A meta-analytic cognitive framework of nudge and sludge
Notice bibliographique
Résumé
Public and private institutions have gained traction in developing interventions to alter people's behaviours in predictable ways without limiting the freedom of choice or significantly changing the incentive structure. A nudge is designed to facilitate actions by minimizing friction, while a sludge is an intervention that inhibits actions by increasing friction, but the underlying cognitive mechanisms behind these interventions remain largely unknown. Here, we develop a novel cognitive framework by organizing these interventions along six cognitive processes: attention, perception, memory, effort, intrinsic motivation and extrinsic motivation. In addition, we conduct a meta-analysis of field experiments (i.e. randomized controlled trials) that contained real behavioural measures ( n = 184 papers, k = 184 observations, N = 2 245 373 participants) from 2008 to 2021 to examine the effect size of these interventions targeting each cognitive process. Our findings demonstrate that interventions changing effort are more effective than interventions changing intrinsic motivation, and nudge and sludge interventions had similar effect sizes. However, these results need to be interpreted with caution due to a potential publication bias. This new meta-analytic framework provides cognitive principles for organizing nudge and sludge with corresponding behavioural impacts. The insights gained from this framework help inform the design and development of future interventions based on cognitive insights.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».