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Lorsque les sites de réseaux sociaux donnent aux utilisateurs un contrôle granulaire sur leurs paramètres de confidentialité, le résultat est qu'une partie du contenu sur le site est public et une partie ne l'est pas. Comment ce contenu - ou les caractéristiques des utilisateurs qui postent publiquement par rapport à une audience limitée - peut-il être différent ? Si ces différences existent, les études de recherche sur le contenu public pourraient potentiellement introduire un biais systématique. Via Mechanical Turk, nous avons demandé à 1 815 utilisateurs de Facebook de partager des publications récentes. En utilisant un codage qualitatif et des mesures quantitatives, nous caractérisons et catégorisons la nature du contenu. Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, nous analysons les modèles de choix pour les paramètres de confidentialité. Contrairement aux attentes, nous constatons que le type de contenu n'est pas un prédicteur significatif des paramètres de confidentialité ; cependant, certaines données démographiques telles que le sexe et l'âge sont prédictives. De plus, avec le consentement des participants, nous fournissons un ensemble de données de près de 9 000 publications Facebook publiques et non publiques.
Fiesler et al. (Mar,) ont étudié cette question.