Predicting romantic interest during early relationship development: A preregistered investigation using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
There are massive literatures on initial attraction and established relationships. But few studies capture early relationship development: the interstitial period in which people experience rising and falling romantic interest for partners who could—but often do not—become sexual or dating partners. In this study, 208 single participants reported on 1,065 potential romantic partners across 7,179 data points over 7 months. In stage 1, we used random forests (a type of machine learning) to estimate how well different classes of variables (e.g., individual differences vs. target-specific constructs) predicted participants’ romantic interest in these potential partners. We also tested (and found only modest support for) the perceiver × target moderation account of compatibility: the meta-theoretical perspective that some types of perceivers experience greater romantic interest for some types of targets. In stage 2, we used multilevel modeling to depict predictors retained by the random-forests models; robust (positive) main effects emerged for many variables, including sociosexuality, sex drive, perceptions of the partner’s positive attributes (e.g., attractive and exciting), attachment features (e.g., proximity seeking), and perceived interest. Finally, we found no support for ideal partner preference-matching effects on romantic interest. The discussion highlights the need for new models to explain the origin of romantic compatibility.
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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 | 0,001 |
| 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 ».