Generalized Morality Culturally Evolves as an Adaptive Heuristic in Large Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
Why do people assume that a generous person should also be honest? Why do we even use words like “moral” and “immoral”? We explore these questions with a new model of how people perceive moral character. We propose that people vary in the extent that they perceive moral character as “localized” (varying along many contextually embedded dimensions) vs. “generalized” (varying along a single dimension from morally bad to morally good). This variation might be partly the product of cultural evolutionary adaptations to different kinds of social networks. As networks grow larger, perceptions of generalized morality are increasingly valuable for predicting cooperation during partner selection, especially in novel contexts. Our studies show that social network size correlates with perceptions of generalized morality in US and international samples (Study 1), and that East African hunter-gatherers with greater exposure outside their local region perceive morality as more generalized compared to those who have remained in their local region (Study 2). We support the adaptive value of generalized morality in large and unfamiliar social networks with an agent-based model (Study 3), and in experiments where we manipulate partner unfamiliarity (Study 4). Our final study shows that perceptions of morality have become more generalized over the last 200 years of English-language history, which suggests that it may be co-evolving with rising social complexity and anonymity in the English-speaking world (Study 5). We discuss the implications of this theory for the cultural evolution of political systems, religion, and taxonomical theories of morality.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».