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The evaluative information ecology: On the frequency and diversity of “good” and “bad”

相似性(几何) 心理学 特质 社会心理学 多样性(政治) 现象 认知心理学 认知 生态学 认识论 计算机科学 人工智能 社会学 生物 哲学 图像(数学) 人类学 程序设计语言 神经科学
作者
Christian Unkelbach,Alex Koch,Hans Alves
出处
期刊:European Review of Social Psychology [Informa]
卷期号:30 (1): 216-270 被引量:53
标识
DOI:10.1080/10463283.2019.1688474
摘要

We propose the Evaluative Information Ecology (EvIE) model as a model of the social environment. It makes two assumptions: Positive "good" information is more frequent compared to negative "bad" information and positive information is more similar and less diverse compared to negative information. We review support for these two properties based on psycho-lexical studies (e.g., negative trait words are used less frequently but they are more diverse), studies on affective reactions (e.g., people experience positive emotions more frequently but negative emotions are more diverse), and studies using direct similarity assessments (i.e., people rate positive information as more similar/less diverse compared to negative information). Next, we suggest explanations for the two properties building on potential adaptive advantages, reinforcement learning, hedonistic sampling processes, similarity from co-occurrence, and similarity from restricted ranges. Finally, we provide examples of how the EvIE model refines well-established effects (e.g., intergroup biases; preferences for groups without motivation or intent) and how it leads to the discovery of novel phenomena (e.g., the common good phenomenon; people share positive traits but negative traits make them distinct). We close by discussing the benefits relative to the drawbacks of ecological approaches in social psychology and how an ecological and cognitive level of analysis may complement each other.
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