Expert predictions of societal change: Insights from the world after COVID project.
Notice bibliographique
Résumé
How do experts in human behavior think the world might change after the coronavirus (COVID-19) pandemic? What advice do they have for the postpandemic world? Is there a consensus on the most significant psychological and societal changes ahead? To answer these questions, we analyzed interviews from the World After COVID Project-reflections of more than 50 of the world's top behavioral and social science experts, including fellows of National Academies and presidents of major scientific societies. These experts independently shared their thoughts on possible psychological changes in society in the aftermath of the COVID-19 pandemic and provided recommendations how to respond to the new challenges and opportunities these shifts may bring. We distilled these predictions and suggestions via human-coded analyses and natural language processing techniques. In general, experts showed little overlap in their predictions, except for convergence on a set of social/societal themes (e.g., greater appreciation for social connection, increasing political conflict). Half of the experts approached their post-COVID predictions dialectically, highlighting both positive and negative features of the same domain of change, and many expressed uncertainty in their predictions. The project offers a time capsule of experts' predictions for the effects of the pandemic on a wide range of outcomes. We discuss the implications of heterogeneity in these predictions, the value of uncertainty and dialecticism in forecasting, and the value of balancing explanation with predictions in expert psychological judgment. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,019 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».