Notice bibliographique
Résumé
During covid 19, traditional offline social interaction becomes difficult. Benefiting from the availability of social media, people are increasingly relying on social media to socialize. Can social media interaction replace real-life interaction? Is a social media-based relationship a sufficient substitution for a real relationship? This article divides social media interaction into reciprocal and non-reciprocal and compares two different social media interactions with real-life interactions. For the reciprocal social media interaction, The first research question distinguishes computer-mediated communication (CMC) from face-to-face (FtF) and discusses the possibility of CMC replacing FtF. Because the absence of social cues cannot be made up, CMC is not a sufficient substitute for FtF. For the non-reciprocal social media interaction, the second research question focuses on parasocial interaction-induced parasocial relationships. Because of non-reciprocality and lack of authenticity, the parasocial relationship is not a good substitute for a real relationship. In conclusion, social media relationship is not a sufficient substitute for a real relationship, but they can be used as a good supplement to a real relationship. The difference between reciprocal social media relationships and non-reciprocal social media relationships is also discussed. Reciprocal social media relationships and real relationships are interchangeable, while non-reciprocal social media relationships cannot transform into real relationships.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».