Social identity shapes antecedents and functional outcomes of moral emotion expression in online networks
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing evidence that moral and emotional rhetoric spreads widely on social media and is associated with intergroup conflict, polarization, and the spread of misinformation. However, this literature is largely correlational, making it unclear why moral and emotional content drives sharing and conflict. In this research, we examine the causal impact of moral-emotional content on sharing decisions and examining how social identity shapes the antecedents and functional outcomes of decisions to share. Across five pre-registered experiments (N = 2,498), we find robust evidence that the inclusion of moral-emotional expressions in political messages causes intentions to share the messages on social media. Moreover, individual differences in the strength of partisan identification and ideological extremity are robust predictors of sharing messages with moral-emotional expressions, even when accounting for attitude strength. But we only found mixed evidence that brief manipulations of identity salience increased sharing. In terms of functional outcomes, when partisans choose to share messages with moral-emotional language, people perceive them as more strongly identified among their partisan ingroup, but less open-minded and less worthy of conversation with outgroup members. These experiments highlight the causal role of moral-emotional expression in online sharing intentions, and how such expressions in online networks can serve ingroup reputation functions while hindering discourse between political groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».