Twitter: a content analysis of personal information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractSocial media provide many opportunities to connect people, but the kinds of personally identifiable information that people share through social media is understudied. This paper presents findings from a content analysis in which we coded the amount and kinds of personally identifiable information of public Twitter messages. Overwhelmingly, public Twitter messages do not include identifiable information such as phone numbers, email, and home addresses. Using Goffman's [(1963). Behaviors in public places: Notes on the social organization of gatherings. New York, NY: Free Press] concepts of public order and civil inattention, we also coded for whether people articulate the kinds of information that are communicated with others in public space, including locational, temporal, and activity-related information. Our findings suggest that people do share similar kinds of personal information on Twitter that they do in others kinds of physical public spaces, suggesting that people may also be mapping old practices for public social interaction onto networked publics.Keywords: social mediapublic orderprivacycivil inattentionTwitterlocation AcknowledgementsSpecial thanks go to Cornell's New Media and Society group for comments on an earlier draft of the paper and to the research assistants who worked on this project: Adam Agata, Ordessia Charron, Madalyn Darnell, Betsy Distelberger, Kim McErlean, Claudia Mei, Elizabeth Newbury, Adi Potashnic, and Deborah Tan.FundingThis work was supported by the USDA/NIFA [ID 0223492].Notes on ContributorsLee Humphreys, PhD is an assistant professor of Communication at Cornell University. [email: lmh13@cornell.edu]Phillipa Gill, PhD is an assistant professor of Computer Science at Stony Brook University. [email: Phillipa.Gill@stonybrook.edu]Balachander Krishnamurthy, PhD is a lead member of technical staff, research at AT&T Labs – Research. [email: bala@research.att.com]Notes1. User ID is different from names or usernames. We specifically wanted to not collect the names to maintain some privacy of the tweets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle