MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104379246 · doi:10.1287/isre.2015.0588

Research Note—Why Following Friends Can Hurt You: An Exploratory Investigation of the Effects of Envy on Social Networking Sites among College-Age Users

2015· article· en· W2104379246 sur OpenAlexaff
Hanna Krasnova, Thomas Widjaja, Peter Buxmann, Helena Wenninger, Izak Benbasat

Notice bibliographique

RevueInformation Systems Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysfunctional familyPsychologyContext (archaeology)MoodSocial comparison theorySocial mediaExploratory researchSocial psychologyCognitionConsumption (sociology)Life satisfactionAnxietyClinical psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research findings on how participation in social networking sites (SNSs) affects users’ subjective well-being are equivocal. Some studies suggest a positive impact of SNSs on users’ life satisfaction and mood, whereas others report undesirable consequences such as depressive symptoms and anxiety. However, whereas the factors behind the positive effects have received significant scholarly attention, little is known about the mechanisms that underlie the unfavorable consequences. To fill this gap, this study uses social comparison theory and the responses of 1,193 college-age Facebook users to investigate the role of envy in the SNS context as a potential contributor to those undesirable outcomes. Arising in response to social information consumption, envy is shown to be associated with reduced cognitive and affective well-being as well as increased reactive self-enhancement. These preliminary findings contribute to the growing body of information systems research investigating the dysfunctional consequences of information technology adoption in general and social media participation in particular.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations302
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInformation Systems ResearchMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207