The deciding hand: How an analysis of human reach movements reveals choice biases
Notice bibliographique
Résumé
Decision making, or the resolution of competition, is one of the most central components of human cognition: from low-level, brief, sensory events that compete for cortical activation and amplification, to high level symbols and complex objects that compete first for recognition then later for influence over decisions. Despite its centrality to understanding human thought, the science of decision making is usually restricted only to an analysis of what decisions people make. This approach overlooks the very important component of how people execute their decisions. Here, I will show results from a variety of studies demonstrating that an analysis of the physical reach movements people make to indicate a decision, and careful manipulation of the timing of decision stimuli, can be used to reveal subtle aspects of decision making and the precise timelines over which they operate. I will present evidence from studies where decisions are driven by low level visual properties (e.g. luminance), where decisions are influenced by arbitrary, more cognitively driven properties (e.g. reward associations) and finally, where decisions are made based completely on participant driven properties separate from any specific stimuli features (e.g. personal preference). The analysis of the resulting spatial reach trajectories as participants physically interact with the choice options reveals decision biases including: an initial bias toward high luminance that decays with time, a bias toward gain and a delayed bias away from loss, and reaches that reflect an individual's decision difficulty. Notably, these biases would have been invisible using conventional research methods.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».