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态度的经济理论 - Matthew G. Nagler - CUNY
本文探讨了一个人的态度或对某个对象的心理立场在解释经济行为中的作用。从研究和“现实生活”实例中得出的观察结果构成了包含态度的效用函数的基础。在决策模型中运用效用函数，我使用比较静态分析来研究价格驱动和其他外生态度变化对经济结果的影响。然后应用该模型的分析来调查态度对激励人们、打击恐怖主义和遏制艾滋病传播的影响。在每一种情况下，纳入态度都会大大提高经济分析解释观察到的结果的能力，并为制定更有效的私人战略和公共政策提供基础。关键词：效用函数；消费者决策；行为模型；公共政策；参考框架。作者感谢 Paul Durso 提供的出色研究协助。我还要感谢 Christiaan Hogendorn、Elias Khalil 和巴鲁克学院公共事务学院的研讨会参与者提供的有益评论。
英国和美国对 COVID-19 加强疫苗的态度
截至 2021 年 6 月 7 日，美国和英国的大多数受访者表示，他们愿意至少进行一次 COVID-19 抗体测试，以了解他们对 COVID-19 的保护程度。尽管如此，英国受访者比美国受访者更有可能愿意更频繁地进行测试。美国 45-54 岁的男性最有可能表示他们不愿意接受测试，而英国 45-54 岁的女性最有可能表示他们愿意每年进行两次以上的此类测试。在英国，男性和女性每年接受多次测试的意愿似乎随着年龄的增长而增加，而在美国，不同年龄段的差异不太明显。
恋爱风格对希望和婚姻态度的影响
摘要 爱情风格影响着个人与其伴侣的关系。了解伴侣的爱情风格有助于个人了解自己的爱情风格。自变量是爱情风格，因变量是希望和婚姻态度。本研究采用相关设计，并使用了 Hendrick, C. et al, (1998) 的爱情态度量表：简表、Snyder, CR et al. (1991) 的成人希望量表 (ahs) 以及 Pramod Kumar (1988) 的婚姻态度量表。样本量为 131，包括来自钦奈的已婚、处于恋爱关系中和未处于任何恋爱关系中的男性和女性。本研究采用便利抽样技术。研究人员分析了变量间关系的强度。研究结果表明，ludus 和 storge 是与婚姻态度呈反比的爱情风格，而 Agape 这种爱情风格则影响着参与者的希望和婚姻态度。研究还发现，性别并无差异。
本科护理学生的疫苗知识和疫苗态度
此在线数据库包含1954年从1954年前进的温莎大学学生的博士学位论文和硕士学位论文的全文。这些文件仅用于个人研究和研究目的，根据《加拿大版权法》和《创意共享许可》（CCC BY-NC-ND）（归因，非商业，无衍生作品）。根据本许可，必须始终将作品归因于版权持有人（原始作者），不能用于任何商业目的，并且不得更改。任何其他用途都需要获得版权持有人的许可。学生可以询问从该数据库中撤回其论文和/或论文。有关其他查询，请通过电子邮件（scholarship@uwindsor.ca）或电话519-253-3000EXT与存储库管理员联系。3208。
消费者对新食品的估值和态度
摘要：我们遵循PRISMA扩展进行范围的评论，以回顾新兴的国际实验室，这是关于消费者的态度和愿意付款的经验证据（WTP），用于使用新的植物工程技术（NPETS）生产的11种新颖的11种食品。npets包括基因组/基因12编辑，结牙，内部发生，RNA干扰等。这些新颖的食物通常对环境和人类健康是有益的13，在越来越普遍的气候14个极端情况下更可持续。当将15种动物应用于动物时，这些技术还可以改善动物福利和抗病性。尽管有这些有希望的属性，但有证据表明，许多但不是全部，消费者16与传统食品相比，这些新颖食物都打折。我们的评论分类发现，以确定17个条件因素，可以在18个不能消费者中增加这些新食物的接受和WTP的接受和WTP。确定了国际接受模式。我们还分析了19个信息和知识如何与消费者接受这些新颖的食物和技术 - 20套。消费者的异质性 - 文化和边界以及对科学和21种创新的态度 - 作为接受和WTP的关键决定因素。接受和WTP往往会增加22个，而NPET会产生社会上有益的属性（与以生产者为导向的省成本为23个UTE）。NPET改良的食物的折扣较低。27大多数估值估计值基于假设实验和25个veys，并通过揭示了食品零售环境中实际购买的偏好等待验证。
公众对法院算法风险评估的态度
参考：•acemoglu，D。（ed。）。（2021）。重新设计AI。麻省理工学院出版社。•De Cremer，D。和Tyler，T。R.（2007）。信任对权威和程序公平性对合作的影响。应用心理学杂志，92（3），639。•De Freitas，J。，Schmitt，B。，＆Haslam，N。（2023）。对AI工具态度的心理因素。自然人类行为，7（11），1845- 1854年。•Greenstein，S。（2022）。在人工智能时代（AI）保存法治。人工智能与法律，30（3），291-323。•Sætra，H。S.，Borgebund，H。和Coeckelbergh，M。（2022）。避免通过算法稀释民主。自然机器智能，4（10），804-806。•Simmons，R。（2017）。大数据和程序正义：使刑事司法系统中的算法合法化。俄亥俄州圣公司。L.，15，573。•Stilgoe，J。（2024）。AI有民主问题。公民的议会可以提供帮助。Science，385（6711），EADR6713。 •Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。 程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。 法律与社会修订版，37（3），513-547。 •Tyler，T。R.（2006）。 人们为什么遵守法律。 普林斯顿大学出版社。 •Wang，A。J. （2018）。 程序正义和风险评估算法。 可在SSRN 3170136中获得。Science，385（6711），EADR6713。•Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。法律与社会修订版，37（3），513-547。•Tyler，T。R.（2006）。人们为什么遵守法律。普林斯顿大学出版社。•Wang，A。J.（2018）。程序正义和风险评估算法。可在SSRN 3170136中获得。
哪些因素影响人们对人工智能采用的态度
机器学习和相关技术的快速发展提高了人们对自动驾驶汽车、自主手术和人工智能 (AI) 其他用途的乐观态度。但这些技术的采用不仅仅是算法设计和训练方面的突破。世界各地的监管机构将不得不对围绕人工智能的法律和政策做出一系列选择。为了进一步了解他们将如何做出这些选择，我们利用了一个独特的调查对象——690 名美国地方官员——美国地方官员的代表性样本。鉴于美国的分散结构，这些官员将做出许多关于人工智能采用的决定，从政府使用到监管。结果显示，对自动驾驶汽车的支持程度高于自主手术。此外，那些在 COVID-19 大流行之前使用过拼车应用程序的人对自动驾驶汽车的支持程度明显更高。我们还发现，自我报告的对人工智能的熟悉程度与对人工智能在各种领域的应用的认可度增加相关，包括面部识别、自然灾害影响规划，甚至军事监视。与此相关的是，那些对采用人工智能表示更大反对的人似乎也更关心隐私和信息之间的权衡以及算法中的偏见。最后，受访者使用的解释逻辑因性别和之前使用人工智能的经验而异，我们通过定量文本分析证明了这一点。
探索利益相关者对临床实践中 AI 的态度
摘要 目标 不同的利益相关者可能对医疗保健领域的人工智能 (AI) 应用持有不同的态度，如果 AI 开发人员未能考虑到这些态度，这可能会限制他们的接受度。我们着手确定临床医生、消费者、管理人员、研究人员、监管机构和行业对医疗保健领域 AI 应用的态度证据。方法 我们对标题或摘要包含“人工智能”或“AI”和“医疗”或“医疗保健”以及“态度”、“看法”、“意见”、“观点”、“期望”等术语的文章进行了探索性分析。我们使用滚雪球策略在 PubMed 和 Google Scholar 中搜索 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 5 月 31 日发表的文章。我们选择了与用于支持医疗保健相关任务或决策的非机器人面向临床医生的 AI 应用相关的文章。结果 在 27 项研究中，人们对医疗保健领域 AI 应用的态度总体上是积极的，对于那些有 AI 直接经验的人来说更是如此，但前提是满足某些保障措施。与直接影响临床决策或可能影响临床医生与患者关系的 AI 应用相比，自动进行数据解释和合成的 AI 应用更受临床医生和消费者的青睐。隐私泄露和 AI 相关错误的个人责任令临床医生感到担忧，而失去临床医生的监督和无法完全参与决策令消费者感到担忧。临床医生和消费者都希望 AI 生成的建议值得信赖，而行业团体则强调 AI 的好处，并希望获得更多数据、资金和监管确定性。讨论 许多利益相关者群体对人工智能应用的某些期望是共同的，从中可以定义一组依赖关系。结论 利益相关者对人工智能的态度有所不同，但并非全部。那些开发和实施应用程序的人应该考虑弥合不同利益相关者之间态度分歧的政策和流程。
对人工智能的信任：围绕人工智能采用的行动和态度
在编写本报告时，我们力求以 2023 年底进行的研究为基础，探索社会对人工智能的信任。该研究发现了信任差距，表明建立理解对于实现人工智能的好处至关重要。研究还显示了各国之间的明显差异，中国和印度有望在医疗保健、食品安全和可持续性等领域发挥人工智能的潜力。然而，包括英国、法国和德国在内的其他主要经济体则有可能错失这一机会。我们得出的结论是，通过建立适当的制衡机制来缩小信任差距和建立信任，可以让我们不仅能在生活的各个领域很好地利用人工智能，还能发挥其巨大作用。
对人工智能工具态度背后的心理因素
哪些心理因素推动了人们对人工智能 (AI) 工具的态度？当人工智能系统有益时，如何克服对它们的抵制？在这里，我们首先将主要的抵制来源分为五大类：不透明、冷漠、僵化、自主和群体成员。我们将这些障碍与认知的基本方面联系起来，然后介绍实证研究，提供相关或因果证据，说明障碍如何影响对人工智能工具的态度。其次，我们将五个障碍分为与人工智能相关的因素和与用户相关的因素，这对于制定采用有益人工智能工具的干预措施具有实际意义。第三，我们强调了这些善意干预措施可能带来的风险。第四，我们解释当前的观点如何适用于各种利益相关者，包括如何处理已知风险的干预措施，并指出未来工作的未决问题。