Emotional aftermath of the 2020 U.S. presidential election: a study of hindsight bias in younger and older adults
Notice bibliographique
Résumé
Hindsight bias – also known as the knew-it-all-along effect – is a ubiquitous judgment error affecting decision makers. Hindsight bias has been shown to vary across age groups and as a function of contextual factors, such as the decision maker’s emotional state. Despite theoretical reasons why emotions might have a stronger impact on hindsight bias in older than in younger adults, age differences in hindsight bias for emotional events remain relatively underexplored. We examined emotion and hindsight bias in younger and older adults (N = 272) against the backdrop of the 2020 U.S. presidential election. Participants predicted electoral college votes for the two presidential candidates before the election and were asked to remember their predictions approximately three weeks later, after the election results had been finalised. Republicans, for whom the electoral outcome was negatively tinged, exhibited greater hindsight bias for President Biden’s result compared with Democrats, for whom the electoral outcome was positive. The asymmetry in hindsight bias between Republicans and Democrats was similar for younger and older participants. This study suggests that negative emotions may exacerbate hindsight bias, and that adult age differences in hindsight bias observed in laboratory settings may not translate to real-world contexts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».