Sociala nätverkssajter erbjuder användarna en plattform för att bygga och underhålla sociala kontakter. Att förstå när människor känner sig bekväma med att dela information om sig själva på SNS är avgörande för en bra användarupplevelse, eftersom självdisclosure hjälper till att upprätthålla vänskap och öka relationen närhet. Denna observationsforskning utvecklar en maskininlärningsmodell för att mäta självdisclosure i SNS och använder den för att förstå sammanhangen där den är högre eller lägre. Funktioner inkluderar emotionell valence, socialt avstånd mellan affischen och personer som nämns i inlägget, språklikheten mellan inlägget och samhället och postämnet. För att validera modellen och främja vår förståelse om online-selfdisclosure, tillämpade vi den på avidentifierade, aggregerade statusuppdateringar från Facebook-användare. Resultaten visar att kvinnor avslöjar sig själva mer än män. Människor med en starkare önskan att hantera intryck avslöjar sig själva mindre. Nätverksstorlek är negativt associerat med självdisclosure, medan band styrka och nätverkstäthet är positivt associerade.
Till exempel har REF utvecklat en modell för att mäta självdisclosure i sociala nätverkssajter genom att använda emotionellt värde, socialt avstånd mellan affischen och andra människor och språkliga funktioner som de som identifierats av programmet för lingvistik och Word Count (LIWC) etc.
Modeling Self-Disclosure in Social Networking Sites
{'venue': "CSCW '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}