[논문 리뷰] Stay Awhile and Listen: User Interactions in a Crowdsourced Platform Offering Emotional Support

Derek Doran, Samir Yelne외 4명|Journal of Bioresource Management|2015. 09. 02.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 20인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 대규모 커뮤니티 기반 정서 지원 플랫폼인 7 Cups of Tea에서 수십만 명의 사용자 활동 로그를 바탕으로 사용자 상호작용을 분석한다. 메시지 수와 초기 대화 요청이 로그인 빈도나 정서적 고통 수준보다 장기적인 사용자 참여도를 더 강하게 예측함을 규명하며, 플랫폼 접근성보다는 상호작용의 질이 더 중요함을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 7 Cups of Tea와 같은 커뮤니티 기반 정서 지원 플랫폼에서 사용자가 어떻게 참여하는지 이해하기 위해.
• 사용자 활동 패tern과 멤버 및 청취자 간의 구조적 상호작용 역학을 규명하기 위해.
• 장기적인 참여도를 예측하는 데 가장 중요한 플랫폼 기능과 사용자 행동를 특정하기 위해.
• 실제 사용 패턴과 참여 유도 요인을 분석함으로써 향후 온라인 정서 지원 시스템의 설계를 지원하기 위해.

제안 방법

• 12개월 동안 수집된 7 Cups of Tea의 익명화된 사용자 활동 로그를 분석하였으며, 이는 87,232명의 멤버, 33,601명의 청취자, 12,038명의 하이브리드 사용자를 포함한다.
• 네트워크 분석을 통해 핵심-주변 구조 및 청취자 네트워크 내 잠재적 클리크(군집)를 포함한 멤버-청취자 상호작용 구조를 모델링한다.
• 랜덤 포레스트 기계학습 모델을 사용하여 장기적인 사용자 참여도를 예측하고, 기능 중요도는 지니 지수를 기반으로 순위를 매긴다.
• 사용자 등록 후 첫 두 주 동안의 메시지 수, 대화 요청 수, 로그인 빈도, 포럼 활동 등의 지표를 사용해 참여도를 측정한다.
• 시간대별 사용 패턴과 대화 요청 수에 따른 참여 유지율을 시각화하기 위해 히트맵과 선 그래프를 활용한다.
• 메시지 수와 대화 요청 수 등의 주요 예측 변수 간의 상호작용을 평가하기 위해 통계 모델링을 수행한다.

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

실험 결과

연구 질문

• RQ1 멤버, 청취자, 게스트, 하이브리드 유형의 사용자들이 7 Cups of Tea 플랫폼에서 시간이 지남에 따라 어떻게 참여하는가?
• RQ2 멤버-청취자 상호작용 네트워크에서 나타나는 구조적 패턴은 무엇이며, 이는 공동체 형성 또는 핵심-주변 구조를 반영하는가?
• RQ3 첫 두 주 동안의 사용자 행동과 플랫폼 기능 중 어떤 것이 장기적인 참여도를 가장 강하게 예측하는가?
• RQ4 사용자의 정서적 고통 수준은 활동적인 참여자로 전환될 가능성을 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 공개 포럼과 그룹 채팅은 개인 간 비공개 대화에 비해 사용자 유지를 위해 어느 정도 기여하는가?

주요 결과

• 1:1 대화에서 보낸 메시지 수와 첫 두 주 내에 제출한 대화 요청 수가 장기적인 사용자 참여도를 가장 강하게 예측하는 요소이다.
• 첫 두 주 내에 다섯 번 이상의 대화를 시작한 사용자는 대화당 메시지 수와 관계없이 활동을 유지할 가능성이 더 높다. 이는 관계 수가 참여 유지에 기여하는 것으로 보인다.
• 개별 대화에서의 메시지 수는 사용자가 다섯 번 이하의 대화를 시작할 경우에만 참여도의 강력한 예측 요소이며, 이는 관계 형성에 임계점이 존재함을 시사한다.
• 첫 두 주 동안의 로그인 빈도와 포럼 활동은 장기적인 참여도의 유의미한 예측 요소가 아니며, 이는 플랫폼 접근성 자체만으로는 지속적인 참여를 이끌지 못함을 의미한다.
• 낮은 수준과 높은 수준의 정서적 고통을 가진 사용자 모두가 활동적인 멤버가 될 가능성이 동일하여, 정서 지원 플랫폼은 증상의 심각도에 관계없이 광범위한 사용자를 유치함을 시사한다.
• 공개 포럼와 그룹 채팅은 사용자 유지를 위해 유의미하게 기여하지 않으며, 이는 비공개 대화에 비해 개인적이고 지속적인 성격이 떨어지기 때문으로 보인다.

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.