Experience shapes the granularity of social perception: Computational insights into individual and group-based representations.
Notice bibliographique
Résumé
People are regularly conceptualized at varying levels of resolution, sometimes characterized by their idiosyncratic features while at other times seen as mere tokens of their social groups. Decades of research have sought to understand when perceivers will draw upon each of these types of representations, detailing the perceiver- and target-related features that may decrease reliance on stereotypes in favor of individuated knowledge. However, little work has examined how these representations might be formed in the first place: In order for individuated representations of others to be used, they must first be built through experience. Here, we offer a novel approach to characterizing the formation of social representations through the use of computational models of category learning. Across three experiments, participants learned about members of novel social groups who behaved positively or negatively toward them. Computational modeling of participants' task behavior revealed a critical interaction of perceiver motivations and learning context on representations. Participants who received selective feedback about targets only upon approaching them formed more categorical representations than those who received full feedback. Further, we found tentative evidence that this difference was most pronounced in those who held more racist attitudes, measured in an entirely separate context. Thus, more informative learning contexts could potentially act as a "protective factor" that shields perceivers' representations from their negative attitudes. The results shed light on the psychological underpinnings of prejudice, using a novel approach to reveal how social categorization is selectively employed in a manner that maintains negative stereotypes. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».