Empathy gaps for social pain: Why people underestimate the pain of social suffering.
Notice bibliographique
Résumé
In 5 studies, the authors examined the hypothesis that people have systematically distorted beliefs about the pain of social suffering. By integrating research on empathy gaps for physical pain (Loewenstein, 1996) with social pain theory (MacDonald & Leary, 2005), the authors generated the hypothesis that people generally underestimate the severity of social pain (ostracism, shame, etc.)--a biased judgment that is only corrected when people actively experience social pain for themselves. Using a social exclusion manipulation, Studies 1-4 found that nonexcluded participants consistently underestimated the severity of social pain compared with excluded participants, who had a heightened appreciation for social pain. This empathy gap for social pain occurred when participants evaluated both the pain of others (interpersonal empathy gap) as well as the pain participants themselves experienced in the past (intrapersonal empathy gap). The authors argue that beliefs about social pain are important because they govern how people react to socially distressing events. In Study 5, middle school teachers were asked to evaluate policies regarding emotional bullying at school. This revealed that actively experiencing social pain heightened the estimated pain of emotional bullying, which in turn led teachers to recommend both more comprehensive treatment for bullied students and greater punishment for students who bully.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».