.45

7.4%

R2

8.2%

7.1%

N

897

1031

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

N.S.

N.S. -

N.S.

-

R2

5.0%

4.6%

N

351

411

A három vizsgált időszak közül csak 2009-ben volt összefüggés a politikai kapcsolatháló szerkezete és a részvételi szándék között. Az összefüggés 2009-ben valamivel erősebb volt a

151

közeli kapcsolatokban, de az eltérés nem volt számottevő. Mind a közelebbi, mind a teljes kapcsolati háló esetében jól kirajzolódik, hogy a csak jobboldali pártnexussal rendelkező személyek nagyobb részvételi szándékot mutatnak, mint a vegyes – heterofil kapcsolati hálóval rendelkezők. A közelebbi kapcsolatokban a csak baloldali nexussal rendelkezőkre is érvényes a fenti megállapítás, de a teljes kapcsolati háló esetében már nem. Összességében azonban a fenti tábla is azt a hipotézisünket látszik megerősíteni, hogy a homogén vélemények, és homofil kapcsolati hálók magasabb részvételi szándékkal járnak együtt, míg a heterogén vélemények, és heterofil kapcsolati hálók pedig a választási szándék csökkenésével119.

Az alfejezet utolsó részében a méretgenerátoros módszer indikátorait vizsgáljuk meg részletesebben (m4 módszer). Ezt a network technikát a 2012-es Budapest kutatásban használták először Magyarországon. Mivel a következőkben egy budapesti mintát elemezzük, ezért az eredmények nem általánosíthatók országos szintre. A politikai kapcsolatháló graduális dimenzióját két módon is lehetett operacionalizálni. Egyrészről a pártgenerátoros módszerben is használt politikai nexusdiverzitással (hány párthoz van nexusa), másrészről azoknak a számával, akiknek ismeri a kérdezett a pártpreferenciáját. Mind a két módszerben megkülönböztetjük a teljes kapcsolati hálót, és a bizalmi kapcsolatokat. A teljes kapcsolathálóban mind azoknak a száma akiknek tudja az ego a pártpreferenciáját, mind a kapcsolathálózaton keresztül elért pártok száma pozitívan függött össze a választási részvételi szándékkal (lásd melléklet). Tehát minél több embernek ismeri a kérdezett a támogatott pártját, és ezek az emberek minél több párthoz kötődnek, annál valószínűbb, hogy biztos részt venne a válaszoló egy országgyűlési választáson. Hatáserősségben a pártgenerátoros indikátorokhoz voltak közel a mutatóink. A bizalmi kapcsolatok esetében a politikai nexusdiverzitás hatása eltűnik, azonban az ismerősök száma a teljes kapcsolati hálóhoz képest erősebben hat a választási részvételre. Ez a különbség azt is jól mutatja, hogy a mezo szinten működő pártgenerátor, és a (részben) mikro szinten működő névgenerátor (és a különböző diskurzus mutatók) miért különböznek egymástól hatáserősségben a választási részvétel szempontjából. Bár általánosságban ha valaki több 119

A 2013-as adatfelvétel esetében a pártgenerátoros módszeren belül megvizsgálhattuk a diskurzusok megvalósulását és szerkezetét is. Az, hogy hány olyan párt van, amelyek esetében beszélget is a pártot támogatókkal nagyon erősen összefügg a nexusdiverzitás változókkal (0.8 feletti Spearman korreláció). Ebből következően a választási részvételi szándékra is a nexusdiverzitással megegyezően hat ez az indikátor (növeli a választási részvétel esélyét, de csak kis mértékben). Ezt kiegészíthetjük még azzal is, hogy a pártok szintjén megvalósuló diskurzusok szerkezete, nem függött össze a választási részvételi szándékkal. Tehát a diskurzusok, és a pártkapcsolati nexusok szintjén sem találtunk összefüggést a részvételi szándékkal.

152

pártból ismer szavazót, akkor több olyan személyt is ismer, aki valamelyik pártot támogatja (a változók közötti korrelációk minden esetben 0.7 felett voltak). Azonban vannak olyan személyek is, akik csak 1 (esetleg 2) pártból ismernek szavazókat, közülük viszont sokat. Az ilyen típusú személyeknél a pártok szintjére történő aggregálása az összefüggésnek jelentős információ vesztességgel jár. Ahogy a fenti eredmények is mutatják, ez az információ veszteség elsősorban a bizalmi kapcsolatok esetében válik fontossá a részvétel szempontjából.

A kapcsolati háló heterogenitását (nominális dimenzió) is két oldalról közelítjük meg. Egyrészről a pártok szintjén (mezo szint) vizsgáljuk, hogy az egohoz köthető alterek csak baloldali, csak jobboldali vagy vegyes pártnexusokkal rendelkeznek. Ez a megközelítésmód megegyezik a pártgenerátornál is használt módszerrel. A második indikátorcsoportban a homofil kapcsolati hálóban azt is számszerűsítjük, hogy hány olyan személyt ismer a kérdezett, aki egyik vagy másik politikai oldalhoz kötődik. A változó akkor vesz fel nullás értéket, ha baloldali és jobboldali pártokból is ismer a kérdezett támogatókat. A nullánál magasabb számok azt jelzik, hogy az adott politikai oldalról, ahonnan vannak ismerősei, hány támogatót számolt össze (ennél a változónál nem bontjuk külön, hogy a homofília baloldali, vagy jobboldali).

Táblázat 28 - A politikai kapcsolatháló nominális dimenzióinak (méretgenerátor) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell (ELTE-MKK Budapest kutatás)120 Bizalmi Exp(B)

Mezo

szint

(pártok)

Csak bal nexus

2.7

Csak jobb nexus

2.4

(ismerősök)

Exp(B)

11.4%

N.S.

4.5%

N2

474

515

politikai

Imp

N.S.

7.6%

B

Imp

B

Imp

0.082

21.3%

0.066

16.7%

oldalhoz

köthető ismerősök száma szint

Imp

R2

Egy

Mikro

Teljes kapcsolatháló

R2

9.8%

8.3%

N

485

483

120

A független változók között ebben a kutatásban nem szerepel a vallás és a településtípus. Előbbit nem kérdezték a kutatásban, utóbbinak pedig nem értelmezhető egy budapesti mintán.

153

A teljes kapcsolati hálóban mezo szinten nem volt összefüggés a politikai nexusok homogenitása és az országgyűlési választási szándék között. A bizalmi kapcsolatokban azonban már jól detektálható összefüggést mértünk. A csak baloldali és a csak jobboldali pártnexusokkal rendelkezők is nagyobb választási részvételi szándékról számoltak be, mint a vegyes kapcsolathálójú személyek. Bár a teljes modell magyarázóereje nem volt nagyon magas, de a 2 feletti esélyhányados értékek jelzik, hogy nem elhanyagolható összefüggésről van szó. A második megközelítésben már számszerűsítettük azt is, hogy a homofil kapcsolati nexus hány ember párthovatartozásának ismeretével jár együtt. Gyakorlatilag a nominális dimenziót graduális elemekkel töltöttük fel. A teljes kapcsolati háló és a közeli kapcsolatok esetében is szignifikánsan összefüggött ez az indikátor a választási részvétellel. Minél több embert ismert a kérdezett egy politikai oldalról, annál magasabb volt a részvételi szándék. A bizalmi kapcsolatok esetében a modell magyarázóereje is magasabb volt, illetve a teljes megmagyarázott hányadban is nagyobb volt a vizsgált mutató hatása. A bizalmi kapcsolatok esetében mért összefüggés gyakorlatilag a legerősebb volt az összes bemutatott nominális modell között. Mivel nem országos adatfelvételről van szó óvatosan kell bánnunk az általánosításokkal, de az itt felvázolt tapasztalatok azt sejtetik, hogy a homofíliának a választási részvételt megerősítő hatása attól is függ, hogy mekkora a hasonlóan gondolkodó személyek száma az alterek között. Valószínűsíthetően a nagyobb homofil kapcsolatháló erősebb normatív nyomást tud kifejteni az egóra, és ez a hatás tükröződik vissza az itt mért összefüggésekben. A mellékletben táblázatos formában is összefoglaljuk a legfontosabb eredményeket.

V.3.1.1 A politikai nexusok és a választási részvétel közötti összefüggés tesztelése panel adatokon A disszertáció eddigi részében bemutatott összefüggések keresztmetszeti adatokra épültek. Ez behatárolja a felvázolható összefüggések körét, mivel a folyamatok dinamikai elemeit nem tudtuk érinteni. Ebben az alfejezetben arra koncentrálunk, hogy a választási szándék növekedése, illetve csökkenése, hogyan függött össze a politikai kapcsolatháló szerkezetével. Az összefüggések teszteléséhez a 2008-as és 2009-es DKMKA adatfelvétel panel almintáját használjuk fel. A két adatfelvétel között megközelítőleg 1 év telt el, tehát ez az adatsor csak rövidtávú folyamatok vizsgálatára alkalmas.

154

A választási részvételt mind a két esetben négykategóriás skálán mérték, aminek az egyik végpontja az volt, hogy biztos nem megy el szavazni, a másik végpontja pedig az, hogy biztos elmegy szavazni. 2008-ról 2009-re a kérdezettek 23.1 százalékánál csökkent a részvételi szándék szintje, és 20 százalékánál növekedett. Az elemzésünkben a részvételi szándék csökkenését vizsgáljuk. Kialakítottunk egy olyan kétkategóriás változót, amiben 0-ás értéket azok kaptak akiknek maradt a részvételi szintjük, 1-est pedig azok, akiknek csökkent121. Az összes lehetséges indikátor közül csak a pártgenerátoros mutatók (m3 módszer) hatottak a részvételi szándék csökkenésére, ezért a következőkben csak ezekre koncentrálunk.

Táblázat 29 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és heterogenitásának (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a részvételi szándék csökkenésére – logisztikus regressziós modellek - DKMKA 2008-2009 panel adatsor Közeli kapcsolatok

Pártnexusok száma

Teljes háló

B

Imp

B

Imp

-0.211

14.9%

-0.159

12.9%

Graduális

R2

3.6%

3.6%

dimenzió

N2

723

723

Exp(B) Csak

bal

nexus Csak nexus

jobb

Imp

N.S.

Exp(B)

Imp

N.S. 15.1%

0.173

0.096

13.9%

Nominális

R2

4.6%

5.8%

dimenzió

N2

412

466

A párt-nexusdiverzitás a teljes kapcsolati hálóban és a közeli kapcsolatok esetében is negatívan függött össze a részvételi kedv csökkenésével. Tehát azok a kérdezettek, akiknek több párthoz volt kapcsolatuk, inkább megtartották a részvételi szándékukat, azokhoz képest akik kevesebb pártnexussal rendelkeztek. Ezek az eredmények tartalmilag megegyeznek a keresztmetszeti adatoknál mért összefüggésekkel. Tehát a kevés pártnexus nem csak

121

Megvizsgáltuk az összefüggést arra a változóra is, ahol a 0-s érték a részvételi állandóságot jelölte az 1-es érték pedig a részvétel növekedését. Az itt kapott eredmények a plafon hatás miatt nehezen voltak értelmezhetőek, ezért ezeket nem szerepeltetjük az elemzésünkben,

155

alacsonyabb részvételi szinttel jár együtt, hanem rövidtávon növeli a részvételi lemorzsolódás esélyét is. A pártkapcsolat homogenitása is összefüggött a részvételi kedv csökkenésével. A csak jobboldali nexussal rendelkező válaszolók 1 alatti esélyhányadosa azt jelzi, hogy a vegyes kapcsolati hálóval szemben a politikai oldalak mentán vett homofil kapcsolati háló csökkentette annak a valószínűségét, hogy lemorzsolódik részvétel szempontjából a kérdezett. Tehát a heterofil pártnexusok részvételi lemorzsolódással jártak együtt, míg a homofil (jobboldali) nexusok a részvételi szint megtartásával. Az eredmény olyan szempontból is érdekes, hogy a korábbi elemzésekkel megegyezően ebben a kontextusban is csak a jobboldali homofília mutat megtartó erőt a vegyes nexusokhoz képest, a baloldali azonban nem. A rövid távú dinamika folyamatokat vizsgálva hasonló eredményre jutottunk, mint a keresztmetszeti adatok esetében. A politikai kapcsolatok elsősorban a részvételi lemorzsolódásban játszanak szerepet. A szélesebb pártnexusok és a homogén mezo szintű pártháló is a részvételi kedv lemorzsolódása ellen hatott.

V.3.1.2 Politikai nexusok és a választási részvétel összefüggése a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén A politikai érdeklődés és a politikai kapcsolathálózati mutatók közötti összefüggéssel a disszertáció korábbi részében már részletesen foglalkoztunk. Ebben az alfejezetben azt a kérdést járjuk körbe, hogy a politikai érdeklődés különböző szintjein hogyan hatnak a részvételre a politikai kapcsolathálózati indikátoraink. Kiinduló hipotézisünk az, hogy a politika iránt kevésbé érdeklődő személyek esetében a kapcsolathálózatok heterogenitása, és a véleményütközések

előfordulása

elbizonytalanítóbban

hat

a

választási

részvétel

szempontjából, összehasonlítva a politika iránt érdeklődőbb válaszadókkal. Abból a feltételezésből indulunk ki, hogy a politika iránt kevésbé érdeklődőbbeknek bizonytalanabb a pártidentitása, továbbá a választási részvételükben is bizonytalanabbak, ezért egy vitákkal terhelt környezetben, vagy ellentétes pártok szavazói között mozogva esetleg könnyedebben lemondanak a részvételi szándékukról. Az összefüggések tesztelésekor azokat a modelleket mutatjuk be, ahol a kapcsolathálózati mutatóink szignifikáns hatást gyakoroltak a választási részvételre a teljes mintán122, azzal az átalakítással, hogy ezen modelleket külön vizsgáljuk a 122

Teszteltük azokat a modelleket is a politika iránti érdeklődésre filterezve, ahol a teljes sokaságra illesztett regressziókban nem voltak szignifikánsak a politikai kapcsolathálózati mutatók és a választási részvétel

156

politika iránt kevésbé érdeklődőre és a politika iránt inkább érdeklődőkre. Az első vizsgált modellünkben a politikai diskurzus indikátorok nominális dimenzióinak (m2 módszer) hatását vizsgáljuk a részvételre a 2008-as DKMKA adatfelvétel alapján. Ebben az adatfelvételben a politikai érdeklődést négy kategóriával mérték. Az első két kategóriába helyezkedőkre tekintünk úgy, hogy kevésbé érdeklődnek a politika iránt, a felső két kategóriát választókat pedig politika iránt inkább érdeklődőnek kódoljuk. A korábbi fejezethez hasonlóan logisztikus regressziós modelleket illesztettünk123.

Táblázat 30 - A politikai diskurzus szerkezetének a hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén– logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 Politika iránt kevésbé érdeklődők

Politika iránt érdeklődőbbek

Exp(B)

Imp

0.804

7.3%

Exp(B)

Imp

Politikai diskurzus jellege (0: homofil, 1 heterofil) Közeli

R2

1.8%

N.S.

kapcsolatok

N

1461

701

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

Politikai diskurzus jellege (0: homofil, 1 heterofil)

N.S.

N.S.

Távoli

R2

3.0%

N.S.

kapcsolatok

N

877

518

A filterezett modellek alacsonyabb esetszámai miatt csak azok az összefüggések maradtak szignifikánsak, amelyek valóban markánsak. A politika iránt érdeklődőbbek csoportjában sem a közeli, sem a távoli diskurzusokat szerepeltető logisztikus regresszió nem volt szignifikáns, tehát a függő változó szórását egyik modell sem tudta magyarázni124. A politika iránt kevésbé érdeklődőbbek esetében már mindkét modell szignifikáns volt, azonban a magyarázóerők itt

összefüggései, azonban egy olyan eredményt sem találtunk ahol az összefüggés a részsokaságokban szignifikáns lett volna. 123 A függő változó a választási részvétel volt, a független változók pedig a nem, iskolai végzettség, korcsoport, településtípus, fogyasztási index, vallásosság, gazdasági aktivitás, a családi állapot, valamint a politikai diskurzusok jellege (külön modell a közeli és távoli kapcsolatokra). 124

A modellek illeszkedését vizsgáló khi2 próba mind a két esetben 0.05 feletti értéket mutatott.

157

is nagyon alacsonyak voltak, 1.8 és 3 százalék. A politikai diskurzus változó szerkezet csak a közeli kapcsolatok esetében függött össze a részvétellel, méghozzá 1 alatti esélyhányadossal, ami azt jelenti, hogy a homogén véleménymiliő (véleményegyezés) függött össze pozitívan a választási részvétellel. Ez az eredmény megegyezik a már korábban bemutatottal. A változó fontossága azonban viszonylag alacsony, és ezt kiegészítjük azzal, hogy a modell magyarázóereje amúgy is nagyon kicsi, tehát bár szignifikáns összefüggést találtunk, ennek hatása nagyon alacsony. Összességében az eredmények azonban abban az irányba mutatnak, hogy a fejezet elején megfogalmazott felvetéseink helyesek lehetnek. A 2009-es adatfelvétel vizsgálata azonban már részben mást mutat. 2009-ben a politikai érdeklődést 5 kategóriával mérték a DKMKA kutatásban125.

Táblázat 31 - A politikai kapcsolatháló szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a választási részvételre a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2009 Politika iránt kevésbé érdeklődők Exp(B) Csak bal nexus

2.7

Csak jobb nexus

3.1

Politika iránt érdeklődőbbek Imp

Exp(B)

Imp

N.S. 15.8%

3.7

11.6%

Közeli

R2

2.5%

11.6%

kapcsolatok

N

299

286

B Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

3.6

Imp

B

Imp

N.S. 37.3%

3.3

14.4%

Teljes

R2

3.2%

6.9%

kapcsolatháló

N

344

332

A politika iránt kevésbé érdeklődők csoportjában a modellek magyarázóereje viszonylag alacsony, azonban a politikai nexus változók szerepe nagyon magas. Ez mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokra igaz. A közeli kapcsolatok esetében a csak baloldali pártnexusok esetében is 1 feletti az esélyhányados értéke, a távoli kapcsolatoknál azonban csak a jobboldaliak esetében. Tehát a heterofil pártnexusokhoz képest a homofil pártkapcsolat-háló

125

Ebben az esetben is két kategóriát hoztunk létre a politikai érdeklődésből, a középső értékét adathiánynak kódoltuk. 2009-ből a pártgenerátoros módszer (m3 módszer) áll rendelkezésünkre a politikai kapcsolathálózat hatásának tesztelésére, ezért a logisztikus regresszióba az ebből a technikából képzett indikátorokat építettük be.

158

magasabb választási részvételi szándékkal mozog együtt. A politika iránt érdeklődőbbek csoportjában magasabb a teljes modellek magyarázóereje (főleg a közeli kapcsolatok esetében), azonban ezeken belül alacsonyabb a hatása a politikai kapcsolatháló szerkezetének a választási részvételre. Ezek az eredmények tehát részben cáfolják azt a hipotézisünket, hogy elsősorban a politika iránt kevésbé érdeklődőbbek esetében hat negatívan a heterogén mezoháló. Az azonban látható az adatokból, hogy a politikai iránt kevésbé érdeklődőknél elsősorban a politikai kapcsolatháló szerkezete a fontos, míg az érdeklődőbbeknél bár ez is fontos, nincs kitüntetett jelentősége.

A fejezet utolsó elemzése a 2010-es választási előtti DKMKA adatfelvétel eredményeit vizsgálja a jelzett szempontok mentén126. A 2010-es választás előtti kutatásban azok a modellek, amelyekbe a távoli kapcsolathálózati diskurzus változókat építettük be, nem voltak szignifikáns magyarázóerejűek (lásd melléklet). A közeli kapcsolatokat is tartalmazó változók esetében bár a modellek illeszkedtek a függő változóra, a magyarázóerejűk nagyon alacsony volt. A politikai diskurzus jellege ebben a vizsgálatban csak a politika iránt érdeklődők csoportjában függött össze szignifikánsan a választási részvétellel, méghozzá 1 alatti esélyhányadossal, ami ebben az esetben is azt jelentette, hogy a heterogén véleménymiliő az alacsonyabb részvétellel jár együtt. A modellben ennek a változónak kitüntetett szerepe volt, amit jelez a közel 50 százalékos fontossági mutató is. Azt a hipotézisünket az eredményeink127 alapján nem tudtuk igazolni, hogy a kapcsolathálózati heterofília a politika iránt kevésbé érdeklődők esetében jobban csökkenti a részvételi kedvet, összehasonlítva a politika iránt érdeklődőkkel. A kérdés vélhetően összetettebb magyarázatot kíván meg az általunk felvetettnél. Ilyen kiegészítő magyarázat lehet az például, hogy a politika iránt érdeklődők csoportjában a homofil – megerősítő véleményklíma olyan környezetet teremt, ami erős normatív nyomást tud gyakorolni a 126

A politikai érdeklődést ebben a kutatásban is 5 kategóriás változóval mérték, tehát a 2009-es adatokhoz hasonlóan a középső értékét ennek a változónak nem kódoltuk be a kétkategóriás indikátorunkba. A politikai kapcsolathálózatot ebben a kutatásban a politikai diskurzusok heterogenitásával (m2 módszer) tudjuk vizsgálni. 127

Az összes lehetséges elméleti modell közül csak azokat mutattuk be ebben a fejezetben, amelyek esetében legalább részben összefüggtek a politikai kapcsolathálózati mutatóink a választási részvétellel. Ez rámutat arra, hogy azokban az esetekben, ahol a teljes sokaságban nem volt összefüggés a kapcsolathálózati és a részvételi indikátorok között, a filterezett modellekben sem találtunk összefüggést. Részben ennek módszertani okai is lehetnek, mivel a szűrt modellekben az alacsonyabb esetszámok miatt csak a valóban nagyon markáns összefüggések tudnak kirajzolódni. Azt sem szabad figyelmen kívül hagyni, hogy a politikai érdeklődés változó nem egységesen volt mérve minden adatfelvételben (4-fokú skála, 5 fokú skála), továbbá ennek a kérdésnek a megoszlása erősen kérdőív kontextus függő is, ami szintén nagyon nehézzé teszi az időbeli összehasonlítást. Ezekből következően csak nagyon óvatos megállapításokat engedhetünk meg magunknak a fenti eredményekből.

159

választókra – ezzel növelve a választási részvételi kedvet. A pontos mechanizmusok megértése, és szétválasztása azonban nem lehetséges a dolgozatban felhasznált kutatásokból, célzottabb kutatások, és kvalitatív módszerek vezethetnének csak közelebb minket a probléma jobb megértéséhez.

V.3.2 Népszavazásokon valamint az Európai Parlamenti választásokon való részvétel összefüggése a politikai nexusokkal Az V.3 fejezet eddigi részében a választási részvételi szándék állt az elemzés középpontjában. A különböző politikai választási aktusok közül az országgyűlési választás esetében a legmagasabb általában a részvételi kedv, és minden szempontból (normatív, expresszív, instrumentális) ezt a választást gondolják legfontosabbnak az emberek. A népszavazások (1990 óta négy országos népszavazást bonyolítottak le Magyarországon), és a 2003-tól 5 évente megrendezésre kerülő Európai Parlamenti választások kevesebb embert mozgatnak meg, általában a politika iránt érdeklődőbb, aktívabb személyek vesznek részt ezeken a szavazásokon. Mivel ezeken a választásokon az amúgy is aktívabbak személyek vesznek részt, azt a hipotézist fogalmaztuk meg a dolgozat korábbi részében, hogy a politikai hálózatoknak, és a személyközi politikai diskurzusoknak a szerkezete az országgyűlési választásokkal ellentétben nem befolyásolják a részvételi szintet – H2.7. A hipotézisünk vizsgálatát három népszavazás (1997-es NATO szavazás, 2003-as EU csatlakozással kapcsolatos szavazás, 2008-as “szociális” népszavazás), és két Európai Parlamenti választás (2004, 2009) célzott elemzésével végezzük el128.

V.3.2.1. Népszavazások Az 1997-98-as MTA-ELTE-KKCS adatfelvétel 1997-es részében szerepelt a NATO129 népszavazással kapcsolatos retrospektív kérdés. Utólag a válaszolók 58.4 százaléka jelezte

128

Az elemzések első lépésében összehasonlítjuk a “valós” részvételi számokat, és a survey kutatások alapján mért részvételi értékeket. Második lépésben az adott részvételi formára logisztikus regressziós modelleket illesztünk. A korábbiakhoz hasonlóan a nem, iskolai végzettség, településtípus, korcsoport, vallásosság, gazdasági aktivitás, fogyasztási index és családi állapot változókat vonjuk be a modellekbe függő változóként, és ezeket minden esetben kiegészítjük egy politikai kapcsolathálózati indikátorral. Értelemszerűen az indikátorok esetében minden lehetséges változatot tesztelünk, ahogy a korábbiakban is tettük. 129 Magyarországot hosszas tárgyalások után 1997-ben hívták meg a NATO-ba. A csatlakozásról az országgyűlés ügydöntő népszavazást kezdeményezett, amelyet a köztársasági elnök 1997. November 16-ára írt ki. A csatlakozást az összes parlamenti part támogatta, ellenzői a parlamenten kívüli Munkáspárt és a MIÉP

160

azt, hogy részt vett a NATO népszavazáson, ami összehasonlítva a “valós” eredményekkel valamekkora túlbecslést mutat130. A politikai kapcsolathálózatot ebben a kutatásban a névgenerátoros módszerrel mértük (m1 módszer). A NATO szavazáson a részvétel nagysága nem függött össze se a politikai kapcsolatok számával, se a kapcsolatok szerkezetével. Utóbbi eredmény a vártak szerint alakult, mivel a vizsgált népszavazás nem volt megosztó jellegű, a nagyobb pártok mind támogatták a csatlakozást, ezért vélhetően a kapcsolati hálókban sem bontakozhatott ki olyan jellegű vita ami a részvételt megerősíthette, vagy akár elbizonytalaníthatta volna131. A második disszertációban vizsgált népszavazás a 2003-as Európai Uniós csatlakozással kapcsolatos referendum132. Az Európai Uniós csatlakozással kapcsolatos népszavazás részvételi mintázatát a 2003-as DKMKA adatfelvétel alapján tudjuk rekonstruálni. Akárcsak az 1997-es NATO szavazással kapcsolatos felmérés, a 2003-as is a népszavazás után készült, tehát ebben az esetben is az utólagosan bevallott retrospektív részvételt tudjuk vizsgálni. A 2003-as adatfelvételben 66.8 százaléka mondta azt a kérdezetteknek, hogy részt vett a népszavazáson. A valós részvételhez képest mért több mint 20 százalékos differencia jelzi, hogy a survey alapján kirajzolódó részvételi tendencia az utólagos normatív igazodást mérte, és nem a valós részvételt133. Ebből következően a további eredmények interpretálásánál érdemes óvatosan közelíteni a kapott adatokhoz.

voltak. A népszavazáson a jogosultak 49.2 százaléka vett részt, és a döntő többség (85.3 százalék) a csatlakozás mellett voksolt. Ezzel a népszavazás érvényes, és eredményes is volt (http://www.valasztas.hu/nep97/index.htm). 130 A részvétel választások utáni felülbecslése ismert a szakirodalomban, az ezzel kapcsolatos okokra és eredményekre már a disszertáció elméleti részében is utaltunk (Angelusz-Tardos 2000, Vásárhelyi 2012) 131 Ahogy korábban már elemeztük az 1997-98-as adatfelvételek országgyűlési választásokkal kapcsolatos részvételi mintázata sem függött össze a névgenerátoros politikai kapcsolathálózat nominális szerkezetével. Az talán már érdekesebb eredmény, hogy a politikai beszélgetőtársak száma sem függött össze a NATO szavazással kapcsolatos részvétellel a többváltozós statisztikai modell alapján. Ez annak az indikációja, hogy a személyközi, párbeszédeknek nem volt nagy szerepe a részvételben, ehelyett más tényezők játszottak szerepet a “mozgósításban”. Az elemzés korábbi részeihez hasonlóan ebben az esetben sem megyünk mélyen bele a többi háttértényező vizsgálatába. Röviden csak annyit jegyzünk meg, hogy a részvétellel elsősorban az idősebb életkor, az iskolai végzettség, és a fogyasztási index függött össze, ami áttételesen azt mutatja hogy a magasabb kulturális és gazdasági tőke voltak a leginkább meghatározó tényezők. 132 Magyarország 1991 óta társult tag volt az Európai Unióban, és 1998-ban megkezdődtek a csatlakozási tárgyalások, amik 2002 végére zárultak le. A csatlakozásról ügydöntő népszavazást kezdeményezett a kormányzó párt az MSZP, a népszavazást a köztársasági elnök 2003. április 12.-re írta ki. Érdekesség, hogy az 1990-óta megtartott országos választások közül ez volt az egyetlen olyan, amit nem vasárnap, hanem szombaton tartottak meg. A kormány mellett az összes parlamenti párt a csatlakozás mellett kampányolt. Akárcsak a NATO népszavazáskor a MIÉP és a Munkáspárt szervezte elsősorban az ellenkampányt. A választáson 45.6 százalék részvétel mellett a csatlakozás pártiak nagy fölénnyel nyertek (83.8 százalék http://www.valasztas.hu/nepszav03/hu/index.html). 133 A választások utáni magasabb részvételi adatok, és a győztes pártok utólagos felülsúlyozása a végeredményben nem csak a normatív igazodással magyarázható. Rudas Tamás egy 2012-es konferencián azt is kiemelte, hogy a választáson részt vevő személyek, vagy a győztes pártok támogatói szívesebben vesznek részt választások utáni kutatásokban, és ebből következően már a mintavétel során felülreprezentálódnak bizonyos csoportok (ennek részletesebb kifejtése kapcsán lásd Kmetty: 2013

161

A 2003-as DKMKA adatfelvétel kapcsán mind a három politikai kapcsolathálózatot vizsgáló módszer rendelkezésünkre áll. Az elemzés első lépésében a névgenerátoros módszert (m1 módszer) teszteljük.

Táblázat 32 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (névgenerátor - m1 módszer) hatása az EU népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 Névgenerátor

Hány emberrel beszélget politikáról

Graduális indikátor

Nominális indikátor

Exp(B)

Imp

1.26

22.6%

R2

7.5%

N

1420

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

0.586

10.18%

R2

2.9%

N

980

A NATO népszavazással ellentétben a 2003-es EU népszavazás részvételi mintázatával szignifikánsan összefüggött a névgenerátoros módszerrel mért politikai beszélgetőtársak száma. Minél több emberrel beszélgetett valaki a közeli kapcsolataiban a politikáról annál magasabb volt a részvétel valószínűsége. Az illesztett logisztikus regressziós modell magyarázóereje magasabb volt mint amit a választási részvétel esetében mértünk. A magkapcsolatok heterogenitását tartalmazó regressziós modell magyarázóereje már jóval alacsonyabb volt, de a vizsgált változónk ebbe a modellbe is szignifikánsan közreműködött. A csak

jobboldali

kapcsolati

nexussal

rendelkezők

1

alatti

esélyhányadosát

úgy

interpretálhatjuk, hogy ezen csoport tagjai kisebb valószínűséggel jelezték, hogy részt vettek a népszavazáson, mint a heterofil kapcsolati helyzetben lévők. Ennek véleményünk szerint nem feltétlen a kapcsolathálózatnak a megerősítő vagy elbizonytalanító hatása az oka. Ahogy korábban is láttuk, a kapcsolathálózat szerkezete erősen összefüggött a pártválasztással. Az EU csatlakozás kapcsán bár elsöprő többségben voltak a támogatók volt egy jelentős radikális

162

jobboldali réteg aki elutasította a csatlakozást. Feltehetően ennek a csoportnak a kapcsolati hálója is homogénebb volt, tehát itt ezt az áttételes hatást látjuk részben visszatükröződni134. A pártgenerátoros módszer (m3 módszer) kapcsolathálózati mutatóira épülő eredmények megerősítették az előbbi eredményeket. A pártnexusok száma (lásd melléklet), mind a közeli kapcsolathálóban, mind a teljes kapcsolathálóban 1 feletti esélyhányadossal épült be a logisztikus regressziós modellbe, tehát azok akiknek többféle pártot támogató ismerősük volt, nagyobb valószínűséggel mentek el szavaznia

2003-as EU népszavazásra (legalábbis

nagyobb valószínűséggel mondták azt, hogy részt vettek a választáson). A közeli és teljes kapcsolathálót mérő változók hatása a modellek szerint hasonló nagyságú volt, nem volt jelentős eltérés sem a modellek magyarázóerejében, sem a változók regressziós együtthatóiban, sem a fontosságot mutató mérőszámban. Tehát mezo szinten már nem érvényesült az, hogy a közelebbi kapcsolatok szintjén erősebben függ össze a vizsgált graduális indikátor a népszavazási részvétellel. A nominális indikátorokat tartalmazó modellek közül, csak a teljes kapcsolathálózat politikai szerkezetét mérő változó mutatott szignifikáns összefüggést a vizsgált részvételi dimenzióval. A névgenerátoros módszerhez hasonlóan a csak jobboldali nexusok alacsonyabb részvételi valószínűséggel párosultak a heterofil politikai kapcsolathálózathoz képest.

A NATO népszavazással ellentétben a 2003-as EU népszavazás esetében összefüggtek a politikai kapcsolathálózati mutatóink a részvétellel a többváltozós statisztikai modellek alapján. A kapcsolathálózati graduális dimenzió minden vizsgált aspektusban magasabb részvétellel jártak együtt, míg a nominális indikátorok közül két esetben is a csak jobboldali nexusokkal rendelkezők alacsony részvételi mintázatát konstatálhattuk. Valószínűsíthetően a pártszimpátia hatásának átszűrődése okozta ezt az összefüggést.

134 Vizsgáltuk a politikai diskurzusok intenzitásának és szerkezetének (m2 módszer) hatását is a 2003-as népszavazás kapcsán. A politikai diskurzusokat vizsgáló modellek a graduális indikátorok mentén megerősítették a korábban bemutatott eredményeket. A diskurzusok intenzitása mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban pozitívan függtek össze a népszavazási részvétellel. A közeli kapcsolatokban mind a teljes modell magyarázóereje, mind az exponenciális Beta nagysága, mind a változó fontossága valamivel magasabb volt, mint a távoli kapcsolatokat magában foglaló modell esetében. Tehát a családtagokkal, barátokkal folytatott politikai beszélgetések mozgósítás szempontjából minimálisan fontosabbnak tűnnek ez eredmények alapján, mint a távolabbi ismerősökkel folytatott diskurzusok a 2003-as népszavazás kapcsán. A diskurzusok szerkezete azonban ezen modellek alapján nem függött össze a vizsgált részvételi dimenzióval, se a közeli, se a távoli kapcsolatokban.

163

A harmadik vizsgált referendum a 2008-as „szociális” népszavazás135 volt. A 2008-as DKMKA adatfelvétel a népszavazás után készült, ebből következően ebben az esetben is csak retrospektív módon tudjuk vizsgálni a részvételi mintázatot. Utólagosan 58.3 százaléka válaszolta azt a kérdezetteknek, hogy részt vett a népszavazáson. Ahogy a korábbi szavazási aktusok esetében, itt is magasabb a kutatásban bevallott részvételi arány a ténylegeshez képest. A 2008-as adatfelvételben a kapcsolathálózati indikátorok közül a névgenerátoros módszer (m1), és a kapcsolati diskurzusokat vizsgáló kérdéssor (m2) érhető el. Az előbbi módszer eredményeit mutatjuk be részletesebben. Táblázat 33 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (m1 módszer) hatása a 2008-as népszavazási részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2008 Névgenerátor

Hány emberrel beszélget politikáról

Graduális indikátor

Nominális indikátor

Exp(B)

Imp

1.13

14.9%

R2

3.6%

N

1896

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

2.16

45.96%

R2

4.1%

N

1299

Minél több emberrel beszélgetett politikáról a közelebbi kapcsolataiban a kérdezett, annál nagyobb valószínűséggel mondta azt, hogy részt vett a 2008-as szociális népszavazáson. A teljes modell magyarázóereje ebben a kontextusban is alacsony volt, de szignifikáns. A kapcsolatháló szerkezetének hatását ezúttal is érdemes vizsgálni. A heterofil politikai kapcsolathálózathoz képest, azok akiknek csak jobboldali szavazók voltak a nexusaikban magasabb valószínűséggel vettek részt a népszavazáson. A modell magyarázóereje nagyon alacsony, de a 2 feletti esélyhányados érték, valamint a változóhoz tartozó közel 50

135

A Fidesz-KDNP 2007-ben kezdeményezett egy három kérdéses népszavazást, ami a vizitdíj, a korházi hozzájárulási díj, és a képzési hozzájárulás eltörlését célozta meg. Sólyom László köztársasági elnök 2008. Március 9.-ére írta ki a népszavazást. Az akkor ellenzékben lévő Fidesz-KDNP szövetség az igenek mellett kampányolt, míg a két kormánypárt az MSZP és SZDSZ a nemmel való szavazásra buzdított. Az MDF egyetlen parlamenti pártként nem vett részt a népszavazási mozgósításban, és leginkább a távolmaradásra buzdított. A népszavazáson 50.5 százalékos részvétel mellett mind a három kérdésben elsöprő többséggel (82-84 százalék) az igenek nyertek (http://www.valasztas.hu/nepszav08/main_hu.html).

164

százalékos fontossági mutató jelzi ennek az indikátornak a kiemelt szerepét. Ebben az esetben a pártszimpátia erős átszűrődését mutatják az adatok. Alapvetően a jobboldali (Fidesz) szavazók támogatták ezt a népszavazási kezdeményezést, ami visszatükröződött a részvételi mintázat pártpreferencia szerint bontásában, és áttételesen a kapcsolathálózati változóban is136.

A

2008-as

szociális

népszavazás

részvételi

mintáinak

vizsgálata

több

korábbi

megfigyelésünket is megerősítette. Egyrészről a kapcsolathálózatoknak a mennyiségi elemei szinten minden esetben pozitív összefüggést mutattak az adott részvételi aktussal. Másrészt, ami talán még inkább fontosabb a vizsgált hipotéziseink szempontjából, az adott szavazási kérdés átpolitizáltsága alapvetően kijelöli, hogy milyen irányba hat a kapcsolati nexusok szerkezete.

V.3.2.2. 2004-es és 2009-es EP választás A 2003-as Európai Uniós tagságra igent mondó ügydöntő népszavazás után hazánkban 2004ben tartottak először Európai Parlamenti választást137. Az EP szavazás részvételi mintázatát a 2003-as DKMKA adatfelvételből próbáljuk meg rekonstruálni. Értelemszerűen ez az adatfelvétel még jóval az EP szavazás előtt készült, ezért egy erősen hipotetikus, távoli részvételi szándékot tudunk csak ebben az esetben vizsgálni. A kutatásban az érvényes választ adók 56.5 százaléka138 ígérte biztosra a részvételét az EP választásokon.

A politikai

136

A kapcsolati diskurzusok (m2 módszer) hatását is vizsgáltuk természetesen. A vizsgált változó graduális elemei a már több esetben alátámasztott összefüggést mutatták. A gyakoribb politikai beszélgetésnek ebben az aspektusban is részvétel növelő hatása volt. A közeli és távoli kapcsolatok között nem lehet ilyen szempontból különbséget tenni, hasonló hatáserősséget mértünk mind a két esetben. A diskurzusok szerkezete a közeli kapcsolatokban nem tudott szignifikánsan beépülni a magyarázó modellbe, de a távoli kapcsolatok esetben igen. A változó egy alatti esélyhányadosa úgy interpretálható, hogy a véleményegyezés (homofil diskurzus) járt együtt magasabb részvételi kedvvel. A teljes modell nagyon alacsony magyarázóereje azonban jelzi, hogy ezek az összefüggések nagyon halványak. 137 A köztársasági elnök 2004. június 13.-ára írta ki a választást, a részvétel nagyon alacsony volt 38.5 százalék. A választást az akkor ellenzékben lévő Fidesz nyerte meg, a listás szavazatok 47.4 százalékát gyűjtötte be, a második helyet az MSZP szerezte meg 34.3 százalékkal. Két párt került még az 5 százalékos szavazati küszöb fölé, az SZDSZ (7.74 százalék) és az MDF (5.3 százalék)137, tehát négy párt delegálhatott képviselőket az EP-be. 138

Összehasonlítva a későbbi valós 38 százalékos részvétellel jól látható, hogy az előzetesen tervezetthez képest nagyon sokan otthonmaradtak a későbbi választáson. A vizsgált részvételi változó ez alapján inkább az EP választást előzetesen fontosnak gondolok arányát jelzi. Bár normatív viszonylag sokan gondolták úgy, hogy fontos ez a szavazási aktus (bár már az 56 százalékos részvételi arány is nagyon alacsony sok szempontból), de vélhetően a választásnak tulajdonított alacsony tét miatt nagyon kevesen vettek részt a szavazáson. Ettől függetlenül a dolgozat szempontjából hasznos lehet ennek a részvételi dimenzióinak a vizsgálata. Ahogy az

165

magkapcsolatok száma (m1 módszer – a regressziós tábla eredményei a mellékletben találhatók) pozitívan függött össze az EP választás részvételi szándékával a demográfiai változók kontroll alatt tartása mellett. A modell egyes paraméterei szinte teljesen megegyeztek azzal, mint amit az EP népszavazás részvételi mintázata kapcsán már megfigyelhettünk. Ebben a participációs dimenzióban azonban a magkapcsolatok politikai szerkezete nem tudott szignifikánsan beépülni a modellbe139. A pártgenerátoros módszer alapján kialakított indikátorok közül a mezo szintű kapcsolathálózat nagyságát mutató nexusdiverzitás változó mind a teljes, mind a közeli kapcsolathálózatban pozitív együttjárást mutatott az EP részvételi szándékkal. Itt is valamivel erősebb összefüggést mértünk, mint az EU népszavazás kapcsán. Mezo szinten viszont a politikai diskurzusokhoz képest nem volt jelentősen erősebb a közeli kapcsolathálózat szerepe a vizsgált modellekben. A közeli kapcsolathálózat esetében a nominális network indikátort tartalmazó modell eredménye mutatott még számunkra érdekes eredményt. A pártok szempontjából heterofil kapcsolathálózat magasabb részvételi szándékkal párosult, mint az ami csak jobboldali nexusokat tartalmazott. A heterogén kapcsolathálózat pozitív összefüggését a részvétellel az EU népszavazás kapcsán is megfigyelhettük, ott azonban a teljes kapcsolathálózat esetében mértük ezt. Ennek lehetséges okaira korábban már kitértünk, itt nem részletezzük őket újra.

Ahogy az alfejezet bevezető részében kifejtettük a vizsgált EP választási részvételi szándék változó elsősorban a választási aktushoz történő normatív azonosulást mérte. Ebben az aspektusban a különböző politikai kapcsolathálózati mutatóknak elsősorban a graduális elemei függtek össze a vizsgált participációs formával. Az elemzett modellek alapján a közeli kapcsolatoknak valamivel nagyobb szerepet tulajdoníthatunk, mint a távolabbi nexusoknak. A kapcsolathálózat szerkezete nem mutatott szignifikáns összefüggést a részvételi szándékkal,

előző fejezetben, ebben az esetben is megvizsgáltuk mind a három rendelkezésre álló politikai kapcsolathálózati módszer indikátorait a részvételre vonatkoztatva. 139 A politikai diskurzusok összefüggése az EP választási részvételi szándékkal szintén párhuzamba állítható a már EU népszavazás kapcsán bemutatott trendekkel. Ebben a vizsgált kapcsolathálózati dimenzióban is csak a graduális elemek függtek össze az EP választási részvételi szándékkal. A diskurzusok intenzitásának hatása azonban ebben a vizsgált részvételi dimenzióban fontosabb volt, mint amit az EU népszavazási restrospektív részvétel kapcsán mértünk. Főleg a közeli diskurzusok gyakorisága mutatott erős kapcsolatot a függő változóval, az itt mért több mint 40 százalékos fontossági érték kiemelkedően magas az összes eddig bemutatott modellünkhöz képest is. A diskurzusok szerkezete sem a közeli, sem a távoli kapcsolatokban nem mutatott összefüggést az EP részvételi szándékkal.

166

kivéve mezo-szinten, a közeli kapcsolatok esetében. Utóbbi dimenzióban a heterofil pártkörnyezet pozitív szerepe rajzolódott ki a részvétel kapcsán. 2009-ben tartották a második olyan EP választást140, amikor Magyarországon is szavazhattak az állampolgárok. A 2009-es EP választás előtti DKMKA felvételben a válaszolók 43 százaléka ígérte azt, hogy biztosan részt fog venni a választáson, tehát ebben az esetben is magasabb részvételi arányokat mért a kutatás, mint ami később megvalósult. Ebben az adatfelvételben a kapcsolathálózati struktúrát a pártgenerátoros módszer (m3) segítségével lehetett rekonstruálni. Tehát elemzésünkben is ennek a módszernek az indikátorait tudjuk megvizsgálni.

Táblázat 34 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2009 Közeli

Teljes

kapcsolatok

kapcsolatháló

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

1.12

4.8%

1.14

10.8%

Politikai nexusdiverzitás

Graduális indikátor

R2

6.2%

6.7%

N

1618

1618

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

1.9

N.S. 8.76%

2.15

15.1%

Nominális

R2

7.1%

7.6%

indikátor

N

1016

882

A politikai nexusdiverzitás mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban pozitívan függött össze a részvételi szándékkal. Ezeket az eredményeket nem is szeretnénk tovább interpretálni, korábban már többször is értelmeztük az összefüggést.

140

A 2009-es Európai Parlamenti választást június 7.-én rendezték meg. Valamivel kevesebb mint három millió szavazatot adtak le az állampolgárok, a részvétel 36.3 százalékos volt. A voksolást nagy fölénnyel a FideszKDNP választási szövetség nyerte meg a szavazatok 57 százalékának megszerzésével, a második az MSZP lett 17 százalékkal, a harmadik pedig a Jobbik 15 százalékkal. Utóbbi párt szereplése részben a közvélemény-kutató szakmát is meglepte.

167

A politikai kapcsolathálózat szerkezete is összefüggött a vizsgált részvételi szándékkal. Az összefüggés hasonló volt, mint amit a 2008-as szociális népszavazás kapcsán bemutattunk, és ellentétes a 2004-es EP választás hasonló jellegű eredményeihez képest. A csak jobboldali nexussal rendelkezők szignifikánsan magasabb arányban jelezték a részvételi szándékukat, mint azok, akiknek a kapcsolathálózataiban vegyesen voltak jelen a különböző oldalak szavazói. Az eredmény interpretációja is hasonló, mint a korábbi választások esetén. A választáson a jobboldali túlsúly a kapcsolathálózati nexusok szerepét is meghatározta mozgósítás szempontjából.

V.3.3 Választási részvétel és véleményütközések az online térben A fejezet eddigi részében a személyközi politikai kommunikációval, valamint a személyes kapcsolathálózattal foglalkoztunk. Ebben az alfejezetben a kommunikáció egy speciális, az elmúlt bő tíz évben teret nyert formájára fókuszálunk, az online közösségi oldalakon történő politikai megnyilatkozásokra. A közösségi oldalak pozitív vagy negatív szerepére egyre több kutatás fókuszál. A közösségi oldalakon meglévő akár több száz ismerős lehetőséget teremt az embereknek arra, hogy olyan személyek véleményét is megismerjék egyes kérdésekben, akikkel egyébként csak ritkán találkoznak, vagy az életben csak felszínesen ismerik egymást. A dolgozat szempontjából az lehet a kiinduló kérdésünk, hogy az online közösségi oldalakat mennyire hatja át a politika, mennyire jellemző a személyek közötti politikai párbeszéd, a közösségi hálókban is megfigyelhető-e a homofil véleménytömbök kialakulása. Kiinduló hipotézisünk az, hogy az online térben kialakuló heterofil véleményklíma alacsonyabb választási részvételi szándékkal jár együtt, mint a politikai szempontból megerősítő online véleménymiliő.

Tartalmilag nem

bontjuk

ki

részletesen

mit

is

értünk

politikai

megnyilatkozáson a közösségi hálókban. Ez a különböző típusú oldalak mentén is eltérhet. Ha a legnagyobb közösségi oldalból a Facebook-ból indulunk ki, ott politikai megnyilatkozás lehet bizonyos oldalak, személyek like-olása, valamely politikai színezetű eseményen való részvételi szándék jelzése, vagy akár direkt politikai tartalmú poszt, vagy hozzászólás írása. Az online politikai megnyilatkozások vizsgálatát a TÁRKI 2013-es adatfelvételének speciálisan erre a kérdésre koncentráló blokkja alapján tudjuk elvégezni. Az adatfelvétel szerint az internethasználók 72 százaléka tagja valamely közösségi hálónak. A kérdezettek 21.1 százaléka válaszolta azt, hogy a közösségi hálón lévő ismerősei szoktak politikai tartalmú véleményt megfogalmazni, és 7.8 százalék pedig azt jelezte, hogy maga is szokott ilyen jellegű üzenetek megosztani. A két kérdés nagyon erősen összekapcsolódik egymással 168

(CramerV: 0.514). Azok akik szoktak politikai véleményt megfogalmazni, több mint 90 százalékban jelezték, hogy van olyan ismerősük akikre szintén jellemző ez. Itt feltehetően két hatás keveredik egymással. Egyrészről a politikai iránt érdeklődő emberek csomósodhatnak is az online térben (az ilyen jellegű homofília több irányból is kialakulhat), másrészről a politikai tartalmú üzeneteket megosztók az ismerőseiknél is jobban figyelhetnek erre, tehát magas észlelési szint jellemezheti őket141. A 2013-es TÁRKI adatfelvételben a politikai kapcsolathálózatot a pártgenerátoros (m3 módszer) módszerrel tudtuk rekonstruálni. Azokra, akik megosztanak a közösségi oldalakon politikai véleményeket magasabb politikai nexusdiverzitás volt jellemző, tehát a személyes kapcsolati hálójukban több párthoz voltak nexusaik szemben azokkal, akik nem osztottak meg politikai véleményt online térben. Magasabb politikai nexusdiverzitás volt azokra is jellemző akiknek van olyan ismerősük aki oszt meg politikai tartalmú véleményt a közösségi oldalon. Azonban ezzel a kérdéssel már nem függött össze semmilyen más vizsgált változó, se a politikai érdeklődés, se a különböző ideológia dimenziók, se a részvételi szándék. Ahogy korábban is utaltunk rá a politikai tartalmú üzenetek, vélemények megosztása nem az egyetlen módja annak, hogy megismerjük a közösségi hálón található ismerőseink politikai véleményét. Ebből következően a kutatásban minden közösségi hálót használó személytől megkérdezték, hogy többnyire megegyezik-e a közösségi hálón lévő ismerőseivel a véleménye politika kérdésekben. A kérdezettek 65 százaléka válaszolt erre a kérdésre. Egy 010 fokú skálán helyezhették el magukat a válaszolók, ahol a 0-ás azt jelentette, hogy többnyire különbözik a véleményük, a 10-es pedig azt, hogy többnyire megegyezik. A válaszolók 47 százaléka 5-ös osztályzatot adott erre a kérdésre, tehát középre helyezte magát, 20 százalék adott 5 alatti osztályzatot, tehát inkább heterofílára utaló választ, míg a maradék 33 százalék pedig 5 feletti erősebb homofíliára utaló választ. Követve a politikai kapcsolathálózat indikátoraink korábbi operacionalizálási módját, a középső (is-is típusú) értéket is a heterofil szerkezetű online kapcsolati hálóba soroltuk, tehát ez alapján a közösségi térben lévő ismerősök esetében a válaszolók 33 százalékának politikai szempontból homofíl míg 67 százaléknak heterofíl az ismeretségi köre. Mivel a homofília/heterofília kérdését 141

A politikai tartalmú üzeneteket megosztókra jellemző egy átlag feletti politikai érdeklődési szint. A politika iránt nagyon érdeklődők több mint 50 százaléka mondta azt, hogy szokott közösségi oldalon üzenetet megosztani, bár ennek kapcsán fontos megjegyezni, hogy az alacsony esetszámok miatt érdemes óvatosan kezelnünk ezt az eredményt. A közösségi oldalon politikai tartalmú véleményt megosztók felül voltak reprezentálva a liberális beállítottságúak között, azonban a bal-jobb, és a mérsékelt-radikális ideológia besorolással már nem függött össze ez a kérdés. A választási részvételi szándék is összefüggött a kérdéssel. A politikai tartalmú véleményt megosztók 64 százaléka mondta magáról, hogy biztos részt venne egy most vasárnapi országgyűlési választáson, míg az ellenpólusnak csak a 45 százaléka.

169

teljesen eltérően operacionalizáltuk ebben a kutatásban, mint a már korábban használt személyközi politikai kapcsolathálózatot mérő indikátorokat, ezért érvényesen nem tudjuk összehasonlítani a homofília szintjét. Mindössze annyit jegyzünk meg, hogy a 30 százalék körüli homofília a pártgenerátoros módszer, közeli kapcsolatokat mérő dimenziójával mutat hasonlóságot.

Ahogy a korábbi bekezdésben már jeleztük, az online politikai diskurzus, és a nexusdiverzitás szignifikánsan összefüggött egymással, tehát az itt vizsgált kapcsolathálózati indikátoraink vertikális elemei statisztikailag együttjártak. A kapcsolathálózati indikátorok nominális dimenziói azonban már nem mutattak összefüggést, a pártgenerátoros módszerrel mért kapcsolati háló szerkezete és az online térben kialakuló network-ök homogenitása nem kapcsolódott össze egymással. A korábban már vizsgált indikátorok közül csak a liberáliskonzervatív ideológia besorolással függött össze az online kapcsolathálózat heterogenitása. A magukat liberálisnak tartókra jellemzőbb volt a homofil online kapcsolati háló, a középen lévőkkel, és konzervatívokkal összehasonlítva. Az online kapcsolati háló szerkezete a politikai érdeklődéssel nem mutatott összefüggést, de a szavazási hajlandósággal már igen. Azok esetében ahol jellemzőbb volt a közösségi hálón lévő ismerősökkel a véleményegyezés 40 százalék volt a részvételi szándék, míg azok esetében akiknél a véleménykülönbség dominált 55 százalék, tehát ebben a konnotációban a heterofil véleményklíma esetében mértünk nagyobb részvételi kedvet. Az összefüggés azonban gyenge volt, amit jelez a 0.14-es CramerV érték is.

Az online politikai kapcsolathálózat indikátoraink választási részvételi szándékkal való összefüggését megvizsgáltuk többváltozós statisztikai modellekkel is. A korábbi fejezetekhez hasonlóan logisztikus regressziós modellt illesztettünk a részvételre, kontroll változónk volt a nem, iskolai végzettség, korcsoport, családi állapot, gazdasági aktivitás, vallásosság, fogyasztási index és a településtípus. Az első modellben (lásd melléklet) az online kapcsolathálózat vertikális elemét teszteltük (szokott politikai tartalmú véleményt megosztani), a második modellben pedig a nominális elemét (véleményegyezés, vagy véleménykülönbség jellemző az online kapcsolati hálóra) . Az online kapcsolathálózat vertikális dimenziója a többváltozós statisztikai modellben már nem mutatott szignifikáns összefüggést a részvételi szándékkal, tehát az a korábbi összefüggés amit a kereszttábla elemzés alapján felrajzoltunk a demográfiai változók kontroll alatt tartása mellett már nem volt kimutatható. A kapcsolathálózat nominális dimenziója 170

azonban a logisztikus regressziós modellbe is beépült szignifikánsan, megerősítve a pár bekezdéssel korábban írtakat, miszerint a véleménykülönbségek, tehát a heterofil politikai kapcsolathálózat magasabb választási részvételi szándékkal jár együtt.

Az eredmények összefoglalása előtt érdemes visszautalni a fejezetet bevezető hipotézisünkre. Az volt az előzetes felvetésünk, hogy a heterofil online véleményháló (akárcsak a személyes diskurzusok és politikai kapcsolathálózat esetében) alacsonyabb részvétellel jár együtt. Az eredmények nem támasztották alá a hipotézisünket, sőt azzal ellentétes hatásmechanizmust mutattak. Bár nagyon speciális csoportról beszélhetünk, de mind a kereszttábla elemzés, mind a logisztikus regressziós modell azt mutatta, hogy a heterofil online véleményháló, amiben jellemzőbb a véleményütközés magasabb részvétellel jár együtt. Természetesen kérdés mennyire lehet általánosítani egy adatfelvétel alapján, azt azonban mutatják az eredmények, hogy mindenképpen érdemes lenne mélyebben vizsgálni a későbbiekben a kérdést.

V.3.4 Összefoglalás A fejezet végén röviden összefoglaljuk az eredményeinket, és azokat összekötjük a tesztelt hipotéziseinkkel is. A legfontosabb kutatási célunk az volt, hogy szisztematikusan végigelemezzük a rendelkezésre álló adatok alapján a választási részvételi szándék összefüggését a politikai kapcsolathálózat nagyságával, illetve szerkezetével (K2.1). Ennek kapcsán több hipotézist is megfogalmaztunk. Az első hipotézisünk az volt, hogy a választási részvételi szándékot elsősorban a politikai kapcsolathálózatok nagysága határozza meg, és kevésbé a szerkezete (H2.1). Ezt a hipotézisünket az eredmények maximálisan igazolták. A politikai kapcsolathálózat nagysága, valamint a diskurzusok intenzitása minden esetben pozitívan függött össze a részvételi szándékkal. Volt olyan modell, ahol a teljes magyarázóerő feléért felelt ez a hatás. Főleg a diskurzus intenzitása volt fontos, a kapcsolathálózat nagyága mikroilletve mezo-szinten már kevésbé bizonyult jelentősnek (de a hatás itt is pozitív volt). Az eredmények azt is mutatták, hogy a közelebbi kapcsolatok ilyen szempontból jobban számítanak, mint a távolabbi kapcsolatok. A kapcsolathálózat szerkezete kapcsán is fogalmaztunk meg hipotézist (H2.2). Azt vártuk, hogy a homofil, megerősítő kapcsolati háló növeli a választási részvétel valószínűségét, míg a heterofil kapcsolatháló csökkenti azt. Ezt a hipotézisünket is alátámasztották a kapott eredmények. Bár a vizsgált indikátoraink szerkezeti elemei kevésbé hatottak a részvételre, mint a graduális elemei, azokban az esetekben amikor hatottak, a homofil kapcsolathálózat, 171

valamint a véleményegyezés (2010) függött össze pozitívan a részvétellel. Tehát a megerősítő kapcsolatok, valamint a megerősítő diskurzusok magasabb részvételi szándékkal jártak együtt mint a különböző politikai oldalakhoz köthető, kapcsolatok, és a véleményütközések a politikai beszélgetésben. Ezt a hipotézist kiegészíthetjük még azzal is, hogy ez leginkább a csak jobboldali nexussal rendelkezők között volt detektálható. Azt a hipotézist is teszteltük, hogy ez a hatás a vizsgálati években folyamatosan erősödött (H2.3). Ezt a hipotézist részben tudtuk csak igazolni. Bár az 1997-98-as adatfelvételben a kétdimenziós elemzések azt mutatták, hogy a heterofil politikai kapcsolathálózat jár együtt magasabb választási részvételi szándékkal, a többdimenziós eredmények ezt már nem tudták igazolni. 2003-ban nem találtunk szignifikáns összefüggést ebben az aspektusban, 2008-09-10 esetében viszont igen, és a 2012-es Budapest kutatásban is. A 2013-as Tárki adatfelvétel azonban nem mutatott szignifikáns összefüggést ebben a kérdésben. Tehát ha párhuzamba szeretnénk állítani az eredményeinket, a politikai tömbösödési, valamint polarizációs folyamatokkal, akkor azt mondhatjuk, hogy a 2000-es évek második felében megerősödő polarizációs tendenciákkal párhuzamosan kezdett el működni ez a hatásmechanizmusa a megerősítő kapcsolatoknak és diskurzusoknak. Ez a két hatás együttes működését tanúsítja. A hipotéziseink között azt is megfogalmaztuk, hogy a közelebbi kapcsolatok esetében jobban függ működni ez a hatásmechanizmus (H2.4), mivel itt jobban érvényesül a csoport nyomás pozitív és negatív aspektusa is. Ezt a hipotézisünket is megerősítették az eredmények. Inkább a közelebbi kapcsolatok esetében működött a homofil kapcsolathálózatoknak, valamint a homofil diskurzusmiliőnek a részvételt erősítő hatása, azokban az esetekben pedig, ahol mind a közeli mind a távoli dimenzióban detektáltunk hatást, az előbbiben kivétel nélkül magasabbak voltak a hatáserősségek. Az összefüggéseinket megvizsgáltuk a politikai érdeklődés különböző szintjein is. Az volt a hipotézisünk, hogy a politika iránt kevésbé érdeklődő személyeknél erősebben érvényesül a heterofil politikai kapcsolatháló választási részvételt csökkentő hatása (H2.5). Az eredmények ezt a hipotézist nem erősítették még. Inkább a politika iránt érdeklődőbbek esetén detektáltuk a homogén kapcsolathálózat, valamint a véleményegyezés részvételt megerősítő hatását. A választási részvételi szándék vizsgálata után három népszavazás és két EP választás részvételi mintáit állítottuk az elemzésünk fókuszába. A hipotézisünk az volt, hogy a politikai nexusok szerkezete és a diskurzusok heterogenitása nem befolyásolja a választási részvételi szándékot a népszavazási illetve Európai Parlamenti választási szavazási szituációkban (H2.7). Ezt a hipotézist icáfolták az eredményeink. A 2003-as EU népszavazás esetében a csak jobboldali nexusokat tartalmazó kapcsolatháló az alacsonyabb részvételi valószínűséggel 172

függött össze, míg a 2008-as szociális népszavazásnál, és a 2009-es EP választásnál ez a hatás megfordult. A kapott eredmények mögött azt a hatásmechanizmust feltételezzük, hogy az aktuális választások átpolitizáltsága befolyásolja a változóink működési mechanizmusát, és alapvetően a háttérben kirajzolódó pártszimpátiák befolyásolják azt, hogy az egyes választási szituációkban hogyan hat a diskurzusoknak és a kapcsolati nexusoknak a szerkezete. A kapcsolatháló nagysága, és a diskurzusok intenzitása szinte minden vizsgált dimenzióban és időszakban pozitívan függött össze a vizsgált részvétellel (K2.5 kutatási irány). Az elemzés utolsó részében 2013-as adatokat felhasználva az online véleményegyezést vizsgáltuk. A fejezetekben arra kerestük a választ, hogy a közösségi oldalak beváltották-e azt a reményt, hogy a demokratikus diskurzusoknak új teret nyissanak, vagy ehelyett az online térben is újrateremtődnek a politikai törésvonalak (K2.4). Az eredmények azt mutatták, hogy a homogén kapcsolathálózati zónák nagysága nem különbözik lényegesen attól, amit a többi mutatónk mért. Az online közösségi térben több mint 30 százaléka a válaszolóknak olyan ismerősökkel van körülvéve, akik hasonlóan gondolkodnak mint ő. A hipotézisünk az volt, hogy a közösségi hálókban kialakuló heterofil diskurzus miliő ugyanúgy elbizonytalanító hatású a választási részvétel szempontjából, mint a személyes politikai nexusok esetén (H2.6). Ezt a hipotézist nem erősítették meg az eredményeink, sőt pont ennek az ellenkezőjét tapasztaltuk. A gyakoribb véleménykülönbség mozgott együtt a magasabb részvételi szándékkal. Itt azonban meg kell jegyeznünk, hogy egy viszonylag kicsi, és speciális demográfiai karakterisztikájú csoportról van szó az ő esetükben. A választási részvételi szándékok vizsgálata után a következő fejezetben rátérünk a mélyebb politikai involváltságot sejtető részvételi formák vizsgálatára.

173

V.4. A POLITIKAI KAPCSOLATHÁLÓ SZERKEZETÉNEK HATÁSA A MÉLYEBB ELKÖTELEZŐDÉST IGÉNYLŐ POLITIKAI RÉSZVÉTELI FORMÁKRA A disszertáció V.3 fejezetében részletesen megvizsgáltuk a politikai kapcsolathálózat, valamint a politikai diskurzusok intenzitásának és szerkezetének hatását a választási részvételre, valamint a népszavazásokra és EP választásokra. Az V.4 fejezetben a politikai részvétel azon formáira koncentrálunk, amelyek a választási megjelenésnél mélyebb elköteleződést igényelnek (K3.1 kutatási kérdések). Három ilyen mutatót elemzünk, a politikai véleménynyilvánítást, a támogató politikai aktivitást, valamint a média nyilvános politikai részvételt, illetve ezek összevont változatát. Az V.1.1 fejezetben már bemutattuk az indikátorainkat, illetve azok megoszlását az egyes vizsgált években. Mivel a mélyebb bevonódást mérő kérdéssorok nem szerepeltek minden általunk használt adatfelvételben, ezért az elemzéseink a 2003 és 2010 közötti időszakra koncentrálnak. Az elemzések logikai felépítése megegyezik az előző fejezetekben használtakkal142. A vizsgálat előtt két hipotézist fogalmaztunk meg (H3 hipotézisek). Az első hipotézisünk arra vonatkozott (H3.1), hogy a mélyebb bevonódási formák esetében a heterofíl politikai kapcsolathálózatnak és diskurzusoknak részvételt növelő hatása van. Ez a hatás tehát ellentétes, mint amit a választási részvételi kapcsán vártunk (és részben tapasztaltunk is). A kiegészítő hipotézisünk (H3.2) pedig arra vonatkozott, hogy a mélyebb bevonódást sejtető politikai részvételi formákat még a választási részvételi formákhoz képest is jobban erősítik a kapcsolathálózatok graduális elemei. A hipotézisek tesztelését adatfelvételi évenként haladva végezzük el. A fejezet utolsó részében megvizsgáljuk, hogy a politikai érdeklődés változó modellekbe történő bevonása hogyan változtatja meg a kapcsolathálózati változóink szerepét.

V.4.1. Az egyes részvételi formák összekapcsolódása a politikai kapcsolathálózattal 2003 A politikai véleménynyilvánítási formák közül legalább valamelyik összesen a válaszadók 20.5 százalékára volt jellemző, a támogató politikai aktivitás 8 százalékra míg a média

142

Mivel a függő változók, a különböző politikai részvételi formák 0 (nem) és 1 (igen) értéket felvevő dichotom változók, ezért a binomiális logisztikus regressziós modelleket illesztettünk. Első lépésben minden esetben a kontroll változókat vontuk be (nem, iskolai végzettség, családi állapot, településtípus, vallásosság, korcsoport, gazdasági aktivitás, fogyasztási index), majd a modell építés második lépcsőjében a kapcsolathálózati indikátorainkat. A korábbi elemzéshez hasonlóan külön vizsgáltuk a graduális és a nominális változók hatásmechanizmusait. Mivel a disszertációban az elsődleges célunk a politikai kapcsolathálózat, illetve a politikai diskurzus részvételre gyakorolt működésének megértése, ezért a táblákban a kontroll változók paramétereit nem közöljük (96 regressziós modell esetében ez magában is nehezen értelmezhető adatmennyiséget jelentene).

174

nyilvános megnyilatkozás 9.9 százalékra. Főleg az utóbbi érték számít magasnak a többi évvel összehasonlítva. Elsőként a standard survey módszerekkel mért politikai diskurzus változók hatását teszteljük (m2 módszer). A korábbi elemzési logikával megegyező módon külön vizsgáljuk a közeli és távoli kapcsolatokat. Mind a nyolc közölt modellben (lásd melléklet) szignifikánsak a bevont diskurzus változóink, és pozitív B értéket vesznek fel, ami azt jelzi, hogy azok az emberek akik többet beszélgetnek politikáról közeli illetve távoli kapcsolataikban nagyobb valószínűséggel vesznek részt a különböző politikai részvételi formákban. Mind a három politikai aktivitási forma esetében elmondható (illetve az összevont változó esetében is), hogy a közeli kapcsolatokban folytatott politikai beszélgetés jobban összefügg ezekkel a részvételi formákkal, mint a távoli kapcsolatokban mért diskurzus intenzitás. A hatás a támogató politikai aktivitási formák esetében a legerősebb. Ekkor a legmagasabb a modellek magyarázóereje, valamint a teljes megmagyarázott hányadból is itt tud legtöbbet magyarázni a politikai diskurzus változó. Ha összehasonlítjuk a választási részvételre illesztett modellünkkel az eredményeket, akkor annál valamivel erősebb összefüggést konstatálhatunk mind a közeli, mind a távoli kapcsolatokban143.

A politikai diskurzusok hatásának megvizsgálása után rátérünk a politikai kapcsolathálózat vizsgálatára, amit a névgenerátoros kérdések segítségével mértünk (m1 módszer).

A

graduális indikátor azt méri ebben a vizsgálati sémában, hogy a magkapcsolatokban hány emberrel beszélget politikáról az ego, míg a nominális dimenziója azt mutatja ennek a változónak, hogy pártpreferencia szerint homogén, vagy heterogén ezt a kapcsolati háló.

143

A graduális elemek után megvizsgáltuk a nominális formáit is a diskurzus változónak, de a politikai beszélgetések szerkezete nem függött össze egyik részvételi formával sem, ezért ezeknek az eredményeknek a tábláit nem közöljük. Ebben a kontextusban a választási részvétel esetében sem volt összefüggés.

175

Táblázat 35 - A politikai magkapcsolati háló nagyságának és szerkezetének (m1 - névgenerátor – graduális és nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 Politikai

Támogató

vélemény-

politikai

nyilvánítás

aktivitás

B

0.283

Sig Politikai Graduális indikátor

Média-nyilvános

Összevont

megnyilatkozás

részvétel

0.373

0.103

0.254

0.000

0.000

0.064

0.000

Imp

22.66%

29.48%

-

18.50%

kapcsolatháló

R2

11.90%

12.36%

9.30%

12.15%

nagysága

N

1365

1365

1365

1365

B

-0.571

-1.064

-0.798

-0.862

Csak bal nexus

Sig

0.009

0.000

0.003

0.000

Csak

B

-0.465

-0.448

-0.603

-0.800

Sig

0.030

0.101

0.019

0.000

Imp

5.11%

14.33%

9.72%

14.69%

Nominális

R2

8.45%

9.53%

8.52%

9.81%

indikátor

N

941

941

941

941

nexus

jobb

A politikai kapcsolathálózat nagysága leginkább a támogató politikai aktivitással függött össze, ebben a dimenzióban volt a legmagasabb a regressziós modell magyarázóereje, valamint a bevont network indikátor is itt magyarázta a legnagyobb arányt a függő változó heterogenitásából. Egyedül a média nyilvános megnyilatkozás modelljében nem volt szignifikáns a bevont kapcsolathálózati nagyság változónk. Ha összehasonlítjuk a szavazási hajlandóságra épített korábbi modellünkkel az eredményeket ebben az esetben is azt tapasztaljuk, hogy a mélyebb bevonódási formák esetében fontosabb szereppel bír a politikai magkapcsolatok száma. A kapcsolatháló szerkezete szintén összefüggött az egyes részvételi formákban való részvétellel. A negatív B értékek azt jelzik, hogy a heterofil kapcsolathálóhoz képest, a homofil nexusok csökkentik a valószínűségét, hogy a kérdezett részt vesz valamilyen mélyebb politikai involváltságot sejtető aktivitásban. A csak baloldali nexussal rendelkezők esetében ez a hatás pregnánsabban jelentkezik, de a csak jobboldali nexusok esetében is megfigyelhető, kivéve a média nyilvános megnyilatkozások esetében. Ebben a kontextusban

176

is a támogató politikai aktivitás esetén hat leginkább a kapcsolathálózati változónk a függő változóra.

2003-ban mezo szinten is tudtuk vizsgálni a politikai kapcsolatháló szerkezetét a pártgenerátoros módszer (m3) használatával. Mind a három politikai részvételi forma esetében elmondható hogy a politikai nexusdiverzitás (hány párt esetében ismer támogatót), pozitívan függ össze vele. A teljes kapcsolathálózat esetében nagyobb a modelljeink magyarázóereje, és a nexusdiverzitás változó hatása is erősebb, mint a segítő kapcsolatokra szűkített politikai mezo-network esetében. Ebben a vizsgálati dimenzióban is a támogató politikai aktivitási formával függött össze leginkább a kapcsolathálózat graduális elemét mérő változó. Az is párhuzamos a korábbi eredményekkel, hogy a választási részvételre épített regressziós modellekhez képest nagyobb a nexusdiverzitás szerepe a modell magyarázatában. Annak a hatása, hogy a politikai mezo kapcsolathálózat milyen szerkezetű már kevésbé éles (lásd melléklet). A közelebbire szűkített kapcsolathálózat esetében csak a média nyilvános megnyilatkozásokra hatott a pártgenerátorra épülő változónk nominális eleme. Ebben a kontextusban a csak baloldali pártokhoz köthető kapcsolathálózat csökkentette az adott participációs formában való részvétel valószínűségét a heterofil kapcsolati hálóhoz képest (ez a hatás csak jobboldali nexusok esetében nem volt detektálható). A teljes kapcsolathálózat esetében mind a négy modellben szignifikáns volt a bevont nominális network változó hatása. A média nyilvános megnyilvánulások esetében ugyanaz a hatásmechanizmus volt megfigyelhető, amit már a közelebbi kapcsolatok esetében leírtunk. A másik két politikai részvételi formában (akárcsak az összevont részvételi változóban), a csak jobboldali pártnexusú ismerősök csökkentették a részvétel valószínűségét a heterofil kapcsolati nexusokhoz képest. A bevont változóink hatása egyik modellben sem volt 10 százalék feletti. Érdemes megjegyezni, hogy ugyanebben a vizsgálati kontextusban a választási részvételre nem volt hatása a kapcsolathálózat szerkezetének.

Összességben azt mondhatjuk, hogy a 2003-as adatok esetében mind a három disszertációban használt network módszer alapján összeállított graduális indikátor erősen összefüggött a politikai participációs formákkal. Főleg a támogató politikai aktivitási formák esetében volt pregnáns ez az összefüggés. A nominális indikátorok már nem mutattak minden esetben összefüggést a részvételi változókkal, de ahol igen, ott minden esetben a homogén kapcsolathálózati struktúrák az alacsonyabb részvétellel jártak együtt.

177

V.4.2. Az egyes részvételi formák összekapcsolódása a politikai kapcsolathálózattal – 2008-2010 A 2003-as adatok részletes elemzése után a 2008-2010 közzötti adatfelvételek esetében már csak a releváns eredményeket emeljük ki. 2003-hoz képest 2008-ban, mind a három mélyebb politikai bevonódást sejtető részvételi formában csökkenést figyelhettünk meg. Ez a politikai véleménynyilvánítás esetében nem volt jelentős, a másik két dimenzióban azonban már látványosabb volt. A 2008-as adatok vizsgálatát a diskurzusok intenzitásának tesztelésével kezdtük el (lásd melléklet). A vizsgált adatok hasonló tendenciát mutatnak, mint amit már 2003-ban is konstatáltunk. A diskurzusok gyakoriságának növekedésével párhuzamosan növekszik az egyes részvételi formákban való részvétel valószínűsége. A 2008-as évben nem volt olyan éles a különbség a közeli és távoli kapcsolatok hatásának erősségében, bár előbbi továbbra is fontosabbnak tűnik az adatok alapján (kivételt képez a média nyilvános megnyilatkozás)144. A 2003-as adatsort vizsgálva a politikai diskurzusok szerkezete nem mutatott összefüggést egy részvételi formával sem, ezért nem is közöltük a modelleket. A 2008-as adatsor azonban már kirajzolt több szignifikáns kapcsolatot is.

144

Fontos különbség, hogy a diskurzus intenzitása ebben az évben a politikai véleménynyilvánításra hatott a legerősebben, nem a támogató politika aktivitásra. Utóbbi esetében fontos magyarázat lehet, hogy az adott részvételi forma választása jelentősen beszűkült 2003-hoz képest. A választási részvételre illesztett modellel párhuzamba állítva az eredményeket már nem találunk nagyobb magyarázóerőket a mélyebb bevonódási szinteken.

178

Táblázat 36 - A politikai diskurzusok szerkezetének (m2 – nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.383

0.383

0.414

0.379

Sig

0.000

0.036

0.017

0.000

Imp

8.64%

3.48%

4.57%

8.30%

Közeli

R2

4.90%

5.51%

6.13%

5.25%

kapcsolatok

N

2284

2284

2284

2284

B

0.334

0.377

0.657

0.372

Sig

0.025

0.151

0.014

0.009

Imp

3.39%

-

7.07%

4.75%

Távoli

R2

4.68%

6.48%

6.09%

5.02%

kapcsolatok

N

1524

1524

1524

1524

Összevont részvétel

Az összes illesztett logisztikus regressziós modell esetében pozitív B értéket detektálhattunk (kivételt jelentenek a távolabbi kapcsolatok esetében mért véleményütközés és a támogató politikai aktivitás összefüggése). Mivel a kapcsolatok szerkezetében a nullás érték véleményegyezést jelöl, az egyes érték pedig véleményütközést, ezért a pozitív B értékek azt implikálják, hogy a heterofil véleményháló növelte a részvétel valószínűségét az egyes participációs formákban. A kapcsolati változó hatása nem volt túl erős, és a modellek magyarázóereje is alacsony volt. A közeli és távoli kapcsolatok esetében nincsenek pregnáns különbségek a hatáserősségekben, és a különböző részvételi formák kapcsán sem145. A 2008as adatok megerősítették a diskurzus intenzitásának és a politikai beszélgetőpartnerek számának a pozitív összefüggését a különböző részvételi formákkal. 2003-hoz képest kevésbé a támogató politikai aktivitás kapcsán volt erős ez a hatás, sokkal inkább a politikai

145

A pártgenerátoros módszerrel is teszteltük a kérdést. A politikai magkapcsolati háló graduális dimenziója mind a három részvételi dimenzióban (és az összevont részvétel esetében is) pozitívan hatott a modellek függő változójára. Tehát minél több emberrel beszélgetett a kérdezett a közeli kapcsolataiban annál inkább jellemzőbb volt, hogy részt vett az egyes aktivitási formákban. A legerősebben a politikai véleménynyilvánítás esetében jelentkezett ez a hatás (akárcsak a diskurzusok esetében). A választási részvétel esetében ez a hatás valamivel erősebb volt, mint az itt tárgyalt politikai részvételi formáknál. A graduális dimenzió mellett a nominális esetében is találtunk szignifikáns összefüggést, de csak a támogató politikai aktivitás esetében. A csak baloldali nexussal rendelkezők kisebb valószínűséggel vettek részt ebben a részvételi dimenzióban, mint a heterofil magkapcsolati hálóval rendelkezők.

179

véleménynyilvánítás esetében. A network változóink nominális dimenzió is több esetben összefüggtek a részvétellel, és minden esetben egy irányba hatottak, miszerint a heterofil diskurzusháló, valamint a heterofil magkapcsolati háló jár együtt magasabb részvétellel.

2008 és 2009 között nagyon csekély (nem szignifikáns) különbségek voltak a különböző participációs formák arányai között. Ebben a vizsgált évben is a politikai véleménynyilvánítás volt a legjellemzőbb, a másik két részvételi forma mindössze a lakosság 6-7 százalékára volt jellemző. 2009-ből csak a pártgenerátoros módszer áll rendelkezésünkre a politikai kapcsolathálózat mérésre. A kapcsolatháló szerkezete egyik részvételi forma esetében sem hatott szignifikánsan, csak a graduális diemnzió (lásd melléklet). Mind a három vizsgált részvételi dimenzióval pozitívan függött össze a nexusdiverzitás változó146.

A fejezet utolsó vizsgált adatfelvétele a 2010-es. Ahogy már többször is jeleztük a 2010-es DKMKA felvétel közvetlenül a választás előtt készült aminek hatására az egész minta politikailag aktívabb volt. Ez megfigyelhető volt a mélyebb bevonódást igénylő részvételi formáknál is, mind a háromnak nőtt az értéke a korábbi évekhez képest. A 2010-es adatfelvételben a politikai diskurzus segítségével tudjuk a vizsgált hatásmechanizmust tesztelni. A diskurzusok szerkezetének ebben az évben sem volt hatása egyik részvételi formára sem (akárcsak 2003-ban), ezért csak a politikai párbeszédek gyakoriságára koncentrálunk (lásd melléklet). A 2010-ben kapott eredmények sok szempontból megegyeznek a 2003-sal. Mind a három részvételi dimenzióval összefüggött a politikai diskurzusok intenzitása. A legerősebb kapcsolatot a támogató politikai aktivitás esetében detektáltuk, de a másik két részvételi formánál is fontos volt a vizsgált változónk hatása. Szintén a 2003-as párhuzamot támasztja az is alá, hogy a közeli kapcsolatok esetében nagyobb hatáserősségeket mértünk, mint a távolabbi kapcsolatoknál.

V.4.5. A politikai érdeklődés hatása a vizsgált modellekre A fejezet utolsó tartalmi egységében a politikai érdeklődés szerepét vizsgáljuk a mélyebb bevonódást igényelő részvételi formák esetében. A politikai érdeklődést már sok szempontból elemeztük a disszertáció korábbi fejezeteiben, ezt egészítjük ki egy újabb aspektussal. A 146

A teljes kapcsolathálózat esetében valamennyivel erősebbek voltak az összefüggések, de a különbségek nem voltak jelentősek. Érdekes, hogy a korábbiaktól eltérően a média nyilvános megnyilatkozásra illesztett regressziós modellben volt a legerősebb a kapcsolathálózati változónk hatása, ez a korábbi két vizsgált évre nem volt jellemző. A szavazási hajlandósághoz képest az itt tárgyalt részvételi formák esetében jóval erősebb volt a nexusdiverzitás változó hatása.

180

politikai részvétel mélyebb szintjein a politikai érdeklődés szerepe még inkább fontos a mozgósító hatás szempontjából, erősebb az összekapcsolódás a vizsgált változókkal, mint a szavazási

hajlandóság

esetében.

Ezért

felmerülhet

kérdésként,

hogy

azokat

az

összefüggéseket amit eddig a fejezetben bemutattunk, alapvetően a politikai érdeklődés háttérhatásából adódnak-e. Ezt az is erősíti, hogy a korábbiak során már rámutattunk a politikai érdeklődés és a graduális kapcsolathálózati változók összekapcsolódására. Hogy ennek a háttérhatásnak a szerepét megvizsgáljuk újrafutattunk a 96 regressziónkat úgy, hogy bevontuk minden modellbe a politikai érdeklődés változót (3 kategóriás). Mindegyik modell esetében kiszámoltuk, hogy a kapcsolathálózati változónknak a politikai érdeklődés változó bevonása előtt mekkora volt a parciális R2 magyarázóereje, majd ugyanezt a statisztikát kiszámoltuk a politikai érdeklődés bevonása után. Azt is külön vizsgáltuk, hogy a kapcsolathálózati változó nem esett-e ki a modellből. Utóbbira csak egy esetben találtunk példát, és az ott kieső változó az eredeti modellben is, csak éppen hogy bent maradt (0.03 szignifikancia értékkel). Olyanra egy esetben sem találtunk példát, hogy a kapcsolathálózati változó hatásiránya (B értéke) megfordult volna. A mellékletben azt a 10 modellt közöljük, amelyekben a politikai érdeklődés bevonása előtt a legmagasabb volt a kapcsolathálózati indikátor parciális magyarázóereje. Minden esetben azt láthatjuk, hogy a network változóink magyarázóereje jelentősen csökkent (általános felére esett vissza). Ez a hatásmechanizmus gyakorlatilag az összes (nem közölt) modell esetében hasonló volt. Tehát összességben azt mondhatjuk, hogy a politikai érdeklődés valóban egy fontos kontroll változó a politikai kapcsolathálózati változók és a mélyebb bevonódást igénylő részvételi változók közötti kapcsolatban, előbbiek magyarázóerejét jelentősen lecsökkenti. De azt is igazolják az eredmények, hogy a politikai érdeklődésen túl is tudnak hatni a network indikátorok a vizsgált részvételi dimenziókra.

A fejezet második részében más szemszögből is megközelítjük a politikai érdeklődés szerepét az összefüggésrendszerben. A különböző kapcsolathálózati indikátorok és a mélyebb politikai bevonódást mérő részvételi változók összefüggését megvizsgáltuk a különböző politikai érdeklődési szint mentén szűrt (filterezett) modellekben is. Ez azt jelentette, hogy a 96 regressziós modellünket újrafuttattuk az alacsony, a közepes és a magas politikai érdeklődésű csoportokban. Mivel ez újabb 292 regressziós modellt eredményezett, ezért ismét csak a legfontosabb tanulságok leszűrésére koncentrálunk. Összesen 48 olyan alapmodell volt, amelyben a különböző graduális kapcsolathálózati változók hatását teszteltük. Ahogy a korábbi fejezetben már részletesen kifejtettük, mind a 48 181

alapmodell szignifikáns volt. A politikai érdeklődés alapján filterezett modellek esetében, a közepes politikai érdeklődés mellett szinte majdnem minden esetben szignifikánsan összefüggött a kapcsolathálózati indikátor a különböző részvételi formát mérő változóval. Ellenpélda mindössze három esetben volt. Alacsony politikai érdeklődés esetében 18 modell volt szignifikáns, magas politikai érdeklődés esetében pedig 19. Az igazi érdekesség azonban az, hogy más részvételi változók esetében voltak szignifikánsak a modellek. Alacsony

politikai

érdeklődés

mellett

elsősorban

a

politikai

véleménynyilvánítás

valószínűségével függtek össze a kapcsolathálózati indikátoraink. Magas politikai érdeklődés esetében viszont ezzel szemben elsősorban a támogató politikai aktivitás mutatott szignifikáns összefüggést a kapcsolathálózat nagyságával, illetve a politikai diskurzusok gyakoriságával.

A politikai kapcsolathálózat szerkezete jóval kevesebb esetben függött össze a különböző részvételi formák gyakoriságával, ahogy azt az 5.4 fejezetekben már kifejtettük. A különböző politikai aktivitási szinteken sem tapasztaltunk ehhez képest új eredményeket. A legfontosabb tanulsága az volt a regressziós eredményeknek, hogy általában közepes politikai érdeklődés mentén maradt meg az eredeti szignifikáns összefüggés a parciális táblákban, alacsony és magas politikai érdeklődésnél ez eltűnt. Utóbbinak az is lehet az oka, hogy utóbbi táblákban általában már kevés eset került, ami magában is csökkenti a szignifikáns összefüggésre bukkanás valószínűségét. Nem volt jellemző az, hogy a különböző részvételi szinteken szignifikánssá vált egy összefüggés, ami nem volt szignifikáns az egész adatbázis alapján, és az sem, hogy az összefüggés irányok megfordultak volna a parciális táblákban.

V.4.6. Összefoglalás A disszertáció V.4 fejezetében a mélyebb bevonódáshoz kapcsolható politikai részvételi formákat állítottuk az elemzés középpontjába. A fejezetre vonatkozó fő hipotézis (H3.1) arra vonatkozott, hogy a mélyebb bevonódási formák esetében a heterofíl politikai kapcsolathálózatnak és a diskurzusoknak részvételt növelő hatása van. Ezt az eredmények részben megerősítették. Ahol a kapcsolathálózat nominális elemeinek volt hatása a részvételi formákra minden esetben a heterofil kapcsolathálózati szerkezet (illetve a véleményütközéses diskurzus miliő) magasabb részvétellel párosult. 2009-ben és 2010-ben ezt a hatást azonban nem volt már mérhető. A kapcsolati iránynak az lehet az egyik lehetséges magyarázata, hogy a mélyebb részvételi bevonódás viszonylag szűk szegmensére jellemző a magyar társadalomnak. Akik kapcsolatba lépnek politikussal, vagy elmennek tüntetni, esetleg rádiós 182

műsorba betelefonálnak feltehetően attól sem riadnak meg, ha a politikai beszélgetőpartnerük máshogy gondolkozik – sőt – keresik is az ilyen alkalmakat, hogy másokat meggyőzzenek. Tehát esetükben kevésbé lép fel az a szociálpszichológia mechanizmus ami a részvétel gyengülését eredményezheti egyes esetekben.

A második hipotézisünk (H3.2) arra vonatkozott., hogy a mélyebb bevonódást sejtető politikai részvételi formákat még a választási részvételi formákhoz képest is jobban erősítik a kapcsolathálózatok graduális elemei. Ezt a hipotézist szintén sikerült részben alátámasztani főleg a 2003-as és 2010-es adatsorok esetében. A különböző részvételi formákra eltérően hatottak a bevont kapcsolathálózati indikátoraink. A támogató politikai aktivitási formákkal volt a legerősebb összekapcsolódás 2003-ban és 2010-ben, 2008-ban a politikai véleménynyilvánítás esetében, 2009-ben pedig a média nyilvános megnyilatkozásoknál. Tehát ebben az aspektusban nem lehet egyértelműen megállapítani a hangsúlyokat. A különböző hatáserősségek összefügghetnek az adott időszak szituatív helyzetével. 2010-ben a támogató politikai aktivitás esetében megjelenő erős hatás jól magyarázható a kampánnyal, mivel a survey a választás előtt készült. 2008-ban a megszorítások, valamint a nagy politikai elégedetlenség miatt jól értelmezhető, hogy miért a politikai véleménynyilvánítás esetében hatottak

legjobban

a

kapcsolathálózati

változóink.

A

2009-es

felvételi

időszak

kampányszempontból nem volt éles (még akkor sem, ha az EP választás előtt készült a felvétel), így juthatott nagyobb magyarázóerőhöz a párt-nexusdiverzitás a média nyilvános megnyilatkozások esetében. Az elemzés utolsó részében azt vizsgáltuk, hogy a politikai érdeklődés változó beemelése a mélyebb részvételi indikátorok elemzésébe hogyan változtatja meg a kapcsolathálózati változóink szerepét. Szinte kivétel nélkül minden modellben szignifikáns maradt a vizsgált politikai kapcsolathálózati változó, azonban a parciális magyarázó ereje általános lecsökkent a felére. A különböző politikai érdeklődési szintek esetében újrafutatott modellek azt mutatták, hogy

alacsony

politikai

érdeklődés

esetén

elsősorban

a

gyakoribb

politikai

véleménynyilvánítással függnek össze a kapcsolathálózati indikátoraink graduális dimenziói, míg magas részvétel esetében a támogató politikai aktivitás kapcsán mutatkoznak hasonló összefüggések.

183

V.5. A VÁLASZTÁSI EREDMÉNYEK RÉSZVÉTELI ÉS KONCENTRÁCIÓS MUTATÓINAK ÖSSZEFÜGGÉSEI V.5.1. Problémafelvetés, felhasznált mutatók A disszertáció eddigi fejezeteiben a szavazók szintjén vizsgáltuk hogyan hat a politikai diskurzus a különböző politikai részvételi formákra. Az elemzési szintet most áthelyezzük makro kontextusba, és azt vizsgáljuk meg részletesen, hogy az 1990 óta megtartott országgyűlési választásokon települési szinten hogyan függött össze a részvétel a pártok versenyének szorosságával (K4.1). Az a kiinduló feltevésünk, hogy azokon a településeken, ahol a pártok támogatottsága között kicsi a különbség a szavazók is tisztában vannak ezzel, valamint a pártok is érzékelik a szorosabb erőviszonyokat. Ha ezt a felvetést elfogadjuk, akkor a választási részvétel kapcsán két ellentétes hatásmechanizmust feltételezhetünk. Egyrészről a pártok jobban koncentrálnak ezekre a billegő körzetekre, nagyobb erőforrásokat vonnak be a szavazók meggyőzésébe, hogy pártjukra adják le a szavazatukat. Ezzel párhuzamosan a választók is érzékelik a nagyobb tétet, tehát a saját szavazatuk súlyát is fontosabbnak tartják, mint egy olyan körzetben, településen, ahol egyértelmű, hogy melyik párt nyeri meg a versengést a szavazatokért. Utóbbi magyarázati sémát a racionális döntések elméletéből tudjuk levezetni. Az ismertetett két hatás azt indikálja, hogy ezekben a billegő településeken nagyobb lesz az átlagos részvételi szint. Ezekkel szemben feltételezhetünk egy olyan szociálpszichológiai hatásmechanizmust is, amit már mikro szinten is részletesen kifejtettünk. A szoros verseny, és a polarizált környezet növelheti a politikai diskurzusokban megjelenő konfliktusok mennyiségét, ami a kevésbé elkötelezett szavazók esetében a részvételi szándék elvetéséhez vezethet, más szóval kivonuláshoz a részvételből. Utóbbi hatásmechanizmus létét támasztják alá Bozsonyi Károly és Bálint Lajos kutatásai (2011, 2012), akik a 2010-es választás kapcsán kimutatták, hogy azokon a településeken és kistérségekben, ahol viszonylag szorosabb volt a verseny a pártok között, alacsonyabb volt a választási részvétel. Ezekre az eredményekre már kitértünk a disszertáció elméleti részében. A disszertációban azt vizsgáljuk meg Bozsonyiékhoz hasonló módszertant követve, hogy az 1990 óta megtartott országgyűlési választásokon hogyan alakultak ezek az összefüggések.

Az elemzéshez az 1990 óta megtartott országgyűlési választások első fordulójának település szintű eredményeit használtuk fel. Kontrollként bemutatjuk a 2009-es Európai Parlamenti

184

választás hasonló logika mentén lefolytatott elemzését is (K4.2)147. Az adatok elsődleges forrása a dr. Vécsei Pál által összegyűjtött települési és választásstatisztikai adatbázis148.

Az elemzés első lépésében bemutatjuk a település szintű részvételi adatok időbeli dinamikáját. A következő táblához fontos adalék, hogy a következő elemzésekben mindegyik településnek ugyanakkora a súlya, tehát a részvételi átlag nem egyezik meg az országos részvételi átlaggal. Táblázat 37 - Az 1990 óta megtartott országgyűlési választások részvételi mutatói149 Átlag

Szórás

Minimum

Maximum

1990

62.47%

10.87%

27.82%

94.74%

1994

66.74%

8.60%

37.50%

94.74%

1998

55.00%

10.30%

23.50%

100.00%

2002

67.60%

8.10%

38.00%

100.00%

2006

64.90%

7.90%

37.30%

94.50%

2010

62.10%

8.00%

25.30%

95.20%

2009 (EP)

34.60%

10.20%

11.40%

88.20%

A településszintű részvételi átlag 2002-ben volt a legmagasabb a választások első fordulójában, és 1998-ban a legalacsonyabb. A kettő közötti különbség több mint 12 százalékos volt. A 2009-es EP választáson a részvételi átlag jelentősen elmaradt az országgyűlési választásokhoz képest, közelítőleg fele annyian mentek el szavazni az uniós képviselők megválasztásakor. Az átlagos részvételi szint jelzi azt is, hogy a szavazók milyen tétet párosítanak az adott választáshoz. A tétnek többes jelentése is lehet. Egyrészről mutatja, hogy mekkora jelentőséget tulajdonítanak a választópolgárok az eseményeknek. A tét úgy is jelentkezhet, hogy mennyire szoros a verseny a pártok között, és egy-egy szavazatnak mekkora súlya van. Az is előfordulhat, hogy településenként sok helyen szoros a verseny, de országosan lefutott a választás eredménye, és ennek ellenkezője is megtörténhet. A pártok

147

A 2004-es EP választás adatai nem álltak rendelkezésünkre, ezért ezeket nem tudjuk bemutatni. Az adatbázisban a választások részletes részvételi és szavazati számai mellett, települési szintű háttérváltozók is szerepelnek a 2001-es Népszámlálásból, valamint az adott évek KSH által késztett Tstar adataiból. Ezek közül a mutatók közül többet is felhasználunk kontrollváltozóként, erre az elemzés részben térünk ki részletesebben. Az adatok több helyen kiegészítésre kerültek saját adatgyűjtésekkel is, amelyeknek a www.valasztas.hu oldal volt a forrása. 149 A táblázatban súlyozás nélkül szerepelnek, tehát településmérettől függetlenül a súly minden esetben 1. 148

185

máshogy mozgósítanak az előbbi és máshogy az utóbbi esetben. Ezekre az aspektusokra a későbbi elemzésben még visszatértünk. A részvételi szint mellett a másik fontos kérdés a disszertációnk szempontjából, az adott választáson kialakult szavazatmegoszlás a pártok között. A különböző mutatóink időbeli összehasonlítását megnehezíti, hogy az elmúlt bő 20 évben változott az effektív pártok száma az országgyűlési választásokon. Effektív pártokon olyan szervezeteket értünk, akik indultak a választásokon, és legalább a szavazatok egy százalékát elérték. Hogy lehetőség legyen a mutatóink időbeli dinamikáját vizsgálni, minden választáson az öt legerősebb párt szavazatmegoszlását vizsgáltuk, a többi pártra adott szavazatot összevontuk egy egyéb kategóriába. Csak a Fidesz és az MSZP tudott mind a hét vizsgált választáson bekerülni az öt legerősebb párt közé (lásd melléklet). Ez a tény is mutatja a viszonylagos volatilitását a magyar pártrendszernek. A kis pártok szerepének csökkenését jól szemlélteti, hogy míg 1990ben több mint 20 százalékot értek el az egyéb pártok, addig 2006-ra ez az arány 1 százalék körüli szintre esett vissza. A tábla azt is jól jelzi, hogy 1998-től elindult egy nagyon erős koncentrációs folyamat, amelynek során a szavazók alapvetően a legerősebb baloldali (MSZP) és jobboldali (Fidesz) párt felé tömörültek. Ez a folyamat 2006-ra érte el a csúcspontját. A 2009-es EP és a 2010-es országgyűlési választás azonban újabb átrendeződést mutatott, a Jobbik feljött a harmadik erőnek megközelítve az MSZP támogatottságát. Ezt a fajta átrendeződést már a korábbi fejezetekben is részletesen érintettük a survey adatok kapcsán. A szavazatok koncentrációját, valamint a választási verseny szorosságát három mutatóval mértük150. Ezek a következők voltak.

Differencia-index: Az adott településen a két legtöbb szavazatot kapott párt szavazati arányának különbsége. Minél nagyobb ennek a mutatónak az értéke, annál nagyobb arányban nyert a településen a győztes párt, minél alacsonyabb annál nagyobb volt a verseny a pártok között.

150

Az egyes választásokon eltérő számú párt indult, ami időben gyakorlatilag lehetetlenné tenné a mutatók összehasonlíthatóságát. Ennek kiküszöbölésére, az összes választás esetében az öt országosan legtöbb szavazatot kapott pártot külön vizsgáltuk, a többi párt szavazati számát azonban összevontuk egy egyéb kategóriába. Tehát minden esetben hat pártra számoltuk ki a mutatóinkat.

186

Táblázat 38 - A Differencia index értékei az országgyűlési választásokon Átlag

Medián

Szórás

Minimum

Maximum

Globális

1990

0.147

0.109

0.13

0

0.86

0.024

1994

0.12

0.096

0.1

0

0.801

0.132

1998

0.108

0.086

0.091

0

0.6

0.041

2002

0.205

0.166

0.159

0

0.87

0.010

2006

0.2

0.166

0.151

0

0.986

0.012

2010

0.399

0.405

0.167

0

0.911

0.334

2009 (EP)

0.465

0.476

0.179

0

0.944

0.389

Átlagosan 1998-ban, valamint 1994-ben volt a legszorosabb a verseny a pártok között településszinten a differencia index alapján. Az 1998-as 10 százalék körüli átlagos különbség 2002-re 20 százalék felé nőtt, és ez a különbség megmaradt 2006-ban is. Ez a növekedés azért is igen érdekes, mert közben országos szinten nagyon alacsony volt az index értéke, kicsi volt a különbség az MSZP és a Fidesz között (globális index). Az országgyűlési választások közül 2010-ben volt a legkisebb a verseny települési szinten, de az EP választás esetében még ennél is nagyobb differencia-index értéket detektálhatunk. Ez igaz volt mind település szinten, mind globálisan.

Blau-index: A Blau-index a szavazat eloszlás egyenletességét vizsgálja. Az indexet a következő módon lehet kiszámolni. ௞


  = 1 − (௜ )ଶ ௜ୀଵ

,ahol k a pártok száma, és Pi az i-ik pártra leadott szavazati arány A mutatónak az értéke nulla abban az esetben, ha egy párt kapja az összes szavazatot, míg akkor maximális ha az összes párt ugyanannyi szavazatot kap, tehát a szavazatok egyenletesen oszlanak meg a pártok között151. Tehát a verseny akkor szoros a pártok között, ha a mutató értéke nagyobb, és akkor gyengébb a verseny, ha a mutató értéke alacsony. A differencia-index csak a két legerősebb pártra koncentrál, a Blau azonban a teljes szavazati eloszlást vizsgálja a pártok között (tehát jobb egy olyan környezetben használni ahol a

151

Hat párt esetében a mutató maximális értéke 0.833.

187

szavazatmegoszlás nem kettő, hanem több pólusú). A Blau-index érzékeny arra is, hogy effektív hány párt versenyez egy településen a szavazatokért.

Táblázat 39 - A Blau-index értékei az országgyűlési választásokon Átlag

Medián

Szórás

Minimum

Maximum

Globális

1990

0.743

0.761

0.065

0.195

0.828

0.810

1994

0.766

0.778

0.046

0.276

0.8315

0.787

1998

0.741

0.748

0.039

0.46

0.821

0.772

2002

0.582

0.594

0.067

0.153

0.734

0.647

2006

0.564

0.575

0.06

0.012

0.726

0.629

2010

0.555

0.572

0.099

0.084

0.753

0.651

2009 (EP)

0.522

0.535

0.117

0.054

0.784

0.626

A Blau index alapján egyértelműen két részre oszthatjuk a vizsgált időszakot 1998-ig egyenletesebb volt a szavazat megoszlás, 2002-től pedig egyenetlenebb. Az összes vizsgált választás közül a 2009-es EP esetében volt a leginkább egyenetlen a szavazatmegoszlás. A gyengülő kispártok, és a szavazatok blokkosodása a két nagy párt irányába egyeletlenebb szavazatmegoszlást eredményezett. A települési átlagos Blau-indexek és az országos eredményre kiszámolt indikátor összességében ugyanazt a tendenciát mutatja. Fontos azonban, hogy országosan mindig egyenletesebb volt a szavazatok megoszlása, mint települési szinten átlagosan.

Gini-index: A Gini-index a Blau-indexhez hasonlóan az egyenletes szavazateloszlástól való eltérést vizsgálja. A gini-indexnek több kiszámolási módja ismert ezekből egyet ismertetünk:  −  =

2 ∑௞௜ୀଵ  ∗ ௜  + 1 −   ∑௞௜ୀଵ ௜

,ahol a jelölések megegyeznek a Blau-indexnél használtakkal

A gini-index nulla értéke jelzi a teljesen egyenletes megoszlást a pártok szavazati között, ha pedig a mutató értéke 1, akkor az összes szavazatot egy párt viszi el. Tehát minél alacsonyabb a mutató értéke, annál közelebb voltak egymáshoz a pártok szavazatai, annál nagyobb volt a verseny közöttük. A magasabb érték kisebb versenyre utal a pártok között, és nagyobb szavazatkoncentrációra.

188

Táblázat 40 - A Gini-index értékei az országgyűlési választásokon Átlag

Medián

Szórás

Minimum

Maximum

Globális

1990

0.357

0.349

0.1

0.189

0.766

0.204

1994

0.313

0.307

0.08

0.056

0.708

0.284

1998

0.347

0.3889

0.068

0.137

0.7

0.328

2002

0.593

0.59

0.052

0.344

0.8

0.512

2006

0.618

0.6153

0.045

0.427

0.831

0.600

2010

0.607

0.605

0.067

0.39

0.818

0.528

2009 (EP)

0.614

0.615

0.074

0.3

0.824

0.532

A Gini-index alapján az 1994-es választásokon volt a leginkább egyenletes a pártok közötti szavazatmegoszlás települési átlagban, és 2006-ban a legkevésbé kiegyenlített. Ez a mutató a Blau-indexnél is érzékenyebb arra, hogy a szavazatokért ténylegesen hány párt verseng az adott településen. A cezúrát ebben az esetben is 1998 és 2002 között lehet kijelölni, a két időszak között ugrott meg a mutató értéke. 2010-ben ahogy a korábbi mutatókban láttuk nagy volt a győztes párt (majdnem minden esetben Fidesz) előnye, azonban egyes területeken a Jobbik belépése miatt a korábbi két választásra jellemző két szereplős verseny három szereplősre módosult, ezért bár magas Gini-index értéket kaptunk, de alacsonyabbat, mint 2006-ban.

A pártok közötti versengést, és a szavazatok koncentrációját mérő mutatók erősen összefüggenek egymással152. Ezt mutatják a következő ábrák is.

152

Az 1990-es és a 2010-es korrelációkat mutatja az indikátorok között a két grafikon. A korrelációk erősséges vélhetően túlbecsült, mivel a térkomponensek miatti autóregresszió felerősíti őket. 2010-ben valamivel alacsonyabbak az összefüggések erősségei, de mind a két időszeletben nagyon erős az összekapcsolódás az indikátorok között. A Blau-indexnek negatív a korrelációja a két mutatóval (mivel a Blau-index esetében a magas értékek jelzik a nagyobb versenyt, míg a differencia-indexnél, valamint a Gini-indexnél az alacsonyabb értékek. A legkisebb összefüggést a Gini- és a differencia-index mutatja, de még a közöttük lévő korreláció is 0.69-es volt 1990-ben, 2010-ben pedig 0.8. A nagyon magas korrelációk ellenére az elemzéseinket elvégeztük mind a három mutató esetében, de ahogy később jelezni fogjuk egyes speciális elemzések esetében már csak egy mutatóra szorítkoztunk. A fejezet végén bemutatunk egy olyan elemzést is, amiben a Blau és a differencia indexet összevonjuk egy tipológiába.

189

Ábra 8– Az 1990-es es választásokon a három koncentráció mutató Pearson korrelációja

Ábra 9– A 2010-es es választásokon a három koncentráció mutató Pearson korrelációja

190

V.5.2. A választási részvétel és a koncentrációs mutatók összefüggései A hat országgyűlési választást, és a 2009-es EP választást vizsgáljuk a következő fejezetben. A konkrét modellek bemutatása előtt röviden felvázoljuk az elemzési sémát. Az elemzéshez speciális téri regressziós hiba modelleket alkalmaztunk. A téri modellek alkalmazásának okai, valamint a modellek pontok specifikációja megtalálható a módszertani függelékben (FÜGELÉK B), ezért itt erre részletesen most nem térünk ki. A függő változó minden esetben a település szintű választási részvételi arány volt. Első lépésben a kontroll változóinkat153 vontuk be a modellbe. A modellezés második lépésben vontuk be a koncentrációs mutatókat. Minden koncentrációs mutatót külön modellben vizsgáltunk. A koncentrációs mutatók hatáserősségét egy fontossági mutatóval definiáltuk154.

V.5.2.1 Országgyűlési választások Az 1990 és 2010 közötti választások esetében a kontrol változók működési mechanizmusa nem mutatott nagy különbséget. A következő táblázatban, az 1990-es választásra illesztett regressziós modell eredményeit közöljük, de a mellékletben az összes választás hasonló táblája szerepel.

153 maximum 8 általános végzettek aránya a településen (2001-es Népszámlálás alapján) A magukat felekezethez tartozóknak vallók aránya (2001-es Népszámlálás alapján) A munkanélküliek aránya (KSH mutató, a választási évhez leginkább közelebbi alkalmazva) Településtípus (dummy változókként került bevonásra Budapest, valamint 1000 fő alatti község – az aktuális közigazgatási és településnagysági adatokat alkalmazva) 154 Ez a fontossági mutató eltér a korábbi elemzésekben használtakkal, mivel modellspecifikációs okok miatt azt nem lehetett ebben az elemzési környezetben reprodukálni. A téri modellekben a koncentrációs mutatók fontosságát a függő változónak a kontroll változókon felüli megmagyarázott részével mérjük. A vizsgálatba bevont települések száma 3056 volt.

191

Táblázat 41 – Az 1990-es választási155 részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig156

(Intercept)

0.5388

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-0.0034

***

Felekezethez tartozók aránya (2001)

0.0012

***

Munkanélküliségi arány (1993)

-0.0025

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0842

***

1000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0435

***

R2 – téri komponens nélkül

16.01%157

R2 – téri komponenssel együtt

55.31%158

Lambda

0.6800

Moran I

N.S.

Az 1990-es választáson az összes bevont kontrollváltozó 99.9 százalékos megbízhatósági szinten, szignifikánsan hatott a függő változóra, a választási részvételi arányra. A bevont háttérváltozók a települési kontextusban is hasonló összefüggést mutattak a részvétellel, mint amit személyi szinten már korábban tapasztaltunk. Azokon a településeken, ahol magas volt az alacsony iskolai végzettségűek aránya alacsonyabb volt a részvétel is. A felekezethez tartozók arányának növekedésével nőtt a választási részvételi szint is, míg a magas munkanélküliség alacsony részvétellel párosult. Mind Budapesten, mind a 1000 fő alatti településeken átlag feletti volt a részvétel. A magas Lambda érték jelzi, hogy a választási részvételi arány erősen összefüggött

a környező települések részvételi

arányával, tehát szükséges volt a téri modell alkalmazása. A reziduális téri dependenciáját vizsgáló Moran I teszt nem volt szignifikáns, ami azt jelzi, hogy sikerült az illesztett modellel a téri függőséget kezelnünk. A modell magyarázóereje 16 százalékos volt, ami magasnak mondható a mikro-szintű hasonló modellekhez képest, de alacsonynak általában az ökológia modellekkel összehasonlítva. Ennek az-az oka, hogy a magyarázóerőben nem 155

A rendszerváltozás óta megtartott választások közül az 1990-es országgyűlési választáson a részvétel közepes volt, települési átlagban 62.5 százalék, azonban viszonylag nagy volt a különbség az egyes települések között, amit mutat a 10 százalék feletti szórás. Az MDF, az SZDSZ, az MSZP, az FKGP és a FIDESZ volt az öt legtöbb szavazatot szerző párt a választásokon. 156 * 95%, ** 99%, *** 99.% - a jelölések a fejezetben végig egységesek, ezért ezeket később nem közöljük 157 A modell magyarázóerejét a korábban bemutatott módon a log-likelihood értékek változásán keresztül számoltuk ki. 158 Első lépésben egy üres téri-hiba modellt illesztettünk. A második lépésben egy OLS regressziót futtattunk, amiben a felsorolt kontrol változók mellett szerepeltettük az üres téri modell predikált értékeit. A kapott modell korrigált R2 értékét tüntettük fel a táblázatban.

192

szerepeltetjük a téri hatásokat, azokat gyakorlatilag kiparciáljuk a modellből. A hasonló típusú ökológia modellekkel való összehasonlítás okán a táblázatban feltüntettünk egy olyan R2 értéket is, amiben a téri hatás is szerepet kapott. Ahogy a tábla előtt is jeleztük, az itt

bemutatott

hatásmechanizmusok

többé-kevésbé

az

összes

választás

esetén

azonosíthatóak voltak.

A következő lépésben mind a három koncentrációs mutató bevonásával külön illesztettünk egy-egy hiba modellt. Ezekben a modellekben a korábban bemutatott kontroll változók is szerepelnek, de ezeket helytakarékosság okán, már nem mutatjuk be külön.

193

Táblázat 42 - Az 1990 óta megtartott országgyűlési választásokon a részvételre ható koncentrációs mutatók statisztikái– hierarchikus hiba modell a kontroll változók közlése nélkül

B Sig Importanc e R2 Moran 1 B Sig Imp R2 Moran 1

Blauindex -0.284 ***

1990 Giniindex 0.198 ***

8.90%

1994159 Gini Differenciálindex index 0.18 0.087 *** ***

Differenciálindex 0.088 ***

Blauindex -0.335 ***

9.93%

3.99%

13.86%

13.10%

3.31%

17.33% N.S.

17.50% N.S.

16.57% N.S.

9.31% N.S.

9.23% N.S.

8.33% N.S.

-0.382 *** 5.98% 14.44% N.S.

1998160 0.172 *** 2.30% 13.95% N.S.

-0.123 *** 6.23% 7.99% -0.037

2002161 0.137 *** 2.72% 7.71% -0.036

0.068 *** 13.07% 8.60% -0.036

0.015 *** 3.63% 14.13% N.S.

159

Az 1994-es országgyűlési választás első fordulójában 66.7 százalékos volt az átlagos részvételi arány településenként, ami a második legmagasabb érték a vizsgált időszakban. Ugyanaz az öt párt (MDF, SZDSZ, MSZP, FKGP, FIDESZ) kapta a legtöbb szavazatot a voksoláson. A Gini- és a Blau-index alapján is az 1994-es választásokon volt a legegyenletesebb a szavazatok eloszlása a pártok között települési átlagban (bár a globális mutatók alapján az 1990-es választáson országosan egyenletesebb volt a szavazatmegoszlás). 160 Az országgyűlési választások közül 1998-ban volt a legalacsonyabb a részvétel, mindössze 55 százalék települési átlagban. A legerősebb 5 párt közül kiesett az 1990-es kormányzópárt az MDF és helyette a radikális jobboldali MIÉP került be. A differenciál-index alapján ezen a választáson volt a legkisebb a különbség átlagosan az első és második legerősebb párt között településszinten, 10.8 százalék. Azonban azt is fontos megjegyezni, hogy országos szinten, a 2002-es a 2006-os, és még az 1990-es választás is szorosabb volt, mint az 1998-as. A Blau- és a Gini-index alapján is a vizsgált választások közül inkább az egyenletesebb szavazat megoszlásúak közé tartozott az 1998-as. 161 A vizsgált választások közül 2002-ben volt a legmagasabb az átlagos részvétel, 67.6 százalék. Az 5 legerősebb párt közül 1998-hoz képest kiesett az FKGP, helyette a Centrum párt került be ebbe a listába (bár a parlamentbe nem sikerült bejutni Kupa Mihály pártjának). 1998-hoz képest egyértelműen lehet látni az eltolódást a két-pólusú koncentráltabb pártrendszer irányába. 1998-hoz képest a Fidesznek sikerült a teljes jobboldali spektrumot lefedni, és megnövelnie a szavazatszámát egy millió fővel. Ez azt eredményezte, hogy mind a Gini, mind a Blau határozottan egyenetlenebb szavazatmegoszlást mutatott. Az átlagos differencia index növekedett ami lokálisan kevésbé szoros versenyt jelet, azonban ezzel párhuzamosan globálisan nagyon kicsi volt a két nagy tömb-párt közötti szavazat különbség.

194

B sig Imp R2 Moran 1

-0.182 *** 9.75% 6.06% N.S.

2006162 0.215 *** 4.91% 5.75% N.S.

0.085 *** 19.01% 6.75% N.S.

-0.188 *** 19.12% 8.67% N.S.

2010163 0.23 *** 9.78% 7.81% N.S.

0.009 *** 15.45% 8.31% N.S.

Mind a három indikátorunk, ami a verseny szorosságát méri, megegyező interpretáció irányába mutat, bár az indexek jelentése nem azonos. Minél nagyobb a különbség a két legerősebb párt között (differenciál-index), és minél egyenetlenebb egy településen a szavazatok megoszlása (Gini, Blau), annál nagyobb a várható részvétel. Megfordítva, ahol szorosabb volt a pártok közötti vetélkedés, ott alacsonyabb volt a részvétel is. 1990-ben a legalacsonyabb magyarázó erő növekedést a differenciál-index mutatta, míg a Blau és a Gini hasonló parciális erővel tudott beépülni a modellekbe. 1994-ben a differenciál-index hatáserőssége nem nőtt 1990-hez képest, azonban mind a Gini, mind a Blau nagyobb arányban tudta növelni a modell magyarázóerejét (bár a bázis is jóval alacsonyabb volt ebben az évben). 1998-ban a differenciál-index hatáserőssége nem különbözött az előző két választás kapcsán mérttől, a Blau- és főleg a Gini-index hatáserőssége azonban jelentősen csökkent. Ez annak a következménye, hogy egyre inkább kezdett két pártra leszűkülni a verseny, legalábbis sokkal koncentráltabb volt a pártrendszer, mint korábban. 2002-re ez a tendencia folytatódott, és ennek következményeként a három vizsgált mutató közül a differencia-index tudta már leginkább növelni a hiba-modellek magyarázó erejét, akárcsak 2006-ban. 2010-ben aztán az újra többszereplősé váló pártversenyben (Jobbik megerősödése) a Blau-index magyarázóereje ugrik meg a modellekben. Tehát a pártverseny szerkezete, és az effektív pártok száma meghatározta azt is, hogy melyik indikátor tudott leginkább működni a modelljeinkbe (erre még később visszatértünk). 162

A 2006-os választás 64.9 százalékos részvételi mutatója közepesnek mondható a többi vizsgált évvel összehasonlítva. Ebben a választási évben volt a legalacsonyabb a települések közötti részvételi különbség, a szórás 7.9 százalék volt. A korábbi évekkel összehasonlítva ekkor volt a legnagyobb átlagos különbség a két legerősebb párt között település szinten (20 százalék), és a Gini- valamint a Blau-index is egyenetlen szavazatmegoszlást mutatott. Globálisan a verseny azonban nagyon szoros volt a Fidesz és az MSZP között. Az öt legerősebb párt közé visszakerült az MDF (2002-ben közös listát indított a Fidesszel), és kikerült innen a Centrum párt. 163 A 2010-es országgyűlési választásokon a részvételi átlag 62.1 százalék volt, ami a második legalacsonyabb a vizsgált 20 év alatt. Az 5 legerősebb párt közé a Fidesz, az MSZP, és az MDF mellé bekerült a radikális Jobbik, és az LMP. A differenciál-index értéke ebben az évben volt a legmagasabb közel 40 százalék volt az átlagos különbség a legerősebb és második legerősebb párt között. A Blau- és a Giniindex szerint is ezen a választáson volt az egyik legnagyobb a szavazategyenlőtlenség.

195

V.5.2.2 A 2009-es Európai Parlamenti választás Az eddigi elemzésekben az országgyűlési választások első fordulóinak részvételi mintáit állítottuk a vizsgálataink középpontjába. A 2009-es EP választásnak a lakosok sokkal alacsonyabb tétet tulajdonítottak, ami visszatükröződött a nagyon alacsony részvételi mutatókban is (34.6 százalék). Az elemzéseinket erre a választásra is elvégeztük, hogy alacsonyabb téttel járó szavazási formák esetében is lássuk a változóink működési mechanizmusait164.

Táblázat 43 - A 2009-es EP választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig

0.2799

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-

N.S.

Felekezethez tartozók aránya (2001)

0.0010

***

Munkanélküliségi arány (2009)

-0.0033

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0785

***

1000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0577

***

(Intercept)

R2 – téri komponens nélkül

10.34%

R2 – téri komponenssel együtt

32.35%

Lambda

0.4660

Moran I

N.S.

A felhasznált kontroll változóink közül, a 8 általánost vagy annál kevesebb iskolát végzettek aránya nem tudott beépülni szignifikánsan a modellbe, a többi változó azonban a választási modellekhez hasonlóan alakult. Érdekesség, hogy a Lambda mutató értéke ennél a választásnál volt a legalacsonyabb, ami azt jelenti, hogy a téri komponens hatása is itt volt a leggyengébb (de itt sem volt elhanyagolható).

164

Ugyanaz az 5 párt kapta a legtöbb szavazatot, mint az egy évvel későbbi 2010-es országgyűlési választásokon. Az összes választás közül a differencia-index különbsége itt volt a legmagasabb (46.5 százalék), és a Blau-index szerint is ekkor volt a legmagasabb a szavazatheterogenitás (a Gini-index esetében csak 2006-ban mértünk valamivel magasabb átlagot).

196

Táblázat 44 - A 2009-es EP részvételre ható koncentrációs mutatók – hierarchikus hiba modell a kontroll változók közlése nélkül DifferenciálBlau-index

Gini index

index

B

-0.177

0.235

0.010

sig

***

***

***

Imp

13.03%

8.56%

7.77%

R2

11.77%

11.24%

11.15%

N.S.

N.S.

N.S.

Moran 1

Az elemzésbe bevont koncentrációs indikátorok ugyanazon logika mentén működtek, mint az összes korábbi esetben, tehát a kisebb verseny és az egyenlőtlenebb szavazatmegoszlás járt együtt magasabb választási részvétellel. Leginkább a Blau-index függött össze a választási részvétellel, de a Gini- és a differenciál-index is jelentősen növelte a modellek magyarázóerejét.

V.5.3. Választói verseny a kistelepüléseken Az előző fejezetben bemutatott eredmények azt jelzik, hogy a pártok közötti szoros verseny negatívan függ össze a választási részvétellel, tehát nem működik az elméletek egy része alapján várt mozgósító hatás. Ennek az lehet az egyik magyarázata, hogy a szavazók azokon a településeken ahol sok a vita, és erősek az egymással szemben álló pártok, elbizonytalanodnak, és inkább nem vesznek részt a választásokon. Ha ez a hatásmechanizmus működik, kétségkívül az alacsony lakosságú településeken kell leginkább megjelennie. Egy több tízezer lakosú városban, vagy egy Budapesti kerületben egyrészről kevésbé informáltak az emberek a környezetük szavazási szokásáról, másrészről az esetleges nyílt elköteleződésnek is kisebb a tétje. A kistelepüléseken ezzel szemben közelebbről ismerik az emberek egymást, a faluban nehezebb kibújni a megbélyegzés, és az esetleges negatív következmények alól. Tehát érdemesnek tűnik megvizsgálni, hogy vajon az 1000 fő alatti településeken hogyan függ össze a részvétel, és a választási verseny szorossága. A korábban bemutatott hiba-modelljeinket kiegészítettük a kistelepülés (1000 fő alatti), és a szavazatmegoszlás interakciós tagjával. A szavazatmegoszlás mérésére a következő elemzésben a Blau-indexet használjuk, mivel a korábbi modellek azt támasztották alá, hogy alapvetően a felhasznált indikátoraink hasonló séma szerint működnek.

197

Táblázat 45 - A választási részvételre illesztett modellben a kistelepülés és a Blau-index interakciós hatása – hierarchikus hiba modell a kontroll változók közlése nélkül

1990

B

Sig

Imp

-0.1

*

0.75%

1994

N.S.

1998

-0.24

**

18.79%

2002

-0.14

***

7.86%

2006

-0.15

***

9.23%

2010

N.S.

A hat vizsgált választáson négy esetben volt szignifikáns az interakciós tag. 1994-ben, és 2010-ben nem tudott az interakció szignifikánsan beépülni a magyarázómodellbe. Az interakciós tagok negatív értékei, azt jelentik, hogy az 1000 fő alatti településeken még inkább érvényesül az a hatásmechanizmus, hogy a szavazatok egyenletes megoszlása (nagyobb verseny) csökkenti a részvételt. A fontossági mutató ebben az esetben azt jelzi, hogy a korábbi blau-indexet is tartalmazó hiba-modellhez képest, az interakciós tag bevonása mennyiben tudta tovább növelni a modell magyarázóerejét165. Látható, hogy a legnagyobb magyarázóerő növekedést 1998-ban tudott az interakció okozni, ebben a választási évben volt a legalacsonyabb a részvétel. Más módszerrel is megvizsgáltuk a modellek működését településnagyság szerint. Két részre bontottuk a településeket, az 1000 fő alattiakra, és az 1000 fő felettiekre. Mivel ebben a vizsgálati aspektusban már nem beszélhetünk teljesen egybefüggő térikomponensről, ezért a téri autóregressziós hatás is gyengébben jelentkezik, mint az összes települést tartalmazó modellekben. Ezt kihasználva nem téri modelleket illesztetünk, hanem egyszerűbb OLS regressziós modelleket. A függő változó a településenkénti részvétel volt, a független változók pedig megegyeztek a korábban használtakkal. Ebben az esetben is azt vizsgáltuk, hogy a Blau-indexek bevonása tudja-e növelni a modellek magyarázóerejét.

165

A teljes log-likelihood csökkenésből hány százalékért felelős a bevont interakció (szabadsági-fokkal korrigálva)

198

Táblázat 46 - A választási részvételre illesztett modellekben a Blau index hatása különböző településméretek esetében – hierarchikus OLS regressziós modellek településnagyság kategóriák szerint filterezve 1000 fő alatti települések

1000 fő fölötti települések

B

sig

imp

R2

B

sig

imp

R2

1990

-0.29

***

18.1%

19.7%

-0.26

***

5.0%

28.0%

1994

-0.27

***

31.9%

8.1%

-0.41

***

15.5%

21.9%

1998

-0.40

***

30.0%

9.3%

-0.20

**

2.3%

21.2%

2002

-0.20

***

31.4%

10.2%

0.08

*

0.8%

23.2%

2006

-0.23

***

47.0%

9.7%

2010

-0.17

***

24.8%

16.1%

N.S. -0.16

***

18.2% 10.6%

24.4%

A filterezett modellek megerősítik azokat az eredményeket, amiket az interakciós hatásmechanizmus megvizsgálása kapcsán kaptunk. Az 1000 fő alatti településeken az összes választás során az alacsonyabb Blau index – egyenetlenebb szavazatmegoszlás – járt együtt magasabb részvétellel. A nagyobb településeken 1998-ban ez a hatás jelentkezett, de nagyon gyenge volt, 2006-ban nem volt mérhető, míg 2002-ben bár nem túl erősen de ellentétes irányba mutatott a Blau-index. Ahogy az interakciós elemzések is mutatták 1994-ben és 2010-ben nem volt különbség a kisebb és nagyobb települések között ebben a vonatkozásban. Tehát azt mondhatjuk, hogy a kapott eredmények erősítik azt a hipotézisünket, hogy alapvetően az elbizonytalanodás felelhet a szorosabb pártverseny esetében az alacsony részvételért. Külön érdekesség, hogy ez leginkább 2002-ben és 2006-ban megfogható mechanizmus, amikor globálisan nagyon szoros volt a verseny a két nagy vezető párt között.

V.5.4. A választói verseny és részvételi szintek közötti összefüggések Az előző fejezetben bemutatott elemzés arra világított rá, hogy alapvetően a nagyobb településeken volt a korábbitól eltérő a Balu-index alapján számolt választói verseny hatása. 2002-ben a Blau-index az 1000 fő fölötti településeken ellentétes módon működött mint az összes többi vizsgált esetben. Fontos kérdés, hogy mi volt az, ami 2002-ben ezt a többitől eltérő eredményt produkálta. 2002-ben volt a legmagasabb a választási részvétel az 1990 óta megtartott első fordulós országgyűlési választások közül. Ezt lefordíthatjuk úgy is, hogy ekkor tulajdonítottak leginkább jelentőséget az emberek országosan a választásnak. Az eddigi elemzések alapján felmerülhet hipotézisként az, hogy a 199

szavazatokért folyó verseny hatása eltérő lehet a részvételre azokon a településeken, ahol sokan mennek el szavazni, és azokon, ahol kevesen. A kérdést úgy vizsgáljuk, hogy a településeket szétbontjuk a különböző részvételi szintek mentén, és ezeken a filterezett adatsorokon vizsgáljuk meg s részvételi szint, és a Blauindex közötti összefüggés irányát, és erősségét166. Fontos módszertani (és részben elméleti) kérdés volt, hogy milyen részvételi szintek mentén bontsuk szét a településeket. Az első megközelítésben az adott évre jellemző részvételi megoszlást használtuk fel a határok megállapítására. Három különböző modellt futattunk. Egyrészről megvizsgáltuk, hogy a medián részvétel alatti településeken hogyan függ össze a részvételi arány és a Blau-index, ezután ugyanezt a vizsgálatot elvégeztük a települések azon 20 százalékával, ahol a legmagasabb volt a részvétel, majd ezt a csoportot még tovább szűkítettük 10 százalékra. A következő táblázatban a Blau-index B értékeit, és az indikátorhoz tartozó szignifikancia értékeket mutatjuk be.

Táblázat 47 - A választási részvételi modellek reziduálisainak és a Blau-indexnek az összefüggése különböző részvételi szinteken (percentilisek alapján) – OLS regresszió, filterezett modellek

Medián Összes

alatti

Felső 20

Felső 10

település

részvétel

százalék

százalék

B

Sig

B

Sig

B

Sig

B

Sig

1990

-0.22

***

-

N.S.

-0.28

***

-0.28

***

1994

-0.27

***

-

N.S.

-0.24

***

-0.2

***

1998

-0.32

***

-

N.S.

-0.28

***

-0.2

**

2002

-0.11

*** 0.06

**

-

N.S.

-

N.S.

2006

-0.14

***

-

N.S.

-0.13

***

-0.13

***

2010

-0.12

***

-

N.S.

-0.07

***

-0.06

*

166

A téri modellek nem teszik lehetővé, hogy a különböző részvételi szintek mentén szétbontott adatsoron illesszük a hiba-modelleinket, mivel a területi beágyazottság hatását így elvesztenénk, ami a korábbi eredményekkel való összevetést ellehetetlenítené. Ezért egy speciális módszerrel vizsgáljuk meg a kérdést. Első lépésben egy hiba-modellt illesztettünk a választási részvételre a települési kontroll változók bevonásával. Ezután elmentettük a modell reziduálisát, és erre a reziduálisra illesztettünk egy OLS regressziót a Blau-indexet használva függő változóként. Mivel a reziduálisban egyik évben sem volt már téridependencia, ezért ebben az esetben már élhettünk azzal a lehetőséggel, hogy a reziduális különböző csoportjain elvégezzük az összefüggés vizsgálatot.

200

Az összes település esetében a Blau-index B értékeit már részletesen elemeztük korábban. Az eltérő modellspecifikáció miatt az itt jelzett B értékek valamekkora mértékben eltérnek a korábbi hiba-modellek használatával mért B értékektől, de ezek a különbségek egy esetben sem jelentősek. Részvételi szempontból a települések alsó 50 százalékában a Blauindex nem függött össze a részvétel nagyságával. Ez alól egyedül 2002 volt ismét kivétel, ahol az alacsony részvételű településeken működött az a hatásmechanizmus, hogy az egyenletesebb szavazatmegoszlás magasabb részvétellel járt együtt. A legmagasabb részvételű településeken (mind a 20 százalékos, mind 10 százalékos levágást alkalmazva) minden évben negatív volt a Blau-index és a választási részvételi arány közötti kapcsolat, kivéve 2002-ben amikor nem volt szignifikáns. Tehát azokon a településeken belül, ahol sokan mentek el szavazni, a pártok szavazatinak koncentrációja, a megosztottság csökkentette valamelyest a részvételt. Ez gyakorlatilag az ellenkezője annak, amit hipotézisként megfogalmaztunk. Fontos módszertani megjegyzés, hogy a hatáserősségek változásaira nem következtethetünk a B értékek közötti különbségekből.

Elemeztük úgy is adatainkat, hogy objektív részvételi arányszámok mentén filtereztük az adatsorunkat. Külön vizsgáltuk azokat a településeket, ahol 50 százalék alatt volt a részvétel, valamint azokat ahol 70 százalék illetve 80 százalék felett volt (lásd melléklet). Az objektív határok mentén kijelölt bontások a korábbival megegyező eredményeket mutatnak. Az 50 százalékos limit alatti részvételű településeken 1998-ban (azon a ahol a legkevesebben vettek részt) pozitívan függött össze a Blau-index a részvétellel. A választási években a 70 százalék feletti részvételi szint felett már negatív volt a Blau-index és a részvétel összefüggése (kivéve 2002-ben), és bizonyos években ez még a 80 százalékos limit felett is kimutatható volt ez a hatás.

V.5.5. A választói verseny specifikus esetei A választási eredményeket vizsgáló fejezetben három koncentrációs mutatót alkalmaztunk, a differenciál-indexet, a Blau-indexet, valamint a Gini-indexet. Ahogy a fejezet bevezető részében részletesebben is foglalkoztunk vele, ezek a mutatók nagyon erősen összekapcsolódtak egymással, a közöttük lévő korreláció 0.6-0.8 közötti volt. Ezek után nem volt váratlan, hogy a vizsgált modellekben ugyanazt a hatásmechanizmust figyelhettük meg a bevont koncentrációs indikátorok kapcsán. Ennek ellenére fontos elméleti különbség van az egyes mutatók között. Míg a Blau és a Gini az összes (jelen esetben hat) párt együttes szavazateloszlását mutatja, addig a differenciál index alapvetően 201

két párti környezetben működik a legjobban. Ezt részben mutatták a korábbi eredményeink is. Az 1990 és 1998 közötti időszakban a differenciál-indexnek alacsony volt a modellek magyarázóerejéhez adott értéke, és ebben az időszakban a Gini és a Blau működött jobban, addig 2002-től ez megfordult, és a differenciál-index lett a hatásosabb inkább és a Blau a kevésbé hatásos modellspecifikációs szempontból. 2010 megint új helyzetet hozott, mivel egy hegemón párt mellé két közepesen erős párt lépett be a választásokon, ezért a Blau index ismét fontosabbá vált az illesztett statisztikai modellek magyarázóerején belül. A különböző indexek eltérő működésének bemutatását egy tipológia segítségével is teszteltük. A tipológiát a differenciál-indexet valamint a Blau-indexet felhasználva hoztuk létre. Az összes országgyűlési választás esetében ugyanazt a metodikát alkalmaztuk. Mind a két változót két részre bontottuk a változók mediánjánál, és a településeket az alapján soroltuk be négy kategóriába, hogy az egyes változókon a medián alatti vagy feletti értéket vették fel. Ezt szemlélteti a következő táblázat is.

Táblázat 48 – A szavazatmegoszlásra kialakított tipológia a differenciál- és a Blau-index alapján Diferenciál-index

-

BLAU-index

+

-

+

4. Egyenetlen szavazatmegoszlás, kicsi különbség a két legerősebb párt között 1. Egyenletes szavazatmegoszlás, kis különbség a két legerősebb párt között

3. Egyenetlen szavazatmegoszlás, nagy különbség a két legerősebb párt között 2. Egyenletes szavazatmegoszlás, nagy különbség a két legerősebb párt között

Két ideáltipikus esetet tudunk kijelölni. Az egyik az 1-es kategória, ahol egyenletes a Blau alapján a pártok közötti szavazatmegoszlás, és a két legerősebb párt között is kicsi a különbség. Ezzel szemben a másik „ideáltipikus” eset a hármas kategória, amikor egyenetlen a szavazatmegoszlás és a két legerősebb párt között is nagy a szavazatkülönbség. Az eddigi eredmények alapján az várható, hogy az 1-es kategóriába tartozó települések esetében átlagosan alacsonyabb lesz a részvétel, mint a hármas kategória esetében. A települések 75-80 százaléka esik ezekbe a kategóriákba. A 2-es kategóriába azok a települések tartoznak, ahol egyenletes volt viszonylag a szavazatmegoszlás a Blau alapján, de mégis nagy volt a különbség a két legerősebb párt között. A 4-es kategóriába pedig azok a települések tartoznak, ahol bár viszonylag 202

egyenetlen volt a szavazatmegoszlás, de a két legerősebb párt között nem volt nagyon nagy különbség. Utóbbi két esetet tekinthetjük atipikusnak. Ezekbe a települések megközelítőleg 10-10 százaléka tartozott. A következő táblázatban összegyűjtöttük, hogy az országgyűlési választások esetében hogyan alakultak az átlagos részvételi arányok a tipológia kategóriáiban.

Táblázat 49 – A választási részvétel átlaga a szavazat-megoszlási tipológia kategóriáiban

1990 1994 1998 2002 2006 2010

1. Egyenletes szavazatmegoszlás, kis különbség a két legerősebb párt között 60.97% 65.99% 53.48% 66.09% 63.81% 60.80%

2. Egyenletes szavazatmegoszlás, nagy különbség a két legerősebb párt között 60.99% 66.41% 54.07% 68.18% 66.13% 63.65%

3. Egyenetlen szavazat-megoszlás, nagy különbség a két legerősebb párt között 64.13% 67.24% 56.46% 69.62% 66.38% 63.52%

4. Egyenetlen szavazat-megoszlás, kicsi különbség a két legerősebb párt között 63.46% 67.85% 56.25% 65.60% 63.17% 60.97%

Első lépésben a két ideáltipikus kategóriát érdemes összehasonlítani a választási részvétel szempontjából. Ahogy a korábbi eredmények alapján várható volt a Blau-index szerinti egyenetlen szavazatmegoszlás és a nagy különbség a két legerősebb párt között magasabb választási részvétellel párosult mind az egyenletes szavazatmegoszlás, és a kis különbség a két legnagyobb párt között. A két atipikus települési kategória működése pedig jól „rímel” a Blau és differenciál-index hatáserősségeinek nagyságára az egyes választási években. 1990 és 1998 között a 4-es kategóriában volt magasabb a választási részvétel, tehát az egyenetlen szavazatmegoszlás akkor is magasabb részvétellel járt együtt ha kisebb volt a különbség a két legnagyobb párt között. 2002-től azonban már ez nem volt elmondható, ehelyett inkább az egyenletes szavazatmegoszlás, de a nagy különbség a vezető pártok között jelentett magasabb választási részvételt. Tehát 1998-ig inkább a Blau-index alapján mérhető hatás számított (a teljes pártpaletta versenye), míg 2002-ről már inkább a két legerősebb párt versengése volt érdekes, legalábbis ami a részvételi aránnyal való összefüggést illeti. Ezek az eredmények a későbbi hasonló jellegű vizsgálatoknak is fontos tanulságként szolgálnak. Alapvetően a pártrendszer helyzete, és az effektív egymással versengő pártok száma és ereje meghatározza, hogy melyik koncentrációs és pártverseny mutatót érdemes használni, a hasonló indíttatású elemzésekben.

203

V.5.6. A résztvevők számával súlyozott modellek A makro-szinten megvalósuló választási versenyt vizsgáló V.5 fejezet eddigi részében súlyozatlan települési adatokat használtunk. Tehát a bemutatott statisztikai modellekben Kerkáskápolna súlya ugyanakkora volt, mint Budapesté. Ebből következően nem arra tudunk következtetni az eddigi eredményekből, hogy összességében a magyar választópolgárok hogyan viselkedtek, hanem arra, hogy egy átlagos magyarországi településen milyen hatásmechanizmusok azonosíthatóak. A fejezet utolsó rövid egységében bemutatunk egy olyan elemzést, amiben az adott településen a választáson részt vevő személyek számával súlyoztuk az eredményeinket. Mivel a disszertációban használt téri-modellekben nem lehet súlyozási paramétereket szerepeltetni167, ezért egy kétlépcsős megoldás mellett döntöttünk. Első lépcsőben lefutattunk egy üres téri-hiba modellt. Ez gyakorlatilag azt jelentette, hogy az adott település részvételi arányának megbecslésénél a környező, szomszédos települések részvételi arányát használtuk fel. Ennek a modellnek elmentettük a reziduálisát. Ez a reziduális adja meg a választási részvétel téri hatástól megtisztított értékét.

Erre a reziduálisra illesztettünk egy

hagyományos OLS regressziót, amiben már a súlyozási paramétert is szerepeltettük. A különböző koncentrációs mutatók közül a Blau-indexet használtuk fel. A modellekben szerepeltettük a korábban már bemutatott független változókat, mint a munkanélküliség a településtípus, a 8 általánost végzettek aránya valamint a vallásosak aránya. Helytakarékossági

okokból

ismét

csak

a

Blau-indexre vonatkozó

legfontosabb

statisztikákat közöljük.

Táblázat 50 – A Blau-indexre vonatkozó legfontosabb statisztikák a téri hatástól megtisztított választási részvételi modellekben – OLS regressziós, a választáson részt vevők számával súlyozva

1990 1994 1998 2002 2006 2010

B (Blauindex) -0.076 -0.185 -0.244 0.119 -0.139

sig ** *** *** N.S. *** ***

imp168 0.8% 3.1% 2.4% 2.0% 13.9%

R2 29.9% 35.8% 38.2% 34.0% 28.8% 18.3%

167

Természetesen ez nem elvi korlát, hanem a felhasznált R csomagok nem teszik lehetővé a súlyozást A Blau-index fontossága a modellekben. A fejezet eddigi részével megegyezően a fontossági mutató a parciális magyarázóerő növekedését mutatja a Blau-index bevonása után.

168

204

A hat országgyűlési választásból négy esetben a súlyozatlan modellekkel megegyezően működött a Blau-index, tehát az egyenetlen szavazatmegoszlás járt együtt magasabb választási részvétellel. 2002-ben nem volt szignifikáns a Blau-index hatása, 2006-ban pedig fordított volt. Mivel nagyon eltérő modellspecifikációkról van szó, ezért csak korlátozottan lehetséges a Blau-index fontosságának összehasonlítása a súlyozott és súlyozatlan modellekben, de az eredmények abba az irányba mutatnak, hogy a súlyozott modellek esetében kevésbé fontos a Blau-index a teljes magyarázóerő szempontjából. Az eddigi elemzéseink alapján ez valójában nem is lephet meg minket. A kistelepüléseken (ahogy az elmélet szerint is várható volt) inkább működhet az a szociálpszichológia hatásmechanizmus, ami egy szoros verseny esetében a kevésbé magabiztos választó elbizonytalanodásához vezethet. Ezt a hatásmechanizmust korábban már azonosítottuk is. A súlyozott modellekben értelemszerűen lecsökken a kistelepülések hatása és felértékelődik a nagyobb településeké, ami a megfigyelt hatásmechanizmus gyengülését vonja maga után. A település nagyság mentén elvégzett elemzések már mutatták, hogy 2002-ben a kistelepüléseken negatív Blau-index járt együtt magasabb választási részvétellel, míg a nagyobb településeken pozitív. Ahogy a fenti tábla is mutatja, ezek a súlyozott modellekben kiütötték egymást, és a Blau-index nem is tudott szignifikánsan beépülni a súlyozott regresszióba. 2006 eredménye ennél egy fokkal meglepőbb. Ebben a választási évben az 1000 fő feletti települések esetében nem volt megfigyelhető hatása a Blau-indexnek. A mostani súlyozott elemzések viszont azt mutatják, hogy országos szinten összességben az egyenletesebb szavazatmegoszlás járt együtt magasabb választási részvétellel. Ezért a hatásmechanizmusért egyértelműen a nagyobb települések felelnek. A 2002-es és 2006-os eredményeket érdemes még azzal is kiegészíteni, hogy ebben a két választási évben volt a legszorosabb a verseny a két nagy párt között. Globálisan nagyon közel kerültek egymáshoz a pártok, amit a szavazók is nyilván érzékeltek (média, közvélemény-kutatások). Tehát a lokális véleményklíma mellett a választási részvétel esetében egy nagyon kiélezett globális véleményklíma is meghatározó volt. Vélhetően ezt a hatásmechanizmust láthatjuk ennek a két évnek az eredményében.

V.5.7. Összefoglalás A disszertáció utolsó nagy elemzési egységében makro (települési) szinten vizsgáltuk meg a részvételt, az 1990 óta megtartott első fordulós országgyűlési választások illetve a 2009es EP választás alapján. Elemzésünk fókuszában a pártok versenye, illetve a pártokra 205

leadott szavazatok koncentrációja állt a választási részvételre vonatkoztatva. Az összefüggés iránya kapcsán elméleti szinten is több lehetséges működési mechanizmust megfogalmaztunk. Egyes lehetséges motívumok alapján a verseny szorossága és a részvételi kedv között pozitív összefüggést várhatnánk, azonban ennek ellenkezőjére is lehet elméleti magyarázatot találni. Az elemzésben bemutatott téri-hiba modellek az utóbbi irányt erősítették meg. Az összes eddigi országgyűlési választás során a szavazatok megoszlásának egyenletessége alacsonyabb részvétellel járt együtt. Ugyanez volt igaz a 2009-es EP választás esetében is. Az egyenletesebb szavazatmegoszlás részvétel csökkentő hatás még pregnánsabban jelentkezett az 1000 fő alatti teleüléseken. Ez az eredmény igazolta az erre vonatkozó hipotézisünket (H4.1). Azt a feltevésünket - miszerint a választási verseny olyan erős konfliktus zónákat, valamint olyan diskurzus miliőt alakít ki, ami elbizonytalaníthatja a részvételben a szavazókat – alátámasztják az eredményeink. Ez a hatásmechanizmus a választói tér tömbösödésével, és polarizálódásával párhuzamosan azonban nem erősödött tovább. Az eredmények inkább azt mutatják, hogy a tömbösödési folyamatokkal párthuzamosan a két legnagyobb párt versenye számít inkább a részvétel szempontjából, és kevésbé a teljes pártpalettára leadott szavazati arányok. Ezeket

az

eredményeket

párhuzamba

állíthatjuk

a

survey

adatokon

alapuló

vizsgálódásainkkal. Mikro szinten a heterofil véleménymiliő inkább az alacsonyabb részvétellel járt együtt, és a homofil véleménymiliő, valamint a homofil politikai kapcsolati struktúra (főleg a jobboldali) magasabb részvételt valószínűsített. Ezt a hatásmechanizmust tudtuk gyakorlatilag makro szinten is azonosítani. Azonban ebben az esetben is látni kell, hogy a választókat ellentétes hatások érik, amik sokszor ellentétes kimeneteket is eredményeznek. Ebben az esetben is használhatjuk Angelusz Róbert kifejezését az elágazó szelektorokat. A választás érzékelt tétje, a lokális véleményklíma, a globális véleményklíma, a pártok mozgósítása lokálisan és globálisan, a konfliktusosság szintje. Ezek mind olyan tényezők, amik külön-külön is jelentős hatással lehetnek a részvételi szándékra. A disszertáció V.5 fejezetében terjedelmi korlátok miatt elsősorban a lokális helyzetre koncentráltunk, és ezt is egy olyan proxival mértük, mint a pártok közötti verseny szorossága, ami már maga is terméke a korábban felsorolt szempontoknak. Ez kétségkívül szűkíti az eredmények érvényességét. Az eredmények azonban ettől függetlenül magukban is érdekesek, és összevetve a mikro és mezo szinten tapasztaltakkal, az érvényességi aggályok is csökkennek. A további interpretációkat az utolsó fejezetre hagyjuk.

206

VI. KITEKINTŐ ÖSSZEFOGLALÓ A dolgozat utolsó tartalmi egysége némileg talán rendhagyó módon nem az eredmények újbóli összefoglalására koncentrál. A kutatási kérdéseket, valamint az ezekből levezetett hipotéziseket részletesen megvizsgáltuk és teszteltük a disszertáció V. fejezetében, majd a legfontosabb eredményekre visszatértünk a nagyobb egységek végén az összefoglalókban is. Az elemzésekben azonban tudatosan tartózkodtunk az adatok szociológiai és politológia interpretációjától, szigorúan csak az eredmények bemutatására vállalkoztunk. A záró fejezetben igyekszünk az eredményeinket szociológia és politológiai kontextusba helyezni. A dolgozat bevezető fejezetében abból indultunk ki, hogy a rendszerváltás bár objektív szempontok mentén kétségkívül lezajlott, normatív szempontból sokan vitatják megtörténtét169. A be nem váltott ígéret (nyugati jólét), és a különböző kormányzatok kudarcai a politika ellen hangolták a választópolgárokat (Bayer 2009, Miszlivetz 2011). A kudarcok eredményeként az egymást okoló pártok ellenséges retorika képe a választókra is átragadt. Ezek a folyamatok két irányba mutattak. Egyrészről egyre inkább polarizálódni kezdett a magyar politikai élet (Angelusz-Tardos 2005c, 2009a, 2011, Fábián 2005, 2012, 2013, Tóka 2005a, 2005b, 2006a, Benoit-Egyedi 2011, Körösényi 2012, Tardos-KmettyFábián 2013) Ez nem csak a pártok szintjén volt igaz, hanem a választók esetében is. Ezt mutatja a pártosodás erősödése, az ideológia skálákon való elhelyezkedés kikristályosodása és kiemelten a politikai kapcsolathálózatok homogenizálódása. Ezzel a folyamattal párhuzamosan a politikai távolságtartás, bizalmatlanság is növekedett a pártokkal szemben, a rendszerváltó pártok nagy része eltűnt a politikai palettáról, és új rendszerkritikus pártok jelentek meg (Jobbik, LMP). Utóbbi folyamat valamelyest enyhített azon a 2006-2008 körül tetőző kétpólusosságon, ami egyre inkább jellemezte a politikai pártok terét. Ez az a politikai környezet, ami körbevette az emberek közötti politikai diskurzusokat. Egy erősen kiélezett közegben a politikai diskurzusok veszélyekkel járhatnak. Barátságok, családok veszhetnek el a politikai vitákban. Erre egyértelmű válasz lehet egyes politikailag érdektelenebb rétegek teljes apolitizálódása, és a politikai részvételből való kivonulása (Mutz 2002a, 2002b, Huckfeldt-Mendez-Osborn 2004, Baldassari 2007, 2009, Huckfeldt 2007, Klofstad et al. 2009). Ha a disszertációban kapott eredményeket kontextusba helyezzük, akkor 2008-2010 között az előbb említett tendenciát azonosíthatjuk

169

Kornai (2007) tanulmányában bemutatja (és cáfolja) azokat a normatív szempontokat, amelyekkel a

rendszerváltás létét támadják

207

Magyarországon. Az eredmények mögötti hatásmechanizmusok azonban ennél jóval összetettebbek, működnek azok az elágazó szelektorok, amiket Angelusz Róbert előszeretettel emlegetett előadásaiban is. A politikai iránt érdeklődőbb csoportok esetében például a kapcsolathálózatok homogenizálódásával párhuzamosan, egyre inkább fontossá válnak a megerősítő diskurzusok, amik egyfajta normatív nyomást is gyakorolva megnövelik a választási részvétel valószínűségét. A disszertáció korábbi részében is a normatív szót használtuk, de kétségkívül az itt megfigyelt összefüggések mögött legalább ugyanannyi expresszív mozzanat is megfigyelhető. Mi sem bizonyítja ezt jobban mint az, hogy ezek a megerősítő diskurzusok elsősorban

a jobboldali szavazók esetében

működnek, akik kapcsán több korábbi kutatás is kimutatta az expresszív szavazás jelentőségét (Tardos 2011a, Kmetty-Koltai 2012). Ha röviden meg szeretnék ragadni a disszertáció legfontosabb eredményét, akkor az előző sorokban kifejtett mondanivalót emelhetnénk ki. Ez az eredmény magában persze csak arra jó, hogy további kérdéseket implikáljon: •

Mennyiben új ez a tudás?

•

Mi ennek a társadalmi következménye?

•

Mennyire egyediek az eredmények?

A dolgozat eredményeinek újszerűsége nyilvánvalóan fontos szempont a munka megítélésékor. Egyes részeredmények már korábban is ismertek voltak170 mind a polarizációs és homogenizálódási folyamatok kapcsán, mind a kapcsolathálózatok részvételben játszott szerepének vonatkozásában. A politikai részvételi dimenziók világos különválasztása és a politikai kapcsolathálózati elemek sok szempontú operacionalizálása, valamint az összefüggések különböző szintű és mélységű elemzése véleményünk szerint lehetővé teszi az itt felvázolt folyamatok módszertani szempontból is megalapozott mély megértését. Nagyon fontos, és újszerű eredménynek gondoljuk azt is, hogy a vizsgált mechanizmusokat mikro, mezo és makro-szinten is elemeztük, és a kapott eredmények tartalmilag

megerősítették

egymást.

Utóbbi

elsősorban

a

korábban

nehezen

interpretálhatónak tartott településszintű (alapvetően kisebb településekre jellemző) folyamatok esetében nyújtott egy jól működőnek mutatkozó elemzési utat. Míg a munka újszerűségének kérdése csak a disszertáció értékelésének szempontjából érdekes kérdés, az eredmények társadalmi következményeinek minél pontosabb megértése

170

Részben a szerző saját írásaiból is.

208

ezen jóval túlmutat. Az feltehetően nem vitakérdés, hogy a demokratikus berendezkedés sok szempontból patologikus állapota társadalmi szinten rossz, és veszélyes is. Egy végletesen megosztott társdalom az alapvető konszenzusok hiányában nem tud hosszútávon sikeres lenni. Azt nehéz megállapítani, hogy hol állunk ezen az úton. Az azonban biztosan állítható, hogy a folyamatok megfordulását semmi nem jelzi egyenlőre. Nem látni jelenleg, hogy a civil társadalom miként tudna jelentősen megerősödni, és azt sem, hogy mik azok a folyamatok amelyek katalizálnák az állampolgárok intenzívebb politikai szerepvállalását. Boda Zsolt (2009) a hatalom legitimitásának több szintjét is megkülönbözteti. A magyar helyzet kapcsán a legitimációs deficit kifejezést használja, de írását olvasva felsejlik annak a veszélye is, hogy a politika nagyfokú bizalomvesztése után még élesebb delegitimációs folyamatok indulnak be, aminek hatása nehezen megjósolható. Azt persze nem hagyhatjuk figyelmen kívül, hogy az egzakt választói részvétel összességében nem csökkent 1990 és 2010 között. Bár a nyugati típusú demokráciákhoz képest alacsony bázison indult a választási részvétel 1990-ben, de legalább ezt a szintet különböző mértékű le-föl ugrásokkal ugyan, de tartani tudta. A disszertációban is bemutatott 2013-as TÁRKI adatfelvétel a politikai érdektelenség növekedését mutatta, kérdés, hogy ennek lesz-e választási részvételt csökkentő hatása is, vagy csak a survey-ek világában marad meg az ilyen jellegű apátia. Véleményünk szerint inkább előbbi a valószínűbb,

hiszen

a makro-folyamatokban

is

le kell

csapódnia a politikai

érdektelenségnek, és a választható pártok kedvezőtlen megítélésének. Ha társadalmi következményekről beszélünk, akkor érdemes demokrácia szempontjából is szemügyre venni a folyamatokat. Egyik kiinduló ellentmondásunk az volt, hogy ha a mindent megvitató állampolgár a demokráciának az egyik alapmotívuma, akkor miért csökkentheti a demokratikus részvétel valószínűségét, ha valaki politizál a barátaival, családjával. Nem ellentmondásos ez a két felvetés a demokrácia felfogás szempontjából? De, kétségkívül ellentmondásos. Vagyis pontosabban szólva bizonyos strukturális keretek között ellentmondásos. Ezek a strukturális keretek a polarizált, homogén politikaitársadalmi környezetre utalnak. Egy ilyen környezetben nehezen tud megvalósulni konszenzust kereső diskurzus. De talán, ha a magyarok demokrácia felfogásából csak ez az egy elem hiányozna kevésbé kellene aggódnunk. Azonban az iskolásokat és egyetemistákat vizsgáló különböző kutatások szinte egyöntetűen azt mutatják, hogy már a fiatalok demokrácia felfogása is „sérült”, sokan nem is hisznek már a demokrácia

209

rendszerében171 (Szabó-Örkény 1998, Csákó 2004, Szabó 2012, Oross 2013). Ez a felfogás pedig alapjaiban ássa alá a hosszú-távú konszenzus keresést, és a társadalmi minimumokban való megállapodást. A társadalmi minimum ebben az esetben azokra a közös alapokra utal, amit mindenki elfogad egy nemzeten belül. Bár kétségkívül léteznek ilyen közös pontok (például 1956 megítélése), de az ezekből levezethető érték-kódok viszonylag korlátozottak. A pártok és szavazók polarizálódása nemcsak Magyarországon fontos kérdés. Az Economist 2013. December 7-ei számában egy nagyon látványos videó172 jelent meg az amerikai kongresszus polarizálódásáról173. A Renzo Lucioni174 által készített rövid elemzés azt mutatta meg, hogy mennyire jellemző az „együttszavazás” a kongresszusi szenátorok esetében (lásd melléklet). Az eredmények arra mutattak rá, hogy 1989-ben a demokrata és republikánus képviselők jó része sok esetben még együttszavazott. 2013-ra azonban ez teljesen átalakult, és a két tömb eltávolodott egymástól. A folyamat természetesen az USAban nem 1989-ben kezdődött. Az 1950-60-as évek viszonylagos középutas politikája után a 70-es években a két politikai oldal reprezentásai között elkezdett nőni a távolság (PooleRosenthal 1984). Ez a folyamat azóta is töretlen (McCarty-Poole-Rosenthal 2006, Baldassari-Gelman 2008), aminek egyik következménye volt például a „Tea party” 2009es zászlóbontása az Egyesült Államokban (Abramowitz 2011). Az vita tárgya, hogy ez milyen hatással van az amerikai szavazókra, és mi az a szint ami után már károsnak tekinthető. A szakirodalmi bevezetőben is jeleztük, hogy bizonyos fokú pártosodás, és politikai tagolódás kifejezetten hasznos olyan szempontból, hogy a pártok és a szavazók közötti kapcsolatból kiküszöböli a teljes instabilitást (Tóka 2005a). Egy polarizált környezetben azonban a különböző kérdésekben a közvélemény alakítását, már nem az

171

Az ESS (European Social Survey – (http://www.europeansocialsurvey.org) vizsgálatsorozat minden hullámában megkérdezik, hogy mennyire elégedettek a válaszolók a demokrácia működésével az országban. A 30 év alattiakat vizsgálva európai összehasonlításban az alsó egyharmadba kerül mindig Magyarország. 010 skálán vizsgálva (0 az elégedetlenség) 2002-ben a 30 év alatti magyar válaszolók átlaga 5.11 volt, 2004ben 4.45, 2006-ban 3.75, 2008-ban 3.58 (a 2006-os 2008-as évben csak az ukrán és bolgár eredmények voltak rosszabbak), 2010-ben 4.43, 2012-ben pedig 4.55 volt. Zárójelesen azt is érdemes megjegyezni, hogy a 30 év alattiak osztályzatai nem voltak általánosságban alacsonyabbak, mint az idősebbeké. 172 http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2013/12/daily-chart 173 Pár nappal korábban 2013. december 2.-án a New York Times hasábjaink Jill Lepore közölt hosszabb írást a polarizáció alakulásáról Amerikában. A cikk apropóját egy olyan törvény adta, amit Tom Coburn republikánus szenátor terjesztett be, amiben a kormányzat által finanszírozott politika-tudományi kutatások támogatásának megvonását javasolja. Ez a program finanszírozza többek között az amerikai választáskutatási programot is. http://www.newyorker.com/arts/critics/atlarge/2013/12/02/131202crat_atlarge_lepore 174 http://renzolucioni.com/articles/senate-voting-relationships

210

érvek fogják alakítani, hanem a pártálláspontok175. Ez főleg azokra a kérdésekre igaz, ahol a pártok is határozott álláspontot vesznek fel. Ennek egyenes következménye a véleménynyilvánítás „minőségének” romlása (Druckman-Peterson-Slothuus 2013). Ennek ellenére nincs egyetértés abban, hogy a pártok polarizációja növelte-e a szavazópolgárok egymástól vett távolságát Amerikában (DiMaggio-Evans-Bryson 1996, Fiorina-Abrams 2008, Baldassari

2011).

Ennek

kapcsán

érdemes

megkeresnünk

a párhuzamokat

és

különbségeket a magyar és amerikai helyzet között. A két országban közös a széttartó polarizálódó pártrendszer. Azonban a választópolgárok szintjén ezt a polarizációs és homogenizálódási folyamatot már nem lehet párba állítani. Az okok nyilvánvalóan nagyon komplexek, és ezek kibontása nem is lehet ennek a disszertációnak a tárgya. Itt most csak az volt a célunk, hogy bemutassunk bizonyos párhuzamokat, és eltéréseket. Az biztos, hogy az amerikai kutatók is ugyanazt az elbizonytalanodó attitűdöt írják le a véleményütközés politikai diskurzus mezőben lévőknél a választási részvétel kapcsán (Mutz 2002a, 2002b). A polarizáció növekedése természetesen nem egy magától értetődő folyamat. Az európai országok ilyen szempontból nagyon vegyes képet mutatnak. Hollandiában például az 1980-as évek óta csökken a polarizáció mértéke a pártok mezőjében (Vegetti 2011). Ezzel szemben Olaszországban nagyon magas a homogén politikai kapcsolathálózatok aránya, főleg az ideológia skálák szélén elhelyezkedőknél (Baldassari 2009). A következő pár év érdekes kutatási iránya lehet majd, hogy az elhúzódó gazdasági válság milyen hatással lesz a politikai mező polarizálódására Európában, kiemelten a válság által leginkább sújtott dél-európai államok esetében. Ez a gondolat már tovább is vezet minket azokra a kutatási kérdésekre, amelyek felé érdemes lehet tovább vizsgálódni. A disszertációban nagy hangsúlyt fektettünk a különböző elemzési szintek bemutatására. Vizsgáltuk a politikai kapcsolathálózat mikro és mezo vonatkozásait, valamint az elemzések egy részében a makro szintű folyamatokat is teszteltük. Fontos kutatási iránynak tartjuk a különböző szintek egymásra hatásának további elemzését. Ez egyrészről jelenti a mikro elemzések kontextuális elemekkel való kiegészítését, valamint a makro-struktúra hatásának bevonását a vizsgálatba. Másrészről a makro eredmények is kiegészíthetők olyan elemekkel, amik például az egyes pártok között észlelt ideológia távolságokat építik be a vizsgálatba.

175

A folyamatot tovább rontja az is, hogy egy polarizált környezetben a pártoknak is racionálisabb lesz a medián szavazó helyett a szélsőségesebb szavazókat megszólítani (Tóka 2005a). Ez a politikai racionalitás egy olyan negatív spirál irányába vezet, ami további polarizációt eredményez.

211

Szintén fontos további kutatási irány a közelgő 2014-es országgyűlési és EP választás kapcsán az elemzések megismétlése, és ezzel a vizsgálati idődimenzió kitágítása. Ez mind mikro- mind makro szinten számos fontos eredménnyel szolgálhat. A harmadik kutatási irány az elemzések nemzetközi kontextusba helyezése. A különböző nemzetközi összehasonlító vizsgálatok (például ESS) részben erre lehetőséget is nyújtanak. Várhatóan

a

2014-es

Német

Választáskutatási

Programba

(GLES)

bekerül

a

pártgenerátoros mérési módszer, ami újabb összehasonlításra ad lehetőséget. Az ilyen jellegű összehasonlítások makro szinten is számos érdekes eredményt hozhatnak. Az utolsó pont amire kitérünk az-az elemzések további árnyalása. Egy összefoglaló munkában az egyes kutatási kérdések vizsgálatára csak korlátozottan van lehetőség. Az összes elemzési fejezet esetében felmerülnek további olyan lehetőségek, amik árnyalhatják a kapott eredményeket. Az ilyen jellegű mélyfúrásokat magunk is fontosnak gondoljuk.

212

FÜGGELÉK FÜGGELÉK A Méretgenerátoros módszer bemutatása Az elméleti részben röviden bemutattuk a méretgenerátoros módszer alapjait, a FÜGGELÉK-ben a módszer gyakorlati alkalmazására koncentrálunk. A részletesebb elemzésnek az az oka, hogy Magyarországon a módszert eddig csak egy adatfelvételben alkalmazták, ezért részben fehér foltnak számít a hazai kutatási gyakorlatban. A jelzett kutatást 2012-ben készítette az ELTE-TÁTK Módszertani Kutatóközpontja176. Az adatfelvétel a budapesti lakosságot vizsgálta, és implementálásra került a kutatásban a méretgenerátoros módszer is (Kmetty-Koltai 2013, Tardos-Kmetty-Fábián 2013). Az adatfelvételt a disszertáció módszertani blokkjában részletesen bemutattuk, ebben a fejezetben a méretgenerátoros technikára koncentrálunk177. A módszer alapja az, hogy a kutatásban résztvevőktől megkérdezik, hogy különböző nevű emberekből hány darabot ismernek. A blokk előtt a kutatásban a következő felvezető szöveget használták: „A következő kérdések olyan személyekkel lesznek kapcsolatosak, akiknek ismeri a nevét, és ha valahol összefutnának, megállna velük beszélgetni. Kérem, most minden Magyarországon élő ismerősére gondoljon! A kérdések második része arra vonatkozik, hogy ezekből az ismerőseiből hány emberben bízik. Lehet, hogy a következő kérdések néha „furcsának” fognak tűnni, de fontos számunkra, hogy minél jobban megismerjük a budapesti emberek kapcsolatait.” Az ELTE-TÁTK Budapest kutatásában 6 nevet használtak: Judit, Milán, Krisztián, Barbara, Linda, Sándor. A nevek kiválasztásánál azt vették figyelembe, hogy különböző gyakoriságú nevek kerüljenek be a kutatásba. A hat névből a Linda esetén nem állt rendelkezésre a populációs eloszlás, ezért a hálózat nagyságának becsléséhez ezt a nevet nem lehetett használni. A további öt név a következő megoszlást követi a teljes sokaságban.

176

https://sites.google.com/site/eltetatkmkk/home/budapest-kutatas-2012

177

A fejezet további része Kmetty Zoltán és Koltai Júlia hivatkozott előadására épül: Kmetty-Koltai 2013

213

Táblázat 51 - Keresztnevek megoszlása Magyarországon (forrás: Kmetty-Koltai 2013) Keresztnév gyakorisága

Keresztnév aránya a sokasáon

Magyarországon

belül

Sándor

180093

1.80%

Krisztián

50368

0.50%

Milán

14225

0.14%

Judit

94972

0.95%

Barbara

26058

0.26%

Név

A keresztneveken keresztül történő network nagyságnak a becslésekor torzítást okoz, hogy a Budapestiek feltehetően más valószínűséggel ismernek különböző nevű személyeket, egy országos mintához képest. A magyar keresztnevek korral és társadalmi helyzettel való összefüggésével már több hazai kutatás is foglalkozott (Bozsonyi-Kmetty: 2008, FeketeNagy-Sik: 2013). Ennek a típusú torzításnak a kivédése azonban sajnos nem lehetséges. Valamivel csökkentené a torzítást, ha tudnánk a Budapestiek név megoszlását, ilyen jellegű nyilvános adat azonban nem áll rendelkezésre. Mind az öt név esetében a következő egyszerű képlettel becslést adhatunk válaszolónként a személyes hálózat nagyságára: ݁‫ܺ(ݐݏ‬௞ )=Xk/P(X) est(Xk): k személy hálózatának nagysága X név alapján Xk:Hány X nevű személyt ismer k válaszoló P(x): X név populációs megoszlása

A következő táblázatban összefoglaltuk a nevekre vonatkozó legfontosabb statisztikákat.

214

Táblázat 52 - A Budapest kutatásban méretgenerátoros blokkjában felhasznált nevek összefoglaló statisztikái (forrás: Kmetty-Koltai: 2013)

Budapest Kutatás

Becsült network mértet

Maximum

Átlag

Szórás

Maximum

Átlag

Szórás

Judit

20

1.6

2.1

2105.3

168.7

217.4

Milan

7

0.3

0.7

7692.3

272.9

479.7

Krisztián

33

1.1

1.7

4929.6

197.5

467.1

Barbara

20

0.7

1.2

6547.6

226.8

335.5

Sándor

40

2.7

3.3

2222.2

148.3

183.9

Miután minden személy esetében öt becslésünk is van az ego társadalmi hálójának a nagyságára ezeket a becsléseket valamilyen módon össze kell vonni. Az összevonás során lehet egyszerűbb megközelítést is alkalmazni, és az 5 becslés átlagát kiszámolni. Ez a fajta megoldás azonban nem veszi azt figyelembe, hogy az egyes nevek esetén eltérő szórással becsültük meg a network nagyságát. Ezért a hivatkozott kutatásban egy összetettebb becslési módszert használtunk, amibe beépítettük a becslések szórását is ezzel csökkentve a becslési bizonytalanságot.

Az adott i névre kiszámolt súlyszám

‫ݓ‬௘௦௧(௜) =

݉݁ܽ݊(‫݀ݏ‬ሺ݁‫ݐݏ‬1ሻ, ‫݀ݏ‬ሺ݁‫ݐݏ‬2ሻ, ‫݀ݏ‬ሺ݁‫ݐݏ‬3ሻ, ‫݀ݏ‬ሺ݁‫ݐݏ‬4ሻ, ‫݀ݏ‬ሺ݁‫ݐݏ‬5ሻ) ‫ݐݏ݁(݀ݏ‬௜ )

west(i): Az i névhez tartozó súlyszám est1: Az 1. név alapján becsült hálózat nagysága

215

A képlet alapján rendeltünk súlyokat az egyes nevek mellé. A képletből jól kirajzolódik, hogy a nagyobb szórású nevek esetében alacsonyabb súlyt kapott a név, a kisebb szórású nevek esetében magasabbat.

A kapott súlyszámokra építve egy súlyozott átlag alapján számoltuk ki a végleges network nagyságát.

A hálózat nagyságát kiszámoló képlet ହ

݊‫ = ݏ‬෍ ݁‫ݐݏ‬௜ × ‫ݓ‬௜ ௜ୀଵ

ns: Network nagysága k személy esetében esti: k személy becsült network nagysága i név alapján west(i): i névhez tartozó súlyszám Az egyes kérdezettek társadalmi hálózatának nagyságára az eddig bemutatott módszerek alapján előállítható egy becslés. Az ismertetett kutatásban a becslés pontosítását még további elemekkel egészítették ki. Ezeknek a további pontosítások és szűkítések elsősorban az extrém értékeket célozták, és az volt a céljuk, hogy a becslések minél inkább robusztusak legyenek. Ennek keretében azon válaszolók esetében akik mind az 5 név esetében nullás értéket jelöltek, a network nagyságot nem számoltuk ki, és adathiánynak tekintettük. A kiszámolt hálózat nagyság változót 2.5 százalék mentén trimmeltük, tehát az alsó és felső 2.5 százalékát „eldobtuk” az adatoknak. A méretgenerátor blokk további kérdései alapján szintén vizsgáltuk a hálózat nagyságát. A blokkban rákérdeztünk arra, hogy

egyes

foglalkozási

csoportokból

hány

embert

ismer,

ismer-e

romát,

leszbikust/meleget, börtönviselt embert, civil szervezeti tagot stb. Ha egyes kérdések esetén nagyobb számot mondott a kérdezett mint a becsült network nagyság, akkor az adott kérdésben jelzett számra javítottuk a hálózat teljes nagyságát (az egyes kérdések esetében is trimmelt értékekkel számoltunk). Utolsó lépésben egy speciális mutatót is kiszámoltunk a minél robusztusabb becsléshez. Minden kérdezettnél képeztünk egy olyan indikátort ami az egyes nevek alapján megbecsült legmagasabb és legalacsonyabb hálózati becslés hányadosa. Ennek a megoszlását mutatja a következő ábra. 216

Ábra 10– Az egyes nevek alapján a személyként kiszámolt legmagasabb és legalacsonyabb hálózati becslés hányadosa (forrás: Kmetty-Koltai 2013)

200 0

100

Esetszám

300

Maximum and minimum estimate quotient based on the five name

0

10

20

30

40

Azok esetében ahol ez a mutató magasabb volt, mint az átlag plusz két szórás a becsült network nagyságot nem vettük figyelembe és adathiánynak tekintettük. A becsült hálózat nagyságánál további torzítási lehetőséget okoz az is, hogy a különböző gyakoriságú nevek esetében nem ugyanolyan megbízhatósággal és pontossággal tudják megmondani a kérdezettek, hogy hány adott nevű személyt ismernek. A szakirodalomban (McCormick-Zheng 2007, DiPrete ez all 2011) ezt a jelenséget „recall bias”-nak nevezik, amit emlékezési hibaként fordíthatunk. A ritkább nevű emberekre jobban emlékeznek a kérdezettekre, és pontosabban meg tudják mondani, hány ritka nevű ismerősök van, mint a gyakori nevek esetében. Ez egyébként nem csak a nevekre vonatkozik, hanem az egyes társadalmi csoportok esetében is igaz. Általánosan az mondható el ezzel kapcsolatban, hogy a gyakori nevek (és nagyobb társadalmi csoportok) esetében alul becsüljük a hálózatunk nagyságát. Ezt a jelenséget szemlélteti a következő grafikon.

217

Ábra 11– az emlékezési hiba nagysága a Budapest kutatásban (forrás: Kmetty-Koltai 2013).

4

Recall error

2

KRISZTIÁN

JUDIT

BARBARA

1

Survey mean

3

SÁNDOR

0

MILÁN

0.000

0.005

0.010

0.015

0.020

Population distribution

Az X tengelyen ábrázoltuk a populációs megoszlásokat, míg az Y tengelyen az adott név esetében az ismerősök számának átlagát. A kék egyenes mutatja az öt névre illesztett regressziós egyenest, míg a narancssárga vonal a három ritkább névre illesztett görbét. Ahogy az ábra is mutatja, a ritkább nevek esetében jóval meredekebb a regressziós egyenes, ami alátámasztja az, hogy az itt bemutatott adatfelvételben is jelentkezett az emlékezési torzítás. Az emlékezeti torzítás kezelése összetett és komplex feladat, jelen disszertációban nem is foglalkozunk vele részletesen, mindösszesen jelezzük a probléma létét. Számunkra megnyugtató, hogy a módszert használó GSS felvétel elemzésekor a szerzők kiemelik, hogy a tesztjeik alapján azok a modellek amikben kezelték a torzítást és azok amelyekben nem, nem mutattak jelentős eltérést (DiPrete et all: 2013 32p). A 2012-es Budapest kutatásban a végleges becsült hálózat nagyság változónak 202 volt az átlaga, 159 a mediánja, és 161 a szórása. Ahogy a következő ábra is mutatja a változó lognormális eloszlást mutatott, ami alátámasztja a korábbi fejezetekben már jelzett skálafüggetlenségét a hálózatoknak (Bozsonyi 1999, Barabási 2002). 218

Ábra 12– a becsült network nagyság változó megoszlása normál és log-skálán (forrás: Kmetty-Koltai: 2013).

0

50

150

Estimated network size

200

400

600

800

0

40

80

0

3

4

5

6

7

Log-scale

A statisztikai és módszertani „küzdelem” végére eljutottunk oda, hogy elő tudtunk állítani egy olyan mennyiségi indikátort, ami a társadalmi erőforrások vertikális dimenzióját tudja mérni, és annak is elsősorban a távolabbi, gyengébb kötéseket is tartalmazó oldalát. Mind a 2006-os GSS-ben, mind a disszertációban bemutatott Budapest Kutatásban az egyes nevek, és társadalmi csoportok esetében azt is meg kellett becsülni a válaszadóknak, hogy hány emberben bíznak a csoporton belül. Ezzel a szűkítéssel mérhető a hálózatok közeli dimenziója is. A módszer igazi nagy előnye azonban elsősorban nem a kvantifikált hálózat nagyságban rejlik, hanem abban, hogy használatával be lehet mutatni, hogy egy adott társadalomban mik a jellemző strukturális törésvonalak, és ezen törésvonalak, milyen változók, milyen dimenziók mentén alakulnak ki. Ennek bemutatására egy további rövid statisztikai kitérőt kell tennünk. Ha abból a feltevésből indulunk ki, hogy egy folyamatot teljes mértékben a véletlen generál, akkor az adott folyamat Poisson megoszlást követ. A Poisson megoszlás egy olyan aszimmetrikus diszkrét megoszlás, amit egy paraméterrel jellemezhetünk (szemben a

219

normál megoszlással, ahol két paraméterre is szükségünk van, az átlagra, és a szórásra). Ha a méretgenerátor esetében élünk a véletlen generáló folyamatok előfeltevésével, akkor az egyes társadalmi csoportok kapcsán azt várjuk, hogy az, hogy a minta tagjai hány embert ismernek az adott társadalmi csoportból szintén Poisson eloszolást kell, hogy kövessen (Zheng-Gelman 2006, DiPrete et all 2011).

Poisson eloszlás képlete ܻ௜௞ ∼ ܲ‫݊݋ݏݏ݋‬ሺߣ௜௞ ሻ → ߣ = exp (ߚ଴ + ߚଵ ‫)ݔ‬ λik: a várható értéke annak, hogy i személy hány embert ismer k csoportban A kapcsolathálózati homofilia miatt (lásd disszeráció korábbi fejezetei) azonban nem jó azaz előfeltevés, hogy minden ember ugyanakkor valószínűséggel ismer k csoportba tartozó embereket. Tehát a λ paraméter eltérő lesz a független változó egyes kategóriában. Ezt nevezik a szakirodalomban túlszórásnak (overdispersion). Ezzel a túlszórással korrigálni kell a korábbi képletet.

A Poisson eloszlás túlszórással korrigált képlete ܻ௜௞ ∼ ܲ‫݊݋ݏݏ݋‬ሺߣ௜௞ ݃௜௞ ሻ → ߣҧ = exp (ߚ଴ + ߚଵ + ݁) gik a relatív valószínűsége, hogy i személy ismer egy embert k csoprtoból λ nem fix, hanem random paraméter

Ebben az esetben a korrigált λ várható értéke meg fog egyezni λ-val. A gyakorlatban a számolsáokba két féleképpen is be lehet építeni a túlszórást. Egyrészről használhatunk kvázi-Poission eloszlást, másrészről illeszthetünk negatív binomiális eloszlásra is modellt ebben az esetben. Utóbbinál abból indulunk ki, hogy a becsült λ paraméter gamma eloszlást követ (Moksony 2006).

Negatív binomiális modell alapján a túlszórás beépítése ‫ܧ‬ሺܻሻ = ߣ

ܸܽ‫ݎ‬ሺܻሻ = ߣሺ1 + ߙߣሻ = ߣ + ߙߣଶ ܸܽ‫ݎ‬ሺ‫ݕ‬௜௞ ሻ = ߳௞ ‫ݕ(ܧ‬௜௞ 220

Az alpha paraméter mutatja a túlszórás nagyságát

Ha az Alpha paraméter nulla, akkor az Y változó várható értéke és varianciája megegyezik, tehát visszakapjuk a Poisson megoszlást. Utóbbi esetben mondjuk azt, hogy nincs túlszórás (egyes statisztikai csomagban nem alpha, hanem theta paraméter használnak, utóbbi esetében az 1-es érték jelenti azt, hogy nincs túlszórás. Az 1 alatti jelenti azt, hogy a várható érték nagyobb mint a variancia, az 1 feletti pedig a túlszórás jele). Az itt bemutatott modell két nagy előnnyel is jár. Az első természetesen az, hogy negatív binomiális modellt használva megbízható becslésekhez juthatunk. Ezt nem is kell részletesebben taglalni. A második előny kevésbé nyilvánvaló, ezért rövidebben elidőzünk rajta. A modell illesztéséhez felhasznált Alpha paraméter nem csak statisztikai értelemben fontos, hanem társadalomtudományi szempontból is interpretálható. Minél magasabb az alpha paraméter egy társadalmi csoport esetében, annál inkább szegregált/tömbösödött a csoport a teljes sokaságban, network terminológia szerint annál inkább homofil. Tehát ha különböző csoportok esetében szeretnénk vizsgálni, hogy mennyire erősek a társadalmi törésvonalak, akkor az alpha paraméterek összehasonlítása lehetővé teszi ezt számunkra (DiPrete et all 2011). További előny, ha a negatív binomiális modellekbe hierarchikusan építjük be a független változókat, akkor az egyes változók beillesztése után az alpha paraméter csökkenéséből következtethetünk arra is, hogy az adott változó mennyire „felel” a társadalmi csoport szegregációjáért, tömbösödésért (Kmetty-Koltai 2013). Ebben az esetben az-az előfeltevésünk, hogy azért van túlszórás a modellekben, mert nem szerepeltetünk olyan magyarázó változókat, amik kontrollálása után csökkenne, vagy eltűnne a túlszórás. Ezt egy egyszerű modellel illusztráljuk a következőkben. A Budapest

Kutatás

névgenerátoros

blokkjában a nevek mellett további 16

foglalkozási/társadalmi csoport kapcsán kértük meg a válaszolókat arra, hogy becsüljék meg az ismerőseik számát. Az egyik ilyen vizsgált változó a válaszadó ismerősi körében a börtönviseltek száma volt. A változó átlaga 0.7 volt, a szórása 3.6. A következő táblázat összefoglalja azt a hierarchikus modellt amit a kérdezett börtönviselt ismerőseinek számára illesztettünk.

221

Táblázat 53 - a börtönviselt hálózat nagyságára illesztett hierarchikus negatív binomiális modell (forrás: Kmetty-Koltai 2013). kor (vs. iskolai végzettség (vs. Kevesebb mint 8 általános)

18-40)

szubjektív társadalmi

Üres

60 éves

modell

Network

környzet,szomszédság

státusz (+:

8

(intercept)

nagyság

(+: jobb)

jobb)

általános

XXX

0

0

0.001

0

0

0

0.025

0.002

0

0

0

0.019

B (koeficiens)

0.003

-0.514

-0.106

-1.383

-1.879

-1.966

-2.29

-0.455

Exp(B)

1.003

0.598

0.899

0.251

0.153

0.14

0.101

0.634

A

Szakmunkés

Érettségi

Diploma

idősebb

modell

szignifinaciája korábbi

vagy

(a

modellhez

képest) A

0

0

változó

szignifikanciája

teta

0.33

0.36

0.41

0.43

0.53

0.57

alpha

3.02

2.79

2.42

2.31

1.88

1.76

2xlikelihood

-2125

-1593

-1554

-1501

-1452

-1442

variancia

XXX

24.90%

26.70%

29.10%

31.30%

31.70%

AIC

2129

1600

1562

1511

1470

1464

Megmagyarázott

222

A kiinduló üres modell (csak a függő változó állagát tartalmazza) alpha értéke 3, ami jelzi, hogy az, hogy ki hány börtönviselt személyt ismer nem véletlen folyamtok által alakul ki, hanem társadalmilag meghatározott. A második modellbe beemelt hálózat nagyság változó, jelentősen csökkenti a túlszórást, ami jelzi azt, hogy azok a társadalmi folyamatok amik meghatározzák, hogy kinek hány személyből áll össze a networkje, befolyásolja azt is, hogy hány börtönviselt személyt ismer. A további változók bevonása tovább csökkenti a túlszórást. A rossz szomszédsági környezet, az alacsony társadalmi státusz, az alacsony iskolai végzettség, és a fiatalabb kor is növeli annak az esélyét, hogy több börtönviselt személy van valakinek a személyes ismerősi hálózatában. Az utolsó modellben a megmagyarázott variancia (log-likelihood alapján számoltuk) közel 32 százalékos, ami a társadalomkutatási gyakorlatban kifejezetten magasnak számít.

223

FÜGGELÉK B

Téri modellek alkalmazása

A disszertáció V.5 fejezetében a választási részvételt vizsgáltuk makro kontextusban, az 1990 óta megtartott országgyűlési választások első fordulóinak eredményei alapján. Az elemzést települési szinten végeztük el. Az elemzések során téri modelleket alkalmaztunk az összefüggések vizsgálatára. A függelékben azt mutatjuk be miért volt szükséges téri modelleket alkalmazni, valamint a modelljeink pontos specifikációjára is kitérünk. A klasszikus regressziós magyarázó modellek esetében az egyik alkalmazási feltétel a bevont esetek függetlensége. Ennek az előfeltételnek a megsértése több hibához is vezethet. Egyrészről jelentősen megnőhet a modelljeink magyarázóereje, másrészről a független változók hatását is túlbecsülhetjük (míg a hibáikat alulbecsülhetjük). Ez a probléma régóta ismert a standard elemzések esetében is. Erre vezethetjük vissza például a kétlépcsős mintavételeknél azt a fajta design hatást, hogy az effektív mintaméret mindig alacsonyabb az ilyen típusú mintavételek esetében, mint a teljesen véletlen országos minták esetében. A hatás még erősebben jelentkezik olyan esetekben, amikor csoportos mintavételt alkalmazunk. Ilyenek például azok a lakossági vizsgálatok, amikor egy háztartás összes tagját lekérdezik, vagy még inkább azok az iskolai vizsgálatok, amikor teljes osztályok kerülnek be a mintába. A statisztikai elemzések más ágaiban is gyakran szembesülnek az autóregresszivitás problematikájával. Az idősor elemzés az egyik legeklatánsabb példa, ahol a standard rutinokba is beépítésre kerültek az időbeli egymásrahatás kiküszöbölésére alkalmazott eljárások. A területi adatok esetében az a kiinduló feltételezésünk, hogy az egymáshoz közel lévő települések hasonlóbbak egymáshoz, mint a távolabbi települések (elméletileg lehetséges negatív téri hatás is, amikor egyfajta elszívó hatást gyakorolnak egymásra a települések, de a disszertációhoz köthető kutatási téma esetében ez nem valószínűsíthető, ezért erre nem térünk ki a továbbiakban) (Cliff-Ord: 1973). A téri-dependencia megállapításához első lépésben el kell döntenünk, hogyan definiáljuk a téri közelség kérdését. Már ebben az esetben is több lehetőség közül választhatunk. A megközelítések egyik része a területek szomszédságából indul ki. Ha rendelkezésünkre áll olyan digitális térkép, ami tartalmazza a területek határvonalát, akkor definiálhatjuk úgy a szomszédságot, hogy azok a települések szomszédjai egymásnak, amelyeknek a település 224

határa érintkezik. Amennyiben nem áll rendelkezésünkre digitális térkép, de tudjuk a területi egységeink középpontját, akkor felépíthetjük a települési határokat úgynevezett Voronoi megközelítéssel is. A Voronoi határvonalak meghatározása úgy történik, hogy minden egyes pont a határvonalon belül közelebb esik az adott terület elméleti középpontjának megadott ponthoz, mint más hasonló pontokhoz. Ha kialakítjuk Voronoi megközelítéssel a területi határvonalakat az előzőhöz hasonlóan tudjuk a szomszédságot definiálni. A megközelítések másik csoportja nem szomszédsági alapon, hanem távolság alapján definiálja a közelséget. Egyrészről lehetséges útban vett távolságok segítségével definiálni a közelséget. Például ha a település középpontok X km-es távolságon belül vannak, akkor szomszédoknak tekintjük őket. Másrészről lehet időbeli távolságok segítségével definiálni a közelséget. Azokat tekintjük egymással közeli településnek amik között az út-idő távolság x percen belül van. Az utóbbi két megközelítés esetében szükséges egy olyan területi mátrix, ami tartalmazza az összes területi egység egymástól vett út, illetve idő távolságát. Ezek az út-idő megközelítések jobban tudják kezelni azokat a helyzeteket, amikor két település bár fizikailag közel van egymáshoz, de valamilyen földrajzi akadály miatt nehéz közöttük az átjárás. Ilyen például a Balaton két partja, de a nagyobb folyók esetében azok a szemben fekvő települések is, ahol nincs híd kiépítve.178 A disszertációban települési adatsorokat elemeztünk. Mivel nem állt rendelkezésünkre út-idő mátrix, ezért a szomszédságot a települési határok egybeesésével definiáltuk. Mivel az elemzésünket csak azokra a településekre végeztük el, ahol minden egyes választási évben volt adat (tehát az új és a megszűnő települések nem szerepeltek az elemzésünkben) ezért a Voronoi megközelítés használata mellett döntöttünk179. A téri közelség definiálása után visszatérünk a téri-dependencia bemutatására. Első lépésben azt kell megvizsgálni minden esetben, hogy van-e a téri autokorreláltság az adatokban. Ebben egyrészről vizuális, másrészről statisztikai eszközök is rendelkezésünkre állnak. A következő ábra mutatja a 2010-es választásokon a részvétel területi megoszlását decilis csoportok szerint.

178

Lehetséges olyan téri modelleket is definiálni, ahol a távolságot súlyozottan értelmezzük valamilyen függvény mentén (pl: lineáris, vagy exponenciális lecsengése az adatoknak a téri komponens mentén). 179 Rendelkezésünkre állt digitális térkép, de nem ugyanazokkal a településekkel, mint amit az elemzésben használtunk. Egyes számításokat elvégeztünk úgy is, hogy a térkép alapján definiáltuk a szomszédságot, és úgy is, hogy Voronoi megközelítést alkalmaztunk. Az eredmények között nagyon csekély volt az eltérés.

225

Ábra 13– A 2010-es választási részvétel településsoros ábrázolása decilis csoportok szerint Választási részvételi arány - 2010 [0.253112,0.5251733) [0.5251733,0.5578231) [0.5578231,0.582353) [0.582353,0.6037736)

[0.6037736,0.621781) [0.621781,0.6361336) [0.6361336,0.6581125) [0.6581125,0.6829268)

[0.6829268,0.7199248) [0.7199248,0.952381]

Az ábrán is jól látható, hogy a részvételi arányok között jelentős területi csomósodások figyelhetők meg. Egyrészről Budapest és környéke a magas részvételi területek közé tartozik, és Észak-nyugat Magyarországon is inkább magasabb részvételű települések vannak egymás mellett, szemben például Somogy és Baranya megye egyes részeivel, ahol nagyon alacsony részvételi mutatóval rendelkező települések vannak egymás közelében. A téri-dependencia tesztelésére természetesen statisztikai mutatók is rendelkezésre állnak. Ezek közül az egyik leginkább elterjedt a Moran I statisztika (Moran: 1950). A Moran I statisztika az adott terület, és a téri szomszédjainak a hasonlóságát mutatja180. Az értelmezése hasonló a korrelációhoz. Az 1-es érték a teljes egyezést mutatja, a -1-es értéke 180

Ez a definíció a globális Moran statisztikára vonatkozik. Definiálható lokális Moran I statisztika is, ahol komponensekre lehet lebontani a téri függőséget. Mivel a disszertációban csak a globális statisztikát használjuk, ezért a lokális kiszámolási módját nem ismertetjük.

226

pedig a teljes különbözőséget (taszító hatás). A Moran I statisztika 0-s értéke181 a téridependencia hiányát mutatja. A Moran I statisztika a következő módon számolható ki: ∑௡௜ୀଵ ∑௡௝ୀଵ ௜௝ (௜ −  )(௝ −  )
Ι= ௡ ∑௜ୀଵ ∑௡௝ୀଵ ௜௝ ∑௡௜ୀଵ(௜ −  )ଶ Ahol xi a változó értéke az i-ik településen,  a változó átlaga a sokaságban, és wij a téri súlya az i-ik és j-ik elem közelségének.

A 2010-es választás esetében az általunk használt szomszédsági mátrixot használva a Moran I statisztika értéke 0.32, ami közepes téri-dependenciát jelez.

Több általánosan használt módszer létezik a téri-dependencia kezelésre a regressziós modellekben. A módszerek statisztikai alapvetéseit, és kiszámolási módjait nem ismertetjük

részletesen

(ezzel

kapcsolatban

lásd

Zhukov

2010),

ehelyett

az

alkalmazhatóságúkra koncentrálunk. Az egyik lehetséges módszer a téri függőség kezelésére a területi autóregresszív modell (SAR). Ez a módszer a független változók közé beemeli, a függő változó térben elcsúsztatott tagját (gyakorlatilag a szomszédok átlagát).  = ௬ +  +

,a jelölések megegyeznek a klasszikus regressziós jelölésekkel, a wy a térben eltolt függő változó érték, a   ℎ  pedig a Wy tag súlya

A módszer hátránya, hogy az OLS regresszióhoz képest megváltozik a B paraméterek értelmezése, mivel ezek nem globális meredekséget jelentenek, hanem lokálisat. Szintén hátránya a SAR módszernek, hogy érzékeny a paraméterek területi heterogenitására.

Egy másik lehetséges módszer a téri-dependencia kezelésére, az úgynevezett hiba-modell (SEM182). Ezt abból az előfeltevésből indul ki, hogy a függő változó magyarázata azért problémás, mert kihagytunk valamilyen fontos független változót, és azt is feltételezzük, hogy ez a kihagyott független változó térben autókorrelált.  =  + ௨ +

181

Valójában nem a 0-ás érték jelzi a teljes téri függetlenséget, hanem a -1/(n-1) érték, ahol n az esetszámot jelöli. 182 A disszertációban korábban használtunk a Strukturális Egyenletek Modellezését, aminek szintén SEM a rövidítése. A két módszer nem összekeverendő.

227

,ahol Wu egy téri hiba komponens  () pedig ennek a téri hiba komponensnek a súlya

A téri-hiba modell előnye, hogy a független változók B paraméterei úgy interpretálhatók, mint ahogy a klasszikus OLS regresszióban. Szintén nagy előnye, hogy ez a módszer kevésbé érzékeny a paraméterek téri heterogenitására.

A harmadik általunk bemutatott módszerben a téri-hiba modell logikájából indulunk ki, de azzal az előfeltevéssel, hogy a kihagyott változó a bevont független változó(k) térben eltolt értéke(i). Ezt a módszert a szakirodalomban téri-Durbin modellnek nevezik (SDM).  = ௬ +  + ௫ +

,ahol a Wx a független változó térben eltolt tagja, a  (ℎ) pedig az ehhez tartozó súly.

Bár ez a módszer nem érzékeny a paraméterek téri heterogenitására, a B értékek interpretációja ismét csak lokálisan lehetséges.

A következő táblázatban bemutatjuk a három módszer (és a klasszikus OLS regresszió) által produkált eredményeket a 2010-es választási részvételt használva függő változóként, és a munkanélküliségi arányt, valamint a Blau-indexet használva független változókként.

228

Táblázat 54 - A 2010-es választási részvételre illesztett regressziós modellek OLS

SAR

SEM

SDM

B

Sig

B

Sig

B

Sig

B

Sig

Intercept

0.799

***

0.449

***

0.8

***

0.377

***

Blau-index

-0.223

***

-0.173

***

-0.217

***

-0.214

***

-0.003

***

-0.0025

***

-0.003

***

-0.003

***

0.097

***

0.002

***

-0.033

N.S.

Munkanélküliségi arány lag (Blau) lag (munkanélküliség)

Moran

I

(modell reziduális)

0.308

Rho

***

-0.001

N.S.

-0.033

N.S.

0.493

Lamdba

0.539

Theta AIC

0.537 -7229

-7739

-7802

-7801

A négy modellben a bevont független változók iránya megegyezik egymással, tehát interpretációs szempontból nincsen eltérés a modellek között. Az OLS regresszióban a modell reziduálisát vizsgáló Moran I statisztika közepes téri-dependenciát mutat, ami jelzi, hogy a függetlenség előfeltétele sérül, tehát téri regressziós megközelítést kell alkalmazni. Mind a három téri modellben a téri autoregressziót jelző paraméter (Rho, Lanbda, Theta) szignifikánsan nagyobb mint 0. A modellek illesztése után viszont a reziduálisban már nem marad téri komponens a Moran I értékek alapján. Az AIC értékek mutatják a modellek erejét. Minél kisebb az érték annál jobb statisztikai modellt sikerült illesztetnünk. A térihiba modell és a téri-Durbin modell esetében kaptuk a legalacsonyabb AIC értékeket. Mivel előbbi esetében egyszerűbb a B értékeknek az interpretációja, és valamivel a futási idő is rövidebb (főleg több független változó esetében), ezért a disszertációban a téri-hiba modellek alkalmazása mellett döntöttünk.

229

FÜGGELÉK C

A 2003-as DKMKA kutatás lehetőséget teremt arra is, hogy az eddig bemutatott három módszert egy adatfelvételen belül hasonlítsuk össze. A disszertáció egyik eleme, hogy a különböző politikai network indikátorokat mind elméletileg, mind a gyakorlatban szétválasszuk egymástól (trianguláció elve).

Táblázat 55 - Politikai diskurzus és politikai kapcsolathálózat indikátorok – DKMKA 2003 alapmegoszlások Politikai diskurzus Névgenerátor

standard survey kérdések

Pártgenerátor

(m1 módszer)

(m2 módszer)

(m3 módszer)

Közeli

Távoli

Kérhet

Ismerős

Magkapcsolatok

kapcsolatok

kapcsolatok

segítséget

(teljes háló)

preferenciáját

30.8%

21.7%

55.3%

46.5%

31.1%

Homofil - bal

39.2%

9.9%

41.5%

22.4%

20.5%

Homofil - jobb

42.5%

19.4%

10.5%

Heterofil

19.2%

57.5%

77.6%

60.1%

79.6%

Nem

beszélget

politikáról, nincs olyan alter akinek tudná a politikai

Azoknak az aránya akik nem beszélgetnek politikáról, illetve nem ismernek olyan személyt akinek tudják a pártpreferenciáját 22 és 55 százalék között mozgott a különböző mutatók szerint 2003-ban. Mind a legalacsonyabb, mind a legmagasabb érték a politikai diskurzus indikátorokhoz kötődik. Ahogy korábban többször is utaltunk rá, a különböző indikátorok eltérően operacionalizálják a politikai diskurzus és a politikai kapcsolathálózat fogalmát, és ez jelentős különbségekhez vezet a megoszlásokban is. Ettől függetlenül az öt indikátor egy irányba mutat, a gyakoribb politikai beszélgetés növeli annak a valószínűségét hogy több személlyel beszélgetünk politikáról a magkapcsolatainkban, és annak is növeli a valószínűségét, hogy több pártból ismerünk támogatókat. A változók páronkénti

230

korrelációja183 (lásd a mellékletben), minden esetben szignifikáns, és pozitív értéket vesz fel. A legalacsonyabb korreláció a távolabbi ismerősökkel zajló politikai diskurzus gyakorisága és a közeli kapcsolatokra leszűkített politikai nexusdiverzitás változó között van (0.28), míg a legmagasabb a két nexusdiverzitás változó között (0.65). A heterofil kapcsolati háló aránya is jelentős különbségeket mutat a különböző indikátorok alapján (a generátoros módszereknél a politikai oldalakra kiszámolt mutatókat használjuk). A legalacsonyabb a névgenerátoros módszer alapján, kevesebb mint 20 százalék, a politikai diskurzus, és a pártgenerátor közeli kapcsolatra számolt mutató alapján 57-60 százalék, a távolabbi politikai diskurzusok, és a teljes ismerősi hálóra értelmezett pártgenerátoros mutató szerint 78-80 százalék. Bár a különböző mutatók szerint szintbeli eltolódást mérhetünk a csak bal és csak jobb ismerősi pártháló esetében, a két oldal egymáshoz viszonyított értéke állandó. Akárcsak a graduális dimenziónál, a nominális esetében is a jelentős százalékos különbségek ellenére a változók egy irányba mutatnak. A névgenerátoros módszerrel mért magkapcsolati politikai heterofília növeli annak a valószínűségét, hogy a közeli diskurzusokban is magas lesz a véleményütközés (Cramer V: 0.237) – a távolabbi kapcsolatok esetén azonban nincs szignifikáns összefüggés. Akinek a közeli magkapcsolataiban csak baloldali pártoknak a támogató vannak, nagyobb valószínűséggel lesznek a pártgenerátoros módszerrel mért politikai kapcsolathálóiban is csak baloldali ismerőseik. Ez a megállapítás igaz a csak jobboldali és a vegyes nexusra is. A névgenerátoros módszer alapján mért nominális dimenzió, és a pártgenerátoros indikátor között közepes erősségű a kapcsolat (Cramer V: 0.33), a közelebbi ismerősökre szűkített pártgenerátoros mutatóval pedig kifejezetten erős (Cramer V: 0.516). A hagyományos survey módszerrel mért politikai diskurzus szerkezetét mérő indikátorok, és a pártgenerátoros mutatók között azonban már nem volt szignifikáns összefüggés. Ez alól egyedüli kivétel a távoli véleményütközést vizsgáló változó, és a szűkebb pártnexus mutató, amik között gyenge (Cramer V: 0.14) kapcsolatot mértünk. A közelebbi kapcsolatokban

a

vegyes

pártnexus

gyengén

együtt

mozog

a

gyakoribb

véleményütközéssel a diskurzusok szintjén. Érdekes eredmény még, hogy a megerősítő diskurzus jellemzőbb volt a csak jobboldali nexussal rendelkezők körében, mint a csak baloldali kapcsolatokkal rendelkezőkre. Érdemes még röviden megjegyezni azt a paradox helyzetet, hogy bár a távolabbi kapcsolatainkban

183

kevesebbet

beszélgetünk

politikáról,

mégis

jellemzőbb

a

Kendall’s Tau-B korreláció

231

véleményütközés. Ha csak a mérethatások számítanának ebben a kérdésben, akkor logikusan a több gyakoribb beszélgetés, és a több beszélgetőpartner növelné a véleményütközés valószínűségét. Ebben az esetben is a politikai homofília tételének hatását látjuk az adatainkban pregnánsan kirajzolódni.

A 2003-as adatokon végrehajtott összefüggés vizsgálatok összességében megerősítették azt az alapvetésünket, hogy a különböző módszerekre épülő politikai diskurzus és politikai network mutatók, nem csak elméletileg, hanem gyakorlatilag is eltérő dimenzióit mérik a személyek politikai kapcsolatrendszerének. A graduális mutatók között erősebbek, a nominális mutatók között pedig gyengébbek az összefüggések, ezért várhatóan ezeknek a politikai részvételre gyakorolt hatásaival kapcsolatos elemzéseinkben is utóbbiak esetében várható az, hogy eltérő módon fognak működni egymáshoz képest az indikátoraink.

232

MELLÉKLETEK

TÁBLÁK, ÁBRÁK Táblázat 56 - A pártnexusok jellege, és a véleményazonosság gyakoriságának összefüggése (m3 módszer – pártgenerátor) – Tárki 2013 – kereszttábla, sorszázalékok Ismerősök (teljes háló)

Segítséget kérhet

Mindig

Előfordul,

Mindig

Előfordul,

megegyezik a

hogy nem

megegyezik a

hogy nem

véleményük

értenek egyet

véleményük

értenek egyet

40.0%

60.0%

40.9%

59.1%

66.2%

33.8%

63.6%

36.4%

13.5%

86.5%

10.7%

89.3%

52.2%

47.8%

43.8%

56.3%

57.5%

42.5%

55.9%

44.1%

7.9%

92.1%

4.2%

95.8%

Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt)

Pártok (legalább

1

Vegyes

párt esetében

nexus

van ismerős

(heterofil)

párt

Csak baloldali párt nexus Politikai

Csak jobboldali

oldalak

párt nexus

(legalább

1

Vegyes

párt esetében

nexus

van ismerős

(heterofil)

párt

Táblázat 57 - Részvételi szándék különböző adatfelvételek alapján Érvényes esetszám

Biztos részvételi szándék

Konfidencia intervallum (+)

1997-98 MTA-ELTE KKCS

1640

84%

1.76%

2003 DKMKA

1481

64%

2.44%

2008 DKMKA

3039

58%

1.76%

2009 DKMKA

2918

56%

1.80%

2010 DKMKA

1473

61%

2.49%

2013 TÁRKI

932

44%

3.19%

2012 ELTE-MKK

970

53%

3.14%

233

Táblázat 58 - A mélyebb politikai bevonódást jelző indikátorok megoszlásai a különböző adatfelvételekben Politikai Érvényes

vélemény-

Támogató

Média-nyilvános

esetszám

nyilvánítás

politikai aktivitás

megnyilatkozás

2003 DKMKA

1507

20.5%

8.0%

9.9%

2008 DKMKA

3118

19.2%

5.2%

6.1%

2009 DKMKA

2979

21.1%

6.7%

5.8%

2010 DKMKA

1500

23.3%

8.8%

8.1%

2012 ELTE-MKK

1041

18.4%

184

7.2%185

18.3%

Táblázat 59 – Az ideológia dimenziók 5 kategóriára kiszámolt megoszlásai 3 adatfelvételben sorszázalék Baloldali

2

Közép

4

Jobboldali

2003 DKMKA

16.2

16.3

33.9

19.8

13.7

2009 DKMKA

10.4

12.9

31.4

23.6

21.7

2013 TÁRKI

3.9

12.7

48.9

22.7

11.8

Liberális

2

Közép

4

Konzervatív

2003 DKMKA

17.8

19.9

34.2

14.9

13.2

2009 DKMKA

10.1

16.5

37.9

20.5

15

2013 TÁRKI

5.3

18.3

52.7

17.9

5.8

Mérsékelt

2

Közép

4

Radikális

31.2

27.8

29.7

7.7

3.5

12

27.5

49.3

8.7

2.5

2009 DKMKA 2013 TÁRKI

184

A kutatásban nem kérdezték a „Tevékenykedett politikai pártban” kérdést, ezért az indikátor csak három elemből épül fel 185 A négy lehetséges ietmből csak az internetes politikai hozzászólásra kérdeztek rá a kutatásban

234

Táblázat 60 – A bal-jobb és a liberális-konzervatív 5 kategóriás ideológia dimenzió kereszttáblája 3 adatfelvtelben – kiigazított reziduálisok 2 Közép Liberális 8.7 -2.2 -3.5 Bal -1.2 6.2 -1.1 Bal-közép -4.3 0.1 7.7 Közép -2.2 -0.6 -1.7 Jobb-közép 2003 DKMKA 0.3 -3.8 -3.6 Jobb

4 -3.9 -0.5 -1.2 5.7 -0.4

Konzervatív 1.7 -3.9 -4.9 -0.4 9.7

2009 DKMKA

Baloldali 2 Közép 4 Jobboldai

Liberális 2 Közép 4 Konzervatív 11.7 1.4 -5.5 -4.5 1.1 0.7 8 -2.9 0.1 -5.1 -6.1 -3.4 19.3 -5.9 -10.9 -5.5 2.4 -5 12.4 -5 3.3 -6.2 -10.2 -2.8 20.8

2013 TÁRKI

Baloldali 2 Közép 4 Jobboldai

Liberális 2 Közép 1.1 -0.4 -3.7 -2.1 5.5 -3.5 -3.8 -4.8 13.3 -0.3 2.5 -5.6 7.8 -1.1 -7.6

4 1.4 1.2 -6.7 5.4 1.3

Konzervatív 5.3 -1.5 -5.8 -0.9 8.6

Táblázat 61 – A bal-jobb és a mérsékelt-radikális 5 kategóriás ideológia dimenzió kereszttáblája 2 adatfelvételben – kiigazított reziduálisok Mérsékelt 2 10.3 -5.2 Bal 3.3 2.5 Bal-közép -3.5 -3.4 Közép -6.9 6.3 Jobb-közép 2009 DKMKA -0.8 Jobb 0.7

Közép 4 -4.1 -2.7 -4 -1.4 -5.5 12 -1.6 6.1 -5.6 3

Radikális 1.2 -2.5 -4.7 -3.4 9.9

Mérsékelt 2 4.7 1.3 0.2 5.3 -1.9 -5.6 -0.9 2.8 -1.3 1.2

Közép 4 -4.3 0.1 -3.8 -1.6 -4.5 9.9 -3.4 3.6 -4.5 3.9

Radikális 0.2 -0.6 -3.5 -1.7 8.2

2013 TÁRKI

Baloldali 2 Közép 4 Jobboldai

235

Táblázat 62 – A liberális-konzervatív és a mérsékelt-radikális 5 kategóriás ideológia dimenzió kereszttáblája 2 adatfelvételben – kiigazított reziduálisok Liberális 7.9 Mérsékelt -4.5 2 -5.3 Közép -1 4 2009 DKMKA Radikális 6.1

2013 TÁRKI

2 Közép 4 Konzervatív -0.5 -9.7 -1.5 8.7 7.1 -2.9 4.2 -4.3 -4.9 17.6 -6.2 -7.3 -0.9 -5.7 7.8 0.7 -2.6 -4.5 -2.2 6.2

2 Közép 4 Konzervatív Liberális 5.4 0.6 -5.7 -1.8 9 Mérsékelt -0.5 5.5 -6.9 4.8 -1.8 2 -5.1 -6.5 13.4 -4.2 -6.1 Közép 1 2.5 -4.1 2 0.3 4 4.5 -0.7 -3.9 -0.1 5.1 Radikális

236

Táblázat 63 - A politikai network indikátorok összefüggései – DKMKA 2003 – Kendall Tau-B korreláció

Correlation Politikai

Coefficient

diskurzus - közeli

Sig. (2-tailed) N Correlation

Politikai

Politikai

diskurzus -

diskurzus -

közeli

távoli

Politikai

Politikai

nexus-

nexusdiverzitás -

diverzitás -

Kérhet segítséget

Ismerős

,481**

,328**

,301**

,000

,000

,000

1532

1531

1532

1532

,481**

1,000

,305**

,281**

,000

,000

1,000 .

Politikai

Coefficient

diskurzus - távoli

Sig. (2-tailed)

,000

N

1531

1556

1556

1556

,328**

,305**

1,000

,647**

Sig. (2-tailed)

,000

,000

N

1532

1556

1565

1565

,301**

,281**

,647**

1,000

Sig. (2-tailed)

,000

,000

,000

N

1532

1556

1565

1565

,439**

,380**

,315**

,310**

Correlation Politikai

Coefficient

nexusdiverzitás Ismerős

Correlation Politikai

Coefficient

nexusdiverzitás Kérhet segítséget Hány

emberrel

Correlation

.

.

,000

.

beszélget

Coefficient

politikáról

Sig. (2-tailed)

,000

,000

,000

,000

(névgenerátor)

N

1420

1436

1443

1443

237

Táblázat 64 - Névgenerátoros módszer politikai network indikátorai és a politikai érdeklődés összefüggése – kiigazított reziduálisok alapján Egyáltalán

1997-98

Homofil (baloldali párt)

MTA-

Homofil (jobboldali párt)

ELTE

Vegyes

KKCS

(heterofil)

párt

nem

Közepesen

Nagyon

Cramer

érdeklődik

érdeklődik

érdelődik

V

nexus NS.

Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) 2003

Vegyes

DKMKA

(heterofil)

párt

nexus NS

+

Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) 2008

Vegyes

DKMKA

(heterofil)

párt

+

-

nexus

+

-

0.13

238

Táblázat 65 - Pártgenerátoros módszer politikai network indikátorai és a politikai érdeklődés összefüggése – kiigazított reziduálisok alapján Egyáltalán nem

Közepesen

Nagyon

Cramer

érdeklődik

érdeklődik

érdelődik

V

+

-

-

-

+

+

Homofil (baloldali párt) Teljes

Homofil (jobboldali párt)

2003

kapcsolat

Vegyes

DKMKA

háló

(heterofil)

Segítsége

Homofil (baloldali párt)

t

kérhet

párt

nexus 0.11

Homofil (jobboldali párt)

(közeli 2003

kapcsolat

Vegyes

DKMKA

háló)

(heterofil)

párt

nexus NS

Homofil (baloldali párt) Teljes

Homofil (jobboldali párt)

2009

kapcsolat

Vegyes

DKMKA

háló

(heterofil)

Barátok,

párt

nexus NS

Homofil (baloldali párt)

családtag

Homofil (jobboldali párt)

2009

ok

Vegyes

DKMKA

(közeli)

(heterofil)

párt

nexus NS

Homofil (baloldali párt) Teljes

Homofil (jobboldali párt)

2013

kapcsolat

Vegyes

TÁRKI

háló

(heterofil)

Barátok,

párt

nexus NS

Homofil (baloldali párt)

családtag

Homofil (jobboldali párt)

2013

ok

Vegyes

TÁRKI

(közeli)

(heterofil)

párt

nexus NS

239

Táblázat 66 - Politikia diskurzus heterogenitását mérő változók és a politikai érdeklődés összefüggése – kiigazított reziduálisok alapján

Egyáltalán nem

Közepesen

Nagyon

Cramer

érdeklődik

érdeklődik

érdelődik

V

Homofil

2003

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

Heterofi

2003

Távoli

Homofil

DKMKA

kapcsolatok

Heterofi

2008

Közeli

Homofil

+

-

-

DKMKA

kapcsolatok

Heterofi

-

+

+

2008

Távoli

DKMKA

kapcsolatok

2010

Közeli

DKMKA

kapcsolatok

2010

Távoli

DKMKA

kapcsolatok

NS

NS

0.15

Homofil Heterofi

NS

Homofil

-

Heterofi

+

Homofil

-

+

Heterofi

+

-

0.108

0.129

240

Táblázat 67 - A politikai érdeklődés és a politikai véleményütközések gyakoriságának (m2 módszer) összefüggése a távolabbi kapcsolatokban három adatfelvétel alapján – SEM modell 2003 DKMKA politikai

érdeklődés

2008 DKMKA

2010 DKMKA

→

0,147

0,204

nem szignifikáns

→

0,368

0,326

0,322

→

0,086

nem

nem szignifikáns

párt-identifikáció politikai

érdeklődés

diskurzus intenzitása párt-identifikáció diskurzus intenzitása

szignifikáns

politikai érdeklődés →

nem

diskurzus heterogenitása

szignifikáns

diskurzus

intenzitása →

0,056

nem szignifikáns

-0,136

-0,101

-0,166

-0,082

nem

nem szignifikáns

diskurzus heterogenitása párt-identifikáció

→

diskurzus heterogenitása

szignifikáns

politikai érdeklődés → párt-identifikáció

-0,012

nem

nem szignifikáns

szignifikáns

→

diskurzus heterogenitása politikai érdeklődés →

-0,050

-0,033

-0,053

-0,002

nem

nem szignifikáns

diskurzus intenzitása → diskurzus heterogenitása politikai érdeklődés → párt-identifikáció

→

szignifikáns

diskurzus intenzitása → diskurzus heterogenitása

241

Táblázat 68 - A politikai kapcsolatháló (közeli kapcsolatok) és bal-jobb ideológia besorlás átlagainak és arányának változása 2003 és 2013 között Pártgenerátor Adatfelvétel

Konf.

Cramer

(politikai oldalak)

Átlag

Int.

Baloldali

Közép

Jobboldali

Teljes sokaság

48.5

1.7

32.6

33.9

33.5

46.6

2.4

31

41.8

27.2

24.3

3.6

66.7

29.1

4.3

74.1

2.7

5.9

18.5

75.6

Nincs

V

politikai

nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) 2003

Vegyes párt nexus

DKMKA

(heterofil)

50.5

2.7

31.3

31.8

36.9

Teljes sokaság

57.8

1.1

23.3

31.4

45.3

55.7

2.0

21.2

39.3

39.5

28.4

4.3

72.4

15.4

12.2

77.9

2.5

4.2

17.9

77.9

Nincs

0.302

politikai

nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) 2009

Vegyes párt nexus

DKMKA

(heterofil)

56.3

1.4

28.6

23.6

47.8

Teljes sokaság

56.3

1.5

16.5

48.9

34.6

54.8

1.7

16

56.2

27.2

26.8

6.0

70.7

24.4

4.9

74.9

3.2

2.4

24.4

73.2

54.6

3.4

15.3

49.7

35

Nincs

0.313

politikai

nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) 2013

Vegyes párt nexus

TÁRKI

(heterofil)

0.326

242

Táblázat 69 - A politikai kapcsolatháló (közeli kapcsolatok) és liberális-konzervatív ideológia besorlás átlagainak és arányának változása 2003 és 2013 között

Pártgenerátor Adatfelvétel

(politikai oldalak)

Átlag

Konf. Int.

Liberális

Közép

Konzervatív

Teljes sokaság

46.0

1.7

37.7

34.2

28.1

46.9

2.6

32.9

38.7

28.4

37.9

4.6

46.9

35.4

17.7

53.3

5.6

29.3

33.3

37.4

(heterofil)

45.4

2.4

41.7

29.9

28.4

Teljes sokaság

53.3

1.1

26.6

37.9

35.5

50.0

2.0

29

41

29.9

43.8

4.2

43.5

31.8

24.7

65.6

3.2

12.5

29.7

57.8

(heterofil)

55.0

2.2

26.4

34.6

39

Teljes sokaság

49.9

1.4

23.6

52.7

23.7

49.2

1.6

22.5

57.6

19.9

47.2

8.1

36.6

39

24.4

51.2

4.6

29

38.7

32.3

52.0

3.4

20.4

50

29.6

Nincs

Cramer V

politikai

nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) Vegyes párt nexus 2003 DKMKA

Nincs

0.104

politikai

nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) Vegyes párt nexus 2009 DKMKA

Nincs

0.162

politikai

nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) Vegyes párt nexus 2013 TÁRKI

(heterofil)

0.117

243

Táblázat 70 - A politikai kapcsolatháló (közeli kapcsolatok) és a mérsékelt-radikális ideológia besorlás átlagainak és arányának változása 2009 és 2013 között Pártgenerátor (politikai Adatfelvétel

Konf.

Cramer

oldalak)

Átlag

Int.

Mérsékelt Közép

Teljes sokaság

31.6

1.0

59

29.7

11.2

34.1

1.6

53.8

36.8

9.4

28.8

4.0

67.3

21.8

10.9

33.8

3.4

60.9

23.4

15.7

Radikális

V

Nincs politikai nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) Vegyes

párt

2009

nexus

DKMKA

(heterofil)

29.3

2.0

64.7

21.9

13.4

Teljes sokaság

40.4

1.4

39.5

49.3

11.2

40.3

1.6

37.7

53.7

8.6

28.9

6.2

58.5

39

2.4

40.7

4.2

39.7

39.7

20.6

40.4

3.2

40.9

44.7

14.5

0.118

Nincs politikai nexus Homofil (baloldali párt) Homofil (jobboldali párt) Vegyes

párt

nexus 2013 TÁRKI

(heterofil)

0.126

244

Táblázat 71 - A politikai diskurzus intenzitásának hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre – logisztikus regressziós modellek Közeli diskurzusok

Távoli diskurzusok

B

Imp

B

Imp

0.93

50.5%

0.591

22.6%

Diskurzus intenzitása186 2003

R2

10.1%

6.0%

DKMKA

N

1489

1514

Diskurzus intenzitása

0.904

57.0%

0.76

45.2%

2008

R2

12.0%

10.1%

DKMKA

N

2840

2870

Diskurzus intenzitása

1.04

51.8%

0.71

41.2%

2010

R2

12.0%

6.3%

DKMKA

N

1526

1533

186

Kódolás: 1: Soha nem beszélget politikáról, 2: néha beszélgetnek politikáról, 3: gyakran beszélgetnek politikáról – az indikátort folytonos mérési szinten vontuk be a modellbe

245

Táblázat 72 - A politikai nexusdiverzitás (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell Közeli kapcsolatok

Teljes kapcsolatháló

B

Imp

B

Imp

0.208

19.4%

0.193

23.6%

Politikai nexusdiverzitás 2003 DKMKA

R2

5.7%

6.1%

N

1521

1521

Politikai nexusdiverzitás 2009 DKMKA

N.S.

-

0.077

4.2%

R2

4.8%

5.0%

N

1657

1657

Politikai nexusdiverzitás 2013 TÁRKI

0.108

4.6%

0.085

4.1%

R2

5.0%

5.0%

N

976

975

Táblázat 73 - A politikai kapcsolathálózat nagyságának (méretgenerátor – m4 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell (ELTE-MKK Budapest kutatás)187 Bizalmi kapcsolatok

Teljes kapcsolatháló

B

Imp

B

Imp

0.034

21.3%

0.019

13.7%

Hány olyan ember van, akinek ismeri a pártpreferenciáját R2

6.5%

6.1%

N

692

698

Politikai nexusdiverzitás

N.S.

-

0.195

17.3%

R2

4.4%

5.3%

N

692

698

187

A független változók között ebben a kutatásban nem szerepel a vallás és a településtípus. Előbbit nem kérdezték a kutatásban, utóbbinak pedig nem értelmezhető egy budapesti mintán.

246

Táblázat 74 - A politikai kapcsolathálózati változók összefüggése a részvételi szándékkal – összefoglaló táblázat Módszer Névgenerátor

Legfontosabb eredmények (m1)

-

graduális dimenzió Névgenerátor

(m1)

Pozitívan függött össze a választási részvétellel, 1998-2008 között a hatása erősödik

-

nominális dimenzió

A többváltozós modellek alapján csak 2008-ban volt összefüggés, a csak jobboldali nexusokkal rendelkezők magasabb részvételi szándékról számoltak be. A kereszttáblás vizsgálatok 1998-ban is mutattak összefüggést, akkor a csak jobboldali nexusok alacsonyabb részvétellel párosultak, míg a vegyes nexusok magasabb részvétellel.

Politikai intenzitása

diskurzus (m2)

–

graduális dimenzió

Pozitívan függött össze a választási részvétellel. Mivel a diskurzus változók jobban összefüggnek a politikai érdeklődéssel is, ez az indikátor erősebben összekapcsolódott a részvétellel, mint a névgenerátoros változat. A közeli kapcsolatokban erősebb volt az összefüggés a részvétellel, mint a távoli kapcsolatokban. 2003, 2008 és 2010 közül 2008-ban volt a legerősebb az összefüggés.

Politikai

diskurzus

szerkezet (m2) – nominális

Csak 2010-ben mértünk összefüggést, a megerősítő diskurzusok pozitívan függtek össze a részvétel szándékkal.

dimenzió Pártgenerátor

(m3)

–

graduális dimenzió

A kapcsolathálózat mezo-szintjét vizsgáló indikátor 2003-ban mutatott erősebb összefüggést a részvétellel, 2008-ban és 2013-ban, csak gyenge volt a kapcsolat. Ennek a pártpaletta szűkülése lehet az egyik oka. A közelebbi és a távolabbi kapcsolatok között nem volt szignifikáns eltérés.

Pártgenerátor

(m3)

–

nominális dimenzió

2003, 2009 és 2013 közül csak 2009-ben függött össze a mezo-szintű kapcsolatháló szerkezet a választási részvételi szándékkal. Elsősorban a csak jobboldali pártokhoz köthető ismerősi háló járt magasabb részvétellel együtt a vegyes kapcsolathálóhoz képest. A közelebbi kapcsolatokban erősebb volt az összefüggés, mint a teljes kapcsolati hálóban.

Méretgenerátor

(m4)

–

graduális dimenzió

A 2013-as Budapest Kutatás alapján a kapcsolati hálóban lévő pártok száma, és a kapcsolathálózatban a politikai preferencia szerint ismertek száma is pozitívan függött össze a részvétel nagyságával. Előbbi mutató a bizalmi kapcsolatok esetében nem volt releváns.

Méretgenerátor

(m4)

nominális dimenzió

–

Mezo szinten, mind a jobboldali, mind a baloldali pártnexusok magasabb részvétellel jártak együtt a vegyes pártnexusokhoz képest. Ez az összefüggés csak a bizalmi kapcsolatok esetében rajzolódott ki. Mikro szinten minél inkább csak egyik politikai oldalhoz köthetők az ismerősök, annál magasabb volt a választási részvételi szándék. Az itt mért összefüggés erősebb volt, mint a mezo szinten.

247

Táblázat 75 - A politikai diskurzus szerkezetének a hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén– logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2010 Politika iránt kevésbé érdeklődők Exp(B)

Politika iránt érdeklődőbbek Imp

Exp(B)

Imp

0.38

44.8%

Politikai diskurzus jellege (0: homofil, 1 heterofil)

N.S.

Közeli

R2

0.5%

2.3%

kapcsolatok

N

268

522

B

Imp

B

Imp

Politikai diskurzus jellege (0: homofil, 1 heterofil) Távoli

R2

N.S.

N.S.

kapcsolatok

N

146

401

Táblázat 76 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (névgenerátor m1 módszer) hatása a NATO népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – MTA-ELTE KKCS 1997 Névgenerátor

Exp(B) Hány emberrel beszélget politikáról

Graduális indikátor

Nominális indikátor

Imp

N.S.

R2

5.9%

N

870

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

N.S.

R2

2.8%

N

366

248

Táblázat 77 - A politikai diskurzusok intenzitásának, és azok szerkezetének (m2 módszer) hatása az EU népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 Közeli

Távoli

diskurzusok

diskurzusok

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

24.3 Diskurzus intenzitása

1.76

18.4

%

1.66

%

Graduális

R2

8.1%

7.3%

indikátor

N2

1507

1531

Politikai diskurzus jellege (0: homofil, 1 heterofil)

N.S.

N.S.

Nominális

R2

4.2%

0.8%

indikátor

N2

1163

666

Táblázat 78 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és szerkezetének (pártgenerátor - m3 módszer) hatása az EU népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 Közeli

Teljes

kapcsolatok

kapcsolatháló

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

1.27

19.5%

1.24

23.2%

Politikai nexusdiverzitás Graduális

R2

7.5%

7.9%

indikátor

N

1538

1538

Csak bal nexus

N.S.

N.S.

Csak jobb nexus

N.S.

0.563

10.2%

Nominális

R2

2.1%

3.2%

indikátor

N

836

1066

249

Táblázat 79 - A politikai diskurzusok intenzitásának, és azok szerkezetének (m2 módszer) hatása a 2008-as népszavazási részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2008

Diskurzus intenzitása

Graduális indikátor

Közeli

Távoli

diskurzusok

diskurzusok

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

1.29

19.1%

1.32

21.4%

R2

2.6%

2.7%

N

2877

2909

Politikai

diskurzus

jellege (0: homofil, 1 heterofil)

N.S.

0.739

12.9%

Nominális

R2

1.6%

1.1%

indikátor

N

2184

1425

Táblázat 80 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (m1 módszer) hatása az EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 Névgenerátor

Hány emberrel beszélget politikáról

Graduális indikátor

Nominális indikátor

Exp(B)

Imp

1.26

22.7%

R2

8.0%

N

1348

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

N.S.

R2

4.9%

N

936

250

Táblázat 81 - A politikai diskurzusok intenzitásának, és azok szerkezetének (m2 módszer) hatása az EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003

Diskurzus intenzitása

Graduális indikátor

Közeli

Távoli

diskurzusok

diskurzusok

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

2.35

43.1%

1.78

24.0%

R2

10.5%

7.8%

N

1419

1442

Politikai

diskurzus

jellege (0: homofil, 1 heterofil)

N.S.

N.S.

Nominális

R2

4.6%

2.6%

indikátor

N

1098

633

Táblázat 82 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 Közeli

Teljes

kapcsolatok

kapcsolatháló

Exp(B)

Imp

Exp(B)

Imp

1.32

27.0%

1.25

26.4%

Politikai nexusdiverzitás

Graduális indikátor

R2

8.0%

8.2%

N

1449

1449

Csak bal nexus

N.S.

Csak jobb nexus

0.482

N.S. 10.28%

N.S.

Nominális

R2

6.1%

6.9%

indikátor

N

1005

785

251

Táblázat 83 - Az online kapcsolathálózat vertikális és nominális dimenziójának hatása a választási részvételi szándékra – logisztikus regresszió – Tárki 2013 Politikai kapcsolatháló az online térben Exp(B) Igen

Imp

N.S.

Megosztja politikai véleményét a

R2

3.8%

közösségi hálókon

N

410

Véleménykülönbség jellemzőbb Véleményegyezés

az

online

térben

B

Imp

2.4

22.3%

R2

3.7%

N

247

Táblázat 84 - – A politikai diskurzusok intenzitásának (m2 – graduális változók) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.985

1.736

0.614

0.985

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

35.53%

54.32%

13.88%

35.95%

Közeli

R2

14.28%

19.36%

10.95%

15.08%

kapcsolatok

N

1462

1462

1462

1462

B

0.758

1.095

0.453

0.766

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

27.94%

42.32%

9.01%

27.54%

Távoli

R2

12.87%

15.38%

10.71%

13.50%

kapcsolatok

N

1486

1486

1486

1486

188

188

Összevont

részvétel

Ha a három közül bármelyik részvételi forma jellemző volt a kérdezettre

252

Táblázat 85 - A politikai nexusdiverzitás (m3 - pártgenerátor – graduális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.215

0.294

0.228

0.249

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

14.06%

22.75%

13.70%

17.38%

Közeli

R2

10.69%

11.05%

11.37%

11.82%

kapcsolatok

N

1483

1483

1483

1483

B

0.279

0.369

0.293

0.286

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

28.32%

38.57%

26.45%

28.34%

R2

12.99%

14.29%

13.57%

13.74%

1483

1483

1483

1483

Teljes

kapcsolatháló N

Összevont részvétel

253

Táblázat 86 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (m3 - pártgenerátor – nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

-0.110

0.000

-0.945

-0.252

Sig

0.641

0.999

0.010

0.242

B

-0.061

0.132

-0.310

-0.274

Sig

0.790

0.679

0.295

0.206

Közeli

Imp

-

-

8.29%

-

kapcsolat

R2

7.25%

7.00%

9.34%

8.42%

ok

N

824

824

824

824

B

-0.335

-0.514

-1.264

-0.315

Sig

0.254

0.235

0.024

0.230

B

-0.703

-0.826

-0.497

-0.792

Sig

0.020

0.099

0.192

0.004

Teljes

Imp

4.2%

3.62%

7.11%

5.75%

kapcsolat

R2

9.01%

8.33%

9.67%

9.77%

háló

N

1044

1044

1044

1044

Csak

bal

nexus Csak jobb nexus

Csak

bal

nexus Csak jobb nexus

Összevont részvétel

254

Táblázat 87 - A politikai diskurzusok intenzitásának (m2 – graduális változók) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.933

1.052

0.746

0.872

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

43.82%

39.88%

21.71%

40.11%

Közeli

R2

10.96%

10.77%

10.29%

10.85%

kapcsolatok

N

2972

2972

2972

2972

B

0.765

0.799

0.848

0.743

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

36.03%

31.08%

29.53%

33.68%

Távoli

R2

9.59%

9.35%

11.35%

9.83%

kapcsolatok

N

3036

3036

3036

3036

Összevont részvétel

255

Táblázat 88 - A politikai magkapcsolati háló nagyságának és szerkezetének (m1 névgenerátor – graduális és nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.241

0.241

0.241

0.239

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Politikai

Imp

22.01%

14.83%

15.53%

20.56%

Graduális

kapcsolatháló

R2

8.46%

8.52%

8.59%

9.24%

indikátor

nagysága

N

1960

1960

1960

1960

B

-0.373

-0.850

-0.243

-0.501

Sig

0.072

0.007

0.401

0.010

B

-0.128

-0.435

-0.304

-0.239

Sig

0.479

0.097

0.242

0.157

Imp

-

8.31%

-

4.10%

Nominális

R2

6.35%

7.62%

7.16%

6.79%

indikátor

N

1341

1341

1341

1341

Csak

bal

nexus Csak nexus

jobb

Összevont részvétel

Táblázat 89 - A politikai nexusdiverzitás (m3 - pártgenerátor – graduális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2009 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.182

0.234

0.346

0.187

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

10.46%

9.10%

27.72%

9.10%

Közeli

R2

8.28%

14.43%

11.62%

14.43%

kapcsolatok

N

1897

1897

1897

1897

B

0.183

0.223

0.299

0.196

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

16.39%

12.47%

29.61%

12.47%

Teljes

R2

8.91%

15.03%

11.97%

15.03%

kapcsolatháló

N

1897

1897

1897

1897

Összevont részvétel

256

Táblázat 90 - A politikai diskurzusok intenzitásának (m2 – graduális változók) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2010 Politikai

Támogató

Média-

vélemény-

politikai

nyilvános

nyilvánítás

aktivitás

megnyilatkozás

B

0.821

1.346

1.074

0.870

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

35.67%

40.93%

32.00%

35.90%

R2

8.49%

14.32%

11.58%

9.88%

kapcsolatok N

1442

1442

1442

1442

B

0.652

0.642

0.600

0.630

Sig

0.000

0.000

0.000

0.000

Imp

30.60%

17.63%

15.99%

26.80%

R2

7.84%

9.89%

9.14%

8.58%

1451

1451

1451

1451

Közeli

Távoli

kapcsolatok N

Összevont részvétel

257

Táblázat 91 - Az egyes kapcsolathálózati változók parciális magyarázóereje az eredeti modellekben, valamint a kiegészített politikai érdeklődést is tartalmazó modellekben – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003, DKMKA 2008, DKMKA 2009, DKMKA 2010

Év

Részvételi változó Támogató politikai

2003

aktivitás

Támogató politikai 2003

aktivitás

Támogató politikai 2010

aktivitás

Politikai

Eredeti

Eredeti modell

kiegészített

Kiegészített modell

kapcsolathálózatati

modell

(network

modell parciális

(network változó

parciális R2

változó sig.)

R2

sig.)

11.49%

0.000

6.10%

0.000

7.29%

0.000

3.49%

0.000

6.59%

0.000

3.57%

0.000

6.24%

0.000

3.49%

0.000

5.75%

0.000

3.23%

0.000

5.45%

0.000

2.91%

0.000

változó

Módszer politikai

Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli

politikai Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - távoli

aktivitás

- graduális politikai

Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli

Támogató politikai 2003

- graduális

- graduális pártgenerátor (m3) -

Nexusdiverzitás

graduális politikai

Összevont részvétel 2003

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli Politikai vélemény-

2003

Politikai

nyilvánítás

- graduális politikai

Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli

- graduális

258

Politikai vélemény2008

nyilvánítás

Támogató politikai 2008

aktivitás

politikai Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli

- graduális

5.01%

0.000

2.36%

0.000

4.76%

0.000

1.51%

0.000

4.53%

0.000

2.02%

0.000

4.33%

0.000

1.65%

0.000

politikai Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli

- graduális politikai

Összevont részvétel 2008

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli Média-nyilvános

2010

Politikai

megnyilatkozás

- graduális politikai

Politikai

diskurzus beszélgetések (m2)

intenzitása - közeli

- graduális

259

Táblázat 92 – Az 5 legerősebb párt által kapott szavazat aránya az összes érvényes szavazat százalékában (oszlopszázalék)

Centrum FIDESZ FKGP Jobbik LMP MDF MIÉP MSZP SZDSZ Egyéb

1990

1994

9.0% 11.7%

7.0% 8.8%

24.7% 11.7% 10.9% 33.0% 21.4% 19.8% 22.3% 19.7%

1998

2002 2006 2010 2009 EP 3.9% 28.3% 41.0% 42.0% 52.7% 56.3% 13.8% 16.7% 14.8% 7.5% 2.6% 5.0% 2.7% 5.3% 5.6% 4.4% 2.2% 32.4% 42.1% 43.2% 19.3% 17.4% 7.9% 5.6% 6.5% 12.0% 3.0% 1.0% 1.2% 3.6%

Táblázat 93 - Az 1994-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig

(Intercept)

0.6736

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-0.0052

***

Felekezethez tartozók aránya (2001)

N.S.

Munkanélküliségi arány (1993)

-0.0019

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0681

*

1000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0468

***

R2 – téri komponens nélkül

8.07%

R2 – téri komponenssel együtt

37.98%

Lambda

0.5540

Moran I

N.S.

260

Táblázat 94 - Az 1998-as választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig

(Intercept)

0.5117

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-0.0048

***

Felekezethez tartozók aránya (2001)

0.0004

*

Munkanélküliségi arány (1998)

-0.0030

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0866

***

1000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0734

***

R2 – téri komponens nélkül

13.68%

R2 – téri komponenssel együtt

41.45%

Lambda

0.5300

Moran I

N.S.

Táblázat 95 - A 2002-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig

(Intercept)

0.6610

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-0.0039

***

Felekezethez tartozók aránya (2001)

0.0002

***

Munkanélküliségi arány (2002)

-0.0024

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0663

*

2000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0420

***

R2 – téri komponens nélkül 2

7.51%

R – téri komponenssel együtt

39.11%

Lambda

0.5750

Moran I

N.S.

261

Táblázat 96 - A 2006-os választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig

(Intercept)

0.6363

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-0.0027

***

Felekezethez tartozók aránya (2001)

0.0003

*

Munkanélküliségi arány (2006)

-0.0028

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0473

*

2000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0384

***

R2 – téri komponens nélkül

5.46%

R2 – téri komponenssel együtt

29.9%

Lambda

0.5000

Moran I

N.S.

Táblázat 97 - A 2010-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell B

sig

(Intercept)

0.5960

***

8 általánost végzettek aránya (2001)

-0.0021

***

Felekezethez tartozók aránya (2001)

0.0007

***

Munkanélküliségi arány (2010)

-0.0032

***

Budapest (0: nem, 1:igen)

0.0388

*

2000 fő alatti település (0: nem, 1:igen)

0.0327

***

R2 – téri komponens nélkül 2

7.06%

R – téri komponenssel együtt

33.5%

Lambda

0.5280

Moran I

N.S.

262

Táblázat 98 - A választási részvételi modellek reziduálisainak és a Blau-indexnek az összefüggése különböző részvételi szinteken (objektív határok alapján) – OLS regresszió Összes

50 százalék

70 százalék

80 százalék

település

alatt

felett

felett

B

Sig

B

Sig

B

Sig

B

Sig

1990

-0.22

***

-

N.S.

-0.22

***

-0.23

***

1994

-0.27

***

-

N.S.

-0.24

***

-0.19

***

1998

-0.32

***

0.16

**

-0.18

*

-

N.S.

2002

-0.11

***

-

N.S

-

N.S

-

N.S

2006

-0.14

***

-

N.S.

-0.12

***

-

N.S.

2010

-0.12

***

-

N.S.

-0.08

***

-

N.S.

263

Ábra 14– A pártokhoz köthetőő kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – Tárki 2013 (N=404). – Az ábra közepének fókuszált bemutatása

264

Ábra 15– Az amerikai ai kongesszus szenátoriank közelsége, az együtt leadott adatok alapján (forrás: Renzo Lucioni)

265

IRODALOMJEGYZÉK Albert R. – Barabási A. L. (2000): Topology of evolving networks: local events and universality. Physical Review Letters, 85(24): 5234-5237. Albert F. – Dávid B. (2003): Az emberi kapcsolatok alakulása Magyarországon a XX. század utolsó évtizedében. Budapest: TÁRKI Albert F. – Dávid B. (2007): Embert barátjáról – a barátság szociológiája. Budapest: Századvég Almond, G. – Verba, S. (szerk.) (1989): The Civic Culture: Political Attitudes and Democracy in Five Nations. Newbury Park, California: Sage Angelusz R. (2000): A láthatóság görbe tükre. Budapest: Új Mandátum Kiadó Angelusz R. (2009): A látens közvélemény újragondolása. Szociológiai Szemle, 19(4): 7-24. Angelusz R. (2010): Tőke vagy erőforrás. Adalékok a társadalmi tőke elméletéhez. Szociológiai Szemle, 20(3): 147– 166. Angelusz R. – Tardos R. (1991): Hálózatok, stílusok, struktúrák. Budapest: ELTE Szociológiai Intézet Angelusz R. – Tardos R. (1996): Választási részvétel Magyarországon, 1990–1994. Politikatudományi Szemle, 5(4): 7–33. Angelusz R. – Tardos R. (1998): A kapcsolathálózati erőforrások átrendeződésének tendenciái a kilencvenes években. In: Kolosi, T. – Tóth, I. Gy. – Vukovich, Gy. (szerk.): Társadalmi riport 1998. Budapest: TÁRKI, 237–256. Angelusz R. – Tardos R. (2000): Az önéletrajzíró válaszadó. A választási preferenciák retrospektív adatainak szisztematikus torzításai. In: Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Pártok között szabadon. Budapest: Osiris Kiadó, 192–217. Angelusz R. – Tardos R. (2002): Választási részvétel és társadalmi integráció. Budapest: KSH. Angelusz R. – Tardos R. (2003): Miért mennek el mégis? Századvég, 18(4): 3-31. Angelusz R. – Tardos R. (2005a): A választási részvétel hazai atlaszához. In: Mészáros J. – Szakadát I. (szerk.): Magyarország politikai atlasza 2004. Budapest: Gondolat Könyvkiadó, 67-82. Angelusz R. – Tardos R. (2005b): Választási részvétel és politikai aktivitás. In: Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Törések, hálók, hidak. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 323-384. Angelusz R. – Tardos R. (2005c): A választói tömbök rejtett hálózata. In: Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Törések, hálók, hidak. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 65-161. Angelusz R. – Tardos R. (2006): Hálózatok a magyar társadalomban. In: Kovách I. (szerk.): Társadalmi metszetek. Érdekek és hatalmi viszonyok, individualizáció és egyenlőtlenség a mai Magyarországon. Budapest: Napvilág kiadó, 227-252.

266

Angelusz R. – Tardos R. (2008): Assessing Social Capital and Attainment Dynamics – Position Generator Applications in Hungary, 1987-2003. In: Lin, N. – Erickson, B. H. (szerk.): Social Capital: An International Research Program. Oxford: Oxford University Press, 394-420. Angelusz R. – Tardos R. (2009a): A kapcsolathálózati szemlélet a társadalom- és politikatudományban. Politikatudományi Szemle, 18(2): 29–57. Angelusz R. – Tardos R. (2009b): Ötven ötven. Részvétel és távolmaradás a 2008-as népszavazáson. In: Enyedi Zs. (szerk.): A népakarat dilemmái. Népszavazások Magyarországon és a nagyvilágban. Budapest: DKMKA – Századvég, 133-196. Angelusz R. – Tardos R. (2011): Régi és új törésvonalak, polarizáció, divergenciaspirál. In: Tardos R. – Enyedi Zs. – Szabó A. (szerk.): Részvétel, képviselet, politikai változás. Budapest: DKMKA, 347–382. Bayer J. (2009): A rendszerváltás két évtized múltán. In: Bayer J. – Boda Zs. (szerk.): A rendszerváltás húsz éve. Változások és válaszok. Budapest: MTA Politikai Tudományok Intézete – L'Harmattan, 9-26. Baldassarri, D. (2007): Crosscutting Social Spheres? Political Polarization and the Social Roots of Pluralism. New York, New York: Columbia University Baldassarri, D. (2009): Social Networks, Political Heterogeneity, and Interpersonal Influence. Evidence from the 2006 Italian Elections. Paper prepared for the Political Networks Workshop at the University of California Davis Baldassarri, D. (2011): Partisan Joiners. Associational Membership and Political Polarization in the United States (1974-2004). Social Science Quarterly, 92(3): 631-655. Baldassarri, D. – Bearman, P. (2007): Dynamics of Political Polarization. American Sociological Review, 72(5): 784–811. Baldassarri, D. – Gelman, A. (2008): Partisans Without Constraint: Political Polarization and Trends in American Public Opinion. American Journal of Sociology, 114(2): 408–446. Bauer B. – Szabó A. (szerk.) (2009): Ifjúság 2008 Gyorsjelentés. Budapest: Szociálpolitikai és Munkaügyi Intézet Barabási A. L. (2002): Behálózva – A hálózatok új tudománya. Budapest: Helikon kiadó Barabási A. L. – Albert R. (1999): Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439): 509-512. Barabási A. L. – Albert, R. – Jeong, H. (1999): The diameter of the world wide web. Nature, 401: 130-131. Bartal, A. M. (2005): Nonprofit modellek, elméletek, trendek. Budapest: Századvég Bartal A. M. (2009a): A válság elején a nonprofit trillemmáról, valamint a „jó” és a „rossz” civil társadalom kérdéseiről. Civil Szemle, 6(18-19): 8-21.

Bartal A. M. (2009b): Önkéntesek és nem-önkéntesek jellemzői a 2008.évi Európai Érték Vizsgálat alapján. http://volunteermotivation.info/downloads/ONK_NEMONK_BAM2009.pdf

267

Bartal A. M. (2010a): Mit mutat a kaleidoszkóp? Az Önkéntes Motivációs Leltár (Volunteer Motivation Inventory) adaptálása, fejlesztése és kipróbálása a magyar önkéntesek körében. Civil Szemle, 7(1): 35-56. Bartal A. M. (2010b): Élnek köztünk boldog emberek is… – A magyar önkéntesek és nemönkéntesek jellemzői. In: Rosta G. – Tomka M. (szerk.): Mit értékelnek a magyarok? Budapest: OCIPE Magyarország – Faludi Ferenc Akadémia, 401-425. Bálint L. – Bozsonyi K. (2011): Választói részvétel és véleménypolarizáció összefüggésének térökonometriai elemzése. In: Tardos R. – Enyedi Zs. – Szabó A. (szerk.): Részvétel, képviselet, politikai változás. Budapest: DKMKA, 57–73. Bálint L. – Bozsonyi K. (2012): Választói részvétel és véleménypolarizáció térfilterezett modelljei. In: Kmetty Z. – Koltai J. (szerk.): Változó képletek, változatos perspektívák. Tanulmánykötet Tardos Róbert 65. Születésnapjára. Budapest: Háttér Kiadó, 251-274. Berman, S. (1997): Civil Society and the Collapse of the Weimar Republic. World Politics 49(3): 401-429. Bernhard, M. – Kaya, R. (2014): Civil Society and Regime-Type in European Postcommunist Countries: The Perspective Two Decades after 1989-1991. Taiwan Journal of Democracy, 8(2): 113. (megjelenés előtt) http://www.clas.ufl.edu/users/bernhard/content/TJODproof.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Blais, A. (2000): To Vote or Not to Vote: The Merits and Limits of Rational Choice Theory. Pittsburg: University of Pittsburgh Press Blais, A. (2006): What affects voter turnout. Annual Review of Political Science, 9: 111–125. Blais, A. – Achen, C. H. (2010): Taking civic duty seriously: Political theory and voter turnout. http://www.princeton.edu/csdp/events/Achen031110/Achen031110.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Blais, A. – Dobrzynska, A. (1998): Turnout in electoral democracies. European Journal of Political Research, 33(2): 239-261. Blau, P. M. (1976): Parameters of Social Structure. In: Blau, P. M. (szerk.): Approaches to the Study of Social Structure. London: Open Books, 220-253. Blau, P. M. (1994): Structural Contexts of Opportunities. Chicago: University of Chicago Press Blau, P. M. (1997): Egyenlőtlenség és heterogenitás. Primitív elmélet a társadalmi struktúráról. In: Angelusz Róbert (szerk.): A társadalmi rétegződés komponensei. Budapest: Új Mandátum Kiadó, 359–382. Blau, P. M. – Schwartz, J. (1997): Crosscutting Social Circles. Testing a Macrostructural Theory of Intergroup Relations. New Brunswick: Transaction Publishers Boda Zs. (2009): Legitimációs és bizalmi deficit a magyar politikai rendszerben. In: Bayer J. – Boda Zs. (szerk.): A rendszerváltás húsz éve. Változások és válaszok. Budapest: MTA Politikai Tudományok Intézete – L'Harmattan, 301-317.

268

Böröcz J. – Róna-Tas Á. (1995): Formation of New Economic Elites: Hungary, Poland and Russia. Theory and Society, (24)5: 751-781. Booth, J. A. – Richard, P. B. (1998): Civil Society, Political Capital, and democratization in Central America. The Journal of Politics, 60(3): 780-800. Bourdieu, P. (1997): Gazdasági tőke, kulturális tőke, társadalmi tőke. In: Angelusz Róbert (szerk.): A társadalmi rétegződés komponensei. Budapest: Új Mandátum Könyvkiadó, 156-177. Bozsonyi K. (1999): A kollektív viselkedés matematikai elmélete. PhD disszertáció. ELTE Szociológiai és Szociálpolitikai Intézet és Továbbképző Központ Bozsonyi K. – Kmetty Z. (2008): Keresztnevek a piackutatásban. In: Bölcskey A. – N. Császi I. (szerk.): Név és valóság. A VI. Magyar Névtudományi Konferencia előadásai. Budapest: Károli Gáspár Református Egyetem Magyar Nyelvtudományi Tanszék, 326-332. Bozsonyi K. – Horváth Zs. – Kmetty Z. (2012a): The Power Grid. The Social Network of the Hungarian Elite in the Socialist Era Based on Hunting Habits. Historiche Netzwerkanalysen – Österreichische Zeitschrift für Geschichtwissenschaften (Austrian Journal of Historical Studies) 23(1): 186-228. Bozsonyi K. – Horváth Zs. – Kmetty Z. (2012b): A hatalom hálója. A Kádár-kori hatalmi elit hálózati struktúrája az együttvadászási szokások alapján. Korall 47: 157-184. Burt, R. (1992): Structural holes: the Social structure of Competition. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press Campbell, D. E. (2004): Community Heterogeneity and Participation. Paper prepared for presentation at the Annual Meetings of the American Political Science Association, September 2-5, 2004. Campbell, D. E. (2006): Why We Vote: How Schools and Communities Shape Our Civic Life. Princeton, New Jersey: Princeton University Press Castiglione D. (2008): Introduction: Conceptual issues in social capital theory. In: Castiglione, D. – van Deth, J. W. – Wolleb, G. (szerk.): The handbook of social capital. New York: Oxford University Press, 13-21. Czike K. – Bartal A. M. (2005): Önkéntesek és nonprofit szervezetek – Az önkéntes tevékenységet végzők motivációi és szervezeti típusok az önkéntesek foglalkoztatásában. Budapest: Civitalis Egyesület Czike K. – Kuti É. (2006): Önkéntesség, jótékonyság, társadalmi integráció. Budapest: Nonprofit Kutatócsoport, Önkéntes Központ Alapítvány Cliff A. D. – Ord, J. K. (1973): Spatial autocorrelation. London: Pion Coleman, J. (1988): Social Capital in the Creation of Human Capital. American Journal of Sociology, 94: 95-120. Coleman, J. (1990): Foundations of Social Theory. Cambridge: Harvard University Press Crawford, B. – Lijphart, A. (1995): Explaining Political and Economic Change in Post-Communist Eastern Europe: Old Legacies, New Institutions, Hegemonic Norms, and International Pressures. Comparative Political Studies, 28(2): 171-199.

269

Csákó M. (2004): Ifjúság és politika. Educatio, 13(4): 535–550. Dahl, R. A. (1961): Who Governs? Democracy and Power in an American City. New Haven: Yale University Press Deegan-Krause, K. (2007): New Dimensions of Political Cleavage. In: Dalton, R. J. – Klingemann, H-D. (szerk): The Oxford Handbook of Political Behavior. Oxford, Oxford Univerity Press, 538556. DiMaggio P. – Evans, J. – Bryson, B. (1996): Have Americans' Social Attitudes Become More Polarized? American Journal of Sociology, 102(3): 690-755. DiPrete, T. A. – Gelman, A – McCormick, T – Teitler, J – Zheng, T. (2011): Segregation in Social Networks based on Acquaintanceship and Trust. American Journal of Sociology, 116(4): 12341283. Dorogovstev, S. N. – Mendes, J. F. F. (2000): Evolution of networks with aging of sites. Physical Review E 62(2): 1842–1845. Downs, A. (1957): An Economic Theory of Democracy. New York : Harper and Row Druckman, J. – Peterson, E. – Slothuus, R. (2013): How elite partisan polarization affects public opinion formation. American Political Science Review, 107(1): 57-79. http://faculty.wcas.northwestern.edu/~jnd260/pub/Druckman%20Peterson%20Slothuus%20APSR %202013.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Durlauf, S. N. (2002): On The Empirics Of Social Capital. The Economic Journal, 112(483): 459479. Dupcsik Cs. – Tóth O. (2008): Feminizmus helyett familizmus. Demográfia, 51(4): 307-328. Enyedi Zs. (szerk.) (2009): A népakarat dilemmái. Népszavazások Magyarországon és a nagyvilágban. Budapest: DKMKA – Századvég Enyedi Zs. – Benoit, K. (2011): Kritikus választás 2010. A magyar pártrendszer átrendeződése a bal–jobb dimenzióba. In: Enyedi Zs. – Szabó A. – Tardos R. (szerk.): Új képlet. Választások Magyarországon, 2010. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 17-42. Erdős P. – Rényi A. (1960): On the evolution of random graphs. MTA Matetmatikai Kutatóintézeti Közlemények 5: 17- 61. Erickson, B. H. (2004): The Distribution of Gendered Social Capital in Canada. In: Flap, H. – Volker, B. (szerk.): Creation and Returns of Social Capital: A New Research Program. London and New York: Routledge, 27-50. Fábián Z. (2005): Törésvonalak és a politikai-ideológiai azonosulás szerepe a pártszimpátiák Magyarázatában. In: Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Törések, hálók, hidak. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 207-243. Fábián Z. (2012): Pártrendszer és társadalmi kohézió jelzőszámai Magyarországon. In: Kolosi T. – Tóth I. Gy. (szerk.): Társadalmi Riport 2012. Budapest: TÁRKI, 239-313.

270

Fábián Zoltán (2013): Vonzások és választások: Politikai-ideológiai csoportok Magyarországon. In: Szivós P. – Tóth I. Gy. (szerk.): Egyenlőtlenség és polarizálódás a magyar társadalomban. TÁRKI monitor jelentések 2012. Budapest: TÁRKI, 92-105. Fekete-Nagy M. – Sik E. (2013): Keresztnevek a célkeresztben. In: Szivós P. – Tóth I. Gy. (szerk.): Egyenlőtlenség és polarizálódás a magyar társdalomban. TÁRKI Monitor Jelentések 2012. Budapest: TÁRKI, 128-133. Fieldhouse, E. – Shryane, N. – Ling, R. – Cutts, D. – John, P. (2010): Homo Civicus or Homo Politicus: who really makes democracy work? Research Paper for the project ’Rediscovering the Civic: Achieving Better Outcomes in Public Policy’. Manchester: University of Manchester Fiorina, M. P. – Abrams, S. J. (2008): Political Polarization in the American Public. Annual Review of Political Science, 11: 563-588. Flap, H. (1991): Social capital in the production of inequality. A review. Comparative Sociology of Family, Health, and Education 20: 6179-6202. Foley, M. W. – Edwards, B. (1999): Is It Time to Disinvest in Social Capital? Journal of Public Policy 19(2): 141-173. Fukuyama, F. (1997): Bizalom. A társadalmi erények és a jólét megteremtése. Budapest: Európa Könyvkiadó Füzér K. – Gerő M. – Sik E. – Zongor G. (2005): A társadalmi tőke növelésének lehetőségei fejlesztéspolitikai eszközökkel. Budapest: TÁRKI. http://www.tarki.hu/adatbank-h/kutjel/pdf/a768.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Ganzeboom, H. B. G. – Treiman, D. J. (1996): Internationally Comparable Measures of Occupational Status for the 1988 International Standard Classification of Occupations. Social Science Research, 25(3): 201-239. Gerő M. (2012a): A személyközi kapcsolatok szerkezete: Kutatási eredmények, irányok Angelusz Róbert Munkássága nyomán. In: Gerő M. – Fonyó A. – Petényi M. – Szabó F. (szerk.): A nyilvánosság elemzésétől a választáskutatásig: Tanulmányok Angelusz Róbert emlékére. Budapest: ELTE Angelusz Róbert Társadalomtudományi Szakkollégium, 24-50. Gerő M. (2012b): A civil társadalom néhány trendje Magyarországon 1990 után. In: Kovách I. – Dupcsik Cs. – P. Tóth T. – Takács J. (szerk): Társadalmi integrációs a jelenkori Magyarországon. Budapest: MTA Társadalomtudományi Kutatóközpont, Argumentum kiadó, 317-342. Giczi J. – Sik E. (2009): Bizalom, társadalmi tőke, intézményi kötődés. In: Tóth I. Gy. (szerk.): TÁRKI Európai Társadalmi Jelentés 2009. Budapest: TÁRKI, 65-84. http://www.tarki.hu/hu/research/gazdkult/gazdkult_gici_sik.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Goodman, L. A. (1961): Snowball sampling. Annals of mathematical statistics, 32(1): 148-170. Granovetter, M. (1973): The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology, 78(6): 13601380. Habermas, J. (1994): A cselekvésracionalitás aspektusai. In: uő: Válogatott tanulmányok. Budapest: Atlantisz Kiadó, 223–259.

271

Heckathorn, D. (1997): Respondent-Driven-Sampling. Social Problems, 44(2): 174-199. Heckathorn, D. (2002): Respondent-Driven-Sampling II. Social Problems, 49(1): 11-34. Hirshmann, A. O. (1970): Exit, Voice and Loyalty: Responses to Decline in Firms, Organizations, and States. Cambridge: Cambridge University Press Huckfeldt, R. R. (1979): Political Participation and the Neighborhood Social Context. American Journal of Political Science, 23(3): 579-592. Huckfeldt, R. R. (2007): Unanimity, Discord, and the Communication of Public Opinion. American Journal of Political Science, 51(4): 978-995. Huckfeldt R. R. – Mendez, J. M. – Osborn, T. (2004): Disagreement, Ambivalence, and Engagement: The Political Consequences of Heterogeneous Networks. Political Psychology, 25(1): 65-95. Huckfeldt R. R. – Mendez, J. M. (2008): Moths, Flames, and Political Engagment. Managing Disagreement within Communication Netwokrs. Journal of Politics, 70(1): 83-96. Huszti É. (2013) A negyedik út. Az egocentrikus kapcsolati háló vizsgálata a „network napló“ módszer alkalmazásával. Doktori disszertáció, ELTE-TÁTK szociológia doktori iskola Inglehart, R. (1977): The Silent Revolution: Changing Values and Political Styles Among Western Publics. Princeton, New Jersey: Princeton University Press Inglehart, R. (1997): Modernization and Postmodernization. Princetown, New Jersey: Princetown University Press Jackman R. W. (1987): Political Institutions and Voter Turnout in the Industrial Democracies. The American Political Science Review, 81(2): 405-424. Jelenfi G. — Kmetty Z. — Tóth Zs. (2010): Értékek és preferenciák. In: Rosta G. — Tomka M. (szerk.): Mit értékelnek a magyarok. Az Európai Értékrend Vizsgálat 2008. évi magyar eredményei. Budapest: OCIPE Magyarország – Faludi Ferenc Akadémia, 313-346. Kemeny, J. G. – Snell, L. (1960): Finite Markov Chains. London: D. van Nostrand Co. Ltd. Kern T. – Szabó A. (2011): A politikai közéleti részvétel alakulása, 2006–2010. In: Tardos R. – Enyedi Zs. – Szabó A. (szerk.): Részvétel, képviselet, politikai változás. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 17-56. Klofstad, C. A. – McClurg, S. D. – Rolfe, M. (2009): Measurement of political discussion networks: a comparison of two "name generator" procedures. Public opinion quarterly, 73(3): 462483. Kmetty Z. (2010a): Normativitás, lokalitás, institucionalizmus. In: Rosta G. – Tomka M. (szerk.): Mit értékelnek a magyarok. Az Európai Értékrend Vizsgálat 2008. évi magyar eredményei. Budapest: OCIPE Magyarország – Faludi Ferenc Akadémia, 347-376. Kmetty Z. (2012a): Egy fogalom margójára. Civil Szemle, 9(1): 15-22.

272

Kmetty Z. (2012b): Politikai diskurzus és participáció. In: Fonyó A. – Gerő M. – Petényi M. – Szabó F. (szerk.): A nyilvánosság elemzésétől a választáskutatásig. Budapest: ELTE Angelusz Róbert Társadalomtudományi Szakkollégium, 63-93. Kmetty Z. (2013): Beszámoló a „Hatékony mintavételi és felvétel tervezési megoldások – Leslie Kish nyomdokain” című konferenciáról. Statisztikai Szemle, 91(2): 207-210. Kmetty Z. – Tóth G. (2011): A politikai részvétel három szintje. In: Tardos R. – Enyedi Zs. – Szabó A. (szerk.): Részvétel, képviselet, politikai változás. Budapest: DKMKA, 75–115. Kmetty Z. – Koltai J. (2012): A kommunikáció intenzitásának és heterogenitásának hatása a részvételre. In: Kmetty Z. – Koltai J. (szerk.): Változó képletek, változatos perspektívák. Tanulmánykötet Tardos Róbert 65. Születésnapjára. Budapest: Háttér Kiadó, 158-209. Kmetty Z. – Koltai J. (2013): Structural rifts – a new, network based method for the exploration of social cleavages. Budapest: MTA TK. Recens – Lendület kutatócsoport előadássorozata, 2013. január 22. Kolosi T. – Szelényi I. – Szelényi Sz. – Western B. (1991): Politikai mezők a posztkommunista átmenet korszakában. Szociológiai Szemle, 1(1): 5-35. Koltai J. (2013): A strukturális egyenletek modellezésének bemutatása egy komplex dizájnú kutatás (ISPJ) adatain keresztül. Szociológiai Szemle, 23(2): 31-51. Kornai J. (2007): Mit jelent a ’rendszerváltás’? Kísérlet a fogalom tisztázására. Közgazdasági Szemle, 54(4): 303-321. Körösényi A. (2012): A politikai polarizáció és következményei a demokratikus elszámoltatásra. In: Boda Zs. – Körösényi A (szerk.): Van Irány? Trendek a magyar politikában. Budapest: MTATK-PTI – Új-Mandátum Kiadó, 284-309. Körösényi A. (2012): A politikai polarizáció és következményei a demokratikus elszámoltatásra. Magyar politika 1990-2010. Working Paper in Political Science 2012/1, Budapest: MTA TK Politikatudományi Intézet http://www.mtapti.hu/pdf/2012_1_wp.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Krapivsky, P. L. – Redner, S. – Leyvraz, F. (2000): Connectivity of growing random networks. Physical Review Letters, 85(21): 4629–4632. Kulcsár R. (1985): Az első magyar országos presztízsvizsgálat eredményei. Statisztikai Szemle, 62(11): 1115-1126. Lasswell, H. D. (2007): A kommunikáció szerkezetet és funkciója a társadalomban. In: Angelusz R. – Tardos R. – Terestyéni T. (szerk.): Média, nyilvánosság, közvélemény (szöveggyűjtemény). Budapest: Gondolat kiadó, 56-67. Laumann, E. O. (2006): A 45-year Retrospective on Doing Networks. Connections, 27(1), 65-90. Lazarsfeld, P. F. – Berelson, B. R. – Gaudet, H. (1944). The people’s choice. New York: Columbia University Press

273

Lazarsfeld, P. – Merton, R. (1954): Friendship as Social Process: A Substantive and Methodological Analysis. In: Kendall, P. L. (szerk.): The Varied Sociology of Paul F. Lazarsfeld. New York: Columbia University Press, 298-348. Lazarsfeld, P. F. – Katz, E. (2007): A kommunikáció kétlépcsős folyamata. In: Angelusz R. – Tardos R. – Terestyéni T. (szerk.): Média nyilvánosság közvélemény (szöveggyűjtemény) Budapest: Gondolat kiadó, 766-775. LeDuc, L. (2009): A népszavazás demokráciája. Információ, kampányok és szavazás. In: Enyedi Zs. (szerk.): A népakarat dilemmái. Népszavazások Magyarországon és a nagyvilágban. Budapest: DKMKA – Századvég, 107-132. Lin, N. – Dumin, M. (1986): Access to Occupations through Social Ties. Social Networks, 8(4): 365–85. Lin, N. (1999): Building a Network Theory of Social Capital. Connections, 22(1): 28-51. Lin, N. (2001): Social Capital: A Theory of Structure and Action. London: Cambridge University Press Lin, N. (2008): A network theory of social capital. In: Castiglione, D. – van Deth, J. W. –Wolleb, G. (szerk.): The handbook of social capital. New York: Oxford University Press, 50-69. Lin, N. – Fu, Y. – Hsung, R.-M. (2001): The Position Generator: Measurement Techniques for Investigations of Social Capital. In: Lin, N. – Cook, K. – Burt, R. S. (szerk.): Social Capital: Theory and Research. New York: Aldine de Gruyter, 57–81. Lin, N. – Erickson, B. H. (2008): Theory, Measurement, and the Research Enterprise on Social Capital. In: Lin, N. – Erikson, B. H. (szerk.): Social Capital. An International Research Program. Oxford: Oxford University Press, 1-24. Lin, N. – Ao, D. – Song, L. (2009): Production and Returns of Social Capital: Evidence From Urban China In: Hsung, R. M. – Lin, N. – Breiger, R. (szerk.): Contexts of Social Capital. Social Networks in Markets, Communities, and Families. New York: Routledge, 163-192. Lipset, S. M. – Rokkan, S. (1967): Cleavage Structures, Party System and Voter Alignments. In: Lipset, S. M. – Rokkan, S. (szerk.): Party System and Voter Alignments. Cross National Perspectives. New York: The Free Press, 1-64. Lup, O. (2007). Political Parties and Social Capital: An Analysis of the Transformation of Social Networks in Post-Communist Hungary. Paper presented at the CONNEX conference, Mannheim, Germany, 29-30 March 2007. Lup, O. (2008): When do alters’ influence matters? An analysis of the political relevance of personal networks in Hungary. Paper prepared for the Annual Doctoral Conference, 13-14 April, Budapest 2008 Lup, O. (2010): The Role of Political Discussion in Developing Democracies: Evidence from Hungary. In: Wolf, M. R. – Morales, L. – Ikeda, K. (szerk.): Political Discussion in Modern Democracies: a comparative perspective. London: Routledge, 183-200. Marsden P. V. (1987): Core Discussion Network of Americans. American Sociological Review, 52(1): 122-131. Marsden P. V. (1990): Network Data and Measurement. Annual Review of Sociology, 16: 435-463.

274

McAllister, L. – Fischer, C. S. (1978): A Procedure for Surveying Personal Networks. Sociological Methods and Research, 7(2): 131-148. McCarty K. – Killworth P. D. – Bernard H. R. – Johnsen, E. C. – Shelley G. A. (2001): Comparing Two Methods for Estimating Network Size. Human Organization, 60(1), 28–39. McCarty, N. – Poole, K. T. – Rosenthal, H. (2006): Polarized America: The Dance of Ideology and Unequal Riches. Cambridge: The MIT Press McCormick, T. H. – Zheng, T. (2007): Adjusting for Recall Bias in "how many X’s do you know?" Surveys. Conference Proceedings of the Joint Statistical Meetings, Salt Lake City, Utah. http://www.stat.columbia.edu/~tyler/pubs/mccormick_recall.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) McPherson, M. – Smith-Loving, L. – Cook, J. M. (2001): Birds of a Feather: Homophily in Social Network. Annual Review of Sociology, 27: 415-234. Mérei F. (1988): Közösségek rejtett hálózata. Budapest: Tömegkommunikációs Kutatóközpont Merton, R. (1980): Társadalomelmélet és társadalmi struktúra. Budapest: Gondolat Milgram, S. (1967): The Small World Problem. Psychology Today, 1(1): 60-67. Miszlivetz F. (2007): Mi lett veled, Magyarország? Kőszeg; Szombathely. Társadalomtudományok és Európa-Tanulmányok Intézete, ISES Füzetek 4. Miszlivetz F. (2011): Válság és demokrácia – 1989 öröksége: világválság, techno-gazdasági paradigma és intézményi korlátok. In: Simon J. (szerk.): Húsz éve szabadon Közép-Európában: Demokrácia, politika, jog. Budapest: Konrad Adenauer Alapítvány, 127-143. Moksony F. (2006): A Poisson-regresszió alkalmazása a szociológiai és demográfiai kutatásban. Demográfia, 49(4): 366-382. Moran, P. A. P. (1950): Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika, 37(1): 17-23. Moreno, J. (1934): Who shall survive? Boston: Beacon Mosa S. – Bartelemy, M. – Stanley, H. E. – Amaral, L. A. N. (2002):Truncation of power law behavior in ‘scale-free’ network models due to information Fltering. Physical Review Letter, 88(13): 138701-139701. Mutz, D. C. (2002a): The Consequences of Cross-Cutting Networks for Political Participation. American Journal of Political Science, 46(4), 838-855. Mutz, D. C. (2002b): Cross-cutting social networks: Testing Democratic Theory in Practice. Americal Political Science Review, 96(1): 111-126. Newman, M. E. J. (2001): The structure of scientific collaboration network. PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America), 98(2): 404-409. Newton, K. (2001a): Trust, Social Capital, Civil Society, and Democracy. International Political Science Review / Revue internationale de science politique, 22(2), 201-214.

275

Newton, K. (2001b): Social Trust and Political Disaffection: Social Capital and Democracy. Paper prepared for the EURESCO Conference on Social Capital: Interdisciplinary Perspectives Exeter, 15-20 September 2001. Noelle-Neumann E. (2007): A hallgatásspirál elmélete. In: Angelusz R. – Tardos R. – Terestyéni T. (szerk.): Média nyilvánosság közvélemény (szöveggyűjtemény). Budapest: Gondolat kiadó, 776800. Norris, P. – Lovenduski, J. – Campbell, R. (2004): Closing the Activism Gap: Gender and Political Participation in Britain. Electoral Comission Draft Report. http://www.hks.harvard.edu/fs/pnorris/Acrobat/Electoral%20Commission%20Draft%20Report.pdf (Utolsó letöltés időpontja: 2013.12.28.) Norris, P. (2002): The Bridging and Bonding Role of Online Communities. The International Journal of Press/Politics, 7(3): 3-13. Norris, P. (2009): Political Activism: New Challenges, New Opportunities. In: Stokes, S. – Boix, C. (szerk.): The Oxford Handbook of Comparative Politics. Oxford: Oxford Handbooks, 628-649. Offe, C. (1991): Az egyidejűség dilemmája. Demokratizálódás és piacgazdaság Kelet-Európában. Társadalmi szemle, 46(8-9): 113-122. Olson, M. (1997): A kollektív cselekvés logikája. Budapest: Osiris kiadó Orbán A. – Szántó Z. (2005): Társadalmi tőke. Erdélyi Társadalom, 3(2): 55-70. Oross D. (2013): Társadalmi közérzet, politikához való viszony. In: Székely L. (szerk.): Magyar Ifjúság 2012. Budapest: Kutatópont Padgett, J. F. (2009): Triangulation on Casual Process. In: Fowler, J. H. – Heaney, M. T. – Nickerson, D. W. – Padgett, J. F. – Sinclair, B.: Causality in Political Networks. Working Papers. Paper 34. Southern Illinois University Carbondale. http://opensiuc.lib.siu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1034&context=pn_wp Parsons, T. (1985): A cselekvés elmélete. Részlet. In: Némedi Dénes (vál.): Válogatás Talcott Parsons cselekvéselméleti írásaiból. Szociológiai Füzetek 38., 17–38. Poole, K. T. – Rosenthal, H. (1984): The Polarization of American Politics. Journal of Politics, 46(4): 1061-1079. Portes, A. (1998): Social Capital: Its Origins and Applications in Modern Sociology. Annual Review of Sociology 24., 1-24. Putnam, R. D. (1993): Making Democracy Work: Civic Traditions in Modern Italy. Princeton, New Jersey: Princeton University Press Putnam, R. D. (2000): Bowling Alone: The Collapse and Revival of American Community. New York: Simon & Schuster Rice, T. W. (2001). Social capital and government performance in Iowa communities. Journal of Urban Affairs, 23(3–4): 375–389. Riker, W. H. – Ordeshook, P. C. (1968): A Theory of the Calculus of Voting. American Political Science Review, 62(1): 25-42.

276

Róna D. (2008): A törésvonal fogalma a politikatudományban. Politikatudományi Szemle, 17(4): 121–144. Sebestény I. (2009): Nonprofit szervezetek Magyarországon 2007. Budapest: Központi Statisztikai Hivatal Sik E. (2006): Tőke-e a kapcsolati tőke, s ha igen, mennyiben nem? Szociológia Szemle, 16(2): 7295. Sik E. (2012): A kapcsolati tőke szociológiája. Budapest: Eötvös Loránd Tudományegyetem, Eötvös Kiadó Simon D. (2012): Válaszadó-vezérelt mintavétel: ritka és rejtett csoportok kvantitatív vizsgálata. Statisztikai Szemle, 21 90(4): 249-275. Stark, D. (1992): Path Dependence and Privatization Strategies. East European Politics and Societies, 6(1): 17–54. Szabó I. – Örkény A. (1998): Tizenévesek állampolgári kultúrája. Budapest: Minoritás Könyvek Szabó A. (szerk.) (2012): Racionálisan lázadó hallgatók. Szeged: Belvedere Székelyi M. – Barna I. (2008): Túlékőkészlet az SPSS-hez. Budapest: Typotext Szelényi I. – Costello, E. (1996): The Market Transition Debate: Toward a Synthesys? American Journal of Sociology, 101(4): 1082-1096. Tardos R. (1996): Some remarks on the interpretation and possible uses of the 'social capital' concept with special regard to the Hungarian case. Bulletin de Methodologie Sociologique, 53(1): 52-62. Tardos R. (2006): Poles on the rise facing each other with a delicate balance in the Hungarian case. Paper for the Workshop “Parliamentary Election and Party Landscape in the Visegrád Countries” Masaryk University, Brno, 26-27 October 2006 Tardos R. (2008): Foglalkozás, miliő, kapcsolathálózatok: külön világok? Egy tipológiai kísérlet körvonalai. Századvég, 12(50): 5-50. Tardos R. (2009): Ötven: ötven. Részvétel és távolmaradás a 2008-as népszavazáson. In: Enyedi Zs. (szerk.): A népakarat dilemmái. Népszavazások Magyarországon és a nagyvilágban. Budapest: DKMKA – Századvég, 133-196. Tardos R. (2011a): A szavazói motívumok egy új tipológiája- az expresszív, normatív és instrumentális komponensek alapján. MSZT Politikai Viselkedés Szakosztály műhelykonferencia, 2011. január Budapest Tardos R. (2011b): Konszolidált szavazóközönség, eróziós átrendeződések – a 2010-es választások a részvételi aktivitás és szavazói motívumok fényében. In: Enyedi Zs. – Szabó A. – Tardos R. (szerk.): Új képlet. Választások Magyarországon, 2010. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 273-374. Tardos R. – Kmetty Z. – Fábián Z. (2013): Political Position Generator: New ways in studying Electoral Segmentation. XXXIII Sunbelt Conference, 2013.05.23. Hamburg, INSNA

277

Tocqueville, A. D. (1983): A demokrácia Amerikában (válogatás). Budapest: Gondolat Kiadó Tóka G. (2005a): A magyarországi politikai tagoltság nemzetközi összehasonlításban. In Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Törések, hálók, hidak. Választói magatartás és politikai tagolódás Magyarországon. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 17–65. Tóka G. (2005b): A törésvonalak, a pártok és az intézményrendszer. In: Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Törések, hálók, hidak. Választói magatartás és politikai tagolódás Magyarországon. Budapest: Demokrácia Kutatások Magyar Központja Alapítvány, 243–321. Tóka G. (2006a): Vezérek passzív csodálói: a magyar választói magatartás nemzetközi összehasonlításban. In: Karácsony G. (szerk.): A 2006-os országgyűlési választások. Elemzések és adatok. Budapest: DKMKA, 17-58. Tóka G. (2006b): Election and Representation. In: Heywood, P. M. – Jones, E. – Rhodes, M. – Sedelmeier, U. (szerk.): Developments in European Politics. London: Palgrave Macmillan, 117135. Tóka G. (2009): Expressive vs instrumental motivation of turnout, Partisanship and Political Learning. In: Klingemann H.-D. (szerk.): The comparative study of Systems. Oxford: Oxford University Press, 269-288. Treiman, D. J. (1977). Occupational Prestige in Comparative Perspective. New York: Academic Press Utasi Á. (1991): Az interperszonális kapcsolatok néhány nemzeti sajátosságáról. In: Utasi Á. (szerk.): Társas kapcsolatok. Budapest: Gondolat, 169-193. Fu, Y. (2008): Position Generator and Actual Networks in Everyday life: An evaulation with Contact Diary. In: Lin, N. – Erikson, B. H. (szerk.): Social Capital. An International Research Program. Oxford: Oxford University Press, 49-64. Van der Gaag, M. P. J. (2005): Measurement of individual social capital. Amsterdam: F&N Boekservices Van der Gaag, M. P. J. – Snijders, T. A. B. – Flap, H. D. (2008): Position Generator measures and their relationship to other social capital measures. In: Lin, N. – Erickson, B. H. (szerk.): Social capital: An International Research Program. Oxford: Oxford University Press, 185-205. Vásárhelyi, M. (2012): A „retro voksok” üzenete. In: Kmetty Z. – Koltai J. (szerk.): Változó képletek, változatos perspektívák. Tanulmánykötet Tardos Róbert 65. Születésnapjára. Budapest: Háttér Kiadó, 210-218. Verba, S. – Nie, N. H. (1972): Participation in America: political democracy and social equality. Chicago, Illinois: University of Chicago Press Verba, S. – Nie, N. H. – Kim, J. (1978): Participation and Political Equality: A Seven- Nation Comparison. New York: Cambridge University Press Verba, S. – Schlozman, K. L. – Brady, H. (1995): Voice and Equality. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press Vedres B. – Stark, D. (2010): Structural Folds: Generative Disruption in Overlapping Groups. American Journal of Sociology, 115(4): 1150–1190.

278

Vedres B. (2012): Strukturális gyűrődések: a hálózatok innovatív feszültségei. In: Kmetty Z. – Koltai J. (szerk.): Változó képletek, változatos perspektívák. Tanulmánykötet Tardos Róbert 65. Születésnapjára. Budapest: Háttér Kiadó, 92-110. Vegetti, F. (2011): When it’s hard to change. Party system polarization and vote switching. Conference Paper. European Conference on Comparative Electoral Research, 2011 december, Sofia deVreese, C. H. – Boomgaarden, H. G. (2006): Media Message Flows and Interpersonal Communication. Communication Research, 33(1): 19-37. Watts, D.J. – Strogatz, S. H. (1998): Collective dynamics of ‘small-world’ network. Nature, 393: 440-442. Weber, M. (1967): Gazdaság és társadalom. Budapest: KJK Woolcock, M. (1998): Social capital and economic development: Toward a theoretical synthesis and policy framework. Theory and Society, 27(2): 151-208. Woolcock, M. – Radin, E. (2008): A relational approach to the theory and practices of economic development. In: Castiglione, D. – Van Deth, J. W. – Wolleb, G. (szerk.): The handbook of Social Capital. New York: Oxford University Press, 411-438. Zaller, J. R. (1992): The nature and origins of mass opinion. New York: Cambridge University Press Zheng, T. – Salganik, M. J. – Gelman, A. (2006): How many people do you know in prison? Using overdispersion in count data to estimate social structure in networks. Journal of the American Statistical Association, 101(474): 409–423. Zhukov, Y. M. (2010): Applied spatial statistics in R. http://scholar.harvard.edu/zhukov/classes/applied-spatial-statistics-r

Internetes hivatkozások:

Forsense: 2010-es országgyűlési választások kapcsán végzett exit-poll vizsgálat. http://www.forsense.hu/?page=cikk&source=publiclife&id=162&p=1 (Utolsó letöltés dátuma: 2013.04.05.) Economist videója az USA szenátusának szavazási polarizálódásáról: http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2013/12/daily-chart (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.10.) Renzo Lucioni honlapja: http://renzolucioni.com/articles/senate-voting-relationships (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.10.) Jill Lepore: Long Division. New York Times, 2013. December 2.: http://www.newyorker.com/arts/critics/atlarge/2013/12/02/131202crat_atlarge_lepore (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.10.) 1997-es NATO népszavazás: http://www.valasztas.hu/nep97/index.htm

279

(Utolsó letöltés dátuma: 2013.10.12.) 2003-as EP Népszavazás http://www.valasztas.hu/nepszav03/hu/index.html (Utolsó letöltés dátuma: 2013.10.12.) 2004 EP szavazás http://www.valasztas.hu/ep2004/04/hu/index.html (Utolsó letöltés dátuma: 2013.10.12.) 2008-as Szociális Népszavazás http://www.valasztas.hu/nepszav08/main_hu.html (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.27.) www.valasztas.hu (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.27.) www.valasztaskutatas.hu (Utolsó letöltés dátuma: 2013.110.12.) https://sites.google.com/site/eltetatkmkk/home/budapest-kutatas-2012 (Utolsó letöltés dátuma: 2013.10.12.)

Felhasznált adatbázisok

Társadalomkutatási Informatikai Egyesülés – TDATA-G35: DKMKA Választáskutatás 2003: "A" file. Adatlap. http://www.tarki.hu/cgi-bin/katalogus/tarkimain_en.pl?sorszam=TDATA-G35 (Utolsó letöltés dátuma: 2013.10.15.) Társadalomkutatási Informatikai Egyesülés – TDATA-H27: Magyar Választáskutatási Panel; Kutatásvezető: Tardos Róbert. 2008-2009 összevont teljes adatbázis. http://www.tarki.hu/cgi-bin/katalogus/tarkimain_en.pl?sorszam=TDATA-H27 (Utolsó letöltés dátuma: 2013.10.15.) European Social Survey (ESS) http://www.europeansocialsurvey.org (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.17.)

Statisztika csomagok

SPSS R 2.15.2 R Core Team (2012). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0 http://www.R-project.org/ (Utolsó letöltés dátuma: 2013.12.17.)

280

TÁBLÁZATOK ÉS ÁBRÁK JEGYZÉKE Ábra 1– Az elméleti keret sematikus összefoglalása ....................................................................... 11 Táblázat 1 - A vizsgált politikai participációs formák elméleti szétválasztása (Norris: 2009 alapján saját szerkesztés) ..................................................................................................................... 21 Táblázat 2 - A disszertáció főbb kutatási kérdései ........................................................................... 71 Táblázat 3 - A disszertáció hipotézisei ............................................................................................. 72 Táblázat 4 - A disszertáció kutatási kérdéseinek megválaszolásához alkalmazott módszerek ........ 80 Táblázat 5 - A politikai részvételi skála, valamint a politikai érdeklődés változó alapmegoszlása . 86 Táblázat 6 - A politikai magkapcsolati hálózat nagysága, és szerkezete – névgenerátoros módszer (m1 módszer) ........................................................................................................................... 90 Táblázat 7 - A politikai diskurzushálózat nagysága, és szerkezet – standard kérdések alapján három adatfelvételben (m2 módszer) ................................................................................................. 93 Táblázat 8 - A politikai hálózat nagysága, és heterogenitása – pártgenerátor alapján három adatfelvételben (m3 módszer) ................................................................................................. 96 Ábra 2– A politikai érdeklődés összefüggés a politikai diskurzusok szerkezetével – analitikus modell .................................................................................................................................... 102 Ábra 3– A politikai érdeklődés és a politikai véleményütközések gyakoriságának (m2 módszer) összefüggése a közeli kapcsolatokban három adatfelvétel alapján – SEM modell, felső eredmény: DKMKA 2003, középső eredmény: DKMKA 2008, alsó eredmény: DKMKA 2010 ....................................................................................................................................... 103 Táblázat 9 - A politikai érdeklődés és a politikai véleményütközések gyakoriságának (m2 módszer) összefüggése a közeli kapcsolatokban három adatfelvétel alapján – SEM modell, összetett utak ........................................................................................................................................ 104 Táblázat 10 - Különböző pártokhoz kötődő kapcsolati hálózatok nagysága – méretgenerátoros módszer (4 módszer) - ELTE-MKK Budapest kutatás - átlagok.......................................... 106 Táblázat 11 - A politikai kapcsolatháló nominális elemei – méretgenerátor (m4 módszer) - ELTEMKK Budapest kutatás - alapmegoszlások ........................................................................... 107 Táblázat 12 - Ideológia dimenziók három adatfelvételben - átlag és megoszlások (sorszázalék) 111 Táblázat 13 - A három ideológia dimenzió összefüggése .............................................................. 113 Táblázat 14 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer - összes kapcsolat) és a bal-jobb ideológia besorolásnak az összefüggése három adatfelvételben – átlagok, sorszázalékos megoszlások ...................................................................................... 115 Táblázat 15 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer - összes kapcsolat) és a liberális-konzervatív ideológia besorolásnak az összefüggése három adatfelvételben – átlagok, sorszázalékos megoszlások ......................................................... 117

281

Táblázat 16 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer - összes kapcsolat) és a mérsékelt-radikális ideológia besorolásnak az összefüggése három adatfelvételben – átlagok, sorszázalékos megoszlások ......................................................... 118 Ábra 4– A pártokhoz köthető kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – DKMKA 2003 (N=1038). .............................. 120 Ábra 5– A pártokhoz köthető kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – DKMKA 2009 (N=1204). .............................. 122 Ábra 6– A pártokhoz köthető kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – Tárki 2013 (N=404). ........................................ 124 Táblázat 17 - A társadalmi, demográfiai változóknak és a politikai nexusok szerkezetének hatása (m3 módszer) a pártválasztásra három vizsgált adatfelvételben – Multinomimális logisztikus regressziós modellek ............................................................................................................. 127 Táblázat 18 - A társadalmi, demográfiai változóknak, a politikai-ideológia tengelyen elfoglalt pozícióknak és a politikai nexusok szerkezetének hatása (m3 módszer) a pártválasztásra a három vizsgált adatfelvételben – Multinomimális logisztikus regressziós modellek............ 128 Táblázat 19 – A pártonkénti kapcsolathálózat nagyságának vizsgálata (ismerősi és bizalmi kapcsolatok - méretgenerátor m4 módszer). Negatív binomiális modell – ELTE MKK Budapest Kutatás ................................................................................................................... 132 Táblázat 20 - Törésvonalak nagysága a kapcsolathálóban különböző társadalmi csoportok és foglalkozások esetében – negatív binomiális modellek - alpha együttható – ELTE MKK Budapest Kutatás ................................................................................................................... 134 Táblázat 21 - Civil részvétel aránya három vizsgált adatfelvételben – oszlopszázalék ................. 138 Táblázat 22 – Politikai diskurzusok heterogenitása (m2 módszer) civil szervezettípusonként a közeli és távoli kapcsolatokban – Anova tesztek .................................................................. 139 Táblázat 23 – A politikai diskurzusok szerkezetének (m2 módszer nominális dimenzió) és a civil szervezeti tagságnak az összefüggése három adatfelvételben (összefoglaló eredmények a civil részvétel hatásmechanizmusának kiemelésével) - binomiális logisztikus regresszió........... 140 Táblázat 24 - A politikai magkapcsolatok számának (névgenerátor – m1 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell ......................................................... 146 Ábra 7– – A magkapcsolati politikai háló szerkezetének hatása (névgenerátor, politika oldalakra értelmezve – m1 módszer) a választási részvételre – kereszttábla elemzés, kiigazított reziduálisok értéke a biztos elmenne cellákban. .................................................................... 147 Táblázat 25 - A magkapcsolati politikai háló szerkezetének hatása (névgenerátor, politikai oldalra értelmezve – m1 módszer) a választási részvételre – logisztikus regressziós modell ........... 148 Táblázat 26 - A politikai diskurzus szerkezetének a hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre – logisztikus regressziós modellek ................................... 150

282

Táblázat 27 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell ......................................................... 151 Táblázat 28 - A politikai kapcsolatháló nominális dimenzióinak (méretgenerátor) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell (ELTE-MKK Budapest kutatás) ..... 153 Táblázat 29 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és heterogenitásának (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a részvételi szándék csökkenésére – logisztikus regressziós modellek DKMKA 2008-2009 panel adatsor........................................................................................ 155 Táblázat 30 - A politikai diskurzus szerkezetének a hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén– logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 ............................................................... 157 Táblázat 31 - A politikai kapcsolatháló szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a választási részvételre a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2009 ..................................................................................... 158 Táblázat 32 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (névgenerátor - m1 módszer) hatása az EU népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 ....................................................................................................................... 162 Táblázat 33 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (m1 módszer) hatása a 2008-as népszavazási részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2008 .......... 164 Táblázat 34 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2009 ....................................................................................................................... 167 Táblázat 35 - A politikai magkapcsolati háló nagyságának és szerkezetének (m1 - névgenerátor – graduális és nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 ................................................................................. 176 Táblázat 36 - A politikai diskurzusok szerkezetének (m2 – nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 ............................ 179 Táblázat 37 - Az 1990 óta megtartott országgyűlési választások részvételi mutatói ..................... 185 Táblázat 38 - A Differencia index értékei az országgyűlési választásokon ................................... 187 Táblázat 39 - A Blau-index értékei az országgyűlési választásokon ............................................. 188 Táblázat 40 - A Gini-index értékei az országgyűlési választásokon .............................................. 189 Ábra 8– Az 1990-es választásokon a három koncentráció mutató Pearson korrelációja ............... 190 Ábra 9– A 2010-es választásokon a három koncentráció mutató Pearson korrelációja ................. 190 Táblázat 41 – Az 1990-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell ........... 192 Táblázat 42 - Az 1990 óta megtartott országgyűlési választásokon a részvételre ható koncentrációs mutatók statisztikái– hierarchikus hiba modell a kontroll változók közlése nélkül .............. 194 Táblázat 43 - A 2009-es EP választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell ........ 196

283

Táblázat 44 - A 2009-es EP részvételre ható koncentrációs mutatók – hierarchikus hiba modell a kontroll változók közlése nélkül ............................................................................................ 197 Táblázat 45 - A választási részvételre illesztett modellben a kistelepülés és a Blau-index interakciós hatása – hierarchikus hiba modell a kontroll változók közlése nélkül .................................. 198 Táblázat 46 - A választási részvételre illesztett modellekben a Blau index hatása különböző településméretek esetében – hierarchikus OLS regressziós modellek településnagyság kategóriák szerint filterezve................................................................................................... 199 Táblázat 47 - A választási részvételi modellek reziduálisainak és a Blau-indexnek az összefüggése különböző részvételi szinteken (percentilisek alapján) – OLS regresszió, filterezett modellek ............................................................................................................................................... 200 Táblázat 51 - Keresztnevek megoszlása Magyarországon (forrás: Kmetty-Koltai 2013).............. 214 Táblázat 52 - A Budapest kutatásban méretgenerátoros blokkjában felhasznált nevek összefoglaló statisztikái (forrás: Kmetty-Koltai: 2013).............................................................................. 215 Ábra 10– Az egyes nevek alapján a személyként kiszámolt legmagasabb és legalacsonyabb hálózati becslés hányadosa (forrás: Kmetty-Koltai 2013) .................................................................. 217 Ábra 11– az emlékezési hiba nagysága a Budapest kutatásban (forrás: Kmetty-Koltai 2013). ..... 218 Ábra 12– a becsült network nagyság változó megoszlása normál és log-skálán (forrás: KmettyKoltai: 2013).......................................................................................................................... 219 Táblázat 53 - a börtönviselt hálózat nagyságára illesztett hierarchikus negatív binomiális modell (forrás: Kmetty-Koltai 2013). ................................................................................................ 222 Ábra 13– A 2010-es választási részvétel településsoros ábrázolása decilis csoportok szerint ...... 226 Táblázat 54 - A 2010-es választási részvételre illesztett regressziós modellek ............................. 229 Táblázat 55 - Politikai diskurzus és politikai kapcsolathálózat indikátorok – DKMKA 2003 alapmegoszlások .................................................................................................................... 230 Táblázat 56 - A pártnexusok jellege, és a véleményazonosság gyakoriságának összefüggése (m3 módszer – pártgenerátor) – Tárki 2013 – kereszttábla, sorszázalékok .................................. 233 Táblázat 57 - Részvételi szándék különböző adatfelvételek alapján............................................. 233 Táblázat 58 - A mélyebb politikai bevonódást jelző indikátorok megoszlásai a különböző adatfelvételekben ................................................................................................................... 234 Táblázat 59 – Az ideológia dimenziók 5 kategóriára kiszámolt megoszlásai 3 adatfelvételben sorszázalék............................................................................................................................. 234 Táblázat 60 – A bal-jobb és a liberális-konzervatív 5 kategóriás ideológia dimenzió kereszttáblája 3 adatfelvtelben – kiigazított reziduálisok ................................................................................ 235 Táblázat 61 – A bal-jobb és a mérsékelt-radikális 5 kategóriás ideológia dimenzió kereszttáblája 2 adatfelvételben – kiigazított reziduálisok .............................................................................. 235 Táblázat 62 – A liberális-konzervatív és a mérsékelt-radikális 5 kategóriás ideológia dimenzió kereszttáblája 2 adatfelvételben – kiigazított reziduálisok .................................................... 236

284

Táblázat 63 - A politikai network indikátorok összefüggései – DKMKA 2003 – Kendall Tau-B korreláció ............................................................................................................................... 237 Táblázat 64 - Névgenerátoros módszer politikai network indikátorai és a politikai érdeklődés összefüggése – kiigazított reziduálisok alapján ..................................................................... 238 Táblázat 65 - Pártgenerátoros módszer politikai network indikátorai és a politikai érdeklődés összefüggése – kiigazított reziduálisok alapján ..................................................................... 239 Táblázat 66 - Politikia diskurzus heterogenitását mérő változók és a politikai érdeklődés összefüggése – kiigazított reziduálisok alapján ..................................................................... 240 Táblázat 67 - A politikai érdeklődés és a politikai véleményütközések gyakoriságának (m2 módszer) összefüggése a távolabbi kapcsolatokban három adatfelvétel alapján – SEM modell ............................................................................................................................................... 241 Táblázat 68 - A politikai kapcsolatháló (közeli kapcsolatok) és bal-jobb ideológia besorlás átlagainak és arányának változása 2003 és 2013 között ........................................................ 242 Táblázat 69 - A politikai kapcsolatháló (közeli kapcsolatok) és liberális-konzervatív ideológia besorlás átlagainak és arányának változása 2003 és 2013 között .......................................... 243 Táblázat 70 - A politikai kapcsolatháló (közeli kapcsolatok) és a mérsékelt-radikális ideológia besorlás átlagainak és arányának változása 2009 és 2013 között .......................................... 244 Táblázat 71 - A politikai diskurzus intenzitásának hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre – logisztikus regressziós modellek ................................... 245 Táblázat 72 - A politikai nexusdiverzitás (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell .......................................................................... 246 Táblázat 73 - A politikai kapcsolathálózat nagyságának (méretgenerátor – m4 módszer) hatása a választási részvételre – logisztikus regressziós modell (ELTE-MKK Budapest kutatás) ..... 246 Táblázat 75 - A politikai diskurzus szerkezetének a hatása (közeli és távoli kapcsolatok – m2 módszer) a választási részvételre a politikai érdeklődés alacsony és magas szintjén– logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2010 ............................................................... 248 Táblázat 76 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (névgenerátor - m1 módszer) hatása a NATO népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – MTA-ELTE KKCS 1997 ...................................................................................................... 248 Táblázat 77 - A politikai diskurzusok intenzitásának, és azok szerkezetének (m2 módszer) hatása az EU népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 ............ 249 Táblázat 78 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és szerkezetének (pártgenerátor - m3 módszer) hatása az EU népszavazáson a részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 ............................................................................................................................................... 249 Táblázat 79 - A politikai diskurzusok intenzitásának, és azok szerkezetének (m2 módszer) hatása a 2008-as népszavazási részvételre – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2008 .......... 250

285

Táblázat 80 - A politikai magkapcsolatok számának, és azok szerkezetének (m1 módszer) hatása az EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 ...... 250 Táblázat 81 - A politikai diskurzusok intenzitásának, és azok szerkezetének (m2 módszer) hatása az EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 ...... 251 Táblázat 82 - A politikai kapcsolatháló nagyságának és szerkezetének (pártgenerátor – m3 módszer) hatása a EP választás részvételi indikátorára – logisztikus regressziós modell – DKMKA 2003 ....................................................................................................................... 251 Táblázat 83 - Az online kapcsolathálózat vertikális és nominális dimenziójának hatása a választási részvételi szándékra – logisztikus regresszió – Tárki 2013 ................................................... 252 Táblázat 84 -

– A politikai diskurzusok intenzitásának (m2 – graduális változók) hatása a

különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 .......... 252 Táblázat 85 - A politikai nexusdiverzitás (m3 - pártgenerátor – graduális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 .......... 253 Táblázat 86 - A politikai kapcsolathálózat szerkezetének (m3 - pártgenerátor – nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003 ............................................................................................................................................... 254 Táblázat 87 - A politikai diskurzusok intenzitásának (m2 – graduális változók) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 ............................ 255 Táblázat 88 - A politikai magkapcsolati háló nagyságának és szerkezetének (m1 - névgenerátor – graduális és nominális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2008 ................................................................................. 256 Táblázat 89 - A politikai nexusdiverzitás (m3 - pártgenerátor – graduális dimenzió) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2009 .......... 256 Táblázat 90 - A politikai diskurzusok intenzitásának (m2 – graduális változók) hatása a különböző részvételi formákra – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2010 ............................ 257 Táblázat 91 - Az egyes kapcsolathálózati változók parciális magyarázóereje az eredeti modellekben, valamint a kiegészített politikai érdeklődést is tartalmazó modellekben – logisztikus regressziós modellek – DKMKA 2003, DKMKA 2008, DKMKA 2009, DKMKA 2010 ....................................................................................................................................... 258 Táblázat 92 – Az 5 legerősebb párt által kapott szavazat aránya az összes érvényes szavazat százalékában (oszlopszázalék) .............................................................................................. 260 Táblázat 93 - Az 1994-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell ............ 260 Táblázat 94 - Az 1998-as választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell ............ 261 Táblázat 95 - A 2002-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell.............. 261 Táblázat 96 - A 2006-os választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell ............. 262 Táblázat 97 - A 2010-es választási részvételre ható tényezők – regressziós hiba modell.............. 262

286

Táblázat 98 - A választási részvételi modellek reziduálisainak és a Blau-indexnek az összefüggése különböző részvételi szinteken (objektív határok alapján) – OLS regresszió ....................... 263 Ábra 14– A pártokhoz köthető kapcsolathálózati nexusok (pártgenerátor – m3 módszer) többdimenziós ábrázolása - CPC elemzés – Tárki 2013 (N=404). – Az ábra közepének fókuszált bemutatása ............................................................................................................. 264 Ábra 15– Az amerikai kongesszus szenátoriank közelsége, az együtt leadott adatok alapján (forrás: Renzo Lucioni) ...................................................................................................................... 265

287

ÖSSZEFOGLALÁS A disszertációban a politikai diskurzus és politikai kapcsolathálózat hatását vizsgáltam a politikai részvétel különböző formáira. Magyarországon a 2000-es években a politikai életre a polarizálódás és homogenizálódás volt jellemző. Ez mind a pártok, mind a választók szintjén megfigyelhető volt. A kapcsolathálózatokban is egyre inkább jellemzőbbé váltak a homofil struktúrák. A pártok és a szavazók is távolodtak egymástól a különböző ideológia tengelyek mentén, erős pártosodás volt jellemző a magyar politikára. A hagyományos törésvonalak mellett (bal-jobb, liberális-konzervatív) megerősödött 20082010 között a mérsékelt-radikális törésvonal is, ami a kapcsolathálózatokban is új szervező elemnek bizonyult. Részben a rendszerváltás kudarcai okán is, a demokráciával kapcsolatos attitűdök nagyon alacsony szinten állandósultak Magyarországon. Ebben a sok szempontból patologikus társadalmi környezetben a hipotézisekben vártaknak megfelelően a heterofil kapcsolathálózati struktúrában lévő személyek alacsonyabb választási részvételi mintázatot mutattak, mint a homogén vélemény-miliőben lévő személyek. Leginkább a politikai iránt nagyon érdeklődő jobboldali szavazók esetében volt erős a megerősítő kapcsolathálózat részvételt növelő hatása. Az eredmények interpretációját azonban fontos azzal kiegészítenünk, hogy a választási részvételi szándék kapcsán elsősorban az számított, hogy valakinek van-e politikai kapcsolathálózata (és mekkora) és csak másodsorban az, hogy milyen ennek a struktúrája. A mélyebb politikai bevonódást megkívánó részvételi dimenziókban (például részvétel tüntetésen) még inkább a kapcsolathálózat volumene számított, és még kevésbé a struktúrája. A megfigyelt hatásmechanizmusokat sikerült makro-szinten is azonosítani. Azokon a településeken, ahol szoros volt a választási verseny alacsonyabb volt a választási részvétel. Ez alapvetően a kistelepüléseken volt azonosítható, és elsősorban a konfliktusos környezet hatásával magyaráztam.

288

SUMMARY The dissertation examined the effect of political discourse and political network on the different forms of political participation. In Hungary, political life was characterized by polarization and homogenization in the 2000s. It was observable both on the level of parties and voters. Homophilic structures increasingly became typical in the networks too. Parties and voters were also moving away from each other along the different axes of ideologies: Hungarian politics was characterised by strong partisanship. In addition to the traditional cleavages (left-right, liberal-conservative), moderate-radical cleavage was strengthened between 2008 and 2010, which turned out to be a new organizer element in networks. Partly because of the failures of the transition, attitudes on democracy got stabilized at very low levels in Hungary. In this social environment, pathological in many respects, persons with heterophile network structure showed a pattern of lower electoral participation compared to persons with homogeneous opinion-milieu - in accordance with the expectations in the hypotheses. The effect of confirmatory networks on the increase of participation was especially strong in the case of right-wing voters who were really interested in politics. However, it is important to complete the interpretation of the result with the fact that what mattered firstly was if someone had any political networks (and if yes, how large it was); and the structure of this network mattered only in the second place. At those participational dimensions that required deeper political involvment (for example, participation at demonstration), the volume of the network mattered more, and the structure of it less. The observed modes of action were successfully identifiable on the macro-level too. In settlements where the electoral competition was tight, the participation at the election was lower. This was basically indentifiable in small settlements, and was explainable with the conflict-stricken environment.

289

NYILATKOZAT

Alulírott Kmetty Zoltán kijelentem, hogy a doktori értekezésemben azok a részek, melyek más szerzőkkel közösen írt tanulmányaimban is szerepelnek, saját szellemi termékeim. Ezt a társszerzők (Koltai Júlia Anna, Tóth Gergely) a doktori iskolai felé külön nyilatkozatban is igazolták, és aláírásukkal hitelesítették.

Kmetty Zoltán

290