#WeBothSwipedRight: Relational Work in Flirting on Tinder

Τα τελευταία χρόνια οι διαδικτυακές γνωριμίες έχουν αυξηθεί κατακόρυφα με την ύπαρξη πολυάριθμων ιστότοπων και εφαρμογών, που προσφέρουν εναλλακτικούς τρόπους γνωριμιών. Μια από τις πιο διαδεδομένες εφαρμογές για διαδικτυακές γνωριμίες (online dating) είναι το Tinder, μια εφαρμογή που βασίζεται στη γεωγραφική θέση των χρηστών της και χρησιμοποιείται για την εύρεση δυνητικών ερωτικών συντρόφων και την επικοινωνία με αυτούς. Δεδομένης της διάδοσης των διαδικτυακών γνωριμιών και συγκεκριμένα των γνωριμιών μέσω Tinder, η παρούσα έρευνα στοχεύει στη μελέτη της χρήσης της γλώσσας κατά τη συνομιλία και το φλερτ στο Tinder. Η έρευνα αποβλέπει στην ανάλυση της αλληλεπίδρασης μεταξύ χρηστών της εφαρμογής χρησιμοποιώντας το γλωσσολογικό πλαίσιο του «σχεσιακού έργου» (relational work), δηλαδή του «έργου» στο οποίο επενδύει ένα άτομο όταν διαπραγματεύεται τις σχέσεις του με τους άλλους (βλ., Locher 2004, 2006, Locher & Watts 2005, Watts 1989, 2003). Ως εκ τούτου, 198 αλληλεπιδράσεις που προέκυψαν φυσικά αναλύθηκαν ποιοτικά έτσι ώστε να εντοπιστούν και να γίνουν καλύτερα κατανοητές οι όποιες σχεσιακές συμπεριφορές σχετίζονται με το φλερτ στο Tinder. Τα ευρήματα της ανάλυσης δείχνουν, μεταξύ άλλων, ότι η διαδικασία του φλερτ στο Tinder σχετίζεται κατά βάση με συνεργατικού πνεύματος στρατηγικές διαχείρισης σχέσης, οι οποίες εντοπίζονται στις εισαγωγικές συζητήσεις και στον τρόπο που οι χρήστες παρουσιάζουν τον εαυτό τους. Οι στρατηγικές αυτές περιλαμβάνουν την ανταλλαγή φιλοφρονήσεων, την επίδειξη ενδιαφέροντος και εναρμόνισης με τον συνομιλητή (display of alignment) και την επιλογή παιχνιδιάρικης διάθεσης. Ωστόσο, από τις αλληλεπιδράσεις δεν λείπουν και στρατηγικές μη συνεργατικού πνεύματος που σχετίζονται με τη διαμάχη και την απόρριψη. Από την ανάλυση προκύπτει ότι, αν και πολλές γλωσσικές συμπεριφορές δείχνουν να μπορούν να χαρακτηριστούν «ευγενικές», άλλες μπορούν να θεωρηθούν απλά «πολιτικές» (politic), «αγενείς», παιχνιδιάρικες κλπ., και κατά συνέπεια καλύπτουν ένα μεγάλο μέρος του φάσματος του «σχεσιακού έργου». Δεδομένου ότι η έρευνα του διαδικτυακού φλερτ είναι πολύ περιορισμένη σε γλωσσολογικό επίπεδο μέχρι στιγμής, η μελέτη αυτή αποτελεί μια πρώτη προσπάθεια κατανόησης της πραγματολογίας του φλερτ στο Tinder. Επομένως, εκτενέστερη έρευνα απαιτείται προκειμένου να οδηγηθούμε σε ασφαλέστερους ισχυρισμούς περί της γλωσσικής συμπεριφοράς σε αυτό το πλαίσιο.Online dating has exploded in popularity in recent years, with a proliferation of dating sites and applications offering an alternative to traditional dating practices. One of the most successful dating applications nowadays is Tinder, a geolocation-based application used to find and interact with prospective romantic partners. Given the prevalence of online dating and Tinder dating, in particular, this study sets out to explore language use while chatting and flirting on Tinder, examining interaction through the linguistic framework of relational work (e.g., Locher 2004, 2006, Locher & Watts 2005, Watts 1989, 2003). Informed by this framework, 198 Tinder naturally-occurring interactions were qualitatively analysed so that relational behaviours pertinent to flirting on Tinder can be pinpointed and better understood. The results of this analysis suggest, among others, that flirting on Tinder can mostly be related to cooperative relationship-management strategies emerging in small talk and self-presentation. These include the exchange of compliments, the display of alignment and concern for the other, and playfulness. Interestingly, non-cooperative behaviours relevant to conflict and rejection are also found in this context. Furthermore, the analysis shows that, although many behaviours seem to have a politeness potential, relational displays and their evaluations can also be politic, impolite, playful etc., thus covering a wide range of behaviours in the relational work spectrum. Since research on the linguistic aspect of online dating has been very limited so far, this study constitutes a first attempt to approach the pragmatics of flirting on Tinder. Therefore, more research is needed in order to be able to make safer claims as to linguistic behaviour in this context

Mining Time-aware Actor-level Evolution Similarity for Link Prediction in Dynamic Network

Topological evolution over time in a dynamic network triggers both the addition and deletion of actors and the links among them. A dynamic network can be represented as a time series of network snapshots where each snapshot represents the state of the network over an interval of time (for example, a minute, hour or day). The duration of each snapshot denotes the temporal scale/sliding window of the dynamic network and all the links within the duration of the window are aggregated together irrespective of their order in time. The inherent trade-off in selecting the timescale in analysing dynamic networks is that choosing a short temporal window may lead to chaotic changes in network topology and measures (for example, the actors’ centrality measures and the average path length); however, choosing a long window may compromise the study and the investigation of network dynamics. Therefore, to facilitate the analysis and understand different patterns of actor-oriented evolutionary aspects, it is necessary to define an optimal window length (temporal duration) with which to sample a dynamic network. In addition to determining the optical temporal duration, another key task for understanding the dynamics of evolving networks is being able to predict the likelihood of future links among pairs of actors given the existing states of link structure at present time. This phenomenon is known as the link prediction problem in network science. Instead of considering a static state of a network where the associated topology does not change, dynamic link prediction attempts to predict emerging links by considering different types of historical/temporal information, for example the different types of temporal evolutions experienced by the actors in a dynamic network due to the topological evolution over time, known as actor dynamicities. Although there has been some success in developing various methodologies and metrics for the purpose of dynamic link prediction, mining actor-oriented evolutions to address this problem has received little attention from the research community. In addition to this, the existing methodologies were developed without considering the sampling window size of the dynamic network, even though the sampling duration has a large impact on mining the network dynamics of an evolutionary network. Therefore, although the principal focus of this thesis is link prediction in dynamic networks, the optimal sampling window determination was also considered