論文の概要: A Tale of Two Cultures: Comparing Interpersonal Information Disclosure
Norms on Twitter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15197v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 18:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 17:57:36.793588
- Title: A Tale of Two Cultures: Comparing Interpersonal Information Disclosure
Norms on Twitter
- Title（参考訳）: 2つの文化の物語:twitterにおける対人情報開示基準の比較
- Authors: Mainack Mondal, Anju Punuru, Tyng-Wen Scott Cheng, Kenneth Vargas,
Chaz Gundry, Nathan S Driggs, Noah Schill, Nathaniel Carlson, Josh Bedwell,
Jaden Q Lorenc, Isha Ghosh, Yao Li, Nancy Fulda, and Xinru Page
- Abstract要約: 本稿では、Twitter上での対人関係に関する情報のオンライン公開に関する文化規範を探求する。
われわれは、米国とインドに3ヶ月にわたって投稿された200万件以上のツイートを、対人関係のキーワードを含む収集した。
感情、話題、内容の相違が、米国とインドからのツイートで明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.306726655546067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present an exploration of cultural norms surrounding online disclosure of
information about one's interpersonal relationships (such as information about
family members, colleagues, friends, or lovers) on Twitter. The literature
identifies the cultural dimension of individualism versus collectivism as being
a major determinant of offline communication differences in terms of emotion,
topic, and content disclosed. We decided to study whether such differences also
occur online in context of Twitter when comparing tweets posted in an
individualistic (U.S.) versus a collectivist (India) society. We collected more
than 2 million tweets posted in the U.S. and India over a 3 month period which
contain interpersonal relationship keywords. A card-sort study was used to
develop this culturally-sensitive saturated taxonomy of keywords that represent
interpersonal relationships (e.g., ma, mom, mother). Then we developed a
high-accuracy interpersonal disclosure detector based on dependency-parsing
(F1-score: 86%) to identify when the words refer to a personal relationship of
the poster (e.g., "my mom" as opposed to "a mom"). This allowed us to identify
the 400K+ tweets in our data set which actually disclose information about the
poster's interpersonal relationships. We used a mixed methods approach to
analyze these tweets (e.g., comparing the amount of joy expressed about one's
family) and found differences in emotion, topic, and content disclosed between
tweets from the U.S. versus India. Our analysis also reveals how a combination
of qualitative and quantitative methods are needed to uncover these
differences; Using just one or the other can be misleading. This study extends
the prior literature on Multi-Party Privacy and provides guidance for
researchers and designers of culturally-sensitive systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,twitter上での対人関係情報(家族,同僚,友人,恋人に関する情報など)の公開に関する文化的規範について検討する。
この文献は、個人主義と集合主義の文化的側面を、感情、話題、コンテンツの観点でオフラインコミュニケーションの違いの主要な決定要因と定義している。
我々は、個人主義(米国)と集団主義(インド)の社会で投稿されたツイートを比較する際に、このような違いがTwitterの文脈でオンラインでも起こるかどうかを調査することにした。
米国とインドで3ヶ月の間に200万あまりのツイートを収集し、対人関係のキーワードを格納した。
カードソート研究は、対人関係(例えば、母、母、母)を表すキーワードの文化的に敏感な飽和分類法を開発するために用いられた。
そして,ポスターの個人的関係(例えば「ママ」ではなく「ママ」)を参照する場合の単語を識別するために,依存性パーシング(f1-score: 86%)に基づく高精度な個人間開示検出装置を開発した。
これにより、ポスターの対人関係に関する情報を実際に開示するデータセット内の400万以上のツイートを特定できます。
我々は、これらのツイートを分析するための混合手法(例えば、家族について表現された喜びの量を比較する)を用いて、米国とインドにおけるツイート間の感情、話題、内容の違いを発見した。
我々の分析は、これらの違いを明らかにするために定性的手法と定量的手法の組み合わせが必要であることも明らかにしている。
本研究は,マルチパーティプライバシに関する先行文献を拡張し,文化に敏感なシステムの研究者や設計者へのガイダンスを提供する。
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