Wriggly, squiffy, lummox, and boobs: What makes some words funny?
Notice bibliographique
Résumé
Theories of humor tend to be post hoc descriptions, suffering from insufficient operationalization and a subsequent inability to make predictions about what will be found humorous and to what extent. Here we build on the Engelthaler & Hills' (2017) humor rating norms for 4,997 words, by analyzing the semantic, phonological, orthographic, and frequency factors that play a role in the judgments. We were able to predict the original humor rating norms and ratings for previously unrated words with greater reliability than the split half reliability in the original norms, as estimated from splitting those norms along gender or age lines. Our findings are consistent with several theories of humor, while suggesting that those theories are too narrow. In particular, they are consistent with incongruity theory, which suggests that experienced humor is proportional to the degree to which expectations are violated. We demonstrate that words are judged funnier if they are less common and have an improbable orthographic or phonological structure. We also describe and quantify the semantic attributes of words that are judged funny and show that they are partly compatible with the superiority theory of humor, which focuses on humor as scorn. Several other specific semantic attributes are also associated with humor. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».