When and Why are Social Categories Overused Relative to Individuating Information? A Bayesian Approach to Identifying Biases in Impression Formation Processes
Notice bibliographique
Résumé
When making inferences about others, people often need to integrate multiple types of information, including information about the person’s social categories (e.g., occupation) as well as other ‘individuating’ information (e.g., their behaviors). The current work re-examines this integration process, to understand when and why it might lead to biases that involve over-relying on category information. To do so, we identify two key challenges in identifying such biases, and develop a novel Bayesian modelling approach to overcome these challenges. As a first step in applying this approach, the current work examined a set of novel predictions based on viewing the Continuum Model of impression formation in light of this Bayesian approach. Specifically, a series of six studies tested whether occupation categories might be overused in general, or especially in conditions thought to reduce effortful processing (i.e., greater cognitive load or information consistency). At baseline, there was no consistent evidence of category overuse in any of these conditions, speaking against the idea that intrinsic differences in how these categories are processed or represented will lead to their overuse. In addition, this work provided the first direct evidence of a case where categories were overused: when contextual factors (i.e., background goals) made them the category especially relevant, while processing resources were limited. More broadly, the current work developed the theoretical and methodological foundations for identifying category overuse that stems from biased inference processes, and demonstrated the power of this approach for understanding when and why these biases occur.
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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 | 0,046 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».