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Enregistrement W4413838629 · doi:10.24908/iqurcp19808

The impact of attention on impression formation in real-world interactions

2025· article· en· W4413838629 sur OpenAlexvenueno aff
Isabella Persad

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpressionImpression formationPsychologyCognitive psychologyComputer sciencePerceptionNeuroscienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social interactions are fundamental to human life, as they enable our understanding of others and grow relationships needed for our day-to-day functioning. One of the key processes that is vital to social interactions is attention, which helps us focus and prioritize specific facial or body information in order to better understand and read other individuals. For example, prior studies asking participants to watch a series of short video interviews found that greater attention to the faces, and eyes of the speaker enhances how accurately we form impressions of their personality (Capozzi, Human, & Ristic, 2019). However, one question that remains is whether this relationship holds during real life scenarios. Thus, this study explored whether attention to facial features facilitates impression formation in a real-world interactions. We recruited 16 participants (7 women, 6 men, 1 non-binary, age M=23.25years, range=18-35years) to complete a 20-minute conversation task with another participant, wherein each dyad was given a desert island scenario and asked to rank items that would maximize their chances of survival. Both participants wore eye tracking glasses, which monitored their attention and eye movements during the conversation task. Each participant completed personality assessments of themselves before the conversation task and of their partner after the conversation task. We measured attention to faces using an automated algorithm that tracked how often each participant’s eye movements landed on their partner’s face during the conversation task. We measured impression accuracy by calculating the difference in personality assessments between how someone rated themselves versus how their partner rated them. Preliminary results found no significant correlation between attention to faces and impression formation accuracy (r=-.03), suggesting that attention does not enhance how we socially perceive others. As such, this study hopes to inspire further research into the contribution of attention on how we form relationships with others.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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