社交判断中的唤醒与评估极端性：动态复杂性模型

摘要 动态复杂性模型用于解释情绪唤醒对社交信息检索的某些影响。提出了两个假设：（1）情绪唤醒降低社交感知的认知复杂性，（2）这些复杂性的减少导致社交目标的极化评估。在研究I中，将唤醒操作化为考试焦虑。在唤醒状态下，对著名目标人物的评估出现极化。在研究II中，使用大声的白噪声诱导唤醒，唤醒降低了认知复杂性并导致了评估的极化。评估判断的极化似乎取决于评估是人际感知中的主要维度：在唤醒状态下，评估变得相对更强，而次要维度被舍弃。因此，评估判断变得更加极端。其他支持性证据被总结，模型也与其他竞争框架进行了比较。