[論文レビュー] Stay Awhile and Listen: User Interactions in a Crowdsourced Platform Offering Emotional Support

Derek Doran, Samir Yelne+4 more|Journal of Bioresource Management|Sep 2, 2015

Complex Network Analysis Techniques参考文献 20被引用数 9

ひとこと要約

本研究は、7 Cups of Teaという大規模なクラウドソーシング型感情的支援プラットフォームにおけるユーザーの相互作用を、数10万人のユーザーの活動ログを用いて分析している。その結果、ログイン頻度や苦情レベルよりも、メッセージの送信数や早期の会話リクエストが、長期的なユーザー参加を最も強く予測することが判明した。これは、単なるプラットフォーム利用ではなく、質の高い相互作用の重要性を示している。

ABSTRACT

Internet and online-based social systems are rising as the dominant mode of communication in society. However, the public or semi-private environment under which most online communications operate under do not make them suitable channels for speaking with others about personal or emotional problems. This has led to the emergence of online platforms for emotional support offering free, anonymous, and confidential conversations with live listeners. Yet very little is known about the way these platforms are utilized, and if their features and design foster strong user engagement. This paper explores the utilization and the interaction features of hundreds of thousands of users on 7 Cups of Tea, a leading online platform offering online emotional support. It dissects the level of activity of hundreds of thousands of users, the patterns by which they engage in conversation with each other, and uses machine learning methods to find factors promoting engagement. The study may be the first to measure activities and interactions in a large-scale online social system that fosters peer-to-peer emotional support.

研究の動機と目的

• 7 Cups of Teaのようなクラウドソーシング型感情的支援プラットフォームにおけるユーザーの参加行動を理解すること。
• ユーザーの活動パターンと、メンバーとリスナー間の構造的相互作用ダイナミクスを特定すること。
• 長期的な参加を予測する、プラットフォームの機能とユーザー行動の要因を同定すること。
• 実世界の利用パターンと参加要因を分析することで、将来のオンライン感情的支援システムの設計を支援すること。

提案手法

• 12か月間にわたり収集された、87,232人のメンバー、33,601人のリスナー、12,038人のハイブリッドユーザーを含む、7 Cups of Teaの匿名化されたユーザー活動ログを分析。
• ネットワーク分析を用いて、コア・パーリフェリー構造やリスナーネットワーク内の潜在的クライクを含む、メンバー・リスナー間の相互作用構造をモデル化。
• ランダムフォレスト機械学習モデルを用いて長期的なユーザー参加を予測し、ジニ指数を用いて特徴量の重要度を順位付け。
• ユーザー登録後2週間以内のメッセージ送信数、会話リクエスト数、ログイン頻度、フォーラム活動などの指標を用いて参加度を測定。
• ヒートマップとライングラフを用いて、時間帯別の利用パターンや会話リクエスト数に応じた参加維持度を可視化。
• 統計的モデリングを用いて、メッセージ数と会話リクエスト数といった主な予測要因の間の相互作用を評価。

Figure 1: Browsing for new listeners in 7cot. (1) Listener profiles; (2) Searching for listener by various criteria; (3) Connecting with a listener immediately.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 メンバー、リスナー、ゲスト、ハイブリッドユーザーといった異なるタイプのユーザーが、7 Cups of Teaプラットフォームで時間経過とともにどのように参加するか？
• RQ2 メンバー・リスナー相互作用ネットワークにどのような構造的パターンが現れるか。また、コミュニティ形成やコア・パーリフェリー構造を示唆しているか？
• RQ3 最初の2週間における、ユーザー行動とプラットフォーム機能の中で、長期的な参加を最も強く予測するのはどれか？
• RQ4 ユーザーの苦情レベルは、活発な参加者となる可能性にどのように影響するか？
• RQ5 プライベートな1対1の会話と比較して、公開フォーラムやグループチャットは、ユーザーの維持にどの程度貢献しているか？

主な発見

• 1対1の会話におけるメッセージ送信数と、最初の2週間以内に提出された会話リクエスト数が、長期的なユーザー参加を最も強く予測する要因である。
• 最初の2週間で5回以上会話を開始したユーザーは、1回あたりのメッセージ数に関わらず、継続的に活発な参加者となる傾向がある。これは、関係の数が参加維持に寄与していることを示唆している。
• 1対1の会話におけるメッセージ送信数は、ユーザーが5回未満の会話を開始する場合にのみ、参加度の強い予測要因となる。これは、関係形成に閾値効果が存在することを示している。
• 最初の2週間におけるログイン頻度やフォーラム活動は、長期的な参加度の有意な予測要因ではなく、プラットフォームへのアクセスそのものだけでは継続的参加を促さないことを示している。
• 低レベルおよび高レベルの苦情を抱えるユーザーが、どちらも活発なメンバーとなる可能性は同等である。これは、感情的支援プラットフォームが、症状の重症度に関係なく幅広いユーザー層を引きつけることを示している。
• 公開フォーラムやグループチャットは、ユーザーの維持に顕著な貢献をしていない。これは、プライベートな会話と比較して、個人的でなく一時的な性質を持つためである。

Figure 2: 7cot member interface. (1) List of current conversations; (2) selections to connect to any listener; (3) conversation window; (4) progress values; (5) access chat forums and progression metrics.