Value computations underpin flexible emotion expression
Notice bibliographique
Résumé
Emotion expressions constitute a vital channel for communication, coordination and connection with others, but despite such valuable functions, people sometimes engage in expressive suppression or substitution (expressing emotions they do not genuinely feel). Yet, how exactly do people decide when and what to express? To answer this question, we developed a computational model that casts emotion expressions as value-based communicative decisions. Our model reveals that while people (N = 254) indeed tended to suppress expressions of anger towards others in anticipation of potential social costs as past work theorizes, they also engaged in other nuanced forms of expressive regulation, especially when their reputation was at stake. Most strikingly, people selectively exaggerated/suppressed expressions of happiness when others made more/less equitable choices, seemingly to communicate stronger normative preferences for fairness than they privately held. Together, these findings yield insights into how people regulate their emotion expressions, providing a mechanistic and unified account of the different expressive behaviors people flexibly engage in to navigate their complex social interactions with others. People do not always express the emotions they feel truthfully. Computational modelling reveals that people flexibly regulate their emotion expressions by balancing their value as a communicative signal against the potential social costs they incur.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».