Shades of digital deception: Self-presentation among men seeking men on locative dating apps
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, location-based real-time dating apps like Grindr and Tinder have assumed an increasingly pivotal role in brokering socio-sexual relations between men seeking men and have proven to be fertile ground for the study of identity negotiation and impression management. However, current research has given insufficient consideration to how various contextual elements of technology use interact with one another to shape self-presentation behaviour. Through analysis of interview data, we found impression construction on these apps reflects tensions between authentic depiction of the self-concept and self-enhancement via deception. Whether and the extent to which one engages in deception depends on how a number of technological affordances, platform-specific community norms and userbase characteristics interact with each other. Self-presentational choices were a result of a combination of deception facilitators, for example, belief in the normalcy of lying, and constraining determinants, for example, the expectation of brokering physical connection. Impression construction determinants also interact in ways where the influence of any one element is dependent on others. This was most plainly evidenced in the interactions between stigma management concerns, the affordances of audience visibility/control and locatability and common ground reinforcing social hierarchy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».