Användare av sociala nätverkssajter vill ofta hantera utbyte av information och innehåll med olika grupper av människor baserat på deras olika relationer. Gruppering av kontakter medför dock en betydande konfigurationsbörda för användaren. Automatiserade metoder för gruppering kan ha potential att minska denna börda, men användningen av dem är fortfarande i stort sett oprövad. Vi undersöker människors motiv när de grupperar sina kontakter i syfte att kontrollera sin integritet och hittar sex kriterier som de vanligen överväger. Vi bedömer ett automatiserat tillvägagångssätt för gruppering, baserat på ett nätverk kluster algoritm, vars prestanda kan vara jämförbar med människans användning av några av dessa kriterier. Vi finner att likheten mellan de grupper som skapats av människor och de som skapats av algoritmen är korrelerad med moduläriteten i deras nätverk. Vi visar också att den speciella klusteralgoritm, SCAN, som upptäcker nav och avvikelser inom ett nätverk kan vara till nytta för att identifiera kontakter som är svåra att gruppera eller för vilka sekretess preferenser är oförenliga med resten av deras grupp.
Jones och O'Neill REF genomförde en studie där deltagarna ombads att uttryckligen gruppera sina kontakter i syfte att kontrollera privatlivet.
Feasibility of Structural Network Clustering for Group-Based Privacy Control in Social Networks
{'venue': 'SOUPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}