Controlling the narrative: Euphemistic language affects judgments of actions while avoiding perceptions of dishonesty
Notice bibliographique
Résumé
The present work (N = 1906 U.S. residents) investigates the extent to which peoples' evaluations of actions can be biased by the strategic use of euphemistic (agreeable) and dysphemistic (disagreeable) terms. We find that participants' evaluations of actions are made more favorable by replacing a disagreeable term (e.g., torture) with a semantically related agreeable term (e.g., enhanced interrogation) in an act's description. Notably, the influence of agreeable and disagreeable terms was reduced (but not eliminated) when making actions less ambiguous by providing participants with a detailed description of each action. Despite their influence, participants judged both agreeable and disagreeable action descriptions as largely truthful and distinct from lies, and judged agents using such descriptions as more trustworthy and moral than liars. Overall, the results of the current study suggest that a strategic speaker can, through the careful use of language, sway the opinions of others in a preferred direction while avoiding many of the reputational costs associated with less subtle forms of linguistic manipulation (e.g., lying). Like the much-studied phenomenon of "fake news," manipulative language can serve as a tool for misleading the public, doing so not with falsehoods but rather the strategic use of language.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».