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Enregistrement W2149462277 · doi:10.1002/meet.1450410188

Social network analysis as a means of exploring “users”

2004· article· en· W2149462277 sur OpenAlexaff
David Robins, Anabel Quan‐Haase, Caroline Haythornthwaite, Julie Hersberger, Catherine Johnson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial network analysisSocial network (sociolinguistics)Context (archaeology)Dialog boxInformation flowSet (abstract data type)SociologySocial psychologyData scienceKnowledge managementComputer sciencePsychologyInternet privacySocial scienceWorld Wide WebSocial mediaSocial capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the 2003 ASIST Annual Conference, a panel called “Death of the User” suggested that the current state/paradigm of user studies is not sufficiently robust as a framework for studying the dynamics of information use. The panel put forth a few suggestions for future frameworks, among them, one in the Communications area that has been receiving some attention in information science lately: social network analysis. The intention of this panel is to (a) continue the dialog begun by the “Death of the User” panel, and to (b) shed light on this means of investigation and how it could be used to better understand how people seek and use information. This method is in contrast to “traditional” user studies in which individual users are usually studied divorced from their social context. Social Network Analysis places the information seeker within his or her social network and seeks to explain how the constraints and opportunities afforded by social networks affect information behavior in individuals' everyday and professional lives and the flow of communication and information within and across organizations. Panelists will provide insights on the strengths and limitations of using SNA to study human use of information. Most research in information science has taken an individualistic approach and people are seen as socially disembodied beings without roles in social Systems (Haythornthwaite & Wellman, 1998). However, people have different roles in their social networks and each role requires a different set of behaviors (Coser, 1975). In this study, different roles in the information network are identified based on social network analysis measures. Six measures of centrality are discussed and compared. Furthermore, the value of these social roles for information seeking is examined. Describes how users may be described in their relations with others, including creating profiles of user based on the kinds of information they give and receive from others, and the network of relations they deal with; examples from online learners, and from science research teams. This presentation will describe work with the homeless and information seeking, which most do via social networks that are sparse and unconnected. Using social network data and interviews conducted in Ulaanbaatar, Mongolia, describes how information needs change during the life course and how these changes affect the characteristics of social networks.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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