An Exploratory Study of Incels’ Dating App Experiences, Mental Health, and Relational Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
Incel refers to an online group of young males who feel frustration and despair at being repeatedly neglected on the dating market. Despite gaining notoriety for a number of public attacks, the majority of incel research is comprised of analyses of their forums rather than of individuals themselves. This provides a good contextual overview of the incel community but does not capture the experiences of incels or identify how and why this group responds so strongly to rejection. A total of 38 incel and 107 non-incel males (MAGE = 23.60, SD = 4.90) were recruited through Reddit and two institutional forums to participate in the present online study, completing questionnaires pertaining to their dating app experiences and their mental and relational well-being. Large differences between incels and non-incels were found, with the former reporting greater depressive symptoms, rejection sensitivity, relationship status influence, and insecure attachment. These were all associated with perceived popularity, which incels scored lower on. Incels also adopted more liberal dating app strategies, yet reported fewer matches, conversations, and in-person outcomes. The pattern of results reported sheds new light on the role that dating apps may play in incels’ efforts to attract mates and how these frustrations manifest. This is integral both to understanding the broader incel discourse as well as any efforts to develop treatment strategies with self-identified incels who seek counseling.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».