Information‐seeking when information doesn't matter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior research shows that investors check their portfolios less frequently when they believe negative returns on investments are likely. This so‐called ostrich effect is accounted for by belief‐based utility theories that suggest that information demand is determined by the potential of information to evoke or maintain pleasant beliefs. An alternative is that information matters as there are more courses of action that investors would take with positive than negative portfolio returns. Across three experiments, we adapt a non‐instrumental sampling paradigm to verify whether people are more likely to seek out information when expecting small gains as compared to losses when the instrumental utility of outcome information is 0. We also explore whether the effect can be attenuated by making outcome information easier to find. Our findings suggest that people are more likely to initiate and persist in search for prospective financial gains than losses, and for unknown than known financial outcomes, even though confirming any given outcome is effectively useless. The magnitude of the ostrich effect increased with increased certainty of a financial gain and loss. Making outcome information easier to find increased the likelihood that an outcome would be discovered but did not strongly modify intent to seek it out or moderate ostrich effects. We discuss how the findings are consistent with non‐instrumental utility frameworks for information demand, inconsistent with literature showing greater attention to financial loss than gain outcome information, and propose testable hypotheses for resolving the discrepancy.
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».