Content personalization and user profiling: selected psychometric phenomena in social networking sites on the example of Facebook in the light of literature analysis.

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18778/0860-7435.37.01

Keywords:

psychometry, content personalization, user profiling, social networking site, Facebook

Abstract

The development of social networking services has given rise to new phenomena in the online environment, influencing not only account functionality but also user behavior. This article focuses on content personalization and user profiling, aiming to characterize and compare these concepts in the context of a specific platform. The main research question addressed in this study is to explore the differences between content personalization and user profiling in social media, particularly on Facebook. The investigation employs methods was critical analysis of the literature. Initially, the definitions of content personalization and user profiling are presented, highlighting key terminological distinctions. Subsequently, the processes involved in these practices are examined, describing the employed methods and mechanisms. The necessary data required for the implementation of these practices is also discussed. Finally, the potential risks as-sociated with these mechanisms within the Facebook network are identified. The analysis reveals that content personalization and user profiling are distinct phenomena with significant implications for the operation of social networking services.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Babik, Wiesław & Cholewiak, Sylwia (2012). Korzyści i zagrożenia związane z korzystaniem z portalu społecznościowego Facebook [online]. Kraków: Uniwersytet Jagielloński. Pobrano 12 lipca 2023 r., z: https://docplayer.pl/5128016-Korzysci-i-zagrozenia-zwiazane-z-korzystaniem-z-portalu-spolecznosciowego-facebook.html
Google Scholar

Brewczyńska, Magdalena (2014). Profilowanie w sieci – konieczny filtr w dobie informacyjnego przeładowania czy cichy sprzymierzeniec dyskryminacji? Analiza zagadnień prawnych W: T. Jemczura, H. A. Kretek (red.) Zrównoważony rozwój (s. 102–111). Racibórz: Wydawnictwo Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Raciborzu.
Google Scholar

Bug bounty program. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r. z: https://en.wikipedia.org/wiki/Bug_bounty_program
Google Scholar

Collaborative filtering. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 25 czerwca 2023 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_filtering
Google Scholar

Debord, Guy (1998). Społeczeństwo Spektaklu. Gdańsk: Wydawnictwo słowo/obraz terytoria.
Google Scholar

Facebook Marketplace – co to jest? W: Allekurier.pl [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://allekurier.pl/blog/facebook-marketplace-co-to-jest
Google Scholar

Facebook Messenger. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/Facebook_Messenger
Google Scholar

Facebook Portal. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/Facebook_Portal
Google Scholar

Facebook wprowadza aplikację Facebook Gaming. Pozwala oglądać gry w streamingu. W: www.wirtualnemedia.pl [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://www.wirtualnemedia.pl/artykul/facebook-gaming-gry-w-streamingu-jak-zainstalowac-jak-korzystac-jak-grac-oplaty
Google Scholar

Feed (Facebook). W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 26 lipca 2023 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/Feed_(Facebook)
Google Scholar

Forst, K.atarzyna (2017). Facebook we współczesnym świecie komunikacji społecznej, Katowice: Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego.
Google Scholar

Instagram. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/Instagram
Google Scholar

Integracja zdarzeń w aplikacji z SDK Facebooka. W: Facebook [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://www.facebook.com/business/help/673327316061433
Google Scholar

ISTP. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/ISTP
Google Scholar

Kosiński, Michal, Stillwell, David & Graepel, Thore (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior, PNAS [online], 110, 15, Cambridge: University of Cambridge. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1218772110
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110

Kosiński, Michal, Bachrach, Yoram, Kohli Pushmeet, Stillwell, David & Graepel, Thore (2013). Manifestations of user personality in website choice and behaviour on online social networks. W: Machine Learning [online], 95, 357–380. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-013-5415-y
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/s10994-013-5415-y

Leja, Paulina (2017). Ochrona danych osobowych a Internet rzeczy, profilowanie i repersonalizacja danych [online]. Wrocław: Wydawnictwo CH Beck. Pobrano 23 czerwca 2023 r., z: http://www.repozytorium.uni.wroc.pl/Content/124396/PDF/02_Ochrona_danych_osobowych.pdf
Google Scholar

Location-based recommendation. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 29 czerwca 2023 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/Location-based_recommendation
Google Scholar

M (virtual assistant). W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/M_(virtual_assistant)
Google Scholar

Michał Kosiński. W: michalkosinski.com [online]. Pobrano 13 października 2023 r., z: https://www.michalkosinski.com/
Google Scholar

NASK ostrzegła przed oszustami, którzy kradną dane logowania do serwisu społecznościowego Facebook. W: PAP.pl [online]. Pobrano 13 października 2023 r., z: https://www.pap.pl/aktualnosci/nask-ostrzega-przed-oszustami-kradnacymi-dane-do-logowania-na-facebooku
Google Scholar

Ogonowska, Agnieszka (2012). Społeczeństwo spektaklu: prekursorzy i ich współczesne dziedzictwo intelektualne, Przyszłość. Świat–Europa–Polska. 1. Warszawa: Komitet Prognoz „Polska 2000 Plus”. 14–26.
Google Scholar

Olszak, Celina M. & Olszówka, Kornelia (2007). Gromadzenie danych o użytkownikach na potrzeby personalizacji portali internetowych. Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach [online], 273–278. Pobrano 23 czerwca 2023 r., z: https://www.researchgate.net/profile/celina-olszak/publication/267803437_gromadzenie_danych_o_uzytkownikach_na_potrzeby_personalizacji_portali_internetowych/links/54fde92b0cf2741b69ef9825/gromadzenie-danych-o-uzytkownikach-na-potrzeby-personalizacji-portali-internetowych.pdf
Google Scholar

Piksel Facebooka – informacje. W: Facebook [online]. Pobrano 11 czerwca 2023 r., z: https://www.facebook.com/business/help/742478679120153?id=1205376682832142
Google Scholar

Piwowarski, Mateusz, Szczyciński, Karol & Nermend, Kesra (2012). Metoda personalizacji treści w serwisach internetowych. W: Studia Informatica [online], 31/740, 201–215. Pobrano 7 lipca 2023 r., z: http://wneiz.pl/nauka_wneiz/studia_inf/31-2012/si-31-201.pdf
Google Scholar

Platon (2003). Państwo, tłum. W. Witwicki, Kęty.
Google Scholar

Psychometria. W: Encyklopedia PWN [online]. Pobrano 13 października 2022 r., z: https://encyklopedia.pwn.pl/haslo/psychometria;3964175.html
Google Scholar

Ptaszek, Grzegorz (2019). Edukacja medialna 3.0. Krytyczna analiza mediów cyfrowych w dobie Big Data [online], 212–222. Pobrano 12 lipca 2023 r., z: https://depot.ceon.pl/bitstream/handle/123456789/18358/Edukacja%20medialna%203.0_Ptaszek_ca%c5%82o%c5%9b%c4%87.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Google Scholar

Raport IBIMS i IBRIS (2021). W: ibims.pl [online]. Pobrano 6 lipca 2023 r., z: http://ibims.pl/skad-polacy-czerpia-informacje-o-polsce-i-swiecie-raport-ibims-i-ibris/
Google Scholar

Recommender system. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 25 czerwca 2023 r., z: https://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system#Session-based_recommender_systems
Google Scholar

Regresja liniowa. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 25 czerwca 2023 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/Regresja_liniowa
Google Scholar

Regresja logistyczna. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 25 czerwca 2023 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/Regresja_logistyczna
Google Scholar

Sanak-Kosmowska, Katarzyna (2018). Personalizacja komunikatów marketingowych w serwisach społecznościowych – targetowanie idealne czy manipulacja. W: E. V. Krykavskyi (red.) Маркетинг та логістика в системі менеджменту / Marketing and logistics in the system of management. (s. 220–221). Lviv: Nacìonalʹnij unìversitet „Lʹvìvsʹka polìtehnìka”.
Google Scholar

Schermer, Bart W. (2011). The limits of privacy in automated profiling and data mining. Computer Law & Security Review, 27, 45–52.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2010.11.009

Sidyk, Dagmara (2020). Enklawy w „Facebookistanie”. W jaki sposób cyfrowy gigant zamyka swoich użytkowników w bańkach filtrujących informacje? W: Dyskurs&Dialog [online] 1. Pobrano 6 lipca 2023 r., z: http://dyskursidialog.org/wp-content/uploads/2020/05/DD_3_online.pdf#page=124
Google Scholar

Skala dychotomiczna. W: Wikipedia. Wolna Encyklopedia [online]. Pobrano 25 czerwca 2023 r., z: https://pl.wikipedia.org/wiki/Skala_dychotomiczna
Google Scholar

Spark AR Player. W: Google Play [online]. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.facebook.arstudio.player&hl=pl&gl=US
Google Scholar

Staś, Tomasz (2007). Wykorzystanie technik ewolucyjnych w procesie nowoczesnej personalizacji portali internetowych. W: Studia i materiały polskiego stowarzyszenia zarządzania wiedzą [online], 8, 130–138. Pobrano 20 czerwca 2023 r., z: http://www.up.poznan.pl/mkozera/Source/Publikacje/OPBKE.pdf#page=130
Google Scholar

Staś, Tomasz (2014). Możliwości automatycznego dostarczania informacji w systemach zarządzania treścią. Studia Ekonomiczne, 185. Katowice: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. 215–224.
Google Scholar

Szymielewicz, Katarzyna & Iwańska, Karolina (2019). Śledzenie i profilowanie w sieci. Jak z klienta stajesz się towarem. Raport Panoptykon [online]. Pobrano 7 lipca 2023 r., z: https://panoptykon.org/sites/default/files/publikacje/panoptykon_raport_o_sledzeniu_final.pdf
Google Scholar

Tarka, Piotr (2013). Media społecznościowe a metody personalizacji i rekomendacji treści reklamowych i oferty produktowej. W: Marketing i rynek [online], 6, 24–28. Pobrano 2 lipca 2023 r., z: https://docplayer.pl/1701540-Media-spolecznosciowe-a-metody-personalizacji-i-rekomendacji-tresci-reklamowych-i-oferty-produktowej.html
Google Scholar

Twoje informacje. W: Facebook [online], Pobrano 11 lipca 2023 r., z: https://www.facebook.com/dyi/?referrer=yfi_settings
Google Scholar

Zych, Magdalena (2017). Użytkownik księgarni internetowych wobec personalizacji treści serwisów WWW – afektywny aspekt odgadywania potrzeb. W: Od rękopisów do bazy danych [online], 86–97. Pobrano 11 lipca 2023 r., z: http://bbc.uw.edu.pl/Content/3626/Publikacja2017.pdf#page=86
Google Scholar

Published

2023-12-30

How to Cite

Noga, E. (2023). Content personalization and user profiling: selected psychometric phenomena in social networking sites on the example of Facebook in the light of literature analysis. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Librorum, 2(37), 13–38. https://doi.org/10.18778/0860-7435.37.01

Issue

Section

Articles