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Mining Users' Self-Privacy Violations in Online Public Discourse Using Data Science Techniques

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자료유형학위논문
서명/저자사항Mining Users' Self-Privacy Violations in Online Public Discourse Using Data Science Techniques.
개인저자Umar, Prasanna.
단체저자명The Pennsylvania State University.
발행사항[S.l.]: The Pennsylvania State University., 2022.
발행사항Ann Arbor: ProQuest Dissertations & Theses, 2022.
형태사항94 p.
기본자료 저록Dissertations Abstracts International 84-02A.
Dissertation Abstract International
ISBN9798841572879
학위논문주기Thesis (Ph.D.)--The Pennsylvania State University, 2022.
일반주기 Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 84-02, Section: A.
Advisor: Squicciarini, Anna.
이용제한사항This item must not be sold to any third party vendors.
일반주제명Personal information.
User behavior.
Audiences.
Verbal communication.
Peers.
Labeling.
User generated content.
Computer privacy.
Self expression.
Norms.
Deception.
Gender identity.
Social research.
COVID-19.
Communication.
Gender studies.
Web studies.
언어영어
바로가기URL : 이 자료의 원문은 한국교육학술정보원에서 제공합니다.

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