Communication Misperceptions: Mispredicting the Outcomes of Interpersonal Interactions
Notice bibliographique
Résumé
We communicate with others constantly: in our work life, our family life, and beyond. However, emerging research suggests that these ubiquitous interpersonal communications are fraught with misperceptions. This symposium brings together novel research papers identifying communication misperceptions across various domains that are critical to interpersonal and organizational success such as interviews, conversations, contracts, and negotiations. We discuss the extent to which people rely on uninformative cues, and the misperceptions that arise when people attempt to reach agreements. In particular, the papers presented will show that people (1) overlook social forces such as responsiveness that promote connection in conversation, causing them to undervalue communication media that entail dialogue for connecting with others; (2) overestimate how helpful communication cues are for evaluating speakers’ abilities; (3) overestimate recipients’ subjective feeling of consent to undesirable agreements, which undermines their trust and organizational commitment; and (4) underestimate the normativity of negotiations and have exaggerated concerns about jeopardizing an agreement. Moreover, this set of papers shows the detrimental consequences of communication misperceptions, particularly for missed opportunities: We miss opportunities to form new and better connections, accurately evaluate others, as well as negotiate better terms and empower consent. Taken together, this symposium highlights the fraught nature of interpersonal communication, and points to avenues for improving communications. These papers underscore the importance of understanding and correcting these communication misperceptions in interpersonal and organizational contexts. People are insensitive to social forces that promote connection in conversation Presenter: Michael Kardas; Northwestern Kellogg School of Management Presenter: Nicholas Epley; U. Of Chicago How verbal, nonverbal, and prosodic cues mislead interpersonal inferences Presenter: Nicole Abi-Esber; Harvard Business School Presenter: Adam Mastroianni; Columbia Business School Presenter: Alison Wood Brooks; Harvard U. You knew what you were getting into, Honesty increases perceptions, but not feelings, of consent Presenter: Rachel Schlund; Cornell U. Presenter: Vanessa Bohns; Cornell U. I avoid because I care, Negotiation avoidance due to (inflated) concern about jeopardizing a deal Presenter: Einav Hart; George Mason U. Presenter: Julia Bear; Stony Brook U.-State U. of New York
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».