Extremely Partisan Samples Impact Perceptions of Political Group Beliefs
Notice bibliographique
Résumé
Accurately inferring the beliefs of a partisan group (e.g. Democrats, Republicans) can be challenging when exposed to extremely partisan beliefs from that group. Across two studies (total N = 566), we tested whether people correct these inferences for sample bias when it was explicitly disclosed. Study 2 further assessed how much of this correction is deliberate. Participants read 12 statements that most members of a political party (Democrats or Republicans) generally agree with. They were shown how strongly five party members agreed with each statement. In the biased sample conditions, these five party members were selected from the top 10% most partisan members; this bias was either disclosed or undisclosed. In the unbiased sample condition, the five members were representatively sampled from the entire party. Then, participants estimated on average how much the entire party agreed with each statement, and the likelihood that party members of the same or opposing parties agreed with each other. Participants’ mean estimates from the biased sample conditions were higher than the unbiased sample condition but lower than the samples viewed, indicating an (insufficient) attempt to correct for sample bias. Corrections were largest when sample bias was disclosed. Overall accuracy was highest when participants viewed unbiased samples, though across conditions there appeared a general tendency to overestimate strength of partisan beliefs. Parties were perceived as more homogeneous when participants viewed biased samples, regardless of whether bias was disclosed or not. While awareness of hyperpartisan bias helps correct judgments, it may not eliminate overestimation, overconfidence, or inflated perceptions of party homogeneity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».