Public attitudes towards neurotechnology: Findings from two experiments concerning Brain Stimulation Devices (BSDs) and Brain-Computer Interfaces (BCIs)
Notice bibliographique
Résumé
This study contributes to the emerging literature on public perceptions of neurotechnological devices (NTDs) in their medical and non-medical applications, depending on their invasiveness, framing effects, and interindividual differences related to personal needs and values. We conducted two web-based between-subject experiments (2×2×2) using a representative, nation-wide sample of the adult population in Germany. Using vignettes describing how two NTDs, brain stimulation devices (BSDs; NExperiment 1 = 1,090) and brain-computer interfaces (BCIs; NExperiment 2 = 1,089), function, we randomly varied the purpose (treatment vs. enhancement) and invasiveness (noninvasive vs. invasive) of the NTD, and assessed framing effects (variable order of assessing moral acceptability first vs. willingness to use first). We found a moderate moral acceptance and willingness to use BSDs and BCIs. Respondents preferred treatment over enhancement purposes and noninvasive over invasive devices. We also found a framing effect and explored the role of personal characteristics as indicators of personal needs and values (e.g., stress, religiosity, and gender). Our results suggest that the future demand for BSDs or BCIs may depend on the purpose, invasiveness, and personal needs and values. These insights can inform technology developers about the public's needs and concerns, and enrich legal and ethical debates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».