The Role of Multimedia in Changing First Impression Bias
Notice bibliographique
Résumé
First impression bias refers to a limitation of human information processing in which people are strongly influenced by the first piece of information that they are exposed to, and that they are biased in evaluating subsequent information in the direction of the initial influence. The psychology literature has portrayed first impression bias as a virtually “inherent” human bias. Drawing from multimedia literature, this study identifies several characteristics of multimedia presentations that have the potential to alleviate first impression bias. Based on this literature, a set of predictions was generated and tested through a laboratory experiment using a simulated multimedia intranet. Half of the 80 subjects were provided with a biased cue. Subjects were randomly assigned to four groups: (1) text with first impression bias cue, (2) multimedia with first impression bias cue, (3) text without biased cue, and (4) multimedia without biased cue. The experimental task involved conducting a five-year performance appraisal of a department head. The first impression bias cue was designed to provide incomplete and unfavorable information about the department head, but the information provided subsequently was intended to be favorable of his performance. Results show that the appraisal score of the text with biased cue group was significantly lower than the text only (without biased cue) group. On the other hand, the appraisal score of the multimedia with biased cue group was not significantly different from the multimedia only (without biased cue) group. As a whole, the results suggest that multimedia presentations, but not text-based presentations, reduce the influence of first impression bias.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».