Mitigating Adverse Effects of Using Online Social Networks

195 Pages·2016·6.31 MB·English

Mitigating Adverse Effects
of Using Online Social
Networks
VerminderungnegativerEffektebeiderNutzungvonOnlineSocialNetworks
ZurErlangungdesakademischenGradesDoktor-Ingenieur(Dr.-Ing.)
genehmigteDissertationvonDipl. Wirt.-Inf. ThomasPaulausMühlhausen
TagderEinreichung: 2. November2015,TagderPrüfung: 16. Dezember2015,
Erscheinungsjahr: 2016
Darmstadt—D17
1. Gutachten: Prof. Dr. Ing. ThorstenStrufe
2. Gutachten: Prof. Dr. Ing. WolfgangEffelsberg
3. Gutachten: Prof. Dr. rer. nat. ChrisBiemann
FachbereichInformatik
P2PNetworks
MitigatingAdverseEffectsofUsingOnlineSocialNetworks
VerminderungnegativerEffektebeiderNutzungvonOnlineSocialNetworks
GenehmigteDissertationvonDipl. Wirt.-Inf. ThomasPaulausMühlhausen
1. Gutachten: Prof. Dr. Ing. ThorstenStrufe
2. Gutachten: Prof. Dr. Ing. WolfgangEffelsberg
3. Gutachten: Prof. Dr. rer. nat. ChrisBiemann
TagderEinreichung: 2. November2015
TagderPrüfung: 16. Dezember2015,
Erscheinungsjahr: 2016
Darmstadt—D17
Erklärung zur Dissertation
Hiermitversichereich,dievorliegendeDissertationohneHilfeDritternur
mit den angegebenen Quellen und Hilfsmitteln angefertigt zu haben. Alle
Stellen, die aus Quellen entnommen wurden, sind als solche kenntlich
gemacht. Diese Arbeit hat in gleicher oder ähnlicher Form noch keiner
Prüfungsbehörde vorgelegen.
Darmstadt, den May 28, 2016
(ThomasPaul)
Abstract
Online Social Networks (OSNs), such as Facebook and Google+, are network-based
communication systems. They allow their users to create persistent digital representa-
tions of themselves, called user profiles, and to establish explicit connections to other
userprofileswithinaboundedsystem. OSNshavebecomepopularservicesthatattract
more than one billion users. The ubiquity of mobile devices, which support accessing
OSNs from anywhere, causes OSNs to be powerful communication tools that change
the way how people interact with each other. OSNs gain importance for the daily life
of their users by becoming an access channel to parts of their social environment.
However, using OSNs puts users at the risk of various undesired side-effects, such as
cyberbullying, beingforcedtograntcontentuselicensestoOSNproviders, facilitating
social engineering attacks, losing the job due to improper public comments and even
imprisoning in autocratic countries. In addition, users of OSNs are subject to crowd
engineering1. Theseside-effectsarecausedbyboth: sharingdatawithtoomanyorthe
wrong recipients and implications of the fact that OSNs are operated by commercial
companies.
This thesis contributes to understand the origin of these side-effects and approaches
to mitigate the latter without limiting the power of the OSN. We elaborate user be-
havior in the most popular OSN, Facebook, and introduce a color-based interface that
simplifies audience selection in OSNs. Furthermore, we improve decentralized OSNs
(DOSNs) that are not operated by commercial OSN providers to avoid ownership im-
plications.
Our first step is to gain understanding of the sources of adverse effects by evaluat-
ing OSN usage in detail. We answer the questions: How intensive do users use the
most popular OSN, Facebook? How do users orchestrate the variety of communication
functions? With whom do users communicate? On the way to understand causes of
side-effects, a second step is to investigate the content sharing preferences amongst
users from various countries. Since users are unable to choose their audience properly,
evaluating the actual settings is insufficient. To circumvent this issue, we developed a
browser plug-in that simplifies the audience selection.
Decentralizing OSNs is a way to avoid implications of commercial companies being
the owner and operator of the OSNs. In spite of their potential to avoid adverse ef-
1 http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/4901/4097,accessed2015-07-13
i
fects, DOSNs are not widely adopted. They suffer from the lack of performance and
functionality, compared with their popular counterparts. We contribute to mitigate the
lackbysurveyingthestate-of-the-artinthefieldofDOSNs, introducingasearchmech-
anism that allows to find user handles without leaking sensible information, allowing
P2P-basedDOSNstobeoperatedunderhighchurnandbyprefetchingvideosbasedon
locally-available information.
ii Abstract
Zusammenfassung
Online Social Networks (OSNs), wie z.B. Facebook oder Google+, sind netzwerk-
basierte Kommunikationssysteme, die es innerhalb eines geschlossenen Systems er-
möglichen Nutzerprofile zu erstellen, und diese mittels expliziten Freundschaftserk-
lärungen zu verbinden. OSNs sind derzeit sehr beliebt. Sie haben mehr als eine Mil-
liarde Nutzer. Die Ubiquität von mobilen netzwerkfähigen Endgeräten macht OSNs
zu mächtigen Kommunikationswerkzeugen, die die Art der Kommunikation im Alltag
ihrer Nutzer ändern, da sie es erlauben, OSNs unabhängig vom Aufenthaltsort des
Nutzers zu verwenden.
DieNutzungvonOSNsbirgtjedochdasRisikounerwünschterNebenwirkungen. Das
Spektrum der möglichen Nebenwirkungen umfasst z.B. Mobbing, das Gewähren von
NutzungsrechtenanKommunikationsinhalten,dasFördernvonSocialEngineeringAn-
griffen, der Verlust des Arbeitsplatzes und sogar Verhaftung in autokratisch regierten
Ländern. Nutzer von OSNs sind außerdem Versuchen ausgesetzt die öffentliche Mein-
ungzubeeinflussen2. DieseNebenwirkungenwerdendadurchverursacht, dassNutzer
Informationen mit den falschen bzw. mit zu vielen Rezipienten teilen, sowie durch
den Umstand dass OSNs von einem einzigen Akteur - einem Unternehmen - betrieben
werden.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Verminderung und Vermeidung von Nebenwirkun-
gen die sich aus der Nutzung von OSNs ergeben. Zu diesem Zweck darf die Funk-
tionsvielfalt der OSNs jedoch nicht eingeschränkt werden, um deren Attraktivität für
die Nutzer nicht zu gefährden. Dieses Ziel wird sowohl durch ein neuartiges Inferface
zur Vereinfachung der Privatsphäreneinstellungen, als auch durch die Verbesserung
alternativer, dezentraler OSNs erreicht.
Der erste Schritt dieser Arbeit ist das Erforschen der genauen Ursachen der uner-
wünschten Nebenwirkungen, indem das Nutzerverhalten untersucht wird. Dabei wer-
den die folgenden Fragestellungen betrachtet: Wie intensiv nutzen Nutzer das derzeit
populärste OSN, Facebook? Wie orchestrieren sie die angebotene Funktionsvielfalt?
Mit wem kommunizieren die Nutzer? Des Weiteren wurden die Vorlieben der Face-
booknutzer bzgl. des Teilens von Inhalten untersucht. Da viele Nutzer nicht in der
Lage sind das originale Interface zum Einstellen der Sichtbarkeit von Inhalten fehler-
arm zu nutzen, reicht es nicht aus die aktuellen Privatsphäreneinstellungen von Face-
2 http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/4901/4097,Zugriffam13.07.2015
iii
booknutzern zu untersuchen. Statt dessen wurde ein neues, auf einer ampelähnlichen
Farbkodierung basierendes Interface in Form einer Browsererweiterung veröffentlicht
und anschließend zu Studienzwecken verwendet.
Ein Weg um Auswirkungen des Umstandes, dass OSNs von kommerziellen Un-
ternehmen betrieben werden, zu vermeiden ist das Dezentralisieren von OSNs. OSNs,
die nicht von einer einzigen Organisation betrieben werden und auf einer dezentralen
technischenInfrastrukturbasieren,werdenindieserArbeitDOSNsgenannt. Diesesind
derzeitjedochkaumverbreitet,weilsiegegenüberdenheutzutagepopulärenOSNsim
Funktionsumfang und der Performanz zurück stehen.
In dieser Arbeit werden daher ausserdem Ansätze vorgestellt, die dabei helfen die
Nachteile von DOSNs gegenüber den OSNs zu verringern. Dazu wird zuerst der Stand
der Forschung untersucht und anschließend werden drei Beiträge zur Verbesserung
von DOSN vorgestellt. Der erste Beitrag ist ein Algorithmus der das Finden von
Adressen anderer Nutzer erlaubt, ohne dabei Daten der gesuchten Person Preis zu
geben. DerzweiteBeitragverbessertdieVerfügbarkeitvonProfildateninP2P-basierten
DOSNs unter herausfordernden Bedingungen. Der letzte Beitrag dieser Arbeit unter-
sucht das Laden von Inhalten in DOSN aufgrund von Prognosen, die ausschließlich
mithilfe von lokal beim Nutzer verfügbaren Daten erstellt wurden.
iv Zusammenfassung
Acknowledgements
This thesis would not exist without the support from my advisors as well as my col-
leagues, students, family, and friends.
In particular, I thank my professor and advisor Prof. Dr. Thorsten Strufe for both:
offering the opportunity to me and enabling me to do this dissertation. I thank him for
hisfaith,hissupportaswellasfortheopportunitiestoworkwithinternationalpartners
at NTU in Singapur, KTH in Stockholm and Telecom Paritech in Paris. Furthermore,
I thank Prof. Dr. Wolfgang Effelsberg for being my co-referee and for supervising me
in the MAKI project. In addition, I thank Prof. Dr. Chris Biemann for being the third
reviewer of this thesis and Prof. Rolf Hoffmann for both: offering a seat at his group’s
office to me and for integrating me in his group in my first days at TU-Darmstadt.
I am deeply grateful to my colleagues Dr. Hani Salah, Dr. Paul Gebelein, Andreas
Höfer and Stefanie Roos to help me out of mental blocks and I thank all my colleagues
in the P2P group and the MAKI project for inspiring discussions. I also thank my office
mates Dr. Patrick Ediger and Dr. Christian Schäck for their valuable advices.
Thisthesiswouldnotbethesamewithoutthestudentswhoworkedundermysuper-
vision. I would like to express my deep gratitude to Daniel Puscher who worked more
than three years (Bachelor thesis, student helper and Master thesis) on evaluating
the C4PS interface and the user behavior in Facebook. Niklas Lochschmidt imple-
mented and evaluated Lilliput in his Master thesis and Marius Hornung implemented
and evaluated the search scheme in his Bachelor thesis.
Last but not least, I thank my parents and Laura for their support during this busy
time.
v
vi Acknowledgements
Contents
1 Introduction 1
1.1 Problem Statement and Research Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 Thesis Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Work and Collaboration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 Feature Orchestration and Service Usage in Facebook 11
2.1 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.1 Ethical Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.2 Sample Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.3 Sample Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.4 Details of Collected Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.5 Data Quantification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.1.6 Mobile Device Usage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2 Churn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3 Function Popularity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4 The Facebook Newsfeed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.4.1 Content Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4.2 Newsfeed Composition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.3 Content Consumption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5 Communication Patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.5.1 User Profile Access . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5.2 Communication with Friends . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.6 Dynamics in User Behavior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.7 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.8 Summary and Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3 Privacy Preferences of Facebook Users 35
3.1 Reducing Maloperation Risks in Audience Selection . . . . . . . . . . . . . 36
3.1.1 C4PS: Design Principles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.1.2 C4PS: Color Scheme and Interface Usage . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.1.3 User Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.1.4 C4PS: Mock-up Study Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
vii