ENAGRAM：一款用于评估Instagram预防性助推的应用
人机交互
2022-08-19 v2 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
得益于Facebook等在线社交网络(OSNs)的出现，在线自我披露或许是过去十年中研究最多的传播过程之一。自我披露研究为设计预防性助推(nudges)做出了重要贡献，旨在支持和引导用户在OSNs中披露私人信息。然而，评估这些方案的有效性往往具有挑战性，因为改变或修改OSN平台的选择架构实际上不可行。相应地，众多助推设计的有效性主要依赖自我报告数据而非实际行为信息来支持。本文介绍用于评估预防性助推的应用ENAGRAM，并报告以其开展的实证研究的首批结果。该研究旨在展示如何利用该应用(及其收集的数据)来评估特定助推方法的有效性。我们以ENAGRAM为工具，测试了一种基于风险的策略，用于助推Instagram用户的自我披露决策。为此，我们创建了同一助推的两种变体，并在被试间实验设置中进行了测试。研究参与者(N=22)通过Prolific招募，并被要求定期使用该应用7天。实验结束时分发在线问卷以测量若干隐私相关构念。根据ENAGRAM收集的数据，我们观察到应用基于风险的干预后自我披露水平较低(虽不显著)。问卷测量的构念亦不显著，除参与者的外部信息隐私关注外。我们的结果表明：(i) ENAGRAM是以隐私友好方式进行纵向实验的合适替代方案；(ii) 它为评估广泛的助推方案提供了灵活框架。
引用
@article{arxiv.2208.04649,
title = {ENAGRAM: An App to Evaluate Preventative Nudges for Instagram},
author = {Nicolás E. Díaz Ferreyra and Sina Ostendorf and Esma Aïmeur and Maritta Heisel and Matthias Brand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04649},
year = {2022}
}
备注
Accepted at the 2022 European Symposium on Usable Security (EuroUSEC 2022)