論文の概要: Expertise and confidence explain how social influence evolves along intellective tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07168v1
• Date: Fri, 13 Nov 2020 23:48:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 00:54:11.982894
• Title: Expertise and confidence explain how social influence evolves along intellective tasks
• Title（参考訳）: 社会的影響が知的なタスクに沿ってどのように進化するかの専門性と信頼
• Authors: Omid Askarisichani, Elizabeth Y. Huang, Kekoa S. Sato, Noah E. Friedkin, Francesco Bullo, Ambuj K. Singh
• Abstract要約: 本研究では,知的なタスクの連続を集団的に実行する個人集団における対人的影響について検討する。 本稿では, 過渡記憶系の理論, 社会的比較, 社会的影響の起源に関する信頼に関する実証的証拠を報告する。 これらの理論にインスパイアされた認知力学モデルを提案し、個人が時間とともに対人的影響を調整する過程を記述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.525352489242396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discovering the antecedents of individuals' influence in collaborative environments is an important, practical, and challenging problem. In this paper, we study interpersonal influence in small groups of individuals who collectively execute a sequence of intellective tasks. We observe that along an issue sequence with feedback, individuals with higher expertise and social confidence are accorded higher interpersonal influence. We also observe that low-performing individuals tend to underestimate their high-performing teammate's expertise. Based on these observations, we introduce three hypotheses and present empirical and theoretical support for their validity. We report empirical evidence on longstanding theories of transactive memory systems, social comparison, and confidence heuristics on the origins of social influence. We propose a cognitive dynamical model inspired by these theories to describe the process by which individuals adjust interpersonal influences over time. We demonstrate the model's accuracy in predicting individuals' influence and provide analytical results on its asymptotic behavior for the case with identically performing individuals. Lastly, we propose a novel approach using deep neural networks on a pre-trained text embedding model for predicting the influence of individuals. Using message contents, message times, and individual correctness collected during tasks, we are able to accurately predict individuals' self-reported influence over time. Extensive experiments verify the accuracy of the proposed models compared to baselines such as structural balance and reflected appraisal model. While the neural networks model is the most accurate, the dynamical model is the most interpretable for influence prediction.
• Abstract（参考訳）: 協調環境における個人の影響の先行性の発見は、重要で実践的で挑戦的な問題である。 本稿では,知的なタスクを集団で実行する個人集団における対人的影響について検討する。 我々は、フィードバックを伴う課題シーケンスに沿って、高い専門性と社会的自信を持つ個人は、対人的影響が高いことを観察する。 また、低いパフォーマンスの個人は高いパフォーマンスのチームメイトの専門知識を過小評価する傾向にあることも観察した。 これらの観察に基づいて,3つの仮説を紹介し,その妥当性について実証的および理論的に支持する。 本研究は, 経常的記憶システム理論, 社会的比較, 社会的影響の起源に関する信頼性ヒューリスティックスに関する実証的証拠を報告する。 これらの理論にインスパイアされた認知力学モデルを提案し、個人が時間とともに対人的影響を調整する過程を記述する。 本研究は,個人の影響予測におけるモデルの精度を実証し,同一動作の個人に対して,その漸近行動に関する分析結果を提供する。 最後に,学習済みテキスト埋め込みモデルを用いた深層ニューラルネットワークによる個人影響予測手法を提案する。 タスク中に収集されたメッセージ内容,メッセージ時間,個々の正確性を用いることで,時間経過に伴う個人の自己報告の影響を正確に予測することができる。 広範な実験により、構造バランスや反射評価モデルなどのベースラインと比較して、提案モデルの精度が検証された。 ニューラルネットワークモデルは最も正確であるが、動的モデルは影響予測において最も解釈可能である。

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