Folk theories of algorithmic operations during Internet use: A mixed methods study

互联网 人气 德国的 透视图(图形) 分类 样品(材料) 人口 互联网用户 心理学 计算机科学 社会学 互联网隐私 社会心理学 万维网 人工智能 人口学 考古 化学 历史 色谱法
作者
Leyla Dogruel
出处
期刊:The Information Society [Informa]
卷期号:37 (5): 287-298 被引量:48
标识
DOI:10.1080/01972243.2021.1949768
摘要

We used the folk theory perspective to investigate Internet users’ understanding of algorithms during their Internet use. Empirically, we conducted a mixed-method study. First, we carried out semi-structured in-person interviews with 30 German Internet users. Our analysis of these interviews enabled us to identity five folk theories – economic orientation theory, personal interaction theory, popularity theory, categorization theory, and algorithmic thinking theory. In a second step, we created a standardized survey questionnaire with 19 illustrative statements for these five folk theories, relying on participants’ explanations in the interviews to develop statements that reflected lay users’ ideas as much as possible. Participants (N = 331) were recruited through a commercial online access panel using quota criteria for age, gender, and education level to have a sample representative of the German population. Our survey findings indicate the prevalence of such folk theories among a broader population of Internet users, except for the algorithmic thinking theory, which is likely due to it being based on inaccurate assumptions about algorithms’ capabilities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
顺顺安完成签到,获得积分10
1秒前
摩尔曼斯克完成签到,获得积分10
2秒前
虚拟的清炎完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
sharkmelon应助Amo采纳,获得10
2秒前
3秒前
wabfye完成签到,获得积分20
3秒前
3秒前
星辰大海应助明天的我采纳,获得10
3秒前
iNk应助科科采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
zgrmws应助怡然的夏之采纳,获得10
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
thunder完成签到,获得积分10
6秒前
哈哈哈完成签到,获得积分10
6秒前
KAZEN发布了新的文献求助20
6秒前
满意的聋五完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
漫漫完成签到,获得积分10
7秒前
英姑应助高贵的如曼采纳,获得10
7秒前
7秒前
斯文的馒头完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
桐桐应助欢欢采纳,获得30
8秒前
cablebot发布了新的文献求助10
9秒前
梦会故乡发布了新的文献求助10
9秒前
niNe3YUE应助结实的XMZ采纳,获得10
9秒前
科目三应助mlx采纳,获得10
9秒前
gstaihn发布了新的文献求助10
10秒前
zhihaiyu完成签到,获得积分10
10秒前
尘晨发布了新的文献求助10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Exploring Nostalgia 500
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
Advanced Memory Technology: Functional Materials and Devices 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5667567
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4886514
关于积分的说明 15120741
捐赠科研通 4826376
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2583992
邀请新用户注册赠送积分活动 1538029
关于科研通互助平台的介绍 1496163