A web-based Instrument to Model Social Norms: NERD Design and Results
Notice bibliographique
Résumé
Surveys and focus groups are well known methods for ascertaining public perceptions and opinion. The general view is that such tools provide reasonably accurate reflections of public values, and that the norms employed by people to make decisions are fixed. But what about issues where the public needs to consider novel choices where no prior experience can be drawn on? Do their preferences and beliefs change when presented with new options and new information? Recent evidence suggests they do and this paper describes an alternative way of gathering data, which takes into account the dynamic nature of social norms in response to new technologies and their applications. It also discusses the problem with traditional methods of generating information about public opinion and offers a possible solution. Our interdisciplinary research team, NERD (Norms Evolving in Response to Dilemmas), has developed a web-based survey instrument that is designed to bridge the gap between perceived and actual public opinion, which traditional surveys and focus groups are unable to capture. This paper will present some of our preliminary findings from the results of our first survey on the topic of Human Health and Genomics. We have found that there are differences in the way respondents answer which has not yet been accounted for in other participatory processes. If new technologies demand new methods for creating policies, then it is imperative to find solutions that the older, more traditional methods currently face.
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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 | 0,066 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».