The Impact of Social Value Orientation and Risk Attitudes on Trust and Reciprocity
Notice bibliographique
Résumé
Prior experimental studies provide evidence that the levels of trust and reciprocity are highly susceptible to individuals' preferences towards payoffs, prior experience, capacity to learn more about personal characteristics of each other and social distance. The objective of this study is to examine whether social value orientation as developed by Griesinger and Livingston [Griesinger, D. W., & Livingston Jr., J. W. (1973). Toward a model of interpersonal motivation in experimental games. Behavioral Science, 18, 173-188] and Liebrand [Liebrand, W. B. G. (1984). The effect of social motives, communication and group size on behavior in an n-person multi-stage mixed-motive game. European Journal of Social Psychology, 14, 239-264] and risk preferences can help to account for the variability of trust and trustworthiness. We use the Berg, Dickhaut and McCabe [Berg, J., Dickhaut, J., & McCabe, K. (1995). Trust, reciprocity, and social history. Games and Economic Behavior, 10, 122-142] investment game to generate indices of trust and reciprocity. Prior to their participation in the investment game, all subjects participated in two other games. One is used to measure their social value orientation (a measure of other regarding behavior) and the second to measure risk attitudes. These variables are introduced as treatments in the analysis of the trust and reciprocity data. In addition to these preference related variables, gender is introduced to capture any differences between men and women which may not be encompassed by value orientation and risk attitudes. The statistical analysis indicates that the social value orientation measure significantly accounts for variation in trust and reciprocity. As well, the level of trust exhibited by an investor significantly affects the reciprocity of the responders and this measure of trust interacts with social value orientation. Individuals who are highly pro-social reciprocate more as the sender's trust increases, while those who are highly pro-self reciprocate less as the sender's trust increases. For this sample of participants, the gender variable does not capture any differences in the behavior of men and women that is not already reflected by the differences captured by their value orientations. Risk attitudes do not significantly account for variation in trusting behavior, except for the case where individuals have neither strongly pro-social nor pro-self social value orientations. In this case, more risk-seeking individuals are more trusting.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».