Moving On Up: Investigating the Embodied Metaphor of Verticality and its Effect on Overconfidence
Notice bibliographique
Résumé
As investment in Virtual Reality (VR) continues, we sought to better understand the unique value proposition this technology has to offer by testing the impact of a virtually embodied metaphor on self-evaluation. In both experiments, participants completed multiple trivia rounds after experiencing different levels of verticality. We investigated whether the embodied metaphor of UP = better would then affect their overconfidence, measured as the difference between how well they estimated their own performance to be and how well they actually scored. In Experiment 1, we compared this effect between three different mediums: mental imagery, video, and VR, hypothesizing that the ascending VR condition would yield greater overconfidence scores. We speculated that VR, by engaging the body to a greater extent than the other two mediums, provides a mechanism through which the full effect of an embodied metaphor can activate. Our results did not support this hypothesis: we found no statistically significant difference in overconfidence scores between mediums in Experiment 1. However, Experiment 1 results did support our predictions that people perceive themselves to be more embodied in VR than they would be watching a video or imagining a scene. In a follow-up study with only mental imagery, Experiment 2, we found no main effect for contextual cues given during the experiment. There was a significant difference between ascending and descending conditions, however, counter to what we predicted: participants had higher overconfidence scores in the descending conditions. We discuss issues in the field of embodied metaphor research and suggest alternative routes for investigating metaphors in VR. In light of the growing interest in employing VR as a research tool, we discuss Experiment 1 methodologies, highlighting the advantages and disadvantages of conducting experimental research in VR.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».