🧠 «Утереть нос злодею»: как злость повышает явку — 22 июня 2026 г. в 11:52:44.609
🧠 «Утереть нос злодею»: как злость повышает явку В преддверии выборов в IX созыв Госдумы «Полилог. Экспертиза» продолжает изучение современных электоральных трендов и представляет авторский перевод статьи «Полевые эксперименты с обращением к злорадствующим злодеям для повышения участия избирателей: гнев, ожидаемые эмоции и явка» (Huber et al., 2025). Эмоции — важный триггер электорального поведения, причём лучше всего мобилизует избирателей политический гнев. Это демонстрируют Хубер с соавторами в двух рандомизированных экспериментах в США, в ходе которых исследователи сообщали американцам, что «партийный злодей» будет рад, если они останутся дома. Единичного вмешательства оказалось достаточно для повышения явки среди участников эксперимента на 1,7 п.п. в Миссисипи (2014) и на 1,3 п.п. во Флориде (2019). Упрощённый механизм следующий. Республиканцу Джону из Миссисипи приходит письмо: «Подумайте о человеке в современной политике, которого вы терпеть не можете. Представьте, как он будет рад, если такие люди, как вы, не проголосуют». Допустим, самый ненавистный политик для Джона — Хиллари Клинтон. Джон понимает, что Клинтон не знает о его существовании, однако яркий образ «злорадствующего злодея» уже сформировал ожидание негативных эмоций. Джону станет неприятно, если его абсентеизм обрадует Хиллари Клинтон. Чтобы разрешить конфликт, через пять дней он отправляется на выборы — теперь злорадное удовлетворение испытывает сам Джон. Авторы подчёркивают: речь не о сиюминутной вспышке гнева, а о формировании установки, которая связывает уже существующие сильные эмоции с желанием участвовать в голосовании. Экспериментаторам удалось повлиять на выбор Джона, отдалённый от стимула по времени. А вот другие эмоциональные крючки — «остановленный злодей», «радующийся герой» или «разочарованный герой» — оказались слабее. Стыд, вина, гордость и счастье менее эффективны в политической агитации. Лучше всего работает гнев — главное дать ему выход. @polylog_expertise

