假新闻效应：实验识别动机推理

接下来，对每个受试者，这些标准化的猜测进行平均（并重新标准化），以评估其信念的正确性。我将该值与亲Rep新闻评估和亲Dem新闻评估之间的标准化平均差异相关联。使用R，新闻评估中的变异解释了13%的变异。相比之下，本实验收集的所有非政治人口统计数据——年龄、性别、种族、教育程度、记录的收入、是否信仰宗教，以及是否来自2016年投票给特朗普或克林顿的州——解释了7%的信仰差异。这表明，在预测信念方面，我对激励因素的衡量至少与经常讨论的人口统计学表现一样好。其次，有动机的推理有助于解释由于错误校准的置信区间而导致的特定形式的过度准确。特别是，我们假设激励因素形成了有方向性偏差的信念分布，从而导致他们过度估计答案在其置信区间内的概率。这样一个故事意味着，对于政治化的人来说，过分精确比中立的人更为严重，对于党派的人来说，过分精确比温和派的人更为严重：尽管这可能仅仅是由于MTurksample的不代表性，以及以党派为条件。例如，在这个样本中，只有76%的共和党人支持特朗普总统的表现；在同一时间（6月25日至7月1日）进行的盖洛普民意调查中，87%的受访者认可他的表现（盖洛普2018）。这些都是未经调整的值。

调整后的Ris评估为13%，表情为6%。假设4（过分精确和党派偏见）o在政治化和绩效问题上，受试者50%的置信区间包含的正确答案不到50%。o在政治化问题上，受试者相信正确答案的可能性会随着他们的党派偏见而降低。为了支持假设4，受试者对激发动机信念的问题的信念过高。在政治化话题上，受试者的置信区间中有46.6%的时间是正确答案（s.e.0.6%）；这在统计学上显著低于50%（p<0.001）。对这些主题的过分精确主要是由游击队推动的，他们的间隔时间中有44.2%的时间（s.e.0.9%）是正确答案。温和派的时间间隔包含48.8%的正确答案（s.e.0.8%）。在统计学上，游击队的过度精准度显著高于温和派（p<0.001）。在绩效问题上，受试者的置信区间包含42.0%的正确答案（即1.6%），这在统计学上显著低于50%（p<0.001）。有动机的问题比中性的问题更容易出现过度准确的情况，这表明这些结果不仅仅是由对过于狭窄的区间的偏见驱动的。

在“随机数”问题中，要求受试者猜测从0到100均匀绘制的阿兰多姆数是多少，有54.6%的时间正确回答，这表明轻度的精确度不足。最后，过度准确与过度信任错误强化假新闻有关，这与当前信念反映动机信念的观点一致。与不太准确的受试者相比，对一个问题过分准确的受试者对假新闻的评估为3.3 pp，更可能是真实的（s.e.0.8 pp；p<0.001）；与不太准确的受试者相比，对一个问题过分准确的受试者对真实新闻的评估为2.4 pp，更不可能是真实的（s.e.0.7 pp；p=0.001）。4.7讨论实验结果强烈支持带有政治动机信念的动机推理假设，而不是贝叶斯更新的无效假设。政治动机推理也比确认偏差理论、一般过度或不足推理以及对问题的无动机误解更适合数据。在其他中性问题上，受试者也表现出中等程度的低精确度。在一个没有信息的信号、真实的金钱利益、几乎没有自欺欺人的空间的环境中，受试者对亲党新闻和假新闻的信任程度显著高于其他人。动机推理可以解释一种形式的先验确认偏差，即人们比贝叶斯推理更进一步地更新先验。也就是说，先验往往反映动机性信念，而先前确认偏差的检测实际上可能是检测动机性推理（例如Eil和Rao 2011）。第4.3节的结果与动机推理对政治极化的影响有关。受试者不仅在对新闻真实性的信念上两极分化，而且在对问题本身的信念上也两极分化，尽管他们收到了无信息的信号。

Gentzkow和Shapiro（2011）发现，自由派和保守派消费的媒体之间只有适度的差异，而有动机的推理可以帮助解释为什么人们即使消费类似的媒体，也会产生两极分化。研究结果还表明，人们认为最具吸引力的信念甚至比他们目前的信念相去甚远，而且他们还没有达到最高动机的信念。人们尚未持有他们认为最具吸引力的信念的一个原因是，有动机的推理者仍然受到信息的影响；更新中的失真量受实际信息内容的限制。接受精确信号的有动机的推理者实际上会变得不那么两极分化。5结论这篇论文表明，在有利的方向上扭曲新信息——动机推理——在人们对新闻真实性的评估中起着重要作用，并有助于解释为什么人们对周围世界形成不准确和两极分化的信念。它开发了一种新的实验范式，能够从贝叶斯更新和其他跨各种设置的渠道中识别动机推理的渠道。研究结果表明，政治动机的惩罚在人们如何形成对不可记忆性、犯罪和移民等应用经济问题的信念方面发挥了作用。他们还展示了这种偏见如何导致进一步的信仰两极分化、过度精准和对虚假新闻的过度信任。这种设计有几种未来工作的途径。例如，该设计可供对检测激励因素感兴趣的应用研究人员使用。研究人员在许多不同的环境中工作，可以用真实的答案插入任何事实问题，以确定人们如何激发对该问题的推理。

动机可以在不同的背景和人群中进行比较。易感性参数的概念也暗示了一个降低人们负担的杠杆。这种设计使我们能够识别和估计动机推理的程度；然后，以减赤为目标的干预措施可以使用该评估来测试治疗效果。一种方法是估计治疗组和对照组的易感性。对于研究人员来说，找到一种减少动机性推理的方法将是一种有价值的方式，可以对抗两极分化和对重要问题的偏见，尤其是在一个高度政治化的社会中。参考萨克洛夫、乔治和威廉·狄更斯（1982）。“认知失调的经济后果”。摘自：《美国经济评论》。Alesina、Alberto、Armando Miano和Stefanie Stantcheva（2018年）。“移民和分配”。在：工作文件。Alesina、Alberto、Stefanie Stantcheva和Edoardo Teso（2018年）。“代际流动和再分配偏好”。摘自：《美国经济评论》。奥尔科特、亨特、利维·博克塞尔、雅各布·康韦、马修·根茨科、迈克尔·泰勒和大卫·杨（2020）。“两极分化与公共卫生：冠状病毒大流行期间社会对抗中的党派差异”。发表于：《公共经济学杂志》。奥尔科特、亨特和马修·根茨科（2017）。“2016年选举中的社交媒体和假新闻”。摘自：《经济展望杂志》。Azrieli、Yaron、Christopher Chambers和Paul Healy（2018）。“实验中的激励：理论分析”。发表于：《政治经济学杂志》。巴布科克、琳达和乔治·洛文斯坦（1997）。“解释谈判僵局：自私偏见的作用”。摘自：《经济展望杂志》。Babcock、Linda、George Loewenstein、Samuel Issacharo ff和Colin Camerer（1995年）。“谈判中对公平性的偏见判断”。摘自：《美国经济评论》。Kai Barron（2020年）。

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