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Enregistrement W2133732808 · doi:10.1108/jd-09-2014-0129

The role of emotions in online information seeking and sharing

2015· article· en· W2133732808 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Documentation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAmusementContext (archaeology)Social psychologyContemptWorryInformation seekingContent analysisInformation sharingComputer scienceAnxietyWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to specify the role of emotions played in information seeking and sharing taking place in online discussion forum. To this end, an explorative study was made that focussed on consumer awareness. Design/methodology/approach – The study is based on the analysis of a sample of 30 discussion threads containing altogether 1,630 messages available in Canadian Content – a major online platform. The expression of emotions was examined by using the categories of the interaction process analysis (IPA) model. Two research questions were addressed: first, what kind of emotions are expressed in the four functional areas of the IPA model when discussing online about consumer awareness? and second, what is the role of positive and negative emotions in information seeking and sharing about the above topic? The data were analyzed by means of descriptive statistics and qualitative content analysis. Findings – Of the emotional expressions, 42 percent were positive and 58 percent negative. The most frequent emotions were amusement, contempt, worry, irritation and pleasure. The frequencies of positive and emotional expressions varied in the context of 12 IPA categories. Positive emotions predominated when participants showed solidarity or agreed, while negative emotions were particularly prevalent when indicating antagonism. The repertoire of positive and negative emotions was broadest while providing opinions or sharing information with others. In contrast, emotions were expressed rarely in the context of information seeking. Research limitations/implications – The study is explorative in nature and the findings are based on the examination of an online discussion group focussed on the issues of consumer awareness. Originality/value – The study contributes to the study of affective factors in computer-mediated interaction by empirically specifying the repertoire of positive and negative emotions expressed in online discussion.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · 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