Is Well-Being Associated with the Quantity and Quality of Social Interactions?
Notice bibliographique
Résumé
Social relationships are often touted as critical for well-being. However, the vast majority of studies on social relationships have relied on self-report measures of both social interactions and well-being, which makes it difficult to disentangle true associations from shared method variance. To address this gap, we assessed the quantity and quality of social interactions using both self-report and observer-based measures in everyday life. Participants (N = 256, 3,206 observations) wore the Electronically Activated Recorder (EAR), an unobtrusive audio recorder, and completed experience sampling method (ESM) self-reports of their momentary social interactions, happiness, and feelings of social connectedness, four times each day for one week. Observers rated the quantity and quality of participants’ social interactions based on the EAR recordings from the same time points. Quantity of social interactions was robustly associated with greater well-being in the moment and on average, whether they were measured with self-reports or observer reports. Conversational (conversational depth and self-disclosure) and relational (knowing and liking one’s interaction partners) aspects of social interaction quality were also generally associated with greater well-being, but the effects were larger and more consistent for self-reported (vs. observer-reported) quality variables, within-person (vs. between-person) associations, and for predicting social connectedness (vs. happiness). Finally, although most associations were similar for introverts and extraverts, our exploratory results suggest that introverts may experience greater boosts in social connectedness, relative to extraverts, when engaging in deeper conversations. This study provides compelling multi-method evidence supporting the link between more frequent and deeper social interactions and well-being.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».