Which social decisions are intuitive? Which are deliberative? The dual-process approach to human sociality has emerged in the last decades as a vibrant and exciting area of research. Yet, a perspective that integrates empirical and theoretical work is lacking. This review and meta-analysis synthesizes the existing literature on the cognitive basis of cooperation, altruism, truth-telling, positive and negative reciprocity, and deontology, and develops a framework that organizes the experimental regularities. The meta-analytic results suggest that intuition favours a set of heuristics that are related to the instinct of self-preservation: people avoid being harmed, avoid harming others (especially when there is a risk of harm to themselves), and are averse to disadvantageous inequalities. Finally, this paper highlights some key research questions to further advance our understanding of the cognitive foundations of human sociality.


翻译:哪些社交决策是直觉性的?哪些是深思熟虑的?人类社交性的双过程方法在过去几十年中已成为一个充满活力且令人兴奋的研究领域。然而,目前尚缺乏一个整合实证与理论研究的视角。本综述与元分析综合了关于合作、利他、诚实、正负互惠以及道义论认知基础的现有文献,并构建了一个组织实验规律的理论框架。元分析结果表明,直觉倾向于支持一套与自保本能相关的启发式策略:人们避免受到伤害、避免伤害他人(尤其在可能对自身造成伤害的风险时),并且厌恶不利的不平等。最后,本文提出了一些关键研究问题,以进一步深化我们对人类社交性认知基础的理解。

0
下载
关闭预览

相关内容

Cognition:Cognition:International Journal of Cognitive Science Explanation:认知:国际认知科学杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT: http://www.journals.elsevier.com/cognition/
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
128+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关VIP内容
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
128+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员