Ambiguous COVID-19 Messaging Increases Unsafe Socializing Intentions
Notice bibliographique
Résumé
Before and during the vaccine roll out, governments reported surging COVID-19 cases due to unsafe socializing among younger individuals. Officials continue to search for effective ways to encourage safe socializing behaviour within this demographic. However, a key challenge is that public health advice is necessarily nuanced and complex, which can create ambiguity. Appropriate behaviour depends on specific circumstances and public messaging cannot detail every situation. When people confront ambiguity in expert guidance, they may engage in motivated reasoning—that is, people’s underlying motivations may influence how they process information and make decisions. In a pre-registered experiment, we look at the effect of ambiguous public health messaging on people’s inferences regarding the behaviours the government expects them to avoid and intentions to engage in unsafe socializing. We find no evidence of an effect on inferences—that is, people who receive an ambiguous message about COVID-19 make inferences about correct behaviour that are similar to the inferences of those who receive no message. However, we find ambiguous messaging increases unsafe socializing intentions, especially among people aged 18-39 who socialized before the pandemic. Our findings underscore the need for unambiguous communications during public health crises.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».