Accumulating trust in networks: The interplay between social structure and networking behavior
Notice bibliographique
Résumé
The predominant focus of the organizational literature on trust has been the direct interactions between ego and other actors, which has solidified our understanding of the dyadic foundations of trust. We have learned far less, however, about the formation of trust in the context of an extended network of actors whose interactions are more limited, diffuse, and distal. In this paper, we build on the emerging literature on network forms of trust to argue that actors accumulate trust by both leveraging their position in social structure and by engaging in networking behavior. We test our predictions using a sample of data from an online trading platform consisting of 28,000 traders across 48 weeks. Our data allows us to observe the accumulation of trust in the form of “copy trading” whereby traders risk their own financial capital by allocating a portion of their portfolio to be automatically based on the investments of other designated traders. We find that traders who occupy positions of higher status in the network and traders who signal positive sentiments in their communication behaviors accumulate higher levels of trust. Furthermore, the positive effect of networking behavior on accumulation of trust is amplified by network status. In sum, we contribute to the organizational literature on the formation of trust by demonstrating that network structure acts as a prism of social cues and as pipes of signaling behavior about trustworthiness that combine to explain the accumulation of trust.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».