Kristen Barta 最新论文
Barta等人通过20名用户访谈，提出可见性对象理论框架，揭示用户感知自身对平台和算法的可见性，并引入反射算法可见性概念以理解社交媒体自我展示机制。
Barta 等人通过对 18 名流产经历者的访谈，揭示了在线支持群体中身份和经验相似性如何影响社交比较与社会支持的动态关系，并提出了宽容原则。
Barta 等人通过对20名美国用户的访谈提出女性主义社交媒体脆弱性分类法(FSMV)，引入网络化脆弱性及矛盾、期望与非期望效力等概念，为社交媒体设计中的隐私控制和平台问责提供理论框架。
Andalibi 等人将社会学污名理论应用于算法系统，在高等教育风险预测与社交媒体自杀检测场景中提出算法污名化概念，揭示导致算法伤害的社会技术机制。
Barta 等人通过访谈 15 位美国 TikTok 用户，发现 TikTok"有趣"平台属性与规范性真实性相互构成，支持用户表达积极与困难情绪，评论区同时提供社会支持与规范评判。
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