Swiping for the right reasons: Approach and avoidance goals are associated with actual and perceived dating success on Tinder
Notice bibliographique
Résumé
Tinder, the mobile dating app, is widely used for meeting potential dating partners, but little research has investigated the dating experiences of users. In two studies, we applied the approach-avoidance theory of social motivation to understand the association between people’s goals for Tinder use and their perceived and actual dating success. In Study 1 we found that higher approach goals for using Tinder, such as to develop intimate relationships, were associated with more positive beliefs about people on Tinder, and in turn, associated with reporting greater perceived dating success, initiating more conversations on Tinder, and going on more second dates with people from Tinder. In contrast, people who had higher avoidance goals when using Tinder, such as aiming to avoid embarrassment, reported feeling more anxious when using Tinder and in turn, perceived less dating success and reported fewer second dates. In Study 2—a preregistered replication of Study 1—we largely replicated the effects from Study 1. Additional analyses in both studies revealed that the results were not accounted for by attractiveness of the user and were consistent between men and women, but differed based on the age of the user. The associations between approach goals and dating success were stronger for younger, compared to older users and the association between avoidance goals and dating success were stronger for older, compared to younger, users. The findings have implications for understanding the role of motivation in dating success on Tinder and reveal novel mechanisms for the associations between dating goals and dating success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».