看到你所信还是信你所见？信念偏差对相关性估计的影响
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2022-08-10 v1
摘要
当分析者或科学家对世界的运作方式持有某种信念时，其思维可能会偏向支持该信念。因此，科学的一项基本原则是通过将自身信念的预测与客观数据相对照来最小化该偏差。但解读可视化数据是一个复杂的感知与认知过程。通过两项众包实验，我们证明了对相关关系强度的所谓客观评估会受到观看者对该关系存在信念强弱的影响。参与者观看了描绘有意义变量对（例如环境法规数量与空气质量）之间关系的散点图，并估计其相关性。他们也估计了标注为通用“X”和“Y”轴的相同散点图的相关性。在独立的部分中，他们还报告了他们认为有意义变量对之间存在相关性的强烈程度。参与者在观看标注通用轴的散点图时比观看标注有意义变量对的散点图时估计相关性更准确。此外，当观看者相信两个变量应有强关系时，他们将这些变量间的相关性高估了约 0.1 的 r 值。当他们相信变量应无关时，他们低估了约 0.1 r 值的相关性。虽然数据可视化通常被认为向观看者呈现客观真相，这些结果表明已有的个人信念甚至能偏差化人们从数据中提取的客观统计值。
引用
@article{arxiv.2208.04436,
title = {Seeing What You Believe or Believing What You See? Belief Biases Correlation Estimation},
author = {Cindy Xiong and Chase Stokes and Yea-Seul Kim and Steven Franconeri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04436},
year = {2022}
}