1 research outputs found
Studying social network sites with the combination of traditional social science and computational approaches
Social Network Sites (SNSs) are fundamentally changing the way humans connect, communicate
and relate to one another and have attracted a considerable amount of research attention. In
general, two distinct research approaches have been followed in the pursuit of results in this
research area. First, established traditional social science methods, such as surveys and interviews,
have been extensively used for inquiry-based research on SNSs. More recently, however, the
advent of Application Programming Interfaces (APIs) has enabled data-centric approaches that
have culminated in theory-free “big data” studies. Both of these approaches have advantages,
disadvantages and limitations that need to be considered in SNS studies.
The objective of this dissertation is to demonstrate how a suitable combination of these two
approaches can lead to a better understanding of user behavior on SNSs and can enhance the
design of such systems. To this end, I present two two-part studies that act as four pieces of
evidence in support of this objective. In particular, these studies investigate whether a
combination of survey and API-collected data can provide additional value and insights when a)
predicting Facebook motivations, b) understanding social media selection, c) understanding
patterns of communication on Facebook, and d) predicting and modeling tie strength, compared
to what can be gained by following a traditional social science or a computational approach in
isolation.
I then discuss how the findings from these studies contribute to our understanding of online
behavior both at the individual user level, e.g. how people navigate the SNS ecosystem, and at the
level of dyadic relationships, e.g. how tie strength and interpersonal trust affect patterns of dyadic
communication. Furthermore, I describe specific implications for SNS designers and researchers
that arise from this work. For example, the work presented has theoretical implications for the
Uses and Gratifications (U&G) framework and for the application of Rational Choice Theory
(RCT) in the context of SNS interactions, and design implications such as enhancing SNS users’
privacy and convenience by supporting reciprocity of interactions. I also explain how the results
of the conducted studies demonstrate the added value of combining traditional social science and computational methods for the study of SNSs, and, finally, I provide reflections on the strengths
and limitations of the overall research approach that can be of use to similar research efforts.As Redes Sociais (SNSs - Social Network Sites) estão a mudar de form fundamental a maneira
como os seres humanos estabelecem ligações entre si, como comunicam e como relacionam-se
uns com os outros, tendo atraído uma considerável quantidade de atenção investigativa. Em
geral, duas abordagens de investigação distintas foram seguidas na procura de resultados nesta
área de investigação. Em primeiro lugar, os já estabelecidos métodos tradicionais das ciências
sociais, tais como inquéritos e entrevistas foram amplamente utilizados na investigação baseada
em SNSs. Contudo, o surgimento mais recente das Interfaces de Programação de Aplicações
(APIs - Application Programming Interfaces) tem permitido abordagens centradas em dados que têm
culminado em estudos de "dados extensos", livres de teoria. Ambas estas abordagens têm
vantagens, desvantagens e limitações que precisam de ser consideradas nos estudos de SNS.
O objectivo desta dissertação é demonstrar como uma combinação adequada destas duas
abordagens pode levar a uma melhor compreensão do comportamento do utilizador em SNSs e
pode melhorar a concepção de tais sistemas. Para esse efeito, apresento dois estudos, em duas
partes, que funcionam como quatro peças de prova em apoio a este objectivo. Estes estudos
investigam, em particular, se uma combinação de dados recolhidos através de inquéritos e API
pode fornecer valor adicional e conhecimentos ao a) prever as motivações do Facebook, b)
compreender a selecção dos meios de comunicação social, c) compreender os padrões de
comunicação no Facebook, e d) prever e modelar a força dos laços, em comparação com o que
pode ser ganho seguindo uma ciência social tradicional ou uma abordagem computacional
isolada.
Abordo em seguida como os resultados destes estudos contribuem para uma compreensão do
comportamento online tanto a nível do utilizador individual, por exemplo, como as pessoas
percorrem o ecossistema SNS, e ao nível das relações diádicas, por exemplo, como a força dos
laços e a confiança interpessoal afectam os padrões de comunicação diádica. Além disso,
descrevo as implicações específicas para os designers e investigadores do SNS que decorrem
deste trabalho. Por exemplo, o trabalho apresentado tem implicações teóricas para o quadro de
Usos e Gratificações (U&G - Uses and Gratifications framework) e para a aplicação da Teoria da
Escolha Racional (RCT - Rational Choice Theory) no contexto das interacções SNS, e implicações
de design, como o reforço da privacidade e conveniência dos utilizadores de SNS, com o apoio à reciprocidade das interacções. Explico também como os resultados dos estudos realizados
demonstram o valor acrescentado de combinar as ciências sociais tradicionais e os métodos
computacionais para o estudo de SNS, e, por fim, apresento reflexões sobre os pontos fortes e
limitações da abordagem global de investigação que podem ser úteis a esforços de investigação
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