A framework for understanding reasoning errors: From fake news to climate change and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Humans have the capacity, but perhaps not always the willingness, for great intelligence. From global warming to the spread of misinformation and beyond, our species is facing several major challenges that are the result of the limits of our own reasoning and decision-making. So, why are we so prone to errors during reasoning? In this chapter, I will outline a framework for understanding reasoning errors that is based on a three-stage dual-process model of analytic engagement (intuition, metacognition, and reason). The model has two key implications: 1) That a mere lack of deliberation and analytic thinking is a primary source of errors and 2) That when deliberation is activated, it generally reduces errors (via questioning intuitions and integrating new information) than increasing errors (via rationalization and motivated reasoning). In support of these claims, I review research showing the extensive predictive validity of measures that index individual differences in analytic cognitive style – even beyond explicit errors per se. In particular, analytic thinking is not only predictive of skepticism about a wide range of epistemically suspect beliefs (paranormal, conspiratorial, COVID-19 misperceptions, pseudoscience and alternative medicines) as well as decreased susceptibility to bullshit, fake news, and misinformation, but also important differences in people’s moral judgments and values as well as their religious beliefs (and disbeliefs). Furthermore, in some (but not all cases), there is evidence from experimental paradigms that support a causal role of analytic thinking in determining judgments, beliefs, and behaviors. The findings reviewed here provide some reason for optimism for the future: It may be possible to foster analytic thinking and therefore improve the quality of our decisions.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».