Psychological factors related to self‐disclosure and relationship formation in the online environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current research constructs a measure of one's willingness to form online relationships and disclose personal and private information and examines how this measure relates to personality and individual differences. In Study 1, we developed a measure to assess one's Openness to Form Online Relationships (OFOR). Two factors emerged: Engagement and Suspicion. Results indicated that individuals who reported higher OFOR Engagement also self‐reported higher self‐concealment and self‐monitoring and lower Honesty‐Humility and Conscientiousness. In Study 2, we examined the extent to which our measures and the OFOR related to people's actual willingness to share personal information. Higher OFOR Engagement was related to greater disclosure. In addition, self‐concealment and the Dark Triad were significantly related to the severity and privacy of self‐disclosure. The current research constructs a new measure of and provides insight into some of the individual differences and personality traits involved in a person's openness to form relationships online and his/her willingness to disclose private information. This work contributes to our understanding of the factors that may make some individuals vulnerable to being deceived by others in the online environment. This work can be used to inform training or messaging to increase community resilience against deception, such as online scams.
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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 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».