The Effect of Source Reliability and Information Credibility on Judgments of Information Quality in Intelligence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The quality of information that informs decisions in expert domains such as law enforcement and national security often requires assessment based on meta-informational attributes such as source reliability and information credibility. Across two experiments with intelligence analysts (n = 74) and non-experts (n = 175), participants rated the accuracy, informativeness, trustworthiness and usefulness of information varying in source reliability and information credibility. The latter two attributes were communicated using ratings from the Admiralty Code, an information evaluation system widely used in the defence and security domain since the 1940s. Ratings of accuracy, informativeness, and likelihood of use were elicited as repeated measures to examine intra-individual reliability. Across experiments, intra-individual reliability was best when levels of source reliability and information credibility were moderately consistent compared to when they were maximally inconsistent (i.e., one low and one high) or maximally consistent (both high or low). As well, trustworthiness ratings depended more on source reliability than on information credibility. Finally, the likelihood of using information was consistently predicted by accuracy ratings and not by judged informativeness or trustworthiness. The current findings offer insights into the ability of experts and novices to reliably use information evaluation systems for structuring human judgments about intelligence.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».