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Enregistrement W2610185656 · doi:10.1177/0261927x17706943

The Strategic Manipulation of Linguistic Complexity: A Test of Two Models of Lying

2017· article· en· W2610185656 sur OpenAlexfundno aff
Meredith A. Repke, Lucian Gideon Conway, Shannon C. Houck

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésLyingDeceptionCognitive complexityPsychologyCognitionCognitive psychologyDialecticTest (biology)Strategic communicationComputational modelPresentation (obstetrics)Value (mathematics)Strategic interactionLinguisticsSocial psychologyCognitive scienceComputer scienceEpistemologyArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To what degree is complex language driven by personal cognitive factors versus strategic self-presentation? Studies teasing apart these two influences on complexity are hard to design and evidence bearing on the question is not abundant. To fill this gap, the present studies explored two models relevant to a form of communication full of strategic implications: deception. The cognitive strain model suggests that because lies are cognitively draining, deception will generally reduce complexity, whereas the strategic model expects the liar to adjust complexity up or down depending on the perceived benefits. Three studies tested differential predictions from these models by scoring different forms of linguistic complexity (dialectical and elaborative) for deceptive communications in real-world and experimental contexts. Results from these studies support the value of a strategic model of the effect of lying on complex language, thus suggesting that people strategically manipulate the complexity of their language to accomplish specific goals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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