n this study, we demonstrate how an

n this study, we demonstrate how analysis of users’ social network structure a topic that has remained until recently inconspicuous within Human-Computer Interaction (HCI) research on social systemscan contribute to our understanding of Social Networking Services (SNS) effect on users. Despite a consensus that SNS enhance people’s social capital, prior studies on SNS have provided inconsistent evidence on this process. In a multipronged study, we analyze personality, social capital, and Facebook data from a cohort of participants to model the extent to which one’s SNS reflects aspects of his or personality and affects his bridging social capital. Our empirically validated model shows that empathy and conscientiousness influence the structural holes in one’s social network, which in turn affects bridging social capital. These findings highlight the importance of network structure as an intermediary between one’s personality and the social benefits one reaps from using SNS. Our work demonstrates how the implicit structural information embedded in users’ social networks can provide key insights into users’ personality and social capital.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

n นี้ศึกษา เราแสดงให้เห็นถึงวิธีวิเคราะห์โครงสร้างเครือข่ายทางสังคมของผู้ใช้หัวข้อที่มีอยู่จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่เด่นภายใน systemscan สังคมวิจัยคอมพิวเตอร์บุคคลโต้ตอบ (hci) ช่วยให้เราเข้าใจผลกระทบต่อผู้ใช้บริการการเครือข่ายทางสังคม (SNS) แม้ มีฉันทามติที่ SNS เพิ่มทุนทางสังคมของประชาชน SNS การศึกษาก่อนหน้านี้ได้ให้หลักฐานที่สอดคล้องในกระบวนการนี้ ในการศึกษา multipronged เราวิเคราะห์บุคลิกภาพ ทุนทางสังคม และข้อมูล Facebook จาก cohort ของผู้เข้าร่วมแบบเท่ากับที่หนึ่งของ SNS reflects ด้านเขาหรือบุคลิกภาพ และส่งผลกระทบต่อทุนทางสังคมของเขาระหว่างกาล แบบจำลองของเราตรวจ empirically แสดง influence ที่เอาใจใส่และ conscientiousness หลุมโครงสร้างในหนึ่งเครือข่ายทางสังคม ซึ่งจะมีผลต่อการเชื่อมโยงทุนทางสังคม findings เหล่านี้เน้นความสำคัญของโครงสร้างเครือข่ายเป็นตัวกลางระหว่างบุคลิกภาพของคน ๆ หนึ่งและ benefits สังคมหนึ่ง reaps ใช้ SNS งานของเราแสดงให้เห็นว่านัยโครงสร้างข้อมูลในเครือข่ายทางสังคมของผู้ใช้สามารถให้ลึกสำคัญบุคลิกภาพและทุนทางสังคมของผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

n การศึกษานี้เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการวิเคราะห์โครงสร้างเครือข่ายของผู้ใช้สังคมหัวข้อที่ยังคงอยู่จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ ไม่เด่นภายใน Human-Computer Interaction (HCI) วิจัยเกี่ยวกับ systemscan สังคมนำไปสู่​​ความเข้าใจของเราบริการเครือข่ายสังคม (SNS) ผลกระทบต่อผู้ใช้ แม้จะมีความเห็นตรงกันว่า SNS เพิ่มทุนทางสังคมของผู้คน, การศึกษาก่อนที่ SNS ได้ให้หลักฐานที่ไม่สอดคล้องกับกระบวนการนี​​้ ในการศึกษา multipronged เราจะวิเคราะห์บุคลิกภาพทุนทางสังคมและ Facebook ข้อมูลจากการศึกษาของผู้เข้าร่วมการจำลองขอบเขตที่ ECTS SNS อีกชั้นด้านหนึ่งของบุคลิกภาพของเขาหรือและมีผลต่อเงินทุนทางสังคมของเขาแก้ รูปแบบการตรวจสอบสังเกตุของเราแสดงให้เห็นถึงความเห็นอกเห็นใจและความยุติธรรมในอิทธิพลหลุมโครงสร้างในเครือข่ายทางสังคมอย่างใดอย่างหนึ่งซึ่งจะมีผลกระทบต่อการแก้ทุนทางสังคม ndings ไฟเหล่านี้เน้นความสำคัญของโครงสร้างเครือข่ายที่เป็นตัวกลางระหว่างหนึ่งของบุคลิกภาพและประโยชน์สังคม TS Fi หนึ่ง reaps จากการใช้ SNS งานของเราแสดงให้เห็นว่าโครงสร้างข้อมูลที่ฝังอยู่ในนัยของผู้ใช้เครือข่ายสังคมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเป็นผู้ใช้ 'บุคลิกภาพและทุนทางสังคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

n การศึกษานี้ เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการวิเคราะห์ของผู้ใช้เครือข่ายทางสังคมโครงสร้างหัวข้อที่ได้ยังคงอยู่จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ไม่เด่นภายในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ ( HCI ) การวิจัยใน systemscan สังคมมีส่วนร่วม ความเข้าใจของเราของบริการเครือข่ายทางสังคม ( SNS ) ผลกระทบต่อผู้ใช้ แม้จะมีฉันทามติว่า SNS เพิ่มคนเป็นทุนสังคมการศึกษาก่อนใน SNS ได้ให้หลักฐานที่ไม่สอดคล้องกัน ในกระบวนการนี้ ใน multipronged ศึกษา เราวิเคราะห์ทุนทางสังคม บุคลิกภาพ และใช้ข้อมูลจากการติดตามของผู้เข้าร่วมรูปแบบขอบเขตหนึ่งที่ SNS Re flผลด้านบุคลิกภาพของเขา หรือเขาลดทุนและมีผลกระทบต่อสังคมของเราใช้ตรวจสอบแบบจำลองพบว่าเอาใจใส่ และมีสติในfl uence หลุมในโครงสร้างของสังคม ซึ่งจะส่งผลต่อธุรกิจทุนสังคม ndings จึงเหล่านี้เน้นความสำคัญของโครงสร้างเครือข่ายที่เป็นตัวกลางระหว่างบุคลิกภาพของคนเราและสังคมจึงจะดีเป็นหนึ่งจากการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์งานของเราแสดงให้เห็นว่าข้อมูลที่ฝังตัวอยู่ในโครงสร้างระบบของผู้ใช้เครือข่ายทางสังคมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเป็นผู้ใช้ ' บุคลิกภาพและทุนสังคม