The Minds of Humans Are Mirrors to One Another: Essays on the Place of Empathy in Individual Decision-Making and Opinion Formation
Notice bibliographique
Résumé
Empathy has long been regarded as a virtue. Early philosophers argued that it is central for cultivating moral judgment and fostering social harmony. Over the past 50 years, psychologists, biologists, and primatologists have reinforced this view, suggesting that empathy played a central role in human evolution by promoting prosocial behaviour and enabling cohesive societies. However, recent scholarship has challenged this optimistic perspective, showing that empathy, like many cognitive processes, is subject to bias. It can foster altruism and cooperation, but it can also be selective and shaped by social boundaries, sometimes leading to exclusion and polarization. This dissertation argues that to fully understand empathy’s political effects, we must recognize this duality. It explores \textit{how}, \textit{why}, and \textit{when} empathy shapes political attitudes and behaviours. The first article asks how empathy can produce both positive and negative outcomes. It distinguishes between cognitive (perspective-taking) and affective (empathic concern) components, showing with U.S. and Canadian data that perspective-taking reduces animosity toward political out-groups, while empathic concern may reinforce in-group favouritism and deepen partisan divides. The second article explores why empathy’s biases influence political behaviour. Drawing on intergroup bias theory, it investigates whether individuals are more inclined to empathize with their own party than with political opponents. Although I expected partisans to avoid empathizing with out-group members due to cognitive effort and identity threats, a survey experiment reveals they are not less motivated to do so. Still, those more willing to engage in affective empathy show higher levels of affective polarization, suggesting empathy can intensify political divides under certain conditions. The third article focuses on when empathy can be mobilized to foster political engagement, especially on climate change. A large-scale U.S. experiment tested the effects of flood imagery, real and AI-generated, on empathy and climate attitudes. Both types elicited empathy, which in turn influenced concern and behavioural intentions. These findings show empathy can be a catalyst for action when effectively activated. Overall, this dissertation demonstrates that empathy is a malleable and motivated process whose political effects depend on how, why, and when it is activated. It can both bridge and deepen political divides.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».