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Misinformation as an Event-Model Problem
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AI
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摘要
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为什么错误信息在得到纠正后仍会持续影响推理？主流观点将这种持续性视为信念更新的失败，强调命题接受、动机性抵抗或记忆衰减。我们主张这一观点忽视了理解的关键约束：错误信息通常出现在时序展开的叙事中，并被整合到事件结构化的心理模型中。基于事件认知，我们提出错误信息在事件表征中通常获得因果角色，支持预测、解释和推理。仅仅否定错误信息的纠正措施移除了一个因果要素，而未恢复模型完整性，导致留下不连贯的表征，从而诱使补偿性推理和错误信息的再次出现。相反，我们的框架预测，与事件边界一致并提供事实准确、因果充分的替代方案的纠正措施更可能稳定更新后的表征。这一事件模型视角统一了持续影响效应、错误信息延迟复现和基于推理的错误记忆。它表明有效的干预措施不仅需要修正信念，还必须恢复叙事事件模型的连贯性。
期刊
IF:
8.4
论文数:
1.5K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
The Discrepancy-Induced Source Comprehension (D-ISC) Model: Basic Assumptions and Preliminary Evidence.png)
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