Phil Tinn

维护视觉完整性与人文关怀：视觉社交数据混合方法研究框架

互联网正变得更加视觉化，但社会计算研究和方法论培训主要依赖文本方法。研究视觉社交数据需要方法论创新，涵盖问题信息（虚假信息、误导性内容、宣传、仇恨言论、AI生成垃圾内容等）。针对这一挑战，我们提出了一个基于扎根理论、解释性和计算支持的混合方法框架，用于研究视觉社交媒体数据集合。我们在深入分析潜在有害视觉内容并关怀研究团队的过程中开发了这一框架。我们记录了视觉语法、人工分析和计算支持分析三个框架组成部分，并以关怀为核心原则应用于三个实证案例研究。我们还为HCI社区提供了建议和启示，包括推动视觉方法培训和研究的建议，以及视觉完整性这一敏感概念。