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Enregistrement W6990608171

Digital Deception in the Online Dating Space: A Study of Tinder

2023· article· en· W6990608171 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeceptionAffordanceLyingContext (archaeology)PerceptionPopulationRepresentation (politics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As technology continues to impart its worldview, the role of communication in the navigation of dating in online spaces has also evolved. This study examines the relationship between communication and digital deception within a selected population of Tinder users. Tinder is a geo-social, location-aware dating application that is used by millions of people around the world. There are three fundamentally specific objectives of this research, which include: first, examining the ways in which dating apps increase the possibility of digital deception; second, exploring ways in which Tinder's design and functionality contribute to the occurrence of digital deception; and finally, identifying and examining the impacts of online deception, particularly in the context of dating apps, on human communication and relationship formation. To obtain first-hand perceptions of online representation and digital deception on Tinder (and as with other online social platforms), 51 Tinder users from Nigeria and Canada were surveyed through their responses to a questionnaire distributed on June 20 and July 11, 2023. The findings of this study suggest that the use of dating apps among youths has increased, leading to prevalent lying and distrust. In the context of using Tinder among the sampled population, Tinder's design, functionality, and online communication in general facilitate and contribute to instances of digital deception, as its affordances only give room to do little, hence, there is often an attempt to ‘put best foot forward’ and the tendency of lying becomes imminent. Appearance influences deception, but some still trust online dating for meaningful connections; platforms should promote honesty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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