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如何内生人群形成破坏了群众的智慧在网上评级吗
Gaël Le犯罪,巴拉́z剥́cs, Judith Avrahami,班Kareev

人们常常依赖于评级从在线推荐平台在决定购买之前或其他类型的消费。这些评级通常平均,因此被认为反映了其实是一种现象,从而提供无偏估计质量。但是,如果人群形成偏见的平均评级的路吗?Le男子和他的同事们分析了8000万多在线评分,发现物品有更多的评级往往比项目吸引更多额外的评级与更少的评级。这种不对称性表明内生形成的人群,因此产生系统性偏差。作者创建了一个模型,描述了内生形成的人群,以及它如何可能影响评级和显示,平均评级的负面偏见,特别是当平均评级是基于一些评级。数据从一个实验中,参与者从不同类型的人群支持模型评级。因此,实验数据和数据的在线产品评级支持假设利率在线产品形成内生的人群,引发系统性负偏压,处罚项目很少有评级和支持项目与许多评级。

增加阵容的相似性填充物的怀疑改善阵容并没有提高内存性能的应用价值:评论Colloff,韦德,奇怪的(2016)
安德鲁·m·史密斯,加里·l·威尔斯,劳拉Smalarz,和詹姆斯·迈克尔Lampinen

在这个评论,史密斯和他的同事们从Colloff重新分析数据,韦德,奇怪的(2016)。Colloff同事建议的存在与个体阵容改善证人的记忆性能通过帮助他们确定哪些特性相关的识别、diagnostic-feature-detection预测的理论。尽管同意Colloff等人阵容与相似的个人在法律体系中产生更好的结果比所谓的“不公平”的阵容,在这一怀疑脱颖而出,史密斯等人认为,高度相似性填料(看起来一样的无辜的人阵容)实际上恶化内存性能和Colloff等人使用了错误的信号检测理论(SDT)模型适合他们的数据。史密斯等人建议,而不是诊断特征检测、differential-filler虹吸发生在高度相似性阵容。与相似的个体阵容,无辜的人吸引的一些错误的识别的阵容非常不同的个人会发生只有无辜的与罪犯个人分享最显著的特征。因此,高度相似性填料影响只有这无辜的证人混淆有罪但不影响的能力区分和无辜者。史密斯等人还表明,一个简单的SDT模型是不够的,因为阵容过程意味着两种探测和识别,可以更好的被compound-SDT模型,而且filler-identification利率也必须考虑。

Filler-Siphoning理论不预测阵容公平性的影响从有罪的犯罪嫌疑人区分无辜的能力:回复史密斯,水井,Smalarz, Lampinen (2018)
梅丽莎·f·Colloff金伯利a .韦德Deryn奇怪,和约翰·t·Wixted

史密斯在这个回复的评论等人认为,阵容个人使用也不增加正确的嫌疑人身份,介绍另一种explanation-differential-filler siphoning-and建议Colloff等人没有满足他们2016年的数据错误的模型,Colloff等人比较differential-filler虹吸反应偏向理论,表明,尽管它与2016兼容的结果,它没有预测。他们说differential-filler虹吸预测的变化响应标准但不改变分布之间的歧视无罪,有罪的嫌疑犯。Colloff等人也从一个实验,让他们提供数据不包括无辜的填充物因此differential-filler虹吸不可能发生。这些新的复制2016年的调查结果,结果显示分布的转变,因此,改变的能力区分无罪,有罪的人。