What Are We Talking About? Natural Language Processing in Organisations
Notice bibliographique
Résumé
This symposium is designed to advance research on organizational communication by bringing together leading scholars examining state- of-the-art applications of natural language processing. Language is endemic to almost every aspect of an organization - we talk and write to each other all the time. However, the dominant paradigms for studying social interactions involves indirect measures of communication - for example, by manipulating language in a lab experiment, or by surveying people about their previous interactions. These methods allow researchers to structure their data in advance. But naturally occurring data from communication - the text and speech itself - is unstructured, and presents many common analytical challenges for those who care about the consequences of that communication. The presentations in this symposium demonstrate how that communication can be measured directly. Each presenter considers natural language data from common and difficult conversations throughout an organization. And in each case, natural language processing is used to show that the content of the communication has direct consequences for organizational outcomes. Across different field settings, we show how our analyses can also provide evidence for biases and information gaps that can inform behavioral models of decision-making in an organization. ·Beyond Sentiment: The Value and Measurement of Certainty in Language Author: Matthew Rocklage; Northeastern U. Author: Sharlene He; Concordia U. Author: Derek Rucker; Northwestern Kellogg School of Management Author: Loran F. Nordgren; Northwestern U. ·Back to the Future: A “Lab-in-the-Field” Experiment On Mental Time Travel in Startup Teams Author: Madison Singell; Stanford Graduate School of Business Author: Andrea Freund; Stanford Graduate School of Business Author: Hayagreeva Rao; Stanford U. Author: Margaret A. Neale; Professor emerita Stanford Graduate School of Business ·Conversational receptiveness is contagious and reduces affective polarization Author: Michael Yeomans; Imperial College Business School ·Identifying and predicting the diversity of stereotype change in natural language Author: Tessa Charlesworth; Northwestern Kellogg School of Management Author: Mark HATZENBUEHLER; Harvard U. Author: Mazarin Banaji; Harvard U.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».