Die Rolle der sozialen Orientierung in Gesprächen
Lern, wie soziale Orientierung die Gesprächsthemen und die Qualität der Kommunikation beeinflusst.
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Inhaltsverzeichnis
- Wichtigkeit der Vorhersage von Gesprächsergebnissen
- Was ist soziale Orientierung?
- Soziale Orientierung nutzen, um Gespräche zu verbessern
- Datensammlung für soziale Orientierung
- Gespräche analysieren
- Wie soziale Orientierung die Gesprächsergebnisse beeinflusst
- Ergebnisse der Forschung
- Die Rolle des maschinellen Lernens
- Mehrsprachige Anwendung
- Praktische Anwendungen
- Herausforderungen und Einschränkungen
- Ethik in der Gesprächsanalyse
- Zukünftige Richtungen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Gespräche passieren überall, von Kundenservice-Anrufen bis hin zu Familienunterhaltungen. Manchmal laufen diese Gespräche gut, während sie in anderen Fällen zu Streit oder Missverständnissen führen können. Zu verstehen, warum ein Gespräch erfolgreich oder scheitert, kann helfen, die Kommunikation in verschiedenen Bereichen wie Geschäft oder soziale Medien zu verbessern.
Wichtigkeit der Vorhersage von Gesprächsergebnissen
Vorherzusagen, ob ein Gespräch erfolgreich sein wird oder nicht, ist eine wichtige Fähigkeit. Zum Beispiel im Kundenservice ist es entscheidend, die Diskussionen respektvoll zu halten. Bei Verhandlungen kann es Zeit und Ressourcen sparen, zu wissen, ob ein Deal zustande kommt. Sogar auf Online-Plattformen wie Reddit, wo Nutzer hitzige Debatten führen können, kann das Verständnis der Dynamiken helfen, die Zivilität aufrechtzuerhalten.
Was ist soziale Orientierung?
Soziale Orientierung bezieht sich darauf, wie Menschen in Gesprächen agieren. Es umfasst, wie freundlich, dominant oder abweisend sie sind. Psychologen haben diese Verhaltensweisen untersucht und herausgefunden, dass sie in verschiedene Stile gruppiert werden können. Indem wir diese Stile verstehen, können wir besser vorhersagen, wie Gespräche verlaufen werden.
Soziale Orientierung nutzen, um Gespräche zu verbessern
Durch die Anwendung von sozialen Orientierungstags auf den Dialog ist es möglich, Gespräche effektiver zu analysieren. Diese Tags können helfen, zu bestimmen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Gespräch zivil bleibt oder negativ wird. Zum Beispiel, wenn beide Sprecher einen dominanten Stil haben, könnte ihr Dialog in einem Stillstand enden. Andererseits, wenn einer warmherzig und zustimmend ist, während der andere eher zurückhaltend ist, könnte das Gespräch reibungsloser verlaufen.
Datensammlung für soziale Orientierung
Um soziale Orientierung zu studieren, haben Forscher einen grossen Datensatz von Gesprächen erstellt, der mit diesen Tags gekennzeichnet ist. Sie sammelten Daten aus verschiedenen Quellen, einschliesslich Online-Foren wie Wikipedia und Reddit, wo oft hitzige Diskussionen stattfinden. Jedes Gespräch wurde überprüft und basierend auf den gezeigten Verhaltensweisen der Sprecher gekennzeichnet.
Gespräche analysieren
Sobald die Daten gesammelt waren, wurden sie analysiert, um zu sehen, wie gut die Tags funktionierten. Verschiedene Methoden, wie Maschinelles Lernen, wurden verwendet, um die Vorhersagen der Gesprächsergebnisse basierend auf den sozialen Orientierungstags zu testen. Das Ziel war zu sehen, ob diese Tags helfen können zu erklären, warum bestimmte Gespräche erfolgreich oder gescheitert sind.
Wie soziale Orientierung die Gesprächsergebnisse beeinflusst
Es gibt mehrere Arten von sozialen Orientierungen, einschliesslich:
- Warm-Zustimmend: Freundlich und kooperativ, diese Sprecher engagieren sich positiv.
- Arrogant-Berechnend: Sie neigen dazu, Gespräche zu dominieren und können manipulativ sein.
- Unsicher- Unterwürfig: Diese Personen haben vielleicht Schwierigkeiten, sich zu behaupten und lassen oft andere den Dialog dominieren.
Die Interaktionen zwischen verschiedenen Stilen können anzeigen, wie sich ein Gespräch entwickeln wird. Zum Beispiel könnten zwei dominante Sprecher aneinandergeraten, während ein dominanter Sprecher und ein unterwürfiger vielleicht einen Kompromiss finden.
Ergebnisse der Forschung
In der Forschung wurde festgestellt, dass die Verwendung von sozialen Orientierungstags zu besseren Vorhersagen über die Ergebnisse von Gesprächen führte. In ressourcenarmen Umgebungen, wo es nur wenige Beispiele gab, erwiesen sich die Tags als besonders hilfreich. Die Modelle, die diese sozialen Orientierungen einbezogen, schnitten besser ab als solche, die sich ausschliesslich auf Textanalyse stützten.
Die Rolle des maschinellen Lernens
Maschinelle Lernmodelle wurden trainiert, um soziale Orientierungstags aus den Gesprächsdaten zu erkennen. Diese Modelle wurden dann getestet, um zu sehen, ob die Einbeziehung der Tags ihre Genauigkeit bei der Vorhersage von Gesprächsergebnissen verbesserte. Die Ergebnisse zeigten einen klaren Vorteil bei der Verwendung der sozialen Orientierungstags.
Mehrsprachige Anwendung
Die Forschung beschränkte sich nicht nur auf englischsprachige Gespräche. Modelle wurden auch mit Daten aus anderen Sprachen, wie Chinesisch, getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass das soziale Orientierungsframework auf verschiedene Sprachen angewendet werden kann, was es vielseitiger für verschiedene Kulturen und Kommunikationsstile macht.
Praktische Anwendungen
Das Verständnis von sozialer Orientierung kann in vielen realen Kontexten nützlich sein. Es kann helfen, Interaktionen im Kundenservice zu verbessern, Verhandlungen im Geschäftsbereich zu optimieren und sogar die Moderation von Diskussionen in Online-Foren zu unterstützen. Indem man Personen darin schult, diese Stile zu erkennen, kann die Kommunikation besser werden.
Herausforderungen und Einschränkungen
Trotz der vielversprechenden Ergebnisse gibt es Herausforderungen bei der universellen Umsetzung dieser Ideen. Nicht jedes Gespräch wird sich klar in diese Kategorien einfügen, und einige Personen könnten nicht eindeutig einen einzelnen sozialen Orientierung zeigen. Zudem kann der Kontext eines Gesprächs, wie die Beziehung zwischen den Sprechern, ebenfalls das Ergebnis beeinflussen.
Ethik in der Gesprächsanalyse
Die Verwendung von Technologie zur Analyse von Gesprächen bringt ethische Überlegungen mit sich. Während die Absicht darin besteht, den Dialog zu verbessern und Konflikte zu reduzieren, besteht auch das Risiko, den Stil eines Sprechers falsch zu interpretieren. Es muss darauf geachtet werden, dass die entwickelten Tools zur Analyse die offene Kommunikation nicht unbeabsichtigt einschränken.
Zukünftige Richtungen
Es gibt noch viel zu erkunden im Bereich der sozialen Orientierung und Gesprächsanalyse. Zukünftige Forschungen könnten untersuchen, wie soziale Orientierung verschiedene Arten von Gesprächen und Umgebungen beeinflusst. Darüber hinaus könnte die Erweiterung des Spektrums an Sprachen und Kontexte, die untersucht werden, tiefere Einblicke bieten.
Fazit
Das Verständnis von sozialer Orientierung in Gesprächen ist ein wertvolles Werkzeug zur Verbesserung der Kommunikation. Indem man vorhersagt, wie Gespräche basierend auf dem Verhalten der Beteiligten verlaufen werden, können Einzelpersonen und Organisationen auf produktivere und respektvollere Interaktionen hinarbeiten. Während die Forschung in diesem Bereich fortschreitet, werden neue Werkzeuge und Methoden entstehen, um bessere Gespräche in allen Lebensbereichen zu erleichtern.
Titel: Social Orientation: A New Feature for Dialogue Analysis
Zusammenfassung: There are many settings where it is useful to predict and explain the success or failure of a dialogue. Circumplex theory from psychology models the social orientations (e.g., Warm-Agreeable, Arrogant-Calculating) of conversation participants and can be used to predict and explain the outcome of social interactions. Our work is novel in its systematic application of social orientation tags to modeling conversation outcomes. In this paper, we introduce a new data set of dialogue utterances machine-labeled with social orientation tags. We show that social orientation tags improve task performance, especially in low-resource settings, on both English and Chinese language benchmarks. We also demonstrate how social orientation tags help explain the outcomes of social interactions when used in neural models. Based on these results showing the utility of social orientation tags for dialogue outcome prediction tasks, we release our data sets, code, and models that are fine-tuned to predict social orientation tags on dialogue utterances.
Autoren: Todd Morrill, Zhaoyuan Deng, Yanda Chen, Amith Ananthram, Colin Wayne Leach, Kathleen McKeown
Letzte Aktualisierung: 2024-02-25 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2403.04770
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.04770
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://convokit.cornell.edu/documentation/awry.html
- https://convokit.cornell.edu/documentation/awry_cmv.html
- https://politsovet.ru/40903-delo-o-mertvyh-dushah-rabota-formanchuka-mozhet-zakonchitsya-ugolovnym-delom.html
- https://66.ru/news/society/131688/
- https://twitter.com/Alshevskix/status/299147903560204289
- https://huggingface.co/distilbert-base-uncased