Does spending money on others promote happiness?: A registered replication report.
Notice bibliographique
Résumé
Research indicates that spending money on others—prosocial spending—leads to greater happiness than spending money on oneself (e.g., Dunn, Aknin, & Norton, 2008; 2014). These findings have received widespread attention because they offer insight into why people engage in costly prosocial behavior, and what constitutes happier spending more broadly. However, most studies on prosocial spending (like most research on the emotional benefits of generosity) utilized small sample sizes (n<100/cell). In light of new, improved standards for evidentiary value, we conducted high-powered registered replications of the central paradigms used in prosocial spending research. In Experiment 1, 712 students were randomly assigned to make a purchase for themselves or a stranger in need and then reported their happiness. As predicted, participants assigned to engage in prosocial (vs. personal) spending reported greater momentary happiness. In Experiment 2, 1950 adults recalled a time they spent money on themselves or someone else and then reported their current happiness; contrary to predictions, participants in the prosocial spending condition did not report greater happiness than those in the personal spending condition. Because low levels of task engagement may have produced these null results, we conducted a replication with minor changes designed to increase engagement; in this Experiment 3 (N = 5,199), participants who recalled a prosocial (vs. personal) spending memory reported greater happiness but differences were small. Taken together, these studies support the hypothesis that spending money on others does promote happiness, but demonstrate that the magnitude of the effect depends on several methodological features.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,019 | 0,005 |
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 ».