Although humans exist as Homo Empathicus, human society is actually constantly divided and conflicted between groups. The human empathy response is very sensitive to the justice of others, and depending on the level of others' justice, they may feel empathy or schadenfreude to the suffering of them. However, our empathy to others' suffering are not always fair, and have inherent limitations of ingroup-biased empathy. Depending on whether the suffering other persons belongs to an ingroup or an outgroup, we may feel biased empathy or biased schadenfreude to them without even realizing it. Recent advances in information and communication technology facilitate biased access to ingroup-related SNS or ingroup media, thereby deepening the establishment of a more biased semantic information network related groups. These processes, through interacting with the inherent limitation of empathy, can form a vicious cycle of more biased ingroup empathy and ingroup-related activities, and accelerate divisions and conflicts. This research investigated the properties and limitations of empathy by reviewing studies on the neural mechanism of empathy. By examining the relationship between empathy and justice from a neuroscientific point of view, this research tried to illuminate the modern society of division and conflict in a different dimension from the classical perspective of social science.
The purpose of this study was to develop a computer-based cognitive bias modification program (CBM-I) and to test the efficacy of CBM-I for college students with social anxiety. Forty socially anxious individuals were randomly assigned to the CBM-I(n=21) or a waiting list condition(n=19). Both groups were assessed at the beginning and the end of the program with interpretation bias and social anxiety symptoms(e.g. B=FNE=Brief-Fear of Negative Evaluation Scale, LSAS=Liebowitz Social Anxiety Scale). The CBM-I modified interpretation by providing positive feedback when participants made benign interpretations and negative feedback in response to threat interpretations. Participants in CBM-I completed three computer sessions over three weeks. The CBM-I successfully decreased social anxiety symptoms compared to the control condition(t=2.35, p<.05; t=4.70, p<.001). This result suggests that interpretation modification may have clinical utility when applied as a multi-session intervention.
The current study investigated whether in-group bias affects 5- to 6-year-old children's resource-allocation decisions. In Experiment 1, participants were asked to allocate 10 stickers between a friend (an in-group member) and a stranger (an out-group member). Children allocated significantly more stickers to friends than to strangers, suggesting that they made distributive decisions in favor of their in-group members, when they were not the beneficiary of a resource-allocation. In Experiment 2, we examined whether being one of the recipients in the resource-allocation game would affect children's decisions. The procedure was identical to that of Experiment 1 except that participants were asked to allocate stickers between themselves and a friend or a stranger. The children showed selfish distributions regardless of recipients. These results indicate that when children become one of the recipients in a resource-allocation, their self-interests override their preference for in-group members.
YouTube has rapidly grown as a news media outlet. As political content without fact-checking is actively provided and YouTube algorithms are used for content recommendations, users are selectively exposed to certain political ideologies, which could escalate conflicts among political groups. In particular, the stronger the identification of in-group, the greater the antipathy toward outgroup, and the more exposed the content to the parties that support or oppose it, the stronger the identification or the antipathy can be. This study investigated the relationship between selective exposure and political attitude polarization in the context of political video on YouTube. Based on social identity theory, this study also found that political identification mediates the relationship between selective exposure and political attitude polarization.
Prior research suggested that people generally show stronger intentions to help in-group members because people experience higher levels of empathy for those who are similar to themselves. The present research demonstrated that one's levels of cosmopolitanism would moderate the mediating role of empathy on the relationship between cultural similarities and helping intentions. In particular, it was examined how the mediator (empathy) affected the relation between cultural similarity and helping intention for participants with low to high levels of cosmopolitanism. Results indicated that participants with lower levels of cosmopolitanism showed stronger empathy as targets are more culturally similar to participants' own culture. Participants with higher levels of cosmopolitanism, however, reported the same levels of empathy regardless of targets' cultural similarity. The implications and limitations of the results were discussed.
An Isolation-with-Migration (IM) model is used to estimate extant population sizes, the splitting time of populations split away from their common ancestral populations, and migration rates between the extant populations. An evolutionary model such as IM models is estimated by analyzing DNA sequences sampled from the extant populations in the model. When a true model includes an unsampled 'ghost' population without data, the unsampled population is often ignored from the evolutionary model to infer. In this paper, we conduct a simulation study to investigate the effect of an unsampled population on the estimation of the size of the sampled population. When there exists an unsampled population that shares migrations with the sampled population, the size estimation of the sampled population was biased. However, the size estimation was improved if an evolutionary model, including the unsampled population, was estimated.
This study aims to account for electoral choice in the 2020 presidential election by focusing on social identity which forms the basis for core partisan groups. Two views compete to explain the origins of polarization, policy versus party. One emphasizes policy as more influential in choosing presidential candidates. This follows the tradition of retrospective voting theory in which voters' choice rely on government performance. Incumbent president whose performance proves well are rewarded to be reelected. Policy performance is based on measures around distinctive preferences for government spending. Republican Individuals prefer individual responsibility to government support, while Democratic counterparts support government support. Another perspective put an emphasis on the role partisanship which favors in-party members and disfavors partisan out-groups. Interparty animosity plays the key role in determining electoral behavior. This study relies on the Views of the Electorate Research (VOTER) Survey which provides a panel data of several waves from 2011 to 2020. A comparative evaluation of two views highlights three findings. First, policy matters. Policy preferences of voters are the primary drives of political behavior. Electoral outcomes in 2020 turned out to be the results of policy considerations of voters. 53.7 percent of voters tilted toward individual responsibility voted for Trump, whereas 70.4 percent of those favorable views of government support than individual responsibility voted for Biden. Thus effects of policy correspond to a positive difference of 26.4 percent points. Second, partisanship effects are of similar extent in influencing electoral choice of candidates: Democrats are less likely to vote for Trump by 42.4 percent points, while Republicans are less likely to vote for Biden by 48.7 percent points. Third, animosity of Republicans toward Democrat core groups creates 26.5 percent points of favoring Trump over Biden. Democrat animosity toward Republican core groups creates a positive difference of 13.7 percent points of favoring Biden.
The hierarchically penalized support vector machine (H-SVM) has been developed to perform simultaneous classification and input variable selection when input variables are naturally grouped or generated by factors. However, the H-SVM may suffer from estimation inefficiency because it applies the same amount of shrinkage to each variable without assessing its relative importance. In addition, when analyzing imbalanced data with uneven class sizes, the classification accuracy of the H-SVM may drop significantly in predicting minority class because its classifiers are undesirably biased toward the majority class. To remedy such problems, we propose the weighted adaptive H-SVM (WAH-SVM) method, which uses a adaptive tuning parameters to improve the performance of variable selection and the weights to differentiate the misclassification of data points between classes. Numerical results are presented to demonstrate the competitive performance of the proposed WAH-SVM over existing SVM methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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