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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2024-03-12
摘要
當群體之間的社會界線被打破時，人們建立和維持象徵性界線的傾向就會加劇。借鑒現有的邊界維護觀點，我們區分了人們在維護符號邊界時所追求的兩種策略：邊界保留——在預先存在的符號區別中鞏固自己——以及邊界改革——創新新的符號區別形式。測量符號邊界的傳統方法——訪談、參與者觀察和自我報告——不適合檢測邊界維護中的細粒度變化。為了克服這一限制，我們使用計算語言學和機器學習工具開發了一種新的方法來測量符號邊界，該方法基於群體成員在彼此相遇之前和之後之間的互動語言使用。我們使用隨機森林分類器來建立邊界保留和重建的措施，該分類器根據接觸前和接觸後的語言風格量化群體差異。我們透過將其應用於一家中型金融服務公司的電子郵件通訊語料庫來展示該方法的實用性，該公司收購並整合了兩家較小的公司。我們發現： (a) 合併後符號邊界的持續性可以持續長達 18 個月； (b) 與收購公司的同行相比，被收購的員工表現出更多的邊界改革和更少的邊界保留； (c) 當地工作環境內群體成員更加密集時，個人會更多地保留邊界，但不會進行改革。我們討論這些發現對於廣泛的群體間背景下的文化研究以及測量文化的計算方法的影響。