Using Magic to Influence Choice in the Absence of Visual Awareness
Notice bibliographique
Résumé
A common technique in magic is forcing, the influencing of participants’ decisions in the absence of visual awareness. We investigated the strength of forcing in terms of five perceptual/cognitive characteristics (visibility, memorability, likability, and visual and verbal accessibility; Olson, Amlani, & Rensink, 2012) as well as personality measures such as locus of control (Duttweiler, 1984) and transliminality (the extent to which stimuli enter conscious awareness; Lange, Thalbourne, Houran, & Storm, 2000). Thirty-nine observers were each shown a sequence of 26 cards at a rate of 20–70 ms/card; one target card was shown for longer (150 ms). Observers were asked to freely choose a card and report it at the end of the trial. Each observer saw 28 trials in total. At the end of the experiment, observers were probed on whether they noticed that one card was shown the longest. Overall, personality measures predicted forcing, whereas the characteristics of the cards did not. Many observers (41%) did not notice the manipulation. This group chose the target card in 27% of the trials. Compared to those who did notice that one of the cards was shown the longest, they had a higher internal locus of control (89.1 versus 83.3) and spent less time using computers each day (5.2 versus 6.8 hours, all ps <.001). Degree of forcing was predicted by locus of control (β1 = -0.03, p = .009) and transliminality score (β1 = -0.10, p = .009). These findings confirm magicians’ intuitions that some observers are more affected by unnoticed events, and are therefore more susceptible to magic tricks. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».