The facial information underlying economic decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Faces are rapidly and automatically assessed on multiple social dimensions, including trustworthiness. The high inter-rater agreement on this social judgment suggests a systematic association between facial appearance and perceived trustworthiness. The facial information used by observers during explicit trustworthiness judgments has been studied before. However, it remains unknown whether the same perceptual strategies are used during decisions that involve trusting another individual, without necessitating an explicit trustworthiness judgment. To explore this, 53 participants completed the Trust Game, an economic decision task, while facial information was randomly sampled using the Bubbles method. Our results show that economic decisions based on facial cues rely on similar visual information as that used during explicit trustworthiness judgments. We then manipulated facial features identified as diagnostic for trust to test their influence on perceived trustworthiness (Experiment 2) and on trust-related behaviors (Experiment 3). Across all experiments, subtle, targeted changes to facial features systematically shifted both impressions and monetary trust decisions. These findings demonstrate that the same perceptual strategies underlie explicit judgments and trust behaviors, highlighting the applied relevance of even minimal alterations in facial appearance. These findings should be replicated with real faces from diverse demographic backgrounds to confirm their generalizability.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».