Modeling dynamics of attention in social media with user efficiency

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Protecting Public OSN Posts from Unintended Access

The design of secure and usable access schemes to personal data represent a major challenge of online social networks (OSNs). State of the art requires prior interaction to grant access. Sharing with users who are not subscribed or previously have not been accepted as contacts in any case is only possible via public posts, which can easily be abused by automatic harvesting for user profiling, targeted spearphishing, or spamming. Moreover, users are restricted to the access rules defined by the provider, which may be overly restrictive, cumbersome to define, or insufficiently fine-grained. We suggest a complementary approach that can be easily deployed in addition to existing access control schemes, does not require any interaction, and includes even public, unsubscribed users. It exploits the fact that different social circles of a user share different experiences and hence encrypts arbitrary posts. Hence arbitrary posts are encrypted, such that only users with sufficient knowledge about the owner can decrypt. Assembling only well-established cryptographic primitives, we prove that the security of our scheme is determined by the entropy of the required knowledge. We consequently analyze the efficiency of an informed dictionary attack and assess the entropy to be on par with common passwords. A fully functional implementation is used for performance evaluations, and available for download on the Web

C4PS - Helping Facebookers Manage their Privacy Settings

The ever increasing popularity of Online Social Networks has left a wealth of personal data on the web, accessible for broad and automatic retrieval. Protection from undesired recipients and harvesting by crawlers is implemented by access control, manually configured by the user in his privacy settings. Privacy unfriendly default settings and the user unfriendly privacy setting interfaces cause an unnoticed over-sharing. We propose C4PS - Colors for Privacy Settings, a concept for future privacy setting interfaces. We developed a mockup for privacy settings in Facebook as a proof of concept, applying color coding for different privacy visibilities, providing easy access to the privacy settings, and generally following common, well known practices. We evaluated this mockup in a lab study and show in the results that the new approach increases the usability significantly. Based on the results we provide a Firefox plug-in implementing C4PS for the new Facebook interface

Scientists' self-presentation on the Internet

The doctoral thesis studied the behaviour of scientists on Internet profiles. The scientific community is founded on communication. The advance of research, the evaluation of research results, the reputation of individual scientists - all rest on constant interaction among the community members. The Internet, as a flexible channel for world-wide communication, has a considerable potential for the scientific community. Besides often discussed consequences for scientific publishing, the Internet also offers new opportunities for self-presentation of scientists. In this thesis, the online presence of scientists was studied with a 'positive lens', concentrating on how the Internet can be used to enhance scientists' individual self-presentation. The doctoral thesis consists of five essays: an overview and four essays documenting separate research projects. The research was founded on the radical constructivist understanding of reality. It was classified as connected to three areas: research on science communication, research on digital identity, and research on generation of online content. Viewing the existing literature in these areas, three focal points were identified, which informed and guided the formulation of research aims and the implementation of research projects: focus on Internet self-presentation, assumption of strategic importance, and need for a holistic view. The aims of the thesis were (A) to develop a holistic understanding of scientists' Internet presence, (B) to study behavioural patterns on scientists' Internet profiles, and (C) to develop an instrument to support the development and management of scientists' Internet self-presentation. Based on these aims, four research projects were carried out. Each project pursued own research questions or objectives using suitable methods, yet all contributed to the overall aims of the thesis. Thus the thesis presents conceptual, empirical, and applied findings resulting from a multi-method approach and contributing both to research on Internet self-presentation as well as to practice in the management of online presence.:1 Introduction 2 Theoretical foundation 3 Research areas 4 Research aims and questions 5 Methods 6 Findings 7 Conclusions References Essay 1: Bukvova, H. (2011). Scientists online: A framework for the analysis of Internet profiles. First Monday, 16(10). Essay 2: Bukvova, H. (2012). A holistic approach to the analysis of online profiles. Internet Research, 22(3). Essay 3: Bukvova, H. (2011). Information demand on scientists’ Internet profiles. Sprouts: Working Papers on Information Systems, 11(173). Essay 4: Bukvova, H. (2011). Online Impression Management for Scientists. Sprouts: Working Papers on Information Systems, 11(140)

The Democratization of News - Analysis and Behavior Modeling of Users in the Context of Online News Consumption

Die Erfindung des Internets ebnete den Weg für die Demokratisierung von Information. Die Tatsache, dass Nachrichten für die breite Öffentlichkeit zugänglicher wurden, barg wichtige politische Versprechen, wie zum Beispiel das Erreichen von zuvor uninformierten und daher oft inaktiven Bürgern. Diese konnten sich nun dank des Internets tagesaktuell über das politische Geschehen informieren und selbst politisch engagieren. Während viele Politiker und Journalisten ein Jahrzehnt lang mit dieser Entwicklung zufrieden waren, änderte sich die Situation mit dem Aufkommen der sozialen Online-Netzwerke (OSN). Diese OSNs sind heute nahezu allgegenwärtig – so beziehen inzwischen $67\%$ der Amerikaner zumindest einen Teil ihrer Nachrichten über die sozialen Medien. Dieser Trend hat die Kosten für die Veröffentlichung von Inhalten weiter gesenkt. Dies sah zunächst nach einer positiven Entwicklung aus, stellt inzwischen jedoch ein ernsthaftes Problem für Demokratien dar. Anstatt dass eine schier unendliche Menge an leicht zugänglichen Informationen uns klüger machen, wird die Menge an Inhalten zu einer Belastung. Eine ausgewogene Nachrichtenauswahl muss einer Flut an Beiträgen und Themen weichen, die durch das digitale soziale Umfeld des Nutzers gefiltert werden. Dies fördert die politische Polarisierung und ideologische Segregation. Mehr als die Hälfte der OSN-Nutzer trauen zudem den Nachrichten, die sie lesen, nicht mehr ($54\%$ machen sich Sorgen wegen Falschnachrichten). In dieses Bild passt, dass Studien berichten, dass Nutzer von OSNs dem Populismus extrem linker und rechter politischer Akteure stärker ausgesetzt sind, als Personen ohne Zugang zu sozialen Medien. Um die negativen Effekt dieser Entwicklung abzumildern, trägt meine Arbeit zum einen zum Verständnis des Problems bei und befasst sich mit Grundlagenforschung im Bereich der Verhaltensmodellierung. Abschließend beschäftigen wir uns mit der Gefahr der Beeinflussung der Internetnutzer durch soziale Bots und präsentieren eine auf Verhaltensmodellierung basierende Lösung. Zum besseren Verständnis des Nachrichtenkonsums deutschsprachiger Nutzer in OSNs, haben wir deren Verhalten auf Twitter analysiert und die Reaktionen auf kontroverse - teils verfassungsfeindliche - und nicht kontroverse Inhalte verglichen. Zusätzlich untersuchten wir die Existenz von Echokammern und ähnlichen Phänomenen. Hinsichtlich des Nutzerverhaltens haben wir uns auf Netzwerke konzentriert, die ein komplexeres Nutzerverhalten zulassen. Wir entwickelten probabilistische Verhaltensmodellierungslösungen für das Clustering und die Segmentierung von Zeitserien. Neben den Beiträgen zum Verständnis des Problems haben wir Lösungen zur Erkennung automatisierter Konten entwickelt. Diese Bots nehmen eine wichtige Rolle in der frühen Phase der Verbreitung von Fake News ein. Unser Expertenmodell - basierend auf aktuellen Deep-Learning-Lösungen - identifiziert, z. B., automatisierte Accounts anhand ihres Verhaltens. Meine Arbeit sensibilisiert für diese negative Entwicklung und befasst sich mit der Grundlagenforschung im Bereich der Verhaltensmodellierung. Auch wird auf die Gefahr der Beeinflussung durch soziale Bots eingegangen und eine auf Verhaltensmodellierung basierende Lösung präsentiert