On the Counterfactual Nature of Gambling Near‐misses: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on gambling near‐misses has shown that objectively equivalent outcomes can yield divergent emotional and motivational responses. The subjective processing of gambling outcomes is affected substantially by close but non‐obtained outcomes (i.e. counterfactuals). In the current paper, we investigate how different types of near‐misses influence self‐perceived luck and subsequent betting behavior in a wheel‐of‐fortune task. We investigate the counterfactual mechanism of these effects by testing the relationship with a second task measuring regret/relief processing. Across two experiments (Experiment 1, n = 51; Experiment 2, n = 104), we demonstrate that near‐wins (neutral outcomes that are close to a jackpot) decreased self‐perceived luck, whereas near‐losses (neutral outcomes that are close to a major penalty) increased luck ratings. The effects of near‐misses varied by near‐miss position (i.e. whether the spinner stopped just short of, or passed through, the counterfactual outcome), consistent with established distinctions between upward versus downward, and additive versus subtractive, counterfactual thinking. In Experiment 1, individuals who showed stronger counterfactual processing on the regret/relief task were more responsive to near‐wins and near‐losses on the wheel‐of‐fortune task. The effect of near‐miss position was attenuated when the anticipatory phase (i.e. the spin and deceleration) was removed in Experiment 2. Further differences were observed within the objective gains and losses, between “clear” and “narrow” outcomes. Taken together, these results help substantiate the counterfactual mechanism of near‐misses. © 2017 The Authors Journal of Behavioral Decision Making Published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».