Superficial auditory (dis)fluency biases higher-level social judgment
Notice bibliographique
Résumé
When talking to other people, we naturally form impressions based not only on what they say but also on how they say it-e.g., how confident they sound. In modern life, however, the sounds of voices are often determined not only by intrinsic qualities (such as vocal anatomy) but also by extrinsic properties (such as videoconferencing microphone quality). Here, we show that such superficial auditory properties can have surprisingly deep consequences for higher-level social judgments. Listeners heard short narrated passages (e.g., from job application essays) and then made various judgments about the speakers. Critically, the recordings were modified to simulate different microphone qualities, while carefully equating listeners' comprehension of the words. Though the manipulations carried no implications about the speakers themselves, common disfluent auditory signals (as in "tinny" speech) led to decreased judgments of intelligence, hireability, credibility, and romantic desirability. These effects were robust across speaker gender and accent, and they occurred for both human and clearly artificial (computer-synthesized) speech. Thus, just as judgments from written text are influenced by factors such as font fluency, judgments from speech are not only based on its content but also biased by the superficial vehicle through which it is delivered. Such effects may become more relevant as daily communication via videoconferencing becomes increasingly widespread.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».