基于文本分析的匿名社交平台用户自我披露行为研究
出版时间： 2023年10月
近年来，匿名社交软件成为不少年轻人青睐的“表达乌托邦”，身份隐匿为用户提供了边界清晰的隐私空间和更轻松的交流平台，本研究重点关注匿名社交用户披露行为的规律，基于相关政策法规构建了隐私命名实体识别语料库，并训练BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别模型实现隐私信息的识别。然后对匿名社交平台Soul的瞬间72427234文本进行隐私识别，分析用户隐私披露行为与社交互动度的关联。研究发现，匿名社交环境中用户仍倾向于与带有个人隐私信息的瞬间互动，性别、社交网络影响力等因素均对用户披露行为产生不同程度的影响。本研究为匿名社交平台的隐私管理与服务提供了依据。
关键词: