跨社交媒体用户交互关系与行为的分析与理解

发布者:科技处 发布时间:2018-11-28

讲座题目跨社交媒体用户交互关系与行为的分析与理解

  

时间:2018年12月7日  13:00 信息楼201 

摘要社交媒体已经无缝渗透进了人们学习、生活、工作和娱乐的方方面面,成为人们获取与分享信息、寻求社会帮助、社会关系构建与维系的重要平台。为了满足多样化的媒体使用需求,用户通常同时活跃于多个社交媒体。如何深入分析和理解跨社交媒体用户交互关系与行为,对构建社会媒体环境下精准和完整的用户画像,提升个性化信息服务的精准度,发现社会媒体中的虚假账户,以及促进社会媒体中的用户和关系留存具有重要意义,是CSCW、社会计算和人机交互领域研究的前沿热点。但由于社交媒体功能、用户心理预期以及隐私防护策略的各不相同,用户的身份资料、社会关系、社会交互和兴趣偏好等重要信息分散在不同社交媒体之中,这给跨社交媒体用户交互关系与行为的全面分析和理解带来了巨大挑战。本次讲座以微博和豆瓣为研究实例,介绍我们在跨社交媒体中重叠关系的可用性与一致性,以及重叠关系的交互影响与鲁棒性等方面的最新研究成果,揭示了重叠社会关系具有高可用性和社交属性的强相关性,剖析了跨媒体交互关系原因,给出了促进新用户关系构建与留存,提升关系推荐的目的性,以及增强关系鲁棒性等社交媒体设计方面的启示。

  

卢暾 博士,复旦大学计算机科学技术学院副教授,CMU访问学者。目前是CCF高级会员,CCF协同计算专委会常务委员,CCF大数据专家委员会通讯委员,CCF YOCSEF上海AC委员,上海市计算机学会协同信息服务专委会委员等。主要研究方向为CSCW与社会计算。作为项目负责人主持承担了多项国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、国家863和上海市项目,作为项目骨干参与了多项国家973课题、国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划子课题等项目。相关研究成果主要发表在ACM CSCWCHIUbiComp等领域权威国际学术会议和国内外学术期刊上。获得了国际学术会议CSCW’15等的最佳论文奖和CSCW’18最佳论文提名奖。担任CHI’19Associate ChairChineseCSCW’18ChineseCSCW’17CSCWD’10等的PC Co-ChairGROUP’18CSCWD’16ICC’11等的PCCSCW’18Posters PCCSCW’17 WorkshopCo-OrganizerInternational Journal of Cooperative Information Systems等期刊的Guest EditorACM CHICSCWACM Trans. on Social ComputingIEEE Trans. on Services ComputingIEEE Trans. on Automation Science and Engineering等领域内多个权威会议和期刊的审稿人。