İş yerinde duygusal zekâ: Araştırma gerçekte ne diyor

Birkaç ay önce bir sayının peşine düştüm.

Muhtemelen bir versiyonunu görmüşsündür. İnsan ilişkileri becerileri üzerine yazılan her iki LinkedIn gönderisinden birinde karşına çıkıyor: duygusal zekâ, olağanüstü liderleri ortalama olanlardan ayıran şeyin devasa bir kısmını açıklıyormuş. Yüzde doksan. Yüzde seksen beş. Rakam, atölyeyi kimin sattığına göre oynayıp duruyor.

Hakkını verelim, altındaki ilgi gerçek. Dünya Ekonomik Forumu 2025’te işverenlere hangi becerileri çekirdek gördüklerini sorduğunda¹, empati ve aktif dinleme ilk ona girdi; liderlik ve sosyal etki ise analitik düşünme ile dayanıklılığın ardından üçüncü sırada geldi. Bu konuyu kimse uydurmadı.

Ama ben o sayının nereden geldiğini bilmek istedim. Sen göndermeden önce bir mesajın duygusal tonunu okuyan bir araç yapıyorum, dolayısıyla hiç kontrol etmediğim bir istatistiği tekrarlayıp durmak bana kötü bir fikir gibi geldi.

İzini sürmek biraz zaman aldı ve tuhaf bir yerden çıktı. Ona geri döneceğim.

Aynı ismi paylaşan dört farklı şey

Beni ilk şaşırtan şey, araştırmacıların duygusal zekânın ne olduğu konusunda anlaşamaması oldu. Kılı kırk yarma anlamında değil. “Bunlar birbirinden farklı kavramlar” anlamında.

Peter Salovey ve John Mayer 1990’da bunu bir zihinsel yetenekler kümesi olarak tanımladı: duyguları fark etmek, nasıl karışıp değiştiklerini anlamak, onları düşünmek için kullanmak ve düzenlemek. Bu versiyon, doğru ve yanlış cevapları olan bir performans testiyle ölçülüyor; duygular için IQ testi gibi bir şey.

Sonra Daniel Goleman’ın 1995 tarihli kitabı terimi meşhur etti ve onun versiyonu, kişilik ile motivasyona epey benzeyen şeyleri de paketin içine kattı. Reuven Bar-On’un EQ-i’si ve Konstantinos Petrides’in özellik modeli ise kendi beyanına dayalı anketler. Petrides, ölçtüğü şeyin zekânın yanında değil kişiliğin içinde durduğunu açıkça söylüyor.

Araştırmacılar sonunda bu karmaşayı üç akıma ayırdı²: performans testleri, yetenek modelinin kendi beyanına dayalı ölçümleri ve karma yetkinlik modelleri. Tuhaf olan kısım şu: yetenek testleriyle öz bildirim testleri birbirini pek tutmuyor. Biri sana “araştırmalar duygusal zekânın şunu öngördüğünü gösteriyor” dediğinde, sorulacak ilk faydalı soru bu dört şeyden hangisini kastettiği.

Gerçek etki büyüklükleri, satılan hikâyeden küçük

Bulduğum en büyük güncel derleme, 78.159 kişiden gelen 253 etki büyüklüğünü tek havuzda topluyor³; üç on yıla yayılan bir literatür. İstatistiksel düzeltmeden sonra bildirdikleri şunlar:

İş performansı, yaklaşık 0,30. İş tatmini, 0,29. Örgütsel vatandaşlık davranışı, 0,36. İş stresi, eksi 0,43. Örgütsel bağlılık, 0,26.

0,30’luk bir korelasyon, duygusal zekânın iş performansındaki değişimin kabaca yüzde dokuzuyla örtüştüğü anlamına geliyor. Bu gerçek bir ilişki. Aynı zamanda “liderleri harika yapan şeyin yüzde doksanını açıklıyor” lafının yakınından bile geçmiyor. Bu alandaki daha eski, dönüm noktası sayılan meta-analiz⁴ üç ölçüm akımının hepsinde aynı genel büyüklüğü buldu.

Not düşmeye değer: aynı 2022 makalesi, duygusal zekâ ile iş performansı arasındaki korelasyonun yayımlanmış çalışmalarda yayımlanmamışlara göre daha düşük olduğunu buldu. Yayın yanlılığı genelde ters yönde işler. Bunu nasıl yorumlayacağımı bilmiyorum, görebildiğim kadarıyla yazar da bilmiyor.

Her şey ne iş yaptığına bağlı

0,30’u düz bir gerçek diye kaldırıp bir kenara koymadan önce, neredeyse hiç konuşulmayan bir düzenleyici değişken var.

Joseph ve Newman 191 mesleği⁵ işin gerçekte ne kadar duygu düzenlemesi istediğine göre sıraladı, sonra analizi her grubun içinde yeniden yaptı. Duygusal emeğin yüksek olduğu işlerde, yani sürekli müşteri ya da insan teması olanlarda, yetenek temelli duygusal zekâ performansı olumlu yönde öngördü. Duygusal emeğin düşük olduğu işlerde ise olumsuz yönde öngördü.

O ikinci yarı hiç alıntılanmıyor. İşin çoğunlukla tek başına ve teknikse, odadaki herkesin ne hissettiğine alışılmadık ölçüde duyarlı olmak avantaj değil, dikkatinden kesilen bir vergi olabilir.

Modellerinin hoşuma giden bir biçimi de var: bir duyguyu anlayabilmen için önce fark etmen, onunla bir şey yapabilmen için de önce anlaman gerekiyor. Algı, sonra anlama, sonra düzenleme. Bir basamağı atlarsan bir sonraki basacak yer bulamıyor.

O sayı nereden geliyor ve biri kontrol edince ne oldu

Bahsettiğim tuhaf yer şurası.

Yüzde doksan rakamının nereden çıktığını bana nihayet söyleyen makale, aynı zamanda onu parçalayan makale. Harms ve Credé meta-analizlerine⁶ test etmek üzere oldukları iddiaları sıralayarak başlıyor. İkisi şöyle: duygusal zekânın, olağanüstü liderleri ortalama olanlardan ayıran şeyin yüzde doksana yakınını açıkladığını öne süren 1999 tarihli bir sektör yayını yazısı ve duygusal zekâ testlerinin en büyük dağıtıcısından gelen, duygusal zekâyı iyi liderlikle eşitleyen bir tanıtım paketi.

Bir sektör dergisi atfı ve bir satış dokümanı. Son şirket kampının üstüne kurulduğu istatistiğin soy ağacı bu.

Sonra duygusal zekâ ve dönüşümcü liderlik üzerine 62 bağımsız örneklemi bir havuzda topladılar. Liderin duygusal zekâsını da etkililiğini de aynı kişi değerlendirdiğinde korelasyon 0,59 çıktı. Etkileyici. Alıntılamaya çok müsait.

O iki değerlendirme farklı kaynaklardan geldiğinde 0,12’ye düştü.

Aynı kavram, aynı literatür, tek bir yöntem değişikliği. Değerlendiriciler arası uyum duygusal zekâda 0,16, liderlikte 0,14; yani insanlar iki konuda da birbirleriyle neredeyse hiç aynı fikirde değil. Yazarlar ayrıca özellik anketlerinin yetenek testlerinden daha yüksek geçerlik ürettiğini ve bazı araştırmacıların kavramın geçerli olup olmadığından hâlâ şüphe duyduğunu not ediyor.

Popüler EQ testlerinin çoğu, fazladan adımlarla kişilik ölçüyor

2015’te bir ekip geri dönüp, kendi beyanına dayalı duygusal zekânın iş performansını neden bu kadar iyi öngördüğünü sordu⁷. Cevapları: çünkü o anketler sessizce, adını çoktan koyduğumuz bir demet şeyi ölçüyor.

Somut olarak: karma duygusal zekâ ölçümlerinin içeriği, yetenek temelli duygusal zekâ, genel öz yeterlik, kişinin kendi performans değerlendirmesi, sorumluluk, duygusal denge, dışadönüklük ve bilişsel yetenekle 0,79’luk bir çoklu R değerinde örtüşüyor. Yöneticinin verdiği performans puanıyla korelasyonun güncellenmiş tahmini 0,29 çıktı; ortalıkta dolaşan rakam 0,47’ydi.

Yani en gurur okşayıcı sayıları veren testler, aynı zamanda zaten ölçebildiğimiz kişilik özelliklerine en çok dolanmış olanlar. Bu onları işe yaramaz yapmıyor. Ama “EQ taraması yaptık” cümlesini kulağa geldiğinden daha az etkileyici hale getiriyor.

Kariyer etkileri gerçek, yavaş ve çoğunlukla başka insanlarla ilgili

Kariyer üzerine en iyi derleme 150 örneklemi ve 50.894 kişiyi bir araya getiriyor⁸. Duygusal zekâ kariyer tatminiyle 0,39, maaşla 0,21, işten ayrılma isteğiyle eksi 0,21 korelasyon gösterdi. İnsanların kendini ne kadar istihdam edilebilir hissettiğiyle korelasyonu 0,03’tü, ki bu hiçlikten ayırt edilemez.

Maaş rakamı, kimsenin düşmediği bir dipnotu hak ediyor: beş örnekleme ve 1.446 kişiye dayanıyor. Bu ince. Yazarlar ayrıca kariyer tatmini ve işten ayrılma için olası yayın yanlılığına dikkat çekti; havuzdaki her çalışma kendi beyanına dayalı ölçümler kullanmıştı, çünkü analiz edilecek kadar performans temelli çalışma yoktu.

Bulduğum en ilginç kariyer çalışması 126 kişiyi üniversiteden iş hayatına kadar takip etti⁹ ve kişilik ile bilişsel yeteneği kontrol ederek on ila on iki yıl sonraki maaşlarına baktı. Duygusal zekâ maaşı gerçekten öngördü. Ama etki, bir mentoru olmak üzerinden işledi ve şemada yukarı çıktıkça güçlendi. Aynı başyazarın daha eski bir çalışması, iki yıllık noktada hiçbir şey bulamamıştı.

Yani mekanizma başka insanların üzerinden yürüyor. İlişki kuruyorlar, o ilişkiler kıdemli birinin onlarla ilgilenmesine dönüşüyor, o da on yıl sonra karşılığını veriyor. İşin kendisini daha iyi yapmakla ilgili hiçbir şey yok burada. Küçük örneklem, tek çalışma, nazik davran. Ama kariyerlerin gidişatına da uyuyor.

Kendi davranışımı değiştiren bulgu

Yukarıdaki her şey ilginç. Bu ise işe yarar.

2005’te Kruger, Epley, Parker ve Ng, insanların e-postada tonu ne kadar iyi aktardığı üzerine beş deney yaptı¹⁰. Katılımcılar iğneleyici, ciddi, öfkeli ya da üzgün olması gereken mesajlar yazdı, sonra karşı tarafın kaçını doğru çözeceğini tahmin etti.

154 çift boyunca göndericiler %88,8 isabet tahmin etti. Gerçek isabet %70,4’tü. Yalnızca e-postaya daralttığında daha da kötüleşiyor: tahmin %89,3, gerçek %62,8. Yüz yüze %73,9’da, sadece sesli olan %73,3’te kaldı. Daha eski bir deneyde e-posta isabeti kabaca şans düzeyindeydi.

Özgüven hiç kıpırdamadı. İnsanların gerçek becerisi kanala göre epey değişti. O beceriye olan inançları düz kaldı.

İki ayrıntı bunu benim için kalıcı kılıyor. Birincisi, arkadaşlar yabancılardan daha iyi ayarlı değildi. Birini iyi tanımak işe yaramadı. İkincisi, ve asıl pratik kısım bu: bir deneyde araştırmacılar insanlardan kendi mesajlarını, kastettiklerinin tam tersi tonda yüksek sesle okumalarını istedi; iğneleyici satırlar düz, düz satırlar iğneleyici okundu. Aşırı özgüven tamamen kayboldu. Cümle, kafalarındaki gibi tınlamayı bırakınca ne kadar belirsiz olduğunu nihayet duyabildiler.

Hoşuma giden, bununla bağlantılı bir bulgu daha var: insanlar yazıyla belirli duyguları aktarmaya çalıştığında¹¹, göndericinin özgüveni başarılı olup olmadığıyla hiçbir ilişki taşımıyor.

İtiraz eden çalışma

Alan kapanmış gibi davranmaktansa sana anlaşmazlığı göstermeyi tercih ederim.

2025’te Pollmann ve Roos farklı bir yol izledi¹². Yabancılarla yapılan laboratuvar görevleri ve kurgulanmış iğnelemeler yerine, insanların gerçekten aldığı gerçek mesajları topladılar, sonra gidip gönderene ne demek istediğini sordular. Birinci çalışma gündelik mesajları kapsıyordu: 347 alıcı, 171 gönderici. İkinci çalışma iş ve eğitim e-postalarını kapsıyordu: 361 alıcı, 61 gönderici.

Alıcılar tonu doğru okudu. Makalenin adının “I get u” olması boşuna değil ve yazarlar bunun, yazının duygusal olarak yoksul bir mecra olduğu varsayımına meydan okuduğunu savunuyor.

Bunun eski işi geçersiz kıldığını düşünmüyorum. Benim okumam, ikisinin de farklı mesajlar için doğru olduğu yönünde. Gönderdiklerimizin çoğu sıradan ve sorunsuz oturuyor. Yanlış okunma; belirsiz, duygusal yükü ağır ya da ince bir şey yapmaya çalışan o küçük mesaj yığınında toplanıyor. Kruger’ın katılımcıları tam olarak onları yazmak zorunda bırakıldı. Pollmann’ın katılımcıları ise telefonlarında ne varsa onu iletti.

Ki insanların yardım istediği yığın da tam olarak o oluyor.

Nötr olan olumsuz okunuyor ve nokta masum değil

Kristin Byron’ın kuramsal çerçevesi, adını bilmeye değer iki etki öneriyor¹³: alıcılar olumlu e-postaları nötr, nötr e-postaları olumsuz okuyor. Duygu yolda bir kademe aşağı düşüyor.

Ampirik desteği de var. İş yerinde olumsuz algılanan gerçek e-postalar üzerine bir çalışma, olumsuzu yoğunlaştırma yanlılığı buldu¹⁴: alıcılar e-postaları tarafsız gözlemcilerden daha sert değerlendirdi ve verdikleri puanların, mesajın içinde gerçekte ne olduğuyla, ne kadar olumsuz dil içerdiği dahil, yalnızca zayıf ilişkileri vardı. Yanlılık, iletişim ikliminin kötü olduğu yerlerde ve hiyerarşinin alt basamaklarındaki insanlarda daha güçlüydü. Yani aynı e-posta nesnel olarak gayet iyi olabilir ve yine de saldırı gibi oturabilir; kimin okuduğuna ve haftasının nasıl geçtiğine bağlı.

Noktalama araştırması daha küçük ama gerçek. Sonunda nokta olan tek kelimelik bir cevap, noktasız hâline göre daha az samimi bulunuyor¹⁵; etki mesajlarda çıkıyor, el yazısı notlarda çıkmıyor. Takip eden bir çalışma bunu daha uzun ve daha doğal yazışmalarla tekrarladı¹⁶.

“Tamam” ile “Tamam.” aynı mesaj değil ve farkı tamamen okuyan kişi yaratıyor.

Bunların herhangi biri öğretilebilir mi

Makul ölçüde evet, çekincelerle.

İş yerinde duygusal yetkinlik eğitimleri üzerine 2024 tarihli bir meta-analiz¹⁷, eğitim öncesi ile sonrası arasında 0,44’lük bir etki buldu; 27 kontrollü denemede kontrol gruplarıyla karşılaştırıldığında 0,46. Etkiler üç aydan uzun süre ayakta kaldı. Öğretmenler, sağlık çalışanları ve yöneticiler aşağı yukarı eşit fayda gördü ve programın duygusal zekâ, empati ya da duygu düzenleme diye etiketlenmiş olması pek fark etmedi.

Yazarlar sınırlar konusunda ferahlatıcı biçimde açık sözlü: havuzladıkları çalışmalarda yüksek heterojenlik ve düşük yöntemsel kalite var. Daha eski meta-analizler de benzer bir yere düştü¹⁸ [19]. Yani dürüst özet şu: bu programlar ölçümleri oynatıyor, ki ölçümlerin çoğu kendi beyanına dayalı, insanların iş yerinde gerçekte ne yaptığını değiştirip değiştirmediğini ise çok daha az biliyoruz.

Yapay zekâ senin yerine yazınca ne oluyor

Subtext bir yapay zekâ aracı, yani burada tarafsız olmadığım ortada. Rahatsız edici bulgularla başlayayım.

İnsanlar ayırt edemiyor. 4.600 katılımcıyla yapılan altı deneyde²⁰ profesyonel, konaklama ve flört bağlamlarından 7.600 metin değerlendirildi ve yapay zekâ üretimi metni yakalama isabeti %50 ile %52 arasında kaldı. Şans düzeyi 50. Daha kötüsü, araştırmacılar yapay zekâ metnini insanların hatalı sezgilerine göre bilerek optimize edip onu, gerçek insan yazısından daha sık insan işi diye puanlatabildiğini gösterdi.

Yine de şüphenin bir bedeli var. Aynı grubun daha eski çalışması, insanlar bir profilin yapay zekâ tarafından yazıldığına inandığında²¹ yazarına daha az güvendiklerini buldu.

İkisini yan yana koyunca gerçekten tuhaf bir şey çıkıyor. Tespit neredeyse hiç işlemiyor, dolayısıyla ceza birinin seni gerçekten yakalamasına değil, şüphenin kendisine yapışıyor. Yani burada neyin kabul edilebilir olduğu sorusu kanıtla değil, toplumsal olarak, normlarla çözülüyor.

Kendi çizgim, ne kadar değeri varsa: araç, sende olmayan bir duyguyu imal etmene değil, gerçekten demek istediğini söylemene yardım etmeli. Bu benim için gerçek bir ayrım, dışarıdan görünmese bile.

Şu an gerçekte ne yapıyorum

Bütün bu okumadan dört şey sağ çıktı ve yazma şeklime girdi.

Tonumun, sandığımdan yaklaşık yirmi puan daha kötü oturduğunu varsayıyorum. Ruh hâli olarak değil. Aritmetik olarak. Tahmin 88,8, gerçek 70,4.

Bir şey önemliyse onu yanlış tonda okuyorum. Mesaj samimiyse yüksek sesle, iğneleyerek. Hafiften küçük düşürücü ve ünlem işaretiyle ilgili her kuraldan daha iyi işliyor. O makalede yanlılığı tamamen ortadan kaldıran tek müdahale bu.

Gerçekten olumsuz olan her şey için telefona geçiyorum. Yüz yüze de ses de isabette e-postayı kabaca on puan geçiyor ve daha önemlisi, bir şey ters oturduğunda anında onarmana izin veriyor. Sonrasında kayda geçsin diye yazılı bir özet.

“Abartıyor” cümlesini kesinleşmiş bir gerçek gibi görmeyi bıraktım. Olumsuzu yoğunlaştırma araştırması, alıcının algısının mesajın içindekine yalnızca gevşek biçimde bağlı olduğunu gösteriyor. Bu iki tarafa da kesiyor. Bazen mesele gerçekten karşı taraf. Bazen de mesaj cidden belirsizdi ve bunu fark edebilecek en son kişi bendim.

Bütün bundan birinin alıp götürmesini isteyeceğim şey şu: duygusal zekâ ve kariyer başarısı hakkındaki büyük iddialar kulağa geldiğinden yumuşak; kendi beyanının ve çoğu zaman denklemin iki tarafını da aynı kişinin puanlamasının üstüne kurulu. Yazılı iletişim hakkındaki küçük iddialar ise daha sağlam ve epey daha uygulanabilir. Kimse sana “göndermeden önce yanlış sesle geri oku” diye bir sertifika satmayacak.

Bedava, on bir saniye sürüyor ve arkasında, parasını ödediğim çoğu şeyden daha iyi kanıt var.

Duygusal zekânın hakkını vermediğimi ya da e-posta araştırmasını abarttığımı düşünüyorsan, bana LinkedIn’den yaz.

Samet Durgun, mesajlarının duygusal tonunu yakalayıp onları kendi sesinle yeniden yazan Subtext uygulamasının kurucu ortağı. Berlin’de yaşıyor.

Kaynaklar

Yukarıdaki her bağlantı, birincil kaynak varsa doğrudan ona gidiyor.

World Economic Forum (2025). The Future of Jobs Report 2025, Skills Outlook. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/3-skills-outlook/
Ashkanasy, N. M., & Daus, C. S. (2005). Rumors of the death of emotional intelligence in organizational behavior are vastly exaggerated. Journal of Organizational Behavior, 26, 441-452. https://doi.org/10.1002/job.320
Doğru, Ç. (2022). A meta-analysis of the relationships between emotional intelligence and employee outcomes. Frontiers in Psychology, 13, 611348. https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2022.611348/full
O’Boyle, E. H., Humphrey, R. H., Pollack, J. M., Hawver, T. H., & Story, P. A. (2011). The relation between emotional intelligence and job performance: a meta-analysis. Journal of Organizational Behavior, 32, 788-818. https://doi.org/10.1002/job.714
Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010). Emotional intelligence: an integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology, 95(1), 54-78. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20085406/
Harms, P. D., & Credé, M. (2010). Emotional intelligence and transformational and transactional leadership: a meta-analysis. Journal of Leadership & Organizational Studies, 17(1), 5-17. https://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1013&context=leadershipfacpub
Joseph, D. L., Jin, J., Newman, D. A., & O’Boyle, E. H. (2015). Why does self-reported emotional intelligence predict job performance? A meta-analytic investigation of mixed EI. Journal of Applied Psychology, 100(2), 298-342. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25243996/
Pirsoul, T., Parmentier, M., Sovet, L., & Nils, F. (2023). Emotional intelligence and career-related outcomes: a meta-analysis. Human Resource Management Review. https://orbi.uliege.be/bitstream/2268/310903/1/Preprint_Pirsouletal.pdf
Rode, J. C., Arthaud-Day, M., Ramaswami, A., & Howes, S. (2017). A time-lagged study of emotional intelligence and salary. Journal of Vocational Behavior, 101, 77-89. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0001879117300416
Kruger, J., Epley, N., Parker, J., & Ng, Z. (2005). Egocentrism over e-mail: can we communicate as well as we think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925-936. https://web-docs.stern.nyu.edu/pa/kruger_email_ego.pdf
Holtgraves, T. (2022). Implicit communication of emotions via written text messages. Computers in Human Behavior Reports, 7, 100219. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2022.100219
Pollmann, M. M. H., & Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100689. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451958825001046
Byron, K. (2008). Carrying too heavy a load? The communication and miscommunication of emotion by email. Academy of Management Review, 33(2), 309-327. https://journals.aom.org/doi/10.5465/amr.2008.31193163
Sillars, A., & Zorn, T. E. (2021). Hypernegative interpretation of negatively perceived email at work. Management Communication Quarterly, 35(2), 171-200. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0893318920979828
Gunraj, D. N., Drumm-Hewitt, A. M., Dashow, E. M., Upadhyay, S. S. N., & Klin, C. M. (2016). Texting insincerely: the role of the period in text messaging. Computers in Human Behavior, 55, 1067-1075. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563215302181
Houghton, K. J., Upadhyay, S. S. N., & Klin, C. M. (2018). Punctuation in text messages may convey abruptness. Period. Computers in Human Behavior, 80, 112-121. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.044
Mehler, M., Balint, E., Gralla, M., Pößnecker, T., Gast, M., Hölzer, M., Kösters, M., & Gündel, H. (2024). Training emotional competencies at the workplace: a systematic review and metaanalysis. BMC Psychology, 12, 718. https://bmcpsychology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40359-024-02198-3
Hodzic, S., Scharfen, J., Ripoll, P., Holling, H., & Zenasni, F. (2018). How efficient are emotional intelligence trainings: a meta-analysis. Emotion Review, 10(2), 138-148. https://doi.org/10.1177/1754073917708613
Mattingly, V., & Kraiger, K. (2019). Can emotional intelligence be trained? A meta-analytical investigation. Human Resource Management Review, 29(2), 140-155. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2018.03.002
Jakesch, M., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2023). Human heuristics for AI-generated language are flawed. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(11), e2208839120. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2208839120
Jakesch, M., French, M., Ma, X., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2019). AI-mediated communication: how the perception that profile text was written by AI affects trustworthiness. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://www.researchgate.net/publication/332747673_AI-Mediated_Communication_How_the_Perception_that_Profile_Text_was_Written_by_AI_Affects_Trustworthiness