分类: 信息资源管理 >> 情报学 提交时间: 2024-09-13 合作期刊: 《农业图书情报学报》
摘要:[目的/ 意义]社交网络数据隐私保护是总体国家安全观的重要组成部分,数字经济时代,如何发挥数据要素作用的同时保护数据隐私安全成为学界热点。本研究通过分析国内外研究现状及局限性,以期为后续研究提供借鉴。[方法/ 过程]首先,采用文献调研法,从不同领域和时代视角归纳社交网络数据隐私保护发展历程;其次,通过内容分析法,从隐私泄露、隐私保护手段和隐私度量3 个维度进行主题内容挖掘;最后,基于信息生态框架,探究如何使保护体系可持续健康发展。[结果/ 结论]社交网络数据隐私保护研究涉及多学科领域和多数据生命周期,根据研究内容,可分为隐私泄露、隐私保护技术、隐私保护管理和隐私度量4 部分。为适应日渐复杂的现实环境和数智化的时代趋势,势必要在技术优化、法律完善、平台监管和用户参与的基础上,构建四位一体的社交网络数据隐私保护生态。
分类: 统计学 >> 统计学 分类: 公共管理学 >> 行政管理 分类: 社会学 >> 社会工作 分类: 工商管理学 >> 企业管理 分类: 社会学 >> 人口学 提交时间: 2024-09-06
摘要:本研究系统介绍了网络记忆采样(Network Sampling with Memory, NSM)方法的理论基础,并探讨了其在加拿大华人移民调查中的具体应用。NSM方法通过动态扩展社交网络,成功解决了传统链式采样中的选择偏差问题,尤其在非法移民、低收入群体等隐性群体中展现了显著优势。本研究通过NSM方法,收集了大量来自隐性群体的样本数据,揭示了复杂的社交网络结构,并优化了抽样的代表性。尽管研究过程中遇到了诸多挑战,如社交网络分化、受访者隐私保护及疫情影响,但通过适当调整,NSM方法依然表现出强大的适应性与高效性。本文不仅为移民研究提供了新的方法论支持,还展望了NSM方法在未来研究中的广泛应用潜力。