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Gain-loss separability in human- but not computer-based changes of mind

背景(考古学) 建议(编程) 心理学 延迟(音频) 自动化 计算机科学 领域(数学分析) 不对称 社会心理学 认知心理学 工程类 数学 物理 生物 数学分析 古生物学 机械工程 程序设计语言 电信 量子力学
作者
Yongling Lin,Pengfei Xu,Jiayu Fan,Ruolei Gu,Yuejia Luo
出处
期刊:Computers in Human Behavior [Elsevier BV]
卷期号:143: 107712-107712 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.chb.2023.107712
摘要

The effect of human-based advice on decision-making represents a "gain-loss asymmetry," as people tend to conform to others' advice in the loss than in the gain domain; however, it is unknown whether the same is true for automatically generated advice. To address a research gap in the literature created by ignoring the gain-loss dimension, we compared the utilization of human- and computer-based advices in the gain and loss domains, separately. Sixty-seven college volunteers were given an opportunity to change their initial decision in a gain- or loss-related context after receiving human- or computer-based advice. Event-related potentials were recorded including the N2 (reflecting psychological conflict) and P3 (reflecting subjective confidence) components. Behavioral data revealed a classic "gain-loss asymmetry" effect in the human-based condition, but not in the computer-based condition, indicating that computerized advice utilization remained prominent across different domains. Moreover, the human-based condition showed a larger option-evoked P3 in the gain than in the loss domain, but no difference was found for the computer-based condition; P3 latency was longer in the human-than in the computer-based condition. These findings support the "automation bias" hypothesis (i.e., automations are trusted more than humans), and may help develop automated advice systems.
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