Sammendrag

I NRK-programmet “Debatten” med temaet “FFI-rapport satte fyr på EØS-debatten,” sendt den 3. november 2022, karakteriserte Fredrik Solvang Torgny Lars Bakken sin fortelling om FNs og andre utenlandske overnasjonale organisasjoners påvirkning på norsk politikk som en “konspirasjonsteori.” Bakken hevdet at “store blokker i FN, dominert av Sosialist Internasjonalen og Organisation of Islamic States, samarbeider for å skape politisk dominans og dermed påvirker norsk politikk”.

Denne hendelsen inspirerte meg til å undersøke dette nærmere. Jeg har analysert 273 569 voteringer fra 1992 til 2024. Det er viktig å merke at jeg ikke har noen tilknytning til partiet Norges Demokratene, og jeg har ingen politisk agenda med denne øvelsen. Likevel er jeg bekymret for at valgbare politikere blir omtalt som konspirasjonsteoretikere i den norske offentligheten.

Mine funn indikerer at det ikke er grunnlag for å kalle dette en konspirasjonsteori. Ved å sammenstille Samuel Huntingtons teori om “Clash of Civilizations” blir det faktisk klart at det kan være en sammenheng mellom kulturell tilhørighet og hvordan nasjoner handler i FNs Generalforsamling.

Ved hjelp av grafteori og Girvan–Newman-algoritmen har jeg fjernet de mest “verdifulle kantene” fra grafen, noe som har avdekket tre fraksjoner. Nasjonene er klassifisert etter Samuel Huntingtons inndeling av nasjoner og tilhørende “kultur.” Resultatet viser at flertallet av nasjonene i FNs Generalforsamling hovedsakelig består av islamske, afrikanske og latinamerikanske land. I tillegg har jeg utført kji-kvadrattester for å undersøke nullhypotesen “Det er ingen sammenheng mellom variablene.” Resultatet viser at denne hypotesen kan forkastes.

Dette gir oss et interessant perspektiv på hvordan kulturell tilhørighet kan påvirke nasjoners handlinger i internasjonale fora som FNs Generalforsamling. Dette gir det oss også en verdifull innsikt i dynamikken mellom ulike nasjoner og deres kulturelle bakgrunn.

Grovt sett kan man si at det er en konflikt mellom “Vesten” og “resten,” og i hovedsak er det “ja”-stemmer i voteringene. Dette henger sammen med at FNs digitale bibliotek kun inneholder voteringer over resolusjoner som er vedtatt.

Resolusjoner i FNs Generalforsamling er ikke rettslig bindende for Norge. På FN Sambandets nettside fremgår det:

"Et vedtak som gjøres av Generalforsamlingen kalles en resolusjon. Resolusjonene som vedtas i Generalforsamlingen er bare oppfordringer til medlemslandene om hva de bør gjøre, og er ikke rettslig bindende. Resolusjonene har likevel stor betydning fordi de representerer verdenssamfunnets stemme og dermed den offentlige, internasjonale mening.

Selv om Generalforsamlingen ikke kan pålegge medlemslandene noe, ser vi at over tid kan prinsipper og moralske normer vedtatt av Generalforsamlingen bli omgjort til konvensjoner og andre forpliktende avtaler mellom landene i FN, og på den måten få varig betydning i internasjonal rett."

Konklusjonen er at nasjonens kulturelle tilhørighet kan spille en rolle for voteringer i FNs Generalforsamling. Det kan også være påvirket av graden av demokratisering. Uansett årsak inngår Norge og Vesten i en fraksjon som utgjør et mindretall i FNs Generalforsamling.

(‘UNITED NATIONS FRAMEWORK CONVENTION ON CLIMATE CHANGE’. side 2 mm.)

De fleste land som inngår i den "ikke vestlige fraksjonen" er stort sett land vi "normalt ikke sammenligner oss med". som det heter. BRICS-landene er også en del av den største fraksjonen.

Det er også elementer som tyder på at Israels og USAs dominerende rolle overfor “Vestlige kulturelle” nasjoner kan spille en rolle. Disse nasjonene er kontroversielle. Det er opp til den som observerer å avgjøre om Israel og USA fører Vesten i riktig retning, eller om det er de andre nasjonene som drar Vesten bort fra USA og Israel mot resten av FN-samfunnet. Uansett kan det se ut som om de vestlige nasjonene står som bønder på et sjakkbrett mellom USA/Israel og resten av verdenssamfunnet.

Hopp over metoder og begrepsavklaringer

Metoder og begrepsavklaringer

Datasett

Innsaliling av data besto i å "skrape" FNs webside United Nations Digital Library for resolusjoner. Disse fremstår slik på portalen:

‘Security Council Resolution 2725 (2024) [on Extension of the Mandate of the UN Panel of Experts Established Pursuant to Security Council Resolution 1591 (2005) on the Sudan until 12 Mar. 2025]’.

Først ble alle resolusjoner lest, år får år, til jeg hadde kunne sette sammen en URL for hver resolusjon. Deretter ble det kjørt ett skript som hentet resolusjoner en etter en som så ble lastet inn i en strukturert MySQL database. Jeg foretrekker å laste data inn en mysql database fordi her kan de lagres strukturer og indeksert, i motsetning til f.eks. JSON. Det er svære mange data som skal lager. Det er flere tusen resolusjoner, som har mange voteringer knyttet til seg. MySQL fungerer også godt sammen med Python og Pandas. I min database har jeg data for 9745 resolusjoner. Dette skulle være tilstrekkelig til å avdekke om land har sammenfallende voteringer, og isåfall hvilket, om disse danner sosiale nettverk, som kan beskrives ut fra kulturelle parameter. Til sammen har jeg registrert 530.658 voteringer. Tabellen under illustrer hvordan datatabellen ser ut

generated 2024-03-15 23:49:09 by HeidiSQL 12.6.0.6765

Data lastes in i python modulen Pandas, der data aggregeres og struktureres), slik:

 Generert med Pandas

Nå kan kan genere en nabomatrise (adjancy matrix). Tallene er normalisert med Min-Max-normalisering, slik at alle tall er mellom 0 og 1. Årsaken til dette er at det ellers vil være vanskelig å sammenligne land. Noen land er nye mens andre er gamle. Det vi er ute etter er ikk hvor mange votteringer, men hvor mange vottering som sammenfaller med andre nasjoner. Jeg har også satt punktene i matrisen der raden indeksen er lik kolonne indeksen, så vi ikke får kanter som peker til seg selv. Slik ser data ut før vi laster de inn i NetworkX. Dette er ett utdrag. Tabellen er kvadratisk med 204 rader og kolonner.

Nå kan vi laste inn Pandas dataframen med kommandoen. G = nx.from_pandas_adjacency(data_frame.astype(float), create_using=nx.Graph).

1. Grafen er både ikke-rettet og vektet. I denne sammenhengen representerer vekten sammenfallende stemmegivning. Dette konseptet ligner på hvordan sosiale nettverksleverandører som Facebook kobler personer sammen basert på "likes". I Facebook er kanten mellom personer ikke-rettet, siden de er "venner". I Twitter (eller et annet sosialt nettverk) er kanten derimot rettet, fordi man har "følgere".
2. Når grafen er konstruert, må vi vurdere om kantvekten representerer nærhet eller avstand. La oss forestille oss at to noder i grafen representerer to byer. Avstanden (kanten) mellom disse byene kan måles i kilometer. Algoritmene vi skal bruke, finner den korteste avstanden mellom to noder. Derfor er antall kilometer en barriere, altså en avstand. Her har vi sammenfallende handlinger. Spørsmålet er: Er dette uttrykk for nærhet eller avstand?
3. Jeg vil hevde at tallene i grafen faktisk representerer nærhet. Høyere tall i grafen indikerer flere sammenfallende handlinger, noe som tilsvarer større nærhet. Dermed må vi invertere vekttallene. Dette kan gjøres ved å sette 1 i telleren og tallet i nevneren. Eventuelt kan vi også opphøye tallet i minus 1.

Ett problem som strukturering av data åpenbarte var at flere av FNs nasjoner har skiftet navn, f.eks. Tyrkia har endret fra Turkey til Türki̇ye. Dette medførte at jeg måtte tildele voteringene fra de «gamle» nasjone til de nye.

En annen problematikk er at FNs digitale bibliotek med voteringer kun inneholder resolusjoner som er vedtatt, Dermed blir datagrunnlaget mangelfullt. Men det betyr ikke at vi ikke kan si noe om resolusjoner som er vedtatt.

‘Voting Information | United Nations’.

Note:

Normalisering av tallverdier:

Dette handler om å skalere tallverdier til et bestemt område eller enhet. For eksempel:

• Min-Max-normalisering: Her skalerer vi tallene slik at de ligger mellom 0 og 1. Dette er nyttig når vi ønsker å sammenligne variabler med ulike enheter eller størrelsesordener.

• Z-score-normalisering: Dette er en form for standardisering der vi transformerer tallene til å ha gjennomsnitt 0 og standardavvik 1.

• Andre metoder: Det finnes flere andre normaliseringsmetoder, avhengig av konteksten og problemet vi jobber med.

Tegning av grafen:

Verktøy jeg bruker for å analysere og presentere data, er primært programmeringsspråket Python med modulen Jupyter.Dataeene instansieres så inn i en networkx graf.

Spring Layout:

Fruchterman-Reingold-algoritmen er en kraftrettet layout-algoritme som brukes til å visualisere grafer:

1. Mål:

   • Målet med Fruchterman-Reingold-algoritmen er å plassere nodene i en graf i todimensjonal eller tredimensjonal plass slik at alle kantene har omtrent lik lengde, og det er så få kryssende kanter som mulig.

   • Algoritmen bruker krefter mellom nodene og kantene for å oppnå dette målet.

2. Krefter:

   • Algoritmen tildeler attraktive krefter basert på Hooke’s lov mellom endepunktene til grafens kanter. Disse kreftene trekker nodene nærmere hverandre.

   • Samtidig brukes frastøtende krefter basert på Coulomb’s lov for å separere alle nodene. Dette hindrer overlapp og holder nodene fra hverandre.

   • I likevektstilstand har kantene tendens til å ha jevn lengde (på grunn av fjærkreftene), og noder som ikke er koblet sammen av en kant, har tendens til å være trukket lenger fra hverandre (på grunn av den elektriske frastøtningen).

3. Andre krefter:

   • I tillegg til fjær- og elektriske krefter kan andre krefter brukes:

     • Tyngdekraftlignende kraft: Trekker noder mot et fast punkt i tegningsområdet. Dette kan brukes til å samle sammen ulike komponenter i en graf.

     • Magnetiske felt: Kan brukes for rettede grafer.

     • Frastøtende krefter på kanter: For å unngå overlapp i den endelige tegningen.

     • Kontrollpunkter for kurvede kanter: For å forbedre vinkelen på buede kanter.

4. Historie:

   • Algoritmen ble først brukt av Eades i 1984.

   • Fruchterman & Reingold videreutviklet denne typen kraftrettede layout i 1991.

(«Fruchterman Reingold · gephi/gephi Wiki · GitHub», u.å.)

Kamada-Kawai-algoritmen

Kamada-Kawai-algoritmen er en kraftrettet layout-algoritme som brukes til å visualisere grafer:

1. Mål:

   • Målet med Kamada-Kawai-algoritmen er å plassere nodene i en graf slik at avstanden mellom tilstøtende noder er nær en forhåndsbestemt verdi, og avstanden mellom ikke-tilstøtende noder er tilstrekkelig stor.

   • Algoritmen søker å minimere energien i grafens layout ved å simulere et system av fjærer og kuler.

2. Energifunksjon:

   • Algoritmen definerer en energifunksjon som representerer layoutens energi. Denne funksjonen tar hensyn til avstanden mellom noder og ønsket avstand.

   • Energifunksjonen inkluderer to typer krefter:

     • Fjærkrefter: Disse trekker tilstøtende noder nærmere hverandre. Jo nærmere nodene er ønsket avstand, desto lavere blir energien.

     • Elektriske krefter: Disse frastøter ikke-tilstøtende noder for å unngå overlapp. Jo lenger unna nodene er, desto lavere blir energien.

3. Optimalisering:

   • Algoritmen bruker en iterativ optimaliseringsprosess for å finne en layout med minimal energi.

   • Den justerer nodenes posisjoner ved å beregne gradienten av energifunksjonen og bevege nodene i retning av lavere energi.

4. Eksempel:

   • La oss si vi har en graf som representerer et nettverk av flyruter mellom amerikanske flyplasser.

   • Kamada-Kawai-algoritmen vil plassere nodene (flyplassene) slik at avstanden mellom tilstøtende flyplasser er optimal, og ikke-tilstøtende flyplasser er tilstrekkelig langt fra hverandre.

   • Den itererer gjennom layouten for å finne en balanse mellom fjærkrefter og elektriske krefter.

Kamada-Kawai-algoritmen er nyttig for å skape estetisk tiltalende graftegninger og brukes ofte i nettverksanalyse og visualisering.

(«Force-Directed Graph Drawing» 2022)

(«drv_2020_lecture13.pdf», u.å.)

Samfunnsdeteksjon

Girvan-Newman-algoritmen er en metode for å oppdage samfunn (communities) i komplekse nettverk. Den er oppkalt etter forskerne Michelle Girvan og Mark Newman. La meg forklare hvordan algoritmen fungerer:

1. Mål:

   • Girvan-Newman-algoritmen har som mål å identifisere samfunn (grupper av tett sammenkoblede noder) i et nettverk.

   • Den gjør dette ved gradvis å fjerne kanter fra det opprinnelige nettverket.

2. Trinn for trinn:

   • Algoritmen starter med hele nettverket som ett samfunn.

   • Den fjerner deretter den “mest verdifulle” kanten (tradisjonelt den med høyest mellomsentralitet) i hver iterasjon.

   • Etter hvert som kanter fjernes, brytes nettverket gradvis ned i mindre deler, og nye samfunn blir eksponert.

3. Edge Betweenness:

   • Sentralt i Girvan-Newman-algoritmen er begrepet edge betweenness (kantmellomsentralitet). («Girvan–Newman Algorithm» 2023)

   • Edge betweenness måler hvor mange korteste stier mellom noder som går gjennom en bestemt kant.

   • Algoritmen fokuserer på kanter som er mest sannsynlig “mellom” samfunn.

4. Dendrogram:

   • Resultatet av Girvan-Newman-algoritmen er en dendrogram.

   • Dendrogrammet viser hvordan nettverket splittes opp i forskjellige samfunn etter hvert som kanter fjernes.

5. Bruksområder:

   • Girvan-Newman-algoritmen brukes i sosiale nettverk, biologiske nettverk, informasjonsnettverk og mer.

   • Den gir innsikt i strukturen til komplekse systemer.

Girvan-Newman-algoritmen gir en hierarkisk tilnærming til samfunnsoppdagelse, og den kan tilpasses for ulike nettverk og formål.

(«girvan_newman — NetworkX 3.2.1 documentation», u.å.)

(«Girvan-Newman algorithm | Memgraph’s Guide for NetworkX library», u.å.)

(«Girvan–Newman Algorithm» 2023)

Sentrale begreper

"Node-avstand" i ett vektet sosialnettverket

Flyt, kapasitet versus kostnad, avstand eller motstand

I dette tilfellet utgjør “vektdata” i grafen stemmegivningen i FNs generalforsamling, inkludert bortfall av stemmegivning i form av “absence” (som betyr fraværende). Men hva stemmer FNs generalforsamling over? Det finnes gode beskrivelser av FNs gjøremål på nettsidene til det Norske FN-sambandet, så jeg har ikke tenkt å beskrive det også her. Men grunnleggende sett har hvert land én stemme. Det stemmes over resolusjoner som kun er rådgivende for medlemslandene, og ikke lovgivende – i motsetning til resolusjoner avgjort av FNs sikkerhetsråd. Generalforsamlingen behandler spørsmål om menneskerettigheter, økonomi, sosial utvikling samt fred og sikkerhetsproblematikk som sikkerhetsrådet ikke behandler. Skal samhandlingene utrykt graf-kantene ved grafene utrykkes om en motstand, eller kanskje avstand i form av nært eller fjernt?

Konsekvenser av FN-resolusjoner fra Generalforsamlingen

Hva er konsekvensene av utfallet av FN-resolusjoner vedtatt av Generalforsamlingen? FN-sambandet beskriver dette på sine nettsider:

"Et vedtak som gjøres av Generalforsamlingen kalles en resolusjon. Resolusjonene som vedtas i Generalforsamlingen er kun oppfordringer til medlemslandene om hva de bør gjøre, og er ikke rettslig bindende. Likevel har resolusjonene stor betydning fordi de representerer verdenssamfunnets stemme og dermed den offentlige, internasjonale mening.» (‘Generalforsamlingen’.)

Selv om Generalforsamlingen ikke kan pålegge medlemslandene noe, ser vi at over tid kan prinsipper og moralske normer vedtatt av Generalforsamlingen bli omgjort til konvensjoner og andre forpliktende avtaler mellom landene i FN. På denne måten får de varig betydning i internasjonal rett."

Det er grunn til å tro at en nasjon vil avgi stemme i tråd med nasjonens egen interesse eller nasjonens oppfatning av “det beste” for verdenssamfunnet. Følgelig vil nasjonen oppleve sammenfallende stemmegivning som positivt, mens motsatt stemmegivning vil oppfattes som negativt. Men hva med “fraværende” stemmegivning? Hvordan skal man tolke at en nasjon velger å være fraværende i stemmegivningen av en resolusjon?

Jeg tviler på at fraværet skyldes sykdom eller lignende. Det er mer sannsynlig at fraværet skyldes taktikk. Man må huske at i regi av FN foregår det også mye diplomati. Noen land har en egen interesse eller strategi for å være “på god fot med” andre land. For eksempel kan det være en handelspartner, en bidragsyter eller en militær alliert. Så i stedet for å stemme for eller mot en resolusjon som rammer dette landet, velger man å være fraværende.

Det kan være grunn til å tro at hvis landene på forhånd vet hva de andre land stemmer, så er det fraværende land enig i utfallet, men ønsker ikke å uttrykke det. Med andre ord, hvis de hadde vært uenige i et kjent utfall, ville de nok møtt opp for å stemme imot det.

Stemmegivning i FNs generalforsamling

En annen vurdering vi må gjøre, er om Generalforsamlingen foretar såkalte alternative avstemninger. Dette innebærer at man er enig i en problemstilling, men uenig i oppveiende tiltak. Dermed får man ulike forslag å stemme over, hvor man gjerne velger å stemme over det forslaget man mener er best og som det er mulig å få flertall for – en form for kompromiss. Uansett tror jeg ikke dette siste scenariet har betydning for denne problemstillingen.

Hva med “fraværende” stemmegivning? Hvordan skal man tolke at en nasjon velger å være fraværende i stemmegivningen av en resolusjon? Jeg tviler på at fraværet skyldes sykdom eller lignende. Men at fraværet skyldes taktikk. Man må huske på at i regi av FN foregår det også en del diplomati. Noen land har en egen interesse eller strategi for å være “på god fot med” andre land. For eksempel kan det være en handelspartner, en bidragsyter eller en militær alliert. Så i stedet for å stemme for eller mot en resolusjon som rammer dette landet, velger man å være fraværende. Det kan være grunn til å tro at hvis landene på forhånd vet hva de andre land stemmer, så er det fraværende land enig i utfallet, men ønsker ikke å uttrykke det. Ellers kanskje bedre formulert, hadde de vært uenige i et kjent utfall, så hadde de nok møtt opp for å stemme imot det.

I denne sammenhengen må vi ta hensyn til resolusjonens natur. Hva resolusjonen dreier seg om, avgjør hvem som tjener på utfallet. Er det sammenfallende med eget lands interesse? Noen land har allianser, og i andre sammenhenger ville man kanskje sett på slike forhold som for nære og av en slik karakter at inhabilitetsspørsmålet ville blitt reist. Dermed føler jeg at dette temaet er tilstrekkelig drøftet.

Sammenfallende stemmegivning i FNs generalforsamling er en indikator på nærhet. Jo flere sammenfallende stemmer, desto nærmere står landene hverandre – ihvertfall over tid. Når det gjelder “fravær”, kan nasjonen i isolerte tilfeller ha forskjellige motiver, men over tid kan det også være et uttrykk for nærhet. Når land er “fraværende” i samme vottering, er det et utrykk for “nærhet”.

Matematisk sett innebærer dette at vi må invertere tallene. Tallene representerer den normaliserte, akkumulerte sammenfallende stemmegivningen i FNs generalforsamling fra 1991 til og med 2024. Begrepet “avstand” vil derfor i det videre og i grafen bli det normaliserte, inverterte tallet – det vil si opphøyet med minus 1.

Nå kan vi bruke Djikstra's algoritme for "Shortest Path" til å målet nasjonenes tilbøyelighet til samstemthet overfor hverandre over tid. Vi kan også nå forsøke å finne modularitet/klyngedannelser i nettverket. :

Klassifiering av land

Forfatteren av denne artikkelen har bakgrunn som datakyndig, og er på ingen måte noen ekspert på internasjonal politikk. Kategorisere land på bakgrunn av kulturelle forskjeller ligger utenfor min kompetanse. Av denne grunn støtter jeg meg på en som har dette – Samuel P. Huntington. Han har skrevet en tese kalt «Clash of Civilizations» Han inndelte nasjoner i følgende kategorier:

1. Sinisk sivilisasjon (Kina og kinesiske samfunn i Sørøst-Asia) Denne kulturen blir vel av oss kalt konfutsianisme.

2. Japansk sivilisasjon

3. Hindu-sivilisasjon (India)

4. Islamsk sivilisasjon

5. Vestlig sivilisasjon (Europa, Nord-Amerika og Australia)

6. Ortodoks sivilisasjon (Russland og Øst-Europa)

7. Latinamerikansk sivilisasjon

8. Afrikansk sivilisasjon

(«Clash of Civilizations» 2024)

Huntington brukte disse kategoriene for å analysere konfliktpotensialet mellom ulike sivilisasjoner. Hans teori hevdet at fremtidige kriger ikke ville bli utkjempet mellom land, men mellom kulturer. Dette perspektivet har vært gjenstand for mye debatt og diskusjon siden den ble presentert. Mitt formål med å bruke denne kategoriseringen er å fargelegge nodene i grafen, slik at en eventuell kulturell inndeling blir lettere å oppdage i en graf med mange noder.

«Clash of Civilizations» 2024)

Note:

Andre Kilder

I forbindelse med søk etter datasett på Kaggle, Guy Barash har tenkt samme som meg, at man kan vurdere oppdage klynger i FNs generalforsamling ved å telle sammenfallende stemmer. Han skrev denne artikkelen. Jeg og Barash har ikke brukt samme datasett. Det vil si datasettene har samme opphav, fra FN, men jeg har ekstrahert (scrapet) ut mine data selv.

(«Community detection by UN votes», u.å.)

Andre presiseringer.

FN ble stiftet i 1946, men ikke alle land har vært med fra begynnelsen. Noen nasjoner har kommet til i ettertid. For å overkommet dette problemet har jeg normalisert data etter at de er aggregert. Dermed kan vi sammenligne stemmegivning uavhengig av hvor lenge nasjonen har vært medlem av FN. Det er uinteressant om to nasjoner har stemt sammenfallende i 8 av 100, eller 80 av 1000 ganger.

I tillegg har noen land forsvunnet. Mitt datasett inneholder 530 658 voteringer. I denne artikkelen har jeg brukt voteringer fra 1991 til 2024. 1991 var året da den kalde krigen tok slutt. Med denne filtreringen inneholder artikkelen 120 614 voteringer fra FNs generalforsamling. Derfor har jeg også filtrert bort de landene som har færre enn 1000 sammenfallende voteringer. Dette påvirker ikke sluttresultatet på noen annen måte, men land som ikke lenger eksisterer, som for eksempel Tsjekkoslovakia og Jugoslavia, blir fjernet fra grafen.

Også har noen land skiftet navn, Zaire er blitt til Kongo, og Tyrkia har endre fra Turky til Turkie. For disse land har jeg tildelt voteringer registrert på gammelt navn til votering på nytt navn.

Resultater og Analyse

Nøkkeltall i grafen

Sik ser grafen ut med tilfeldig nodeplassering:

Vi strukturer graf plottet med Spring Layout (Fruchterman-Reingold-algoritmen):

Her er noen observasjoner basert på dataene:

Antall Noder: 185

Antall Kanter: 17020

Er koblet: Sann

1. Degree: ‘United States’ har den høyeste graden, noe som indikerer at det er det mest tilkoblede nodet i nettverket.

2. Clustering Coefficient: ‘United States’ har også det høyeste klyngingskoeffisientet, noe som indikerer at naboene til dette nodet har en tendens til å danne en klynge.

3. Centrality Measures: Alle nodene har en grad, nærhet, og harmonisk sentralitet på 1, noe som indikerer at alle nodene er like viktige i nettverket når det gjelder disse målene. ‘United States’ har imidlertid den høyeste PageRank og Eigenvektor-sentraliteten, noe som indikerer at det er det mest innflytelsesrike nodet i nettverket.

4. Betweenness Centrality: ‘Uruguay’ og ‘Thailand’ har de høyeste mellomliggende sentralitetsverdiene, noe som indikerer at disse nodene fungerer som broer i nettverket. På den annen side har ‘United States’, ‘Israel’, ‘Nauru’, ‘Kiribati’, ‘Germany’, ‘Iran , ‘Finland’, og ‘South Africa’ en mellomliggende sentralitet på 0, noe som betyr at disse nodene ikke fungerer som broer i nettverket.

Disse observasjonene kan hjelpe oss med å forstå strukturen og dynamikken i nettverket bedre. For eksempel kan vi si at ‘United States’ er et svært innflytelsesrikt node i nettverket, mens ‘Uruguay’ og ‘Thailand’ fungerer som broer som kobler forskjellige deler av nettverket sammen.

Page Rank og Eigenvector

1. United States (USA):

   • Page Rank: 1,77% - Dette tallet representerer andelen av betydning eller popularitet som USA har i nettverket. Jo høyere prosentandel, desto mer sentral er noden i grafen.

   • Egenvektor: 22,87% - Dette tallet indikerer hvor mye innflytelse USA har på andre noder i nettverket. Høyere verdier betyr at USA har stor innflytelse på andre land.

2. Israel:

   • Page Rank: 1,45% - Israel har en mindre andel betydning enn USA i nettverket.

   • Egenvektor: 18,95% - Israel har også betydelig innflytelse på andre noder.

3. Kiribati:

   • Page Rank: 0,92% - Kiribati har lavere betydning enn både USA og Israel.

   • Egenvektor: 12,50% - Innflytelsen til Kiribati på andre noder er også mindre.

4. Nauru:

   • Page Rank: 0,94% - Nauru har en lignende andel som Kiribati.

   • Egenvektor: 12,12% - Innflytelsen til Nauru er også moderat.

5. Somalia:

   • Page Rank: 0,82% - Somalia har lavere betydning enn de foregående landene.

   • Egenvektor: 11,28% - Innflytelsen til Somalia er relativt lav.

6. Micronesia (Federated States Of):

   • Page Rank: 0,86% - Micronesia har en lignende andel som Somalia.

   • Egenvektor: 10,97% - Innflytelsen til Micronesia er også moderat.

7. Palau:

   • Page Rank: 0,82% - Palau har en lignende andel som Somalia og Micronesia.

   • Egenvektor: 10,22% - Innflytelsen til Palau er også relativt lav.

8. Seychellene:

   • Page Rank: 0,75% - Seychellene har lavere betydning enn de fleste andre land.

   • Egenvektor: 10,04% - Innflytelsen til Seychellene er også moderat.

9. Norge:

   • Page Rank: 0,54% - Norge har lav betydning i nettverket.

   • Egenvektor: 6,88% - Innflytelsen til Norge er også relativt lav

Node kart etter kamada_kawai_layout, med hensyn til vekting:

Vi ser, med hensyn til Huntingtons klassifiering av nasjonene at nodeplasseringen ikke er tilfeldig. De vestlig kulturelle land danner en klynnge opp og til venstre i nodekartet. De har også fått besøk av de "Orthodokse" landene. Vi ser også at de øvrige land danner en nærmest sirkulær fomasjon til høyre for de vestlige land. Thaliand er i midten. Vi ser at også for de ikke vestlige land står like farger ganske nær hverandre. Det er også verdt å merke seg, de mest innflytelsesrike landene USA og Israel er godt plassert langt bak de vestlige og orthodokse land.  De såkalte Cinic nasjonene (røde) er spredt over hele nodekartet. Dette innkluderer Kina. India og Guyana er plassert bland de islamske og lating amerikanse land. De latin amerikanske land er godt samlet. Øystater er plasser på kantene nederst. Kanskje klima spørsmålet forener dem?

At både Israel og USA er så innflytelsesrike samtidig så langt fra plottets sentrum, tolker jeg slik at disse to landene er svært dominerende i sitt "samfunn" – Det vestlig Ortodokse. Russland ligger plssert litt utenfor sentrum, nesten midt mellom den Vestlige og Øvrige fraksjonen. For øvrig langt unna Kina, men ikke langt fra Ukraina. La meg minne om at disse data er fra og med den kalde krigens slutt, 1992. 

På bakgrunn av USA og Israels plassering i nodekartet, og disse lands store innflytelse, kan det tyde på at det er disse som drar den "Vestilige og "Ortodokse" kulturen vekk fra verdensamfunnet for øvrig. Størrelsen på nodene indikerer en høy verdi på "Page Rank" parameteret. Av dette kan vi lese at disse landene har en høy inflytelse på landene omkring seg. Vi leser det også av tabellen over nøkkeltall fra grafen at disse to landene har klart høyest "Page Rank", og har høyest "Eigen Vector". Jeg skal ikke påstå dette er forventet, men heller ikke overaskene. USA og Israel land er ingen "lilleputter" på det geopolitiske verdenskartet.

Nettverksdeteksjon

For å dokumentere at det eksisterer en kulturell differensiering i FN bestemte jeg meg for å bruke Girvan Newman algoritmen. Denne er tidligere beskrevet. Men i kortet innebærer å finne den kanten den kanten som utgjør «korteste sti», en etter en. På denne måten vil sammenhørende noder til slutt isolere seg. Problemet med denne algoritmen er at den svært prosessor krevende, og vil ta svært lang tid å utføre når man har over 17000 «vektede» kanter. Alternativet var å trekke ett representativt utvalg med resolusjoner. Dessverre ette å ha isolert 30 noder, var det fortsatt ikke utkrystallisert seg noe «samfunn». Dette indikere at nasjonen i FN er gått sammensveiset. Guy Barash løser problemet ved å kutte kantene slik at en nasjon har maks 20 kanter. Dermed blir det færre kanter å kutte.

Dette er helt klart en metode til å få nå antallet regne operasjoner, men jeg vil ikke inndele samfunnet i nærmere 8, men mer 2. Så jeg satte en begrensning på antall kanter til halvparten av nodene. Nå ble antall kanter redusert til 2667. Så lager vi en delgraf med de nye samfunnene og ser om det er en god mix med farger.

 Tabellen viser de tre "samfunn" som ble avdekket.

2. Krysstabell

 Etter å ha krysstabulert tabellen så den slik ut avkortet til de fem første radene:

Der bokstavene utrykker de ulike alternativene, Absent, No, Blank og Yes. Avkortet til de fem første radene

Nå kan vi kjøre en chi-kvadrat test med null-hyposensen, Hvis p-verdien er mindre enn det forhåndsbestemte signifikansnivået (ofte 0.05), forkaster vi nullhypotesen. Dette betyr at vi har tilstrekkelig bevis for å si at det er en statistisk signifikant sammenheng mellom  variablene. Det er viktig å merke seg at en lav p-verdi ikke nødvendigvis betyr at effekten eller sammenhengen er stor, det betyr bare at det er lite sannsynlig at effekten vi observerer skyldes tilfeldighet alene.

Testen ble utført med  scipy stats.chi2_contingency funksjonen, og p verdien er tilnærmet null, dermed kan vi forkaste nullhyposene om at det ikke er sammenheng mellom variablene. Alstå det er en statistisk signifikant sammenheng mellom variablene. Testen sier for øvirg ingentin om hva denne sammenhengen består i. Og merk at dette er alle land. Ved filtrering av de største kulturene viser chi-testen det samme.

(Virtanen et al., ‘SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python’.)

Vi ser her distribusjonen av "Votes" FNs generalsforsamling fordelt etter Huntingtons klassifiseringer:

Vi ser også av distribusjonen at den "Islamske" fraksjonen besitter flere "Votes" enn de andre. Dette skyldes vel at disse landene er i flertall. "Vestlig" kommer på en andre plass. Vi ser også at i det vesentlig er det "Y" (=Yes) votes. Alstå "for". Hvilket betyr at stort sett blir fremlagte resulosjoner vedtatt.

Det er ikke på grunnlag av disse resultatene grunnlag å s at Islamske land bruker FN systemet til "snik islamfisering" av Vesten.  Defnitvt spiller kultur en rolle ved resoulsjonsvoteringer.  Får å finne innholdet i resolusjoen e må vi kvalitattiv undersøke hver resolusjon. Sikkert ikke noe problem med kunstig intelligense. Men i denne undersøkelsen er ikke dette gjort. Islamske og land med andre kulturer har sikkert mye å fare med de også.

I ett forsøk på finne en forklaring til de kulturelle skillene oppsøkte jeg web-portalen V-dem.

Analyser av Aliansene med data fra V-Dem

V-Dem-prosjektet (Varieties of Democracy) er en unik tilnærming til å konseptualisere og måle demokrati. Det gir en flerdimensjonal og disaggregert datasett som gjenspeiler kompleksiteten i demokratikonseptet, utover kun tilstedeværelsen av valg. Prosjektet skiller mellom fem hovedprinsipper for demokrati: valgdemokrati, liberalt demokrati, deltakende demokrati, deliberativt demokrati og egalitært demokrati. Data samles inn for å måle disse prinsippene.

Her er noen nøkkelpunkter om V-Dem-prosjektet:

1. 1. Datasamling: V-Dem gir en omfattende datasett som dekker ulike aspekter av demokrati. Dette inkluderer politiske institusjoner, sivile rettigheter, ytringsfrihet, likestilling og mer.

   2. Metodologi: Prosjektet har utviklet innovative metoder for å aggregere ekspertvurderinger på en måte som gir gyldige og pålitelige estimater av vanskelig observerbare demokratikonsepter

   3. Årlige rapporter: V-Dem publiserer årlige rapporter om demokrati i verden, som gir innsikt i trender og endringer over tid.

For mer informasjon om V-Dem-prosjektet, metodikk og teamet bak, kan du besøke V-Dem-nettstedet.

 På bakgrunn av data fra denne portalen ble det mulig å ytterlige klassifiere nasjonene.

V-Dems fem hovedprinsipper her mer beskrevet, og alle prinsippene kan opptre på samtidig.

La oss se nærmere på hvordan de kan eksistere parallelt:

1. Valgdemokrati: Dette prinsippet fokuserer på regelmessige valg og deltakelse av folket i politiske prosesser. Et land kan ha frie og rettferdige valg samtidig som det utforsker andre demokratiske dimensjoner.

2. Liberalt demokrati: Dette aspektet handler om beskyttelse av individuelle rettigheter og rettssikkerhet. Et land kan ha et liberalt demokrati der grunnleggende rettigheter respekteres, samtidig som det jobber med å styrke deltakelsen og likestillingen.

3. Deltakende demokrati: Dette prinsippet vektlegger aktiv deltakelse fra sivilsamfunnet, inkludert organisasjoner, interessegrupper og borgere. Det kan eksistere sammen med andre demokratiske prinsipper.

4. Deliberativt demokrati: Dette handler om å skape rom for offentlig debatt og diskusjon. Selv om det kan være utfordrende å oppnå fullstendig deliberativt demokrati, kan det eksistere side om side med andre demokratiske elementer.

5. Egalitært demokrati: Dette prinsippet fokuserer på å redusere ulikheter og sikre lik tilgang til politisk deltakelse og ressurser. Det kan være en del av et bredere demokratisk system.

Det motsatte av demokrati er Autokrati. Vi skal se hvordan de uliike samfunnene skiller seg fra hverandre med hensyn til regimeendring.Men her må jeg understreke at tallene er basert på gjennomsnittet for alle landene i "aliansen".

(Coppedge et al., ‘V-Dem Country-Year Dataset V14’.)

Note:

Autokratisering er en prosess med regimeendring mot autokrati som gjør utøvelsen av politisk makt mer tilfeldig og undertrykkende. Denne prosessen begrenser typisk rommet for offentlig konkurranse og politisk deltakelse i valg av regjering.
I autokratisering svekkes demokratiske institusjoner, som fredelig maktoverføring eller frie og rettferdige valg, eller det brytes individuelle rettigheter som danner grunnlaget for demokratier, spesielt ytringsfrihet. Autokratisering er det motsatte av demokratisering.
Foreslåtte årsaker til autokratisering inkluderer økonomisk ulikhet, konservative reaksjoner på samfunnsendringer, populistisk eller personalistisk politikk og ekstern påvirkning fra stormaktpolitikk. Under kriser kan autokratisering skje når ledere innfører autokratiske regler under unntakstilstander som enten er uforholdsmessige i forhold til krisens alvor eller forblir på plass etter at situasjonen har bedret seg. Mens regimeskifte gjennom militærkupp har avtatt siden slutten av den kalde krigen, har mer subtile former for autokratisering økt. Mange nye, svakt institusjonaliserte demokratier som ble etablert under den tredje bølgen av demokratisering på slutten av det tjuende århundre, har vært mest sårbare for autokratisering Den tredje bølgen av autokratisering har pågått siden 2010, da antallet liberale demokratier var på sitt høyeste. Per 2021 lever en fjerdedel av verdens befolkning under demokratisk tilbakefall i hybridregimer.

(‘Demokratisk erosjon’.)

Data for å måle hvordan regimeendringer for de ulke «alliansene» er gjort med data fra V-dems tabell «3.4.4.3 Regime end type, multiple selection version (A) (v2regendtypems)» (Coppedge et al., ‘V-Dem Country-Year Dataset V14’. ) . Dette er nominelle kategoriske data.

Note:

Nominelle kategoriske data er en type variabel i statistikk og dataanalyse.

• Nominelle variabler representerer kategorier eller grupper uten en naturlig orden. De kan ikke rangeres eller måles kvantitativt. Her er noen viktige egenskaper:

  1. Kategorier: Nominelle variabler har ulike kategorier. For eksempel kan vi ha en nominell variabel som representerer øyefarge med kategoriene “blå”, “brun” og “grønn”.

  2. Ikke-numerisk: Nominelle variabler bruker ikke tallverdier. De er representert ved navn eller etiketter.

  3. Eksempler: Eksempler på nominelle variabler inkluderer kjønn (kategorier: “mann” og “kvinne”), sivilstatus (kategorier: “gift”, “singel”, “skilt”), etnisitet (kategorier: “hvit”, “svart”, “asiatisk”), politisk tilhørighet (kategorier: “republikaner”, “demokrat”, “uavhengig”) osv.

  4. Operasjoner: Vi kan utføre operasjoner som telling, frekvensfordeling og krysstabulering på nominelle variabler.

  5. Visualisering: For å visualisere nominelle data bruker vi ofte søylediagrammer, sektordiagrammer eller kakediagrammer.

Nominelle variabler er viktige for å forstå forskjeller mellom grupper og utforske sammenhenger i datasett. De gir innsikt i variasjonen i kategorier og hjelper oss med å identifisere mønstre.

Her er de 14 kategoriene i V-Dem-datasettets tabell 3.4.4.3 for Regime end type, multiple selection version (A) (v2regendtypems):

0. A military coup d’etat refererer til et plutselig og voldelig forsøk på å endre eller styrte en eksisterende regjering ved hjelp av en liten gruppe, ofte militæret.

1. A coup d’etat conducted by other groups than the military: Dette refererer til et kupp utført av andre grupper enn militæret.

2. A self-coup (autogolpe) conducted by the sitting leader: Dette indikerer en situasjon der den sittende lederen gjennomfører et kupp mot seg selv.

3. Assassination of the sitting leader (but not related to a coup d’etat): Dette beskriver drapet på den sittende lederen, men det er ikke relatert til et kupp.

4. Natural death of the sitting leader: Dette indikerer at lederen dør en naturlig død mens han eller hun fortsatt er i maktposisjon.

5. Loss in civil war: Dette refererer til tap i en borgerkrig.

6. Loss in inter-state war: Dette indikerer tap i en krig mellom stater.

7. Foreign intervention (other than loss in inter-state war): Dette beskriver utenlandsk inngripen, bortsett fra tap i en krig mellom stater.

8. Popular uprising: Dette refererer til folkelig opprør.

9. Substantial political liberalization/democratization with some form of guidance by sitting regime leaders: Dette indikerer betydelig politisk liberalisering/demokratisering med veiledning fra sittende regimeledere.

10. Other type of directed and intentional transformational process of the regime under the guidance of sitting regime leaders (excluding political liberalization/democratization): Dette beskriver andre typer målrettede og bevisste transformasjonsprosesser av regimet under veiledning av sittende regimeledere, ekskludert politisk liberalisering/demokratisering.

11. Substantial political liberalization/democratization without guidance by sitting regime leaders, occurring from some other process (such as an unexpected election loss for the sitting regime) than those specified by categories 1-10: Dette refererer til betydelig politisk liberalisering/demokratisering uten veiledning fra sittende regimeledere, som skjer gjennom andre prosesser enn de spesifisert i kategoriene 1-10.

12. Other process than those specified by categories 1-11: Dette beskriver andre prosesser enn de spesifisert i kategoriene 1-11.

13. The regime still exists: Dette indikerer at regimet fortsatt eksisterer.

(Coppedge mfl. 2024)

For å måle styrken mellom de ulike variablene har jeg brukt Cramér’s V.

Note Cramér’s V:

Cramér’s V er en måling av styrken av sammenhengen mellom to nominelle variabler. Den varierer fra 0 til 1, der:

• 0 indikerer ingen sammenheng mellom de to variablene.

• 1 indikerer en perfekt sammenheng mellom de to variablene.

Så her har jeg filtrert datasettet til å kun inneholde land fra de respektive alliansene med «year» verdi, større lik 1992. For hver kolonne har jeg kalkulert «Cramers V» for å måle styrke mellom kategoriene. Deretter har jeg konstruert en nabomatrise (adjacency matrix) med disse data, og satt inn i Graf.

 Grafene er forstå slik at nodenes avstand reflekter hvor knyttet kategoriene er til hverandre. Desto nærmere nodene er knyttet desto større er tilknytningen.

 Vi ser det er siginifiante forskjeller på hvordan regimene endrer seg. Vi ser at den mest sentrale kategorien i alianse 1 og 3  er at node 13 ("stlll exists") er i midten mens i alianse 2 er node 13 plassert litt til høyre. Vi ser også at Aliane 2 har større tetthet i senter.

 Så her har jeg filtrert datasettet til å kun inneholde land fra de respektive alliansene med «year» verdi, større lik 1992. For hver kolonne har jeg kalkulert «Cramers V» for å måle styrke mellom kategoriene. Deretter har jeg konstruert en nabomatrise (adjacency matrix) med disse data, og satt inn i Graf.

Grafene uttrykker sammenhengen mellom kategoriene. Nodene representerer en kategori, og lengden kanten mellom dem uttrykker hvor tett kategoriene er sameknyttet ved hjelp av Cramers V. Cramers V er et mål på styrken til assosiasjonen mellom to nominelle variabler. Utvalget til hver graf er sammenfaller med tidligere avdekte «samfunn» eller alianser. Kategoriene er fra V-dem data, mer presist tabellen som heter 3.4.4.3 Regime end type, multiple selection version (A) (v2regendtypems). Beskrivelsen av data setter, er Google oversatt slik:

Alle forhåndskodede år inneholder en oransje trekant. Dette betyr at det som anses som den viktigste prosessen som til slutt avsluttet det aktuelle regimet allerede er inngått. Vi ber deg bare om å legge til din tillit til den forhåndskodede informasjonen. Dette betyr at
informasjon er allerede lagt inn, så vi ber deg bare om å legge til din tillit til den forhåndskodede vurderingen; vi vil ikke at du skal endre vurderingen, siden vi trenger alle landsekspertene til å svare på de påfølgende spørsmålene for det samme regimet.

Coppedge et al., ‘V-Dem Country-Year Dataset V14’. Side 143

Vi kan si at disse data representerer en dynamikk som representerer hvordan regimene endrer seg fra den ene kategorien til den andre. I henhold til Cramers V må disse lese med hensyn til frihetsgrader. I dette tilfelle er to kategorier sammenlignet og satt inn i en matrise. Når to kategorier leses er det 1 frihets grad, og da må tallene leses slik:

Så dersom kantverdien er mindre enn 0.1 er det liten eller ingen sammenheng mellom fenomenene kategoriene representerer. Der kantverdien er 0 er det ingen sammenheng. Cramer V er annotert på kantlinjen mellom nodene (Disse tallene kan være vanskelig å lese, men dersom du trykker på en graf så skal en forstørret komme opp). Her er det like interessant graden av sammenheng mellom kategorier og de kategoriene som ikke har en sammenheng, som sagt dreier det seg om dynamikk.

Grafene har forskjellig struktur for hver av «alliansene». Det kanskje mest interessante i så måte, er de nodene som ikke har tilknytning til hverandre i de ulike «allianser» eller samfunn vi avdekket ved hjelp av voteringer i FNs generalforsamling.

Allianse 1

Umiddelbart ser vi at node 13 («Still exists») er den mest sentrale noden, som har en moderat forbindelse med node 10 og 0. Men så har vi nodene 5, 1 og 7, gjerne 6 også. 5, 1, 7 og har en stor sammenfallenhet. Det som også er interessant med dette triangelet er at sammenknytningen er gjensidig. Node 3 og 4 er helt avskåret, og har ingen sammenfallenhet med andre noder.

Allianse 2

Her er også node 13 den mest sentrale. Den har en sterk tilknytning til nodene 8 og 10. Nodene 7 og 5 har også relativt stor sammentilknytning. Her er også mange flere kategorier avskåret fra hverandre. Nodene 4, 0, 11, 1, 6, 12, 3 er helt avskåret.

Allianse 3

Også her er 13 den mest sentrale, denne kategorien har en sterk tilknytning til node 0 og 10, men node 10 og 0 har liten tilknytning til hverandre. Node 11 og 8 har også sterk tilknytning til hverandre. Nodene 6, 3 og 12 er helt avskåret fra resten av nodene.

V-Dem indekser

Grafene viser gjenomsnitts indeksen for alle nasjoner i de respektive "aliansene/samfunnene". Legg merke til y-aksene. Alianse 2 har en mye høyre indeks enn de to andre. Noe som betyr at landene i "allianse 2" har en høyre demokrati indeks. Disse grafene representerer indeksen til mange land, blandt disse landene kan det være land med høy demokratiindeks (se også).

Electoral demokrati indeks (D) (v2x_polyarchy)

Demokratiets valgprinsipp søker å legemliggjøre kjerneverdien av å gjøre herskere lydhøre overfor innbyggerne. Dette oppnås gjennom konkurranse om velgernes godkjenning under omstendigheter hvor stemmeretten er omfattende. Politiske organisasjoner og sivilsamfunnsorganisasjoner kan operere fritt. Valg skal være rene og ikke skjemmet av svindel eller systematiske uregelmessigheter. Valg påvirker sammensetningen av administrerende organer i landet. Mellom valgene er det ytringsfrihet og uavhengige medier som er i stand til å presentere alternative synspunkter på saker av politisk relevans. I V-Dem-konseptet forstås valgdemokrati som et essensielt element i enhver annen oppfatning av representativt demokrati – enten det er liberalt, partisipatorisk, deliberativt, egalitært eller noe annet.

Liberal demokrati indeks (D) (v2x_libdem)

Det liberale demokratiprinsippet understreker viktigheten av å beskytte individuelle og minoriteters rettigheter mot statens tyranni og majoritetens tyranni. Den liberale modellen har et "negativt" syn på politisk makt i den grad den bedømmer demokratiets kvalitet etter grensene som settes på regjeringen. Dette oppnås ved grunnlovsbeskyttede sivile friheter, en sterk rettsstat, et uavhengig rettsvesen og effektive kontroller og balanser som sammen begrenser utøvelsen av utøvende makt. For å gjøre dette til et mål på liberalt demokrati, tar indeksen også hensyn til nivået av valgdemokrati.

Liberalt demokrati og representativt demokrati er to ulike tilnærminger til demokratisk styring, selv om de deler noen fellestrekk. La oss utforske forskjellene:

1. Representativt demokrati:

   • I et representativt demokrati er suvereniteten hos folket, men den utøves gjennom valgte representanter.

   • Velgerne gir fullmakter til representanter (for eksempel parlamentsmedlemmer eller presidenter) gjennom frie og rettferdige valg.

   • Beslutninger tas av disse valgte representantene på vegne av folket.

   • Representativt demokrati fokuserer på effektivitet og praktisk styring, og det gir en balanse mellom direkte deltakelse og effektiv beslutningstaking.

2. Liberalt demokrati:

   • I et liberalt demokrati er det ikke bare viktig å ha valgte representanter, men også å beskytte individuelle rettigheter og friheter.

   • Liberale demokratier har en grunnlov som begrenser makten til regjeringen og beskytter individuelle rettigheter.

   • Rettsstaten, uavhengige domstoler og sivile friheter (som ytringsfrihet og forsamlingsfrihet) er sentrale i liberale demokratier.

   • Det handler ikke bare om å ta beslutninger, men også om å beskytte borgernes rettigheter.

I korte trekk: Representativt demokrati handler om å velge representanter til å ta beslutninger, mens liberalt demokrati legger vekt på individuelle rettigheter og begrensning av regjeringsmakt gjennom en grunnlov.

Participatory demokrati indeks (D) (v2x_partipdem)

Demokratiets deltakende prinsipp legger vekt på aktiv deltakelse fra innbyggere i alle politiske prosesser, både valgmessige og ikke-valgte. Dette prinsippet er motivert av uro over en grunnleggende praksis i valgdemokratiet: nemlig å delegere myndighet til representanter. I deltakerdemokratiet foretrekker man derfor direkte styring fra innbyggerne, der det er praktisk mulig. Denne modellen for demokrati tar stemmeretten som en selvfølge og legger vekt på engasjement i sivilsamfunnsorganisasjoner, direkte demokrati og subnasjonale folkevalgte organer. For å gjøre deltakerdemokratiet til et mål, tar indeksen også hensyn til nivået av valgdemokrati.

Liberal demokrati indeks (D) (v2x_libdem)

Det liberale demokratiprinsippet understreker viktigheten av å beskytte individuelle og minoriteters rettigheter mot statens tyranni og majoritetens tyranni. Den liberale modellen har et "negativt" syn på politisk makt i den grad den bedømmer demokratiets kvalitet etter grensene som settes på regjeringen. Dette oppnås ved grunnlovsbeskyttede sivile friheter, en sterk rettsstat, et uavhengig rettsvesen og effektive kontroller og balanser som sammen begrenser utøvelsen av utøvende makt. For å gjøre dette til et mål på liberalt demokrati, tar indeksen også hensyn til nivået av valgdemokrati.

Deliberative demokrati indeks (D) (v2x_delibdem)

Det deliberative prinsippet i demokrati fokuserer på prosessen der beslutninger tas i politikken. En deliberativ prosess er en prosess der offentlig resonnement, rettet mot det felles beste, motiverer politiske beslutninger. Dette står i kontrast til emosjonelle appeller, solidariske bånd, lokale interesser eller tvang.

Ifølge dette prinsippet krever demokrati mer enn bare en samling av eksisterende preferanser. Det bør også være en respektfull dialog på alle nivåer, fra preferanseformasjon til endelig beslutning. Deltakerne i denne dialogen bør være informerte og kompetente, og de bør være åpne for overtalelse.

For å gjøre dette til et mål på ikke bare det deliberative prinsippet, men også på demokratiet som helhet, tar indeksen også hensyn til nivået av valgdemokrati.

Korrekturlesning:

Det egalitære prinsippet om demokrati hevder at materielle og immaterielle ulikheter hemmer utøvelsen av formelle rettigheter og friheter, og reduserer muligheten for borgere fra alle sosiale grupper til å delta. Egalitært demokrati oppnås når:

1. Rettigheter og friheter til individer beskyttes likt på tvers av alle sosiale grupper.

2. Ressurser er fordelt likt på tvers av alle sosiale grupper.

3. Grupper og individer har lik tilgang til makt.

For å gjøre dette til et mål på egalitært demokrati, tar indeksen også hensyn til nivået av valgdemokrati.

(«Liberal democracy | Definition, Principles, Origins, Francis Fukuyama, & Facts | Britannica», u.å.; «Types of Democracy» 2024; «Demokratisk erosjon» 2023; «Liberal democracy | Definition, Principles, Origins, Francis Fukuyama, & Facts | Britannica», u.å.)

Konklusjon

Denne undersøkelsen vier at Samuel Huntingtons klassifisering av nasjoner i tesen "Clash of Civillastions" ikke er overførbar til FNs Generalforsamling. Flere av kulturene Huntington mente ville være i konflikt, er godt integrert med andre kulturer. Spesielt illustreres dette ved at de såkalt ortodokse nasjoner. I node kartet er de fleste av disse godt integrert med de "vestlige". Dette ser vi i virkeligheten, da mange av de tidligere østblokk land, som i tesen utgjorde "ortodokse" nå er godt integrert i vestlig kultur gjennom NATO og EU. Nå har vi enda ikke sett en verdensomspennende konflikt som Huntington beskriver i tesen, slik kan vi heldigvis ikke si han tok feil heller. Dessuten var det vel slik Europa så i begynnelsen av 90 tallet. Likefullt kan vi si at klassifiseringen gjør at vi kan gjenkjenne en kulturell forskjell, eller gruppering i FN, som kan forklares kulturelt, men ikke nødvendigvis er det.

Vi kan si at det er "Vesten mot resten", der vesten stor sett er Europa, og land der etniske europeere er dominerende (eksempelvis USA og Canada), pluss Sør-Korea, Israel og Japan. Videre undersøkelsen viser at grad av demokratisering kan være en forklaringsmodell for det som skiller nasjonene i FN.

De røde nodene er godt spredd. Japan er i fraksjonene med "Vestlige"

Formålet med undersøkelsen var ikke å bevise eller tilbakevise Huntingtons beskrivelse i"Clash of Civillastions", som foregår i en helt annen kontekst enn FNs Generalforsamling, men å gi gradens nodekart en kvalifisert fargenyanse.

Grafplottet er konstruert med hensyn til "avstand"  de ulike nodene har i nettverket. Ved hjelp av algoritmer er den "mest verdifulle" kant fjernet, en etter en (Girman-Newmans algoritme). Øvelsen er gjort inntil to grupperinger eller samfunn er identifisert.  På bakgrunn av dette funnet er en delgrafer konstruert og analysert  På bakgrunn av  nodenes distribusjonen i delgraf og "kulturell tilhørighet" (Huntingtons) kan vi set at denne tilhørigheten spiller en rolle. Chi-kvadrat vil også at denne hypotesen ikke kan forkastes. Øvelsen sier ingenting om hva slags rolle kulturelle preferanser spiller.

Når vi ser distribusjonen til voteringene, er det også klart at den "islamske" kulturen har flest voteringer. Nesten 25.000. Vestlige har flest "Nei" voteringer, i underkant av 5000. Dette kan spille inn på algoritmen som isolerer kulturene.

Alt i alt er FNs Generalforsamling en tett sammenknyttet gruppe. "Aliansen" Norge er en del av utgjør mindretallet. De dominerende nasjoner med tanke på "Nærhet" er Isral og USA. Og det kan virke som om det er disse to land som trekker den vestlig/ortodokse vekk fra de andre. Eller forsåvidt motsatt, de Islamske trekker resten vekke fra vesten pga Israel og USA. Det er ingen hemmelighet at en del Islamske land har ett ambivalent forhold til Israel og USA. Men som sagt dette kommer an på hvordan man velger se det.De fleste av de land som inngår i den andre "klyngen/aliansen" er stort sett land vi normalt ikke sammenligner oss med. BRICS med inngår også i den største fraksjonen.

Thailand er ett land som utmerker seg med tanke på «sentralitet, som mange land kan samarbeide med.

Det er er viktig å merke seg at de talte voteringer er fra 1992 og frem til i dag. Det er grunn til tro at en del kan ha endret seg siden 2014, da Russland annekterte Krim halvøya. Klima er også ett tema som er blitt mer sentralt i de senere år. 

I tillegg er det elementer som tilsier at Israel og USAs dominerende rolle overfor «Vestlig kulturelle» nasjoner kan utgjøre en faktor. Disse nasjonen er kontroversielle. Øyet som ser får avgjøre om Israel og USA drar Vesten i en riktig retning, eller om det er de andre nasjonene som drar Vesten fra USA og Israel mot resten av FN samfunnet. Uansett kan det utfra "nodekartet" se ut som de Vestlige nasjonene står oppspilt som bønder på ett sjakkbrett mellom USA/Israel og resten av verdenssamfunnet.

Klimatiltakene er skjevdelt til Vestens ulempe fordi Vesten historisk sett har forurenset mest per innbygger. Dette har ført til en forpliktelse til å kutte utslipp og ta ett mer-ansvar for klimaendringene. Samtidig er mange utviklingsland overbefolket, og befolkningstallet øker dramatisk der. Å finne en balanse mellom klimatiltak og befolkningsvekst er en utfordring.

Referanseliste