Socially Interactive and Passive Technologies Enhance Friendship Quality: An Investigation of the Mediating Roles of Online and Offline Self-Disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies indicate that characteristics of social-based technologies (STs) stimulate the sharing of intimate information online, which in turn enhances the quality of friendships. In addition, intimate online self-disclosure has been positively associated with offline self-disclosure. One objective of the current study was to combine the literature and test a model which postulates that STs use stimulates online self-disclosure which facilitates offline self-disclosure and, thereby, enhances the quality of close friendships. A second objective of this study was to examine if the aforementioned model applies to two categories of STs, including socially interactive technologies (SITs; e.g., instant messaging) and socially passive technologies (SPTs; e.g., reading posts on social networking sites). An online survey was conducted with 212 young adults between 18 and 25 years of age. The proposed indirect positive effects of SITs and SPTs use on the quality of friendships were supported. The positive effect of SITs use on the quality of friendships was explained entirely by the young adults' disclosure of personal information when using SITs which facilitated intimate self-disclosure during face-to-face interactions. Although there was not a direct effect of SPTs use on the quality of friendships, SPTs use was positively related to SPTs self-disclosure, which had a positive effect on offline self-disclosure. The current study enhances our understanding regarding the positive effects associated with the use of STs among close friends and identifies the contribution of online self-disclosure for offline interactions.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».