Kim Hemmings-Jarrett, Ph.D.

Kim Hemmings-Jarrett
Assistant Teaching Professor, Business
Assistant Teaching Professor, Social Science
Rydal Executive Plaza, 306
  • Digital Divide
  • Human Centered Research
  • Human Computer Interaction
  • User Experience
  • Virtual Reality (Digital Inclusivity)
  • Social Media Discourse
  • Sentiment Analysis
  • Crowdsourcing sentiment

K. Hemmings-Jarrett, J. Jarrett and M. B. Blake, "(WKSP) 区分用户参与水平影响的Twitter样本情感分析2018年IEEE认知计算国际会议(ICCC),旧金山,CA, USA, 2018, pp. 65-72, doi: 10.1109/ICCC.2018.00016.

Abstract:微博社交媒体平台Twitter, accounting for millions of 'tweets' per day, 为广泛的主题和影响各种研究领域的采样对话提供了一个有效的平台. 再加上在线对话经常反映离线对话的预设, 许多研究人员利用Twitter样本来证明关于更大人群的结论是正确的. More recently, 研究人员正在对Twitter进行抽样调查,以对产品和服务进行情绪分析或意见挖掘, relevant to this work, 对于可能导致选举预测的政治和社会评论. Traditionally, 情感分析被可视化为在线讨论内容中表达的意见的集合, 而忽略了内容创造者的存在和他们不同程度参与的影响. 本文阐述并提出了一种替代模型,用于使用Twitter样本评估和可视化情绪,同时利用和突出用户参与和影响.URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8457697&isnumber=8457681

K. Hemmings-Jarrett, J. Jarrett and M. B. Blake, "评估用户在社交媒体上的参与度,以利用主动和被动的沟通,“2017 IEEE认知计算国际会议(ICCC),檀香山,HI, USA, 2017, pp. 132-135, doi: 10.1109/IEEE.ICCC.2017.24.

Abstract社会中的个人在意识形态上线上线下都是不同的. 随着讨论和交流性质的演变,集体内部的动态也在变化. 用户在政治话语等问题上的参与影响了之前集体群体的意见, during, 以及在重大事件发生之后. 在这些讨论中,语言的选择可能会影响参与的变化. 这导致了自然的绝缘效果,从而阻止了更全面的讨论, 当反对的时候,还有一个更大的挑战, less vocal voices, 以不那么显眼的方式产生不成比例的影响. 本文引入了一个交际模型来理解触发主动和被动行为体用户参与的事件刺激. 随着交流性质的发展,这种方法有助于开发更具吸引力的在线讨论.URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8029234&isnumber=8027287

J. Jarrett, K. Hemmings-Jarrett and M. B. Blake, "面向服务的微博情感预处理体系结构,“2019年IEEE网络服务国际会议(ICWS),米兰,意大利,2019,pp. 163-171, doi: 10.1109/ICWS.2019.00037.

Abstract:推特等在线社交媒体平台, 提供丰富的意见库进行情感分析. 用户可以在广泛的问题领域中参与各种主题的公开讨论. Commercial, government, educational, 非营利组织和其他类型的机构越来越依赖于提取Twitter上的对话,以确定公众对特定话题的普遍看法, products, services and issues. 尽管很容易获得,而且储量丰富, 它还夹杂着细微的差别,可能会破坏, 如果处理不当,可能会导致不准确的分析. In this paper, 我们提出了一个SOA框架来支持对Twitter上的数据起源进行预处理, 以及允许数据消费者使用有用的社交媒体信号过滤数据的可配置组件.URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8818395&isnumber=8818298


K. Hemmings-Jarrett, J. Jarrett and M. B. Blake, "评价一种可重用技术,用于改进用于决策的众包情感的社会媒体查询标准,2019 IEEE第20届数据科学信息重用与集成国际会议(IRI), Los Angeles, CA, USA, 2019, pp. 379-388, doi: 10.1109/IRI.2019.00065.

Abstract:使用社交媒体数据的用户分为三类,一种是个人使用,另一种是聚合并呈现给他人. 这些用户依赖于社交媒体信号(SMS)的优先组合,以满足他们的信息目标并帮助他们做出决策. The research community is split on how to deal with some signals such as text originating from robotic voices; some suggest removing them while others are more interested in better identifying them. 本文在2016年美国总统选举期间的一场政治辩论中收集了一个数据集,对短信进行了统计测试. 它引入了一种可重用的技术,旨在促进迭代和共生的用户系统关系, 同时,无论消费者群体如何,都可以提高获得经验支持的决策结果的机会.URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8843474&isnumber=8843429

Kimberley Hemmings-Jarrett, Swathi Jagannath, Ali Jazayeri和Denise Agosto. 2019. "We Need More Than Laptops!:国际学生转学技术援助. 2019年计算机支持的协同工作和社会计算(CSCW '19)的会议伙伴出版物. 计算机协会,纽约,纽约,美国,216-220. http://doi.org/10.1145/3311957.3359461

Abstract虽然信息和通信技术(ICT)已经遍及人类活动的各个方面,包括教育环境, 它们的采用和传播在不同的发展中国家和发达国家之间有所不同, often described as the digital divide. In this work, 我们研究了发展中国家的学生在向发达国家的研究生和本科学习过渡时的关注点和考虑因素,评估了他们在过渡期间可用的个人和机构资源,并特别关注了他们在过渡前后接触ICT的程度. 结果显示,受访者在其本国经历了不同程度的技术接触, 他们在母国和东道国的援助来源都没有提供跨越数字鸿沟过渡所需的援助.
URL: http://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3311957.3359461?casa_token=qd2ZBECajf8AAAAA:PpWJrCvyMTtjfAs-C1uLDtQgysz01HhAMq3lmOI_pTYaWu1Byfzn0WU8ExKdH664ihMeWx6Ug-TK_kg 


Hemmings-Jarrett, Kimberley; Jarrett, Julian; Hylton, Jasmin; Williams, Shemar; and Campbell, Yanelle, "权力关系对减少牙买加数字边缘化学生人数影响的初步研究." (2022). AMCIS 2022 Proceedings. 10.
http://aisel.aisnet.org/amcis2022/sig_si/sig_si/10

Abstract数字鸿沟历来被视为主要基于社会经济问题和其他人口脆弱性的人与技术的分离. 最近的研究将研究扩展到调查其他社会结构的影响,如政府权力对信息公平分配的影响 & 向数字边缘人口提供通信技术和其他资源. While many strides have been made, 对于生活在牙买加等发展中国家的学生来说,解决这一鸿沟成为了一个更加紧迫的问题, where pre-pandemic, 教育技术仍处于起步阶段. Using the Grounded Theory methodology, 本研究介绍了四种权力关系的初步发现,这些权力关系有能力和能力有效地弥合鸿沟,并在数字边缘化人群中最年轻的人群中发挥作用,以及它对国家发起的倡议(如OYOD)的影响.
 

K. Hemmings-Jarrett, T. Barnett, J. Jarrett, M. B. Blake and D. Agosto, "Quality not Quantity! 理解受众深度的定性评价与建议 “Knowledge” Post Data Extraction,2020 IEEE第21届数据科学信息重用与集成国际会议(IRI), Las Vegas, NV, USA, 2020, pp. 164-171, doi: 10.1109/IRI49571.2020.00031.

Abstract: Knowledge is defined as...the result of machine extracted patterns; humans making sense of their environment; information generated and aggregated from software services or as the lowest form of human cognition. 不同的视角,不同的领域,但只有一个概念. Information scientists are often concerned with retrieving knowledge from data sources and sharing that knowledge with concerned stakeholders; with such differing views on what qualifies as knowledge a cross-domain approach might prove beneficial. 这项工作是对知识层的定性评估,旨在弥合分析师与其预期或非预期受众之间的差距. 它考察了在教育学科中使用抽象概念的好处,以证明在通过数据库发现的知识(KDD)框架中包括一个后评估阶段是合理的. 它还旨在提高人们对各种人类认知能力的认识,并提供一种有用的方法来交流和评估支持高阶思维的机器提取的知识.URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9191399&isnumber=9191372

K. Hemmings-Jarrett, J. Jarrett and M. B. Blake, "网络政治话语中用户群体活动的分类方法2019 IEEE第五届协同与互联网计算国际会议(CIC), Los Angeles, CA, USA, 2019, pp. 71-80, doi: 10.1109/CIC48465.2019.00018.

摘要:Twitter已经成为一个受欢迎的政治对话平台. Within the TwitterSphere, 多个用户通过不同的方式和不同程度的参与为话语做出贡献. In this paper, 我们试图剖析出现在网络政治话语中的不同用户群体. 我们提供了一个分类法,可用于对各种用户进行分类, 确定每个组的代表以及他们各自在在线对话中的份额. 以及核心信息搜寻概念, 该分类法旨在减少与探索性搜索相关的觅食成本. 这项工作为分析和预处理社交媒体数据提供了一种实用的方法,并为未来扩展到情感分析提供了有价值的建议.URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8998496&isnumber=8998468

  •  Ph.D. Information Science
  •  BBA Accounting & 行政及资讯系统管理