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What demographic attributes do our digital footprints reveal? A systematic review

机译:我们的数字足迹揭示了哪些人口统计属性?系统评价

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摘要

To what extent does our online activity reveal who we are? Recent research has demonstrated that the digital traces left by individuals as they browse and interact with others online may reveal who they are and what their interests may be. In the present paper we report a systematic review that synthesises current evidence on predicting demographic attributes from online digital traces. Studies were included if they met the following criteria: (i) they reported findings where at least one demographic attribute was predicted/inferred from at least one form of digital footprint, (ii) the method of prediction was automated, and (iii) the traces were either visible (e.g. tweets) or non-visible (e.g. clickstreams). We identified 327 studies published up until October 2018. Across these articles, 14 demographic attributes were successfully inferred from digital traces; the most studied included gender, age, location, and political orientation. For each of the demographic attributes identified, we provide a database containing the platforms and digital traces examined, sample sizes, accuracy measures and the classification methods applied. Finally, we discuss the main research trends/findings, methodological approaches and recommend directions for future research.
机译:我们的在线活动在多大程度上揭示了我们是谁?最近的研究表明,个人在网上浏览并与他人互动时留下的数字痕迹可能揭示出他们的身份和兴趣。在本文中,我们报告了一项系统综述,该综述综述了有关从在线数字踪迹预测人口统计属性的最新证据。符合以下条件的研究包括在内:(i)他们报告的发现中,至少从一种形式的数字足迹中可以预测/推断出至少一种人口统计学属性;(ii)预测方法是自动化的;以及(iii)痕迹是可见的(例如,tweet)或不可见的(例如,点击流)。我们确定了截至2018年10月的327项研究。在这些文章中,成功地从数字踪迹中推断出14个人口统计属性;研究最多的包括性别,年龄,位置和政治倾向。对于确定的每个人口统计属性,我们提供一个数据库,其中包含所检查的平台和数字轨迹,样本大小,准确性度量以及所应用的分类方法。最后,我们讨论了主要的研究趋势/发现,方法论并为未来的研究提供了建议。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Joanne Hinds; Adam N. Joinson;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(13),11
  • 年度 -1
  • 页码 e0207112
  • 总页数 40
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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