論文の概要: Machine-arranged Interactions Improve Institutional Belonging and Cohesion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19565v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 19:20:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:45:34.575894
• Title: Machine-arranged Interactions Improve Institutional Belonging and Cohesion
• Title（参考訳）: 機械配置インタラクションによる施設の伸縮と凝集の改善
• Authors: Mohammad M. Ghassemi, Tuka Alhanai,
• Abstract要約: 本研究は,機械配置会議への参加が,制度的帰属感や人口集団の認識とどのように関連しているかを考察した。 参加者は4.5%高く,他者に対する肯定的な認識が3.9%高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.81765024056154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigated how participation in machine-arranged meetings were associated with feelings of institutional belonging and perceptions of demographic groups. We collected data from 535 individuals who participated in a program to meet new friends. Data consisted of surveys measuring demography, belonging, and perceptions of various demographic groups at the start and end of the program. Participants were partitioned into a control group who received zero introductions, and an intervention group who received multiple introductions. For each participant, we computed twelve features describing participation status, demography and the amount of program-facilitated exposure to others who were similar to them and different from them. We used a linear model to study the association of our features with the participants' final belonging and perceptions while controlling for their initial belonging and perceptions. We found that those who participated in the machine-arranged meetings had 4.5% higher belonging, and 3.9% more positive perception of others.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 機械配置会議への参加が, 組織的帰属感や人口集団の認識とどのように関連しているかを検討した。 我々は,新しい友人と会うためのプログラムに参加した535人の個人からデータを収集した。 データは、プログラムの開始時と終了時に、様々な人口集団の人口動態、所有、および知覚を測定する調査から成っている。 参加者は、ゼロ導入を受けたコントロールグループと、複数導入を受けた介入グループに分けられた。 参加者ごとの参加状況, デモグラフィー, プログラムに精通した他者への露出量について, それぞれ異なる12の特徴を計算した。 対象者の最終帰属と知覚との関係を,最初の帰属と知覚を制御しながら,線形モデルを用いて検討した。 その結果,機械配置ミーティングに参加した参加者は4.5%,他者に対する肯定的な認識が3.9%高かった。

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