The past of predicting the future: A review of the multidisciplinary history of affective forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Affective forecasting refers to the ability to predict future emotions, a skill that is essential to making decisions on a daily basis. Studies of the concept have determined that individuals are often inaccurate in making such affective forecasts. However, the mechanisms of these errors are not yet clear. In order to better understand why affective forecasting errors occur, this article seeks to trace the theoretical roots of this theory with a focus on its multidisciplinary history. The roots of affective forecasting lie mainly in economics, with early claims positing that utility (i.e. satisfaction) played a role in decision-making. Furthermore, the philosopher Jeremy Bentham’s descriptions of utilitarianism played a major role in our understanding of whether to define utility as a hedonic quality. The birth of behavioural economics resulted in a paradigm shift, introducing the concept of cognitive biases as influences on the accuracy of predicted utility. Daniel Gilbert and Timothy Wilson, the earliest researchers of affective forecasting errors, have proceeded with the concept of the accuracy of predicted affective utility to conduct experiments that seek to determine why our predictions of future affect are inaccurate and how such errors play a role in our decision-making.
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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 | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».