Value Differences: A Starting Point for Influence
Notice bibliographique
Résumé
Cognition happens in the mind involving the ability to think, perceive, and reason. Cognitive Warfare targets our ability to think, make decisions, and ultimately act. Values are individual beliefs that motivate and guide actions. They also inherently affect our cognition. Narratives are a way of transmitting values that are directly dealt with by our cognition. And finally, the information environment is used to broadcast all forms of narratives. While there are inevitably kinetic wars raging, the larger battlefield is in our minds. The narratives that capture the most believers will dominate the worlds actions. With these connections made, we hypothesise that there are significant common values that are shared between democratic countries and specifically between NATO nations that lead to a set of common narratives. In contrast, autocratic nations' narratives present differing values (or at least of a different flavour) that are designed to produce a form of cognitive dissonance and affect behaviour. This paper examines the first part of the hypothesis by surveying democratic values. We will examine three case studies to start unravelling the nature of values and their flavours. First, we record the data collection and results from the appreciative inquiry exercise conducted during the IST-195 symposium. Second, we look at far-right extremism through the lens of values; the case of French fachosphere. Finally, we examine the values of countries rated as "top countries to live"(Staff, 2023b). The Schwartz model is used to categorise, map, and compare the values expressed by each use case. This paper will set the stage for our ability to discover information narratives that support or contradict NATO values and their specific flavours. Such a capacity will provide focus for cognitive warfare, information operations, strategic communications, as well as allow for measures of effectiveness in the information environment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,010 |
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 ».