Limited resources or limited luck? Why people perceive an illusory negative correlation between the outcomes of choice options despite unequivocal evidence for independence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When people learn of the outcome of an option they did not choose (the alternative outcome) before they know their own outcome, they see an illusory negative correlation between the two outcomes, the Alternative Omen Effect (ALOE). Why does this happen? Here, we tested several alternative explanations and conclude that the ALOE may derive from a pervasive belief that good luck is a limited resource. In Experiment 1, we show that the ALOE is due to people seeing a good alternative outcome as a bad sign regarding their outcome, relative to seeing a neutral alternative, but find no evidence for seeing a bad alternative outcome as a good sign. Experiment 2 confirms that the ALOE replicates across tasks, and that the ALOE cannot be explained by preconceptions regarding outcome distribution, including: 1) the Limited Good Hypothesis (zero-sum bias), according to which people see the world as a zero-sum game, and assume that resources there means fewer resources here, and/or 2) a more specific assumption that laboratory tasks are programmed as zero-sum games. To neutralize these potential beliefs, participants had to draw actual colored beads from two real, distinct bags. The results of Experiment 3 were consistent with a prediction of the Limited Luck Hypothesis: by eliminating the value of the outcomes we eliminated the ALOE. Taken together, our results show that either the limited good belief is so robust that it defies strong situational evidence, or that individuals perceive good luck itself as a limited resource. Such a limited-luck belief might have important consequences in decision making and negotiations.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».