Sliding into happiness: A new tool for measuring affective responses to words.
Notice bibliographique
Résumé
Reliable measurement of affective responses is critical for research into human emotion. Affective evaluation of words is most commonly gauged on multiple dimensions-including valence (positivity) and arousal-using a rating scale. Despite its popularity, this scale is open to criticism: It generates ordinal data that is often misinterpreted as interval, it does not provide the fine resolution that is essential by recent theoretical accounts of emotion, and its extremes may not be properly calibrated. In 5 experiments, the authors introduce a new slider tool for affective evaluation of words on a continuous, well-calibrated and high-resolution scale. In Experiment 1, participants were shown a word and asked to move a manikin representing themselves closer to or farther away from the word. The manikin's distance from the word strongly correlated with the word's valence. In Experiment 2, individual differences in shyness and sociability elicited reliable differences in distance from the words. Experiment 3 validated the results of Experiments 1 and 2 using a demographically more diverse population of responders. Finally, Experiment 4 (along with Experiment 2) suggested that task demand is not a potential cause for scale recalibration. In Experiment 5, men and women placed a manikin closer or farther from words that showed sex differences in valence, highlighting the sensitivity of this measure to group differences. These findings shed a new light on interactions among affect, language, and individual differences, and demonstrate the utility of a new tool for measuring word affect. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».