The Interplay of Language and Emotion: Using Affective Norms to Explore Word Recognition, Motivation, and Lexicon
Notice bibliographique
Résumé
A lack of norms limited previous work on the interplay of language and emotion. Valence and arousal are regularly dichotomized affecting generalizability and accuracy. Important questions remain unexplored such as the interaction between these dimensions along with individual and group differences. Chapters 2 and 3 report collections of affective and concreteness norms. In Chapter 4, these norms are used to reveal that valence is negatively and arousal is positively correlated with reaction time, both monotonically. Previously, it has been argued that people categorically distinguish between positive and negative or prioritize emotional over neutral stimuli. We demonstrate that this automatic vigilance must be graded. Chapter 5 introduces a method for measuring approach and avoidance in proportion to valence and arousal. A previously demonstrated congruency effect between valence and approach and avoidance movements is categorical. We showed that people choose distances proportionally to word valence and that responses are affected by word frequency, gender, and personality. Finally, Chapter 6 combines the distribution of affect with word frequency information to reveal how language is organized around communicative needs. A compound bias toward high-arousal emotional and low-arousal, mid-valence word types along with more frequent use of positive words suggest that humans need tools to talk about danger and thrills as well as the mundane, while fostering relationships by focusing on the positive. Thus, this dissertation provides important resources – large sets of norms – for the extension of studies on emotion and language. It shows the value of these norms in revisiting past studies of word processing, enabling new methods for testing the motivations behind emotional effects, and considering how the distribution of emotion across language informs our understanding of these motivations. Throughout each chapter, group and individual differences are explored.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».