Imagine All the People: Investigating People’s Perceptual Biases as They Pertain to Age, Race, and Gender
Notice bibliographique
Résumé
Typically, perceptual biases are studied by investigating how people respond to written scenarios, without considering the mental representations people form while reading these descriptions. This paper provides a novel approach to face perception research by looking at people’s mental representations of strangers and aims to determine whether current ways of classifying people into definite race, age, and gender categories were accurate or needed to be rethought. Specifically, participants digitally reproduced the faces they imagined while reading different scenarios where strangers were described only by race, age, and gender (N = 76). Subsequently, a different set of participants rated these faces on various traits (N = 1024). In the first part of the study, participants created 9 faces from written descriptions of strangers, the last of which included information about criminal history. In the second part, participants rated these faces on dimensions of attractiveness, trustworthiness, intelligence, and physical strength for faces in the non-crime condition, and on dimensions of threat, criminality, and attractiveness for the crime condition. Linear regression models showed that age, race, and gender had various effects on scores on different dimensions, as well as on within-group variance. For instance, older faces were awarded lower attractiveness ratings than younger faces overall, an effect which was also moderated by race, with older age being less predictive of attractiveness ratings for Black faces. Furthermore, there was significantly less variability in attractiveness ratings for Black faces than White faces. Overall, this study revealed that stereotypes do not always adhere to clear-cut categories of race, age, and gender, suggesting that they may be applied somewhat dimensionally rather than categorically.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».