OmniWedges: Improved Radar-Based Audience Selection for Social Networks
OmniWedges: Improved Radar-Based Audience Selection for Social Networks
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OmniWedges：改进的基于雷达的社交网络受众选择
DOI：
10.1007/978-3-030-29390-1_56
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Antonio Krüger
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Frederic Raber;Antonio Krüger
为 Facebook 帖子选择合适的受众是用户经常跳过的一项任务，从而导致不必要的帖子泄露或避免共享敏感帖子。我们推出了 OmniWedges，这是一个用户界面，旨在允许在线社交网络的用户就与谁分享他们的帖子做出有意义的决定。我们的研究结果还表明，与所有 Facebook 好友相比，错误率可以显着降低。在一次采访中，我们还发现我们的界面发布行为和频率发生了变化。
Selecting the right audience for Facebook posts is a task that users often skip, resulting in unwanted post disclosure or avoidance of sharing sensitive posts. We present OmniWedges, a user interface designed to allow users of online social networks to make meaningful decisions on who to share their posts with. Our study results also show that with all Facebook friends, the error rate can be significantly reduced compared to the Facebook interface. In an interview, we were also able to spot a change in posting behavior and frequency with our interface.
URetail：智能零售商店的隐私用户界面
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
IFIP TC13 International Conference on Human-Computer Interaction
影响因子：
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作者：
Frederic Raber;Nils Vossebein
通讯作者：
Nils Vossebein
隐私楔子：社交网络帖子的基于区域的受众选择
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
WPI@SOUPS
影响因子：
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作者：
Frederic Raber;A. D. Luca;M. Graus
通讯作者：
M. Graus