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Enregistrement W1733490302 · doi:10.26686/wgtn.17003764.v1

Nonprobative Photos Inflate the Truthiness and Falsiness of Claims

2013· dissertation· en· W1733490302 sur OpenAlexfundno aff
Eryn J. Newman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineFulbright New ZealandVictoria University of WellingtonVictoria UniversityUniversity of Victoria
Mots-clésSubject (documents)FeelingPsychologyArtSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When people evaluate claims they often rely on what comedian Stephen Colbert calls truthiness, judging claims using subjective feelings of truth, rather than drawing on facts. Over seven experiments I examined how nonprobative photos can manufacture truthiness in just a few seconds. I found that a quick exposure to a photo that relates to, but does not provide any probative evidence about the accuracy of claims can systematically bias people to conclude claims are true. In Experiments 1A and 1B, people saw familiar and unfamiliar celebrity names and, for each, quickly responded "true" or "false" to the claim "This famous person is alive" or (between subjects) "This famous person is dead." Within subjects, some names appeared with a photo of the celebrity engaged in his/her profession whereas other names appeared alone. For unfamiliar celebrity names, photos increased the likelihood that subjects judged the claim to be true. Moreover, the same photos inflated the truth of "Alive" and "Dead" claims, suggesting that photos did not produce an "alive bias," but a "truth bias." Experiment 2 showed that photos and verbal information similarly inflated truthiness, suggesting that the effect is not peculiar to photographs per se. Experiment 3 demonstrated that nonprobative photos can also enhance the truthiness of general knowledge claims (Giraffes are the only mammals that cannot jump). In Experiments 4-6 I examined boundary conditions for truthiness. I found that the semantic relationship between the photo and claim mattered. Experiment 4 showed that in a within-subject design, related photos produced truthiness, but unrelated photos acted just like the no photo condition. But unrelated photos were not always benign, Experiment 5 showed that their effects depended on experimental context. In a mixed design, related photos produced truthiness and unrelated photos produced falsiness. Although the effect of related photos was robust across materials and variation in experimental context, when I used a fully between-subjects design in Experiment 6, the effect of photos (related and unrelated) was eliminated. These effects add to a growing literature on how nonprobative information can influence people’s decisions and suggest that nonprobative photographs do more than simply decorate, they can rapidly manufacture feelings of truth. As with many effects in the cognitive psychology literature, the photo-truthiness effect depends on the way in which people process and interpret photos when evaluating the truth of claims.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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