Résumé Dans l'ère des grandes données, une quantité croissante d'informations devient disponible pour les analystes commerciaux et les scientifiques. Des corrélations statistiques entre les patterns de consommation et les conditions individuelles (par exemple, les conditions de santé) sont fréquemment découvertes et rapportées dans les médias. Cependant, de nombreuses corrélations sont fallacieuses, soulevant la question de savoir quand les consommateurs les perçoivent comme reflétant des relations causales. À travers huit études préenregistrées, nous démontrons qu'une corrélation (par exemple, entre la consommation de thé et la santé des os) est perçue comme plus susceptible de refléter une relation causale (c'est-à-dire que boire du thé rend les os plus sains) lorsque la cause plausible est rapportée comme corrélant avec des résultats supplémentaires (par exemple, des affections cardiaques). L'effet du champ corrélatif est atténué lorsque les résultats supplémentaires sont perçus comme faiblement liés au résultat focal, atténué sous un encadrement « cause dernière » (dans lequel la cause plausible d'une corrélation est présentée après le résultat cible), et peut influencer les choix de produits. Nous proposons que l'induction basée sur les catégories puisse contribuer à l'effet du champ corrélatif : les gens projettent la susceptibilité perçue à une cause des résultats supplémentaires sur le résultat focal. Ces résultats ont des implications pour notre compréhension du jugement causal et pour le bien-être des consommateurs.
Zhang et al. (Samedi,) ont étudié cette question.