Introducing RISC: A New Video Inventory for Testing Social Perception
Notice bibliographique
Résumé
Indirect forms of speech, such as sarcasm, jocularity (joking), and 'white lies' told to spare another's feelings, occur frequently in daily life and are a problem for many clinical populations. During social interactions, information about the literal or nonliteral meaning of a speaker unfolds simultaneously in several communication channels (e.g., linguistic, facial, vocal, and body cues); however, to date many studies have employed uni-modal stimuli, for example focusing only on the visual modality, limiting the generalizability of these results to everyday communication. Much of this research also neglects key factors for interpreting speaker intentions, such as verbal context and the relationship of social partners. Relational Inference in Social Communication (RISC) is a newly developed (English-language) database composed of short video vignettes depicting sincere, jocular, sarcastic, and white lie social exchanges between two people. Stimuli carefully manipulated the social relationship between communication partners (e.g., boss/employee, couple) and the availability of contextual cues (e.g. preceding conversations, physical objects) while controlling for major differences in the linguistic content of matched items. Here, we present initial perceptual validation data (N = 31) on a corpus of 920 items. Overall accuracy for identifying speaker intentions was above 80% correct and our results show that both relationship type and verbal context influence the categorization of literal and nonliteral interactions, underscoring the importance of these factors in research on speaker intentions. We believe that RISC will prove highly constructive as a tool in future research on social cognition, inter-personal communication, and the interpretation of speaker intentions in both healthy adults and clinical populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».