Liberals and Conservatives are Similarly Motivated to Avoid Exposure to One Another’s Opinions
Notice bibliographique
Résumé
Ideologically committed people are similarly motivated to avoid ideologically crosscutting information. Although some previous research has found that political conservatives may be more prone to selective exposure than liberals are, we find similar selective exposure motives on the political left and right across a variety of issues. The majority of people on both sides of the same-sex marriage debate willingly gave up a chance to win money to avoid hearing from the other side (Study 1). When thinking back to the 2012 U.S. Presidential election (Study 2), ahead to upcoming elections in the U.S. and Canada (Study 3), and about a range of other Culture War issues (Study 4), liberals and conservatives reported similar aversion toward learning about the views of their ideological opponents. Their lack of interest was not due to already being informed about the other side or attributable election fatigue. Rather, people on both sides indicated that they anticipated that hearing from the other side would induce cognitive dissonance (e.g., require effort, cause frustration) and undermine a sense of shared reality with the person expressing disparate views (e.g., damage the relationship; Study 5). A high-powered meta-analysis of our data sets (N = 2417) did not detect a difference in the intensity of liberals' (d = 0.63) and conservatives' (d = 0.58) desires to remain in their respective ideological bubbles.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».