Decisional enhancement and autonomy: public attitudes towards overt and covert nudges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ubiquitous cognitive biases hinder optimal decision making. Recent calls to assist decision makers in mitigating these biases—via interventions commonly called “nudges”—have been criticized as infringing upon individual autonomy. We tested the hypothesis that such “decisional enhancement” programs that target overt decision making—i.e., conscious, higher-order cognitive processes—would be more acceptable than similar programs that affect covert decision making—i.e., subconscious, lower-order processes. We presented respondents with vignettes in which they chose between an option that included a decisional enhancement program and a neutral option. In order to assess preferences for overt or covert decisional enhancement, we used the contrastive vignette technique in which different groups of respondents were presented with one of a pair of vignettes that targeted either conscious or subconscious processes. Other than the nature of the decisional enhancement, the vignettes were identical, allowing us to isolate the influence of the type of decisional enhancement on preferences. Overall, we found support for the hypothesis that people prefer conscious decisional enhancement. Further, respondents who perceived the influence of the program as more conscious than subconscious reported that their decisions under the program would be more “authentic”. However, this relative favorability was somewhat contingent upon context. We discuss our results with respect to the implementation and ethics of decisional enhancement.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».