Stereotypes and Stereotyping: Measuring the Accuracy of Lifestyle-Based Judgments on Political Affiliation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract People often draw inferences about others’ underlying characteristics from single and static samples of their appearance, such as facial features, or attractiveness. Evidence also suggests that these judgments occur spontaneously and rapidly. Are humans also able to detect political preferences based on appearance? This article examines to what extent observable lifestyle characteristics influence people’s judgments about one’s political affiliation and, more importantly, to what degree these judgments are accurate. A conjoint analysis allows for the identification of the specific lifestyle cues that people use to infer one’s political affiliation. These results are contrasted with a large and unique dataset (n = 64,745), enabling the assessment of how accurate these cues are. Results suggest that certain lifestyle characteristics, such as type of car or leisure activities, are clearly associated with different political parties, at least in people’s minds. Results also suggest that, despite the potential detrimental effects of appearance-based judgments, people are generally pretty good at guessing others’ political preferences. This study contributes to a growing body of research on the relationship between lifestyle and political preferences. More generally, it sheds light on the diagnostic value of appearances in everyday social judgments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».