[論文レビュー] A Community Membership Life Cycle Model

Andreas C. Sonnenbichler|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2010

Team Dynamics and Performance参考文献 12被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、行動的およびネットワーク的指標に基づき、オンラインコミュニティのユーザーを6つの役割—訪問者、初心者、活発参加者、リーダー、受動的参加者、悪質ユーザー（トロール）—に分類する汎用的で体系的なコミュニティ会員ライフサイクルモデルを提案する。このモデルにより、コミュニティは会員の分布を測定し、段階的移行を特定し、コミュニティの構造を望ましい目標と一致させるために、参加意識の向上と維持に向けた的確な介入を実施できる。

ABSTRACT

Web 2.0 is transforming the internet: Information consumers become information producers and consumers at the same time. In virtual places like Facebook, Youtube, discussion boards and weblogs diversificated topics, groups and issues are propagated and discussed. Today an internet user is a member of lots of communities at different virtual places. "Real life" group membership and group behavior has been analyzed in science intensively in the last decades. Most interestingly, to our knowledge, user roles and behavior have not been adapted to the modern internet. In this work, we give a short overview of traditional community roles. We adapt those models and apply them to virtual online communities. We suggest a community membership life cycle model describing roles a user can take during his membership in a community. Our model is systematic and generic; it can be adapted to concrete communities in the web. The knowledge of a community's life cycle allows influencing the group structure: Stage transitions can be supported or harmed, e.g. to strengthen the binding of a user to a site and keep communities alive.

研究の動機と目的

• オフライン集団行動に関する広範な研究にもかかわらず、仮想コミュニティにおけるユーザー役割に関する体系的なモデルの不足に応えること。
• オンラインコミュニティにおけるユーザー行動を明確なライフサイクル段階に沿ってマッピングできる、汎用的かつ柔軟なフレームワークを開発すること。
• コミュニティ管理者が会員の分布を測定・影響でき、コミュニティの活力強化とユーザーの維持に寄与するよう、役割間の分布を最適化すること。
• 社会的ネットワーク分析（SNA）指標を用いた実用的洞察を提供し、役割の特定と介入の誘導を可能にすること。
• ユーザーの役割と特化した機能（例：訪問者向けガイド付きツアー、リーダー向けモデレーションツール）を結びつけることで、ソフトウェアシステム設計を支援すること。

提案手法

• 行動的およびネットワークベースの指標を用いて、従来のコミュニティ役割モデルを仮想オンライン環境に適応すること。
• 訪問者、初心者、活発参加者、リーダー、受動的参加者、トロールの6つの明確な役割を定義し、それぞれに特徴的な行動パターンとネットワーク的性質を付与すること。
• ログイン頻度、コンテンツ貢献、接続パターンなどの社会的ネットワーク分析（SNA）指標を用い、ユーザーの役割を自動的に同定すること。
• 役割分類のための閾値（例：活発参加者の平均ログイン間隔）を設定し、運用上の実装を可能にすること。
• 5段階の応用フレームワークを提案：役割の妥当性検証、閾値の定義、目標分布の設定、現在の分布の監視、介入計画の策定。
• プラットフォーム機能と役割同定を統合（例：初心者向けメンタリング、トロール向けアクセス制限）することで、コミュニティ管理を強化すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来のオフラインコミュニティ役割モデルを、仮想オンラインコミュニティの文脈にどのように適応できるか。
• RQ2 コミュニティ会員の異なる段階において、ユーザーを区別するための主要な行動的およびネットワーク的特徴は何か。
• RQ3 社会的ネットワーク分析（SNA）指標を用いて、ユーザーの役割を体系的に同定・測定する方法は何か。
• RQ4 コミュニティ構造（役割分布によって測定）は、ユーザーの維持や参加意識にどのように影響を与えるか。
• RQ5 コミュニティ管理者は、役割に基づく洞察をどのように活用し、ライフサイクル段階間の移行を促進し、望ましいコミュニティ構造を達成できるか。

主な発見

• 本モデルは、訪問者、初心者、活発参加者、リーダー、受動的参加者、トロールの6つの明確な役割にユーザーを分類でき、それぞれが独自の行動的およびネットワーク的特徴を持つことが確認された。
• トロールは、短期間の高い活動性、低評価、および最小または負のネットワーク接続を特徴とし、しばしば後続の役割を持たない。
• 活発参加者は、高い参加頻度とバランスの取れたネットワーク関係を示し、コミュニティ参加の核を形成する。
• リーダーは、高い影響力、高いコンテンツ生成量、強いネットワーク中心性を示し、意見リーダーや規則作成者としての役割を果たす。
• 受動的参加者は関心は維持しているが、貢献はほとんどないため、再参加戦略の対象としての可能性を示している。
• 本モデルは、役割分布の測定可能な追跡を可能とし、望ましい状態（例：活発参加者やリーダーの役割を増加）へのコミュニティ構造のシフトを支援するデータドリブンな介入を可能にする。