主观信心的自我一致性模型。

人们如何监控自己答案的正确性？提出了一个自我一致性模型，用于解释信心判断及其准确性背后的过程。在回答一个二选一问题时，假设参与者提取一组问题的表征样本，并基于所选答案在各个表征中的一致性来判断其信心。信心的模型类比于在关于人群的假设检验中计算统计信心水平（SLC），代表参与者对新样本会产生相同选择的可能性评估。假设参与者从一个共同分享的特定项目表征人口中提取表征，得出了信心与参与者间共识以及参与者内一致性之间关系的预测，适用于更受欢迎（多数）和较少受欢迎（少数）的选择。预测的模式在几项不同任务中得到了确认。信心-准确性关系被证明是一致性-正确性关系的副产品：它是正的，因为一致选择的答案通常是正确的，但在错误答案倾向被偏好的情况下则是负的。过度自信偏差源自可靠性-有效性差异：信心监控可靠性（或自我一致性），但其准确性是在校准研究中与正确性进行评估的。模拟和实证结果表明，反应速度是自我一致性的节俭线索，其有效性依赖于自我一致性在预测表现中的有效性。另一个记忆线索-可及性，即想到的信息总量-则提供了独立的附加贡献。自我一致性和可及性可能对应于影响SLC的两个参数：样本方差和样本大小。