[论文解读] Discrete, recurrent, and scalable patterns in human judgement underlie affective picture ratings

Emanuel A. Azcona, Byoung-Woo Kim+8 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2022

Color perception and design被引用 5

一句话总结

本研究表明，使用7点李克特量表对情感图片进行评分，可产生与操作性按键任务中相似的离散、可重复且可扩展的价值函数，表明在无需强制选择或操作性反馈的情况下，偏好模式仍具有规律性。在三个独立队列（N = 501, 506, 4,019）中，损失厌恶值均低于2，支持了一种低成本、可扩展的数字设备上定量偏好评估方法。

ABSTRACT

Operant keypress tasks, where each action has a consequence, have been analogized to the construct of "wanting" and produce lawful relationships in humans that quantify preferences for approach and avoidance behavior. It is unknown if rating tasks without an operant framework, which can be analogized to "liking", show similar lawful relationships. We studied three independent cohorts of participants (N = 501, 506, and 4,019 participants) collected by two distinct organizations, using the same 7-point Likert scale to rate negative to positive preferences for pictures from the International Affective Picture Set. Picture ratings without an operant framework produced similar value functions, limit functions, and trade-off functions to those reported in the literature for operant keypress tasks, all with goodness of fits above 0.75. These value, limit, and trade-off functions were discrete in their mathematical formulation, recurrent across all three independent cohorts, and demonstrated scaling between individual and group curves. In all three experiments, the computation of loss aversion showed 95% confidence intervals below the value of 2, arguing against a strong overweighting of losses relative to gains, as has previously been reported for keypress tasks or games of chance with calibrated uncertainty. Graphed features from the three cohorts were similar and argue that preference assessments meet three of four criteria for lawfulness, providing a simple, short, and low-cost method for the quantitative assessment of preference without forced choice decisions, games of chance, or operant keypressing. This approach can easily be implemented on any digital device with a screen (e.g., cellphones).

研究动机与目标

• 探究非操作性、自我报告的情感评分是否表现出与操作性按键任务中相似的规律性偏好模式。
• 确定评分任务中的价值函数、极限函数和权衡函数在独立队列中是否具有离散性、可重复性和可扩展性。
• 评估非操作性评分任务中的损失厌恶程度，并与操作性或赌博范式中已确立的数值进行比较。
• 评估使用简单评分量表作为强制选择或操作性方法的低成本、可扩展替代方案的可行性。

提出的方法

• 三个独立队列的参与者使用从负到正情感的7点李克特量表，对国际情感图片集中的1,000张图片进行评分。
• 本研究采用离散数学公式对价值函数、极限函数和权衡函数进行建模，以量化偏好动态。
• 以R² > 0.75作为衡量规律行为的基准，评估所有函数的拟合优度。
• 损失厌恶通过负向与正向收益敏感度的比值计算，使用95%置信区间评估显著性。
• 通过在队列间对齐并比较归一化响应函数，检验个体与群体水平曲线之间的可扩展性。
• 数据通过数字平台收集，支持在标准移动设备和计算机设备上大规模部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 非操作性、自我报告的情感评分是否产生与操作性按键任务中相似的规律性价值函数？
• RQ2 由此产生的价值函数、极限函数和权衡函数是否在独立的参与者群体中表现出离散性、可重复性和可扩展性？
• RQ3 评分任务中的损失厌恶是否低于通常报告的2值，从而挑战操作性或赌博范式中的既定假设？
• RQ4 一个简单的7点评分量表能否作为强制选择或基于操作性方法的偏好评估的有效、低成本且可扩展的替代方案？

主要发现

• 所有三个队列的价值函数、极限函数和权衡函数的拟合优度均高于0.75，表明存在规律性偏好模式。
• 价值函数在形式上具有离散性，并在所有三个独立队列中表现出一致的可重复性。
• 已证明个体与群体水平响应曲线之间具有可扩展性，证实了方法的稳健性与普适性。
• 损失厌恶估计的95%置信区间低于2，表明损失的加权程度弱于以往操作性任务中报告的结果。
• 各队列响应曲线的图形特征高度相似，支持该评分方法的可靠性。
• 该方法可在无需强制选择、随机游戏或操作性反馈的情况下实现定量偏好评估，且易于在标准数字设备上部署。