Skin Tones and Polarized Politics: How Skin Color Differences Between Interviewers and Respondents Influence Survey Answers in Bolivia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract American scholarship claims that the racial make-up of interviews influences the attitudes disclosed in public opinion surveys. It remains unclear whether such an effect travels to other cases where racial cleavages are less salient, and whether it affects all respondents. We address these gaps by using a flexible approach focusing on skin tone rather than race. Relying on survey data from Bolivia, where polarization maps onto ethnic lines, we investigate whether the skin color difference between an interviewer and a respondent influences the latter’s answers. Building on the race-of-interviewer effect and colorism literatures, this article investigates the effect of the skin color dynamic of interviews by leveraging the random interviewer-to-respondent assignment process of LAPOP surveys. The results suggest that nonresponses are more likely in cross-skin tone interviews and that respondents questioned by interviewers of lighter skin tone than them will express opinions that more closely align with the stereotypical opinions of the interviewer than if their interviewer shared their skin tone. This article contributes to the interviewer effect literature by testing the competing claims of the social distance and social acquiescence theories, along with providing an adaptation of the race-of-interviewer effect to cases that are not polarized along racial lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».