The contribution of movement correlation in perceptual judgments of affiliation during social interaction
Notice bibliographique
Résumé
Research in scene perception has demonstrated that humans are able to accurately recognize static visual stimuli with very brief exposures to a scene (Oliva, 2005). This ability is also true of the perception of social information. Very brief exposures or ‘thin slices’ of behavioral information are sufficient for accurately perceiving properties of social situations. Studies of this phenomena examine how the correlation of movement between two people vary as a result of their affiliation, and how this variation results in accurate perception of affiliation while observing conversation. Coordination of movement is ubiquitously present in social interactions, and this is more prominent when individuals are familiar with each other (Ambady & Rosenthal, 1992; Ng & Dunne). Experiment 1 quantified the variation in how individuals move during conversation based on their affiliation. New methodology using optical flow analysis to quantify motion was used. Results demonstrated that the correlation of movements between friends is significantly greater than the correlation during stranger interaction. Experiment 2 investigated how the perception of this coordination may contribute to accurate judgments of affiliation while observing interaction. We used the previous analysis of movement to examine how correlation serves as a cue for the accurate perception of affiliation by observers. Results demonstrated that although correlation was not a significant cue in affiliation perception, participants could indeed do the perceptual task. We suggest that the perception of social information is multi-faceted and cues may be differentially prioritized based on their availability for perception (i.e. viewing full-body versus facial correlation). These studies also highlight how the visual system may be examined using more complex yet ecologically valid stimuli. Further investigation is being conducted to determine how these visual cues may be perceived and prioritized in specific ways when making accurate social judgments. Meeting abstract presented at VSS 2013
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».