Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Người di cư và người bản địa thuộc về đâu trong một cộng đồng: nghiên cứu trường hợp trên Twitter và phân tích rủi ro bảo mật
Tóm tắt
Ngày nay, nhiều người dùng đang tích cực sử dụng Twitter để bày tỏ quan điểm và chia sẻ thông tin. Nhờ vào sự sẵn có của dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu hành vi và mạng xã hội của những người dùng này. Các nghiên cứu về di cư quốc tế cũng đã hưởng lợi từ nền tảng truyền thông xã hội này để cải thiện thống kê về di cư. Mặc dù các loại mạng xã hội đa dạng đã được nghiên cứu cho đến nay trên Twitter, nhưng mạng xã hội của người di cư và người bản địa vẫn chưa được nghiên cứu trước đây. Bài báo này nhằm lấp đầy khoảng trống này bằng cách nghiên cứu các đặc điểm và hành vi của người di cư và người bản địa trên Twitter. Để làm như vậy, chúng tôi thực hiện đánh giá tổng thể về các đặc điểm bao gồm hồ sơ và tweet, và phân tích mạng lưới sâu rộng trên mạng. Chúng tôi phát hiện ra rằng người di cư có nhiều người theo dõi hơn bạn bè. Họ cũng đã tweet nhiều hơn mặc dù cả hai nhóm có tuổi tài khoản tương tự nhau. Thú vị hơn nữa, các điểm số đồng phân cho thấy người dùng có xu hướng kết nối dựa trên quốc tịch nhiều hơn so với quốc gia cư trú, và điều này rõ ràng hơn đối với người di cư so với người bản địa. Hơn nữa, cả người bản địa và người di cư đều có xu hướng chủ yếu kết nối với người bản địa. Các hành vi đồng hình của người dùng cũng phản ánh rõ ràng trong các cộng đồng mà chúng tôi phát hiện. Phân tích thêm về rủi ro bảo mật của chúng tôi cho thấy dữ liệu Twitter có thể được sử dụng an toàn mà không phơi bày thông tin nhạy cảm của người dùng, và giảm thiểu rủi ro tái định danh, đồng thời tôn trọng GDPR.
Từ khóa
#Người di cư #người bản địa #Twitter #mạng xã hội #phân tích dữ liệu #rủi ro bảo mật #hành vi người dùng #GDPR.Tài liệu tham khảo
Bello-Orgaz G, Hernandez-Castro J, Camacho D (2017) Detecting discussion communities on vaccination in twitter. Futur Gener Comput Syst 66:125–136
Bloch F, Genicot G, Ray D (2008) Informal insurance in social networks. J Econ Theory 143(1):36–58
Blondel VD, Guillaume J-L, Lambiotte R, Lefebvre E (2008) Fast unfolding of communities in large networks. J Stat Mech Theory Exp 2008(10):10008
Blumenstock JE, Chi G, Tan X (2019) Migration and the value of social networks
Borjas GJ, Kauppinen I, Poutvaara P (2019) Self-selection of emigrants: theory and evidence on stochastic dominance in observable and unobservable characteristics. Econ J 129(617):143–171
Buccafurri F, Lax G, Nicolazzo S, Nocera A (2015) Comparing twitter and facebook user behavior: privacy and other aspects. Comput Hum Behav. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.05.045
Cha M, Haddadi H, Benevenuto F, Gummadi PK et al (2010) Measuring user influence in twitter: the million follower fallacy. Icwsm 10(10–17):30
Cha M, Benevenuto F, Haddadi H, Gummadi K (2012) The world of connections and information flow in twitter. IEEE Trans Syst Man Cybern Part A Syst Hum 42(4):991–998
Citraro S, Rossetti G (2020) Identifying and exploiting homogeneous communities in labeled networks. Appl Netw Sci 5(1):1–20
Coletto M, Esuli A, Lucchese C, Muntean CI, Nardini FM, Perego R, Renso C (2017) Perception of social phenomena through the multidimensional analysis of online social networks. Online Social Netw Media 1:14–32
Comola M, Mendola M (2015) Formation of migrant networks. Scand J Econ 117(2):592–618
De Cristofaro E, Soriente C, Tsudik G, Williams A (2012) Hummingbird: privacy at the time of twitter. In: 2012 IEEE Symposium on security and privacy, pp. 285–299. IEEE
Foster AD, Rosenzweig MR (2001) Imperfect commitment, altruism, and the family: evidence from transfer behavior in low-income rural areas. Rev Econ Stat 83(3):389–407
Gao S, Rao J, Liu X, Kang Y, Huang Q, App J (2019) Exploring the effectiveness of geomasking techniques for protecting the geoprivacy of twitter users. J Spat Inf Sci 19:105
Garcia D, Goel M, Agrawal AK, Kumaraguru P (2018) Collective aspects of privacy in the twitter social network. EPJ Data Sci 7(1):1–13. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-018-0130-3
Gërxhani K, Kosyakova Y (2020) The effect of social networks on migrants’ labor market integration: a natural experiment. Technical report, IAB-Discussion Paper
Gould DM (1994) Immigrant links to the home country: empirical implications for us bilateral trade flows. Rev Econ Stat 76:302–316
Grandjean M (2016) A social network analysis of twitter: mapping the digital humanities community. Cogent Arts Humanit 3(1):1171458
Granovetter M (1983) The strength of weak ties: a network theory revisited. Sociol Theory 1:201–233
Granovetter M (2018) Getting a job: a study of contacts and careers. University of Chicago press, Chicago
Hawelka B, Sitko I, Beinat E, Sobolevsky S, Kazakopoulos P, Ratti C (2014) Geo-located twitter as proxy for global mobility patterns. Cartogr Geogr Inf Sci 41(3):260–271
Hu T, Wang S, She B, Zhang M, Huang X, Cui Y, Khuri J, Hu Y, Fu X, Wang X, Wang P, Zhu X, Bao S, Guan W, Li Z (2021) Human mobility data in the covid-19 pandemic: characteristics, applications, and challenges. Int J Digit Earth. https://doi.org/10.1080/17538947.2021.1952324
Huang X, Li Z, Jiang Y, Li X, Porter D (2020) Twitter reveals human mobility dynamics during the covid-19 pandemic. PLoS ONE. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241957
Keküllüoğlu D, Magdy W, Vaniea K (2020) Analysing privacy leakage of life events on twitter. In: WebSci
Kim J, Sîrbu A, Giannotti F, Rossetti G, Rapoport H (2022) Origin and destination attachment: study of cultural integration on twitter. EPJ Data Sci 11(1):1–20
Kim J, Sîrbu A, Giannotti F, Gabrielli L (2020) Digital footprints of international migration on twitter. In: International symposium on intelligent data analysis, pp. 274–286. Springer
Krishnan P, Sciubba E (2009) Links and architecture in village networks. Econ J 119(537):917–949
Kwak H, Lee C, Park H, Moon S (2010) What is twitter, a social network or a news media? In: Proceedings of the 19th international conference on world wide web, pp. 591–600
Li X, Xu H, Huang X, Guo CA, Kang Y, Ye X (2021) Emerging geo-data sources to reveal human mobility dynamics during covid-19 pandemic: opportunities and challenges. Comput Urban Sci. https://doi.org/10.1007/s43762-021-00022-x
Mahoney J, Le Louvier K, Lawson S, Bertel D, Ambrosetti E (2022) Ethical considerations in social media analytics in the context of migration: lessons learned from a horizon 2020 project. Research Ethics, 17470161221087542
Mao H, Shuai X, Kapadia A (2011) Loose tweets: an analysis of privacy leaks on twitter. In: Proceedings of the 10th Annual ACM Workshop on Privacy in the Electronic Society, pp. 1–12
Mazzoli M, Diechtiareff B, Tugores A, Wives W, Adler N, Colet P, Ramasco JJ (2020) Migrant mobility flows characterized with digital data. PLoS ONE 15(3):0230264
McKenzie D, Rapoport H (2010) Self-selection patterns in mexico-us migration: the role of migration networks. Rev Econ Stat 92(4):811–821
Monreale A, Rinzivillo S, Pratesi F, Giannotti F, Pedreschi D (2014) Privacy-by-design in big data analytics and social mining. Eur Phys J Data Sci. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-014-0010-4
Munshi K (2003) Networks in the modern economy: Mexican migrants in the us labor market. Q J Econ 118(2):549–599
Munshi K (2014) Community networks and the process of development. J Econ Persp 28(4):49–76
Newman ME (2002) Assortative mixing in networks. Phys Rev Lett 89(20):208701
Parrish R, Colbourn T, Lauriola P, Leonardi G, Hajat S, Zeka A (2020) A critical analysis of the drivers of human migration patterns in the presence of climate change: a new conceptual model. Int J Environ Res Public Health. https://doi.org/10.3390/ijerph17176036
Pratesi F, Monreale A, Trasarti R, Giannotti F, Pedreschi D, Yanagihara T (2018) PRUDEnce: a system for assessing privacy risk versus utility in data sharing ecosystems. Trans Data Priv 11(2):139–167
Pratesi F, Monreale A, Giannotti F, Pedreschi D (2017) Privacy preserving multidimensional profiling. In: International conference on smart objects and technologies for social good (Goodtechs). https://doi.org/10.1007/978-3-319-76111-415
Radicioni T, Saracco F, Pavan E, Squartini T (2021) Analysing twitter semantic networks: the case of 2018 italian elections. Sci Rep 11(1):1–22
Rauch JE (1999) Networks versus markets in international trade. J Int Econ 48(1):7–35
Rossetti G, Citraro S, Milli L (2021) Conformity: a path-aware homophily measure for node-attributed networks. IEEE Intell Syst 36(1):25–34
Rosvall M, Bergstrom CT (2008) Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proc Natl Acad Sci 105(4):1118–1123
Samarati P, Sweeney L (1998) Generalizing data to provide anonymity when disclosing information (abstract). In: PODS, p. 188
Sîrbu A, Andrienko G, Andrienko N, Boldrini C, Conti M, Giannotti F, Guidotti R, Bertoli S, Kim J, Muntean CI et al (2020) Human migration: the big data perspective. Int J Data Sci Anal 11:341
Traag VA, Waltman L, Van Eck NJ (2019) From louvain to leiden: guaranteeing well-connected communities. Sci Rep 9(1):1–12
Xiong Y, Cho M, Boatwright B (2019) Hashtag activism and message frames among social movement organizations: Semantic network analysis and thematic analysis of twitter during the# metoo movement. Public Relat Rev 45(1):10–23
Zagheni E, Garimella VRK, Weber I, State B (2014) Inferring international and internal migration patterns from twitter data. In: Proceedings of the 23rd international conference on world wide web, pp. 439–444