The impact of attention on impression formation in real-world interactions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».