Post-Truth Politics: The Effect of Reminders of Political Affiliation on Partisan Op-Ed Viewership
Notice bibliographique
Résumé
Conventional economic theory depicts human-decision making as logical and rational. However, recent research has demonstrated that humans act as an irrational agent more often than not, and will habitually prioritize attitudes, emotions, values, and beliefs over a marginal analysis in their decision-making calculus. As such, individuals will regularly undertake actions in order to avoid conflicts with their beliefs. In particular, information contradicting an individual’s beliefs may be avoided to preserve an individual’s identity (information avoidance). This paper investigates the phenomena of belief-based utility and information avoidance in the political realm, an area in which the literature regarding the aforementioned theories are relatively sparse. Specifically, we explored whether a reminder of political affiliation could influence subjects to avoid reading op-eds possessing headlines indicative of a position commonly held by an opposing political party. The hypothesis was tested through a survey distributed on Amazon Mechanical Turk, where half the participants received a reminder while the other half did not. The results suggest a statistically significant relationship between reminders and media access behavior — a reminder can have a demonstrable effect on media access behavior by causing individuals to avoid op-eds that advocate for the viewpoints of a conflicting political party. This has multiple implications (increasing political polarization, expanding influence of private interest groups, etc.) regarding media viewership habits for the individual undertaking decisions that may deprive them of useful information.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».