[논문 리뷰] Feedback loops of attention in peer production

Fang Wu, Dennis M. Wilkinson외 1명|ArXiv.org|2009. 05. 12.

Open Source Software Innovations참고 문헌 11인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 피어 프로덕션 플랫폼인 Digg와 YouTube와 같은 곳에서 기여자들이 더 많은 팔로워와 주목을 얻고, 그로 인해 기여를 계속하게 되는 주목 피드백 루프가 기여의 힘의 법칙 분포를 설명한다. 이 메커니즘은 주목 부족이 사용자 이탈과 강하게 연관되어 있음을 보여주며, 가시성과 팔로워 수 증가가 지속적인 생산성을 이끄는 상호 강화 사이클을 형성한다.

ABSTRACT

A significant percentage of online content is now published and consumed via the mechanism of crowdsourcing. While any user can contribute to these forums, a disproportionately large percentage of the content is submitted by very active and devoted users, whose continuing participation is key to the sites' success. As we show, people's propensity to keep participating increases the more they contribute, suggesting motivating factors which increase over time. This paper demonstrates that submitters who stop receiving attention tend to stop contributing, while prolific contributors attract an ever increasing number of followers and their attention in a feedback loop. We demonstrate that this mechanism leads to the observed power law in the number of contributions per user and support our assertions by an analysis of hundreds of millions of contributions to top content sharing websites Digg.com and Youtube.com.

연구 동기 및 목표

• 피어 프로덕션 플랫폼에서의 주목과 팔로워 증가가 장기적 기여를 유지하는 데 미치는 역할을 조사하기 위해.
• 주목 부족이 사용자가 기여를 중단하는 데 연관되어 있는지 조사하기 위해.
• 온라인 콘텐츠 플랫폼에서 생산성, 홍보도(팔로워 수), 인기도(업보트/조회수)가 어떻게 상호 연결되어 있는지 분석하기 위해.
• Digg와 YouTube의 실증 데이터를 활용해 관찰된 기여의 힘의 법칙 분포를 설명하는 메커니즘을 개발하기 위해.
• 팔로워 수가 과거 기여와 향후 수신 주목 사이의 관계를 매개하는지 테스트하기 위해.

제안 방법

• 2004~2008년 동안 270만 건의 Digg 제출 기사와 990만 건의 YouTube 영상을 수집 및 분석하여 타임스탬프, 제출자 ID, Digg 수, 조회수를 포함한다.
• 고정된 날짜(2008년 1월 3일, 2008년 2월 7일) 기준으로 기여자의 '홍보도'를 팬 수(Digg) 또는 구독자 수(YouTube)로 측정한다.
• 이러한 사용자가 이후 2주 동안 제출한 신규 기여물의 인기도(다이그 수 또는 조회수)를 추적한다.
• 과거 기여량(이전 기여 수)과 현재 홍보도(팔로워/구독자 수) 사이의 관계를 분석하기 위해 박스형 평균을 사용한다.
• 홍보도(팔로워/구독자 수)와 신규 기여물의 인기도(다이그 수 또는 조회수) 사이의 상관관계를 분석한다.
• 생산성이 증가하면 팔로워가 늘어나고, 그로 인해 신규 콘텐츠에 더 많은 주목을 받게 되며, 이는 다시 생산성을 강화하는 피드백 루프 모델을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Digg와 YouTube에서 주목을 받지 못하는 사용자들이 기여를 중단하는 데 연관되어 있는가?
• RQ2 사용자의 과거 기여량, 팔로워 수, 신규 기여물에 대한 주목 사이에 정성 피드백 루프가 존재하는가?
• RQ3 팔로워 수(홍보도)가 사용자의 과거 기여량과 어떻게 비례하는가?
• RQ4 사용자의 팔로워 수가 그의 신규 콘텐츠 인기도를 어느 정도 예측할 수 있는가?
• RQ5 관찰된 기여의 힘의 법칙 분포는 주목과 팔로워의 피드백 루프로 설명될 수 있는가?

주요 결과

• 주목을 더 이상 받지 못하는 사용자들은 기여를 중단할 가능성이 뚜렷이 높으며, 이는 주목이 장기적 기여를 유지하는 핵심 동기라는 것을 시사한다.
• 사용자의 과거 기여량과 팔로워 수 사이에 강한 정적 상관관계가 있으며, 기여량은 팔로워 수에 대해 로그 스케일링으로 증가한다.
• 신규 기여물의 인기도(다이그 수 또는 조회수)는 기여자의 팔로워 수에 비례하며, 팔로워가 주목을 이끄는 것으로 나타났다.
• 생산성 증가 → 팔로워 증가 → 신규 콘텐츠에 대한 주목 증가 → 다시 생산성 증가로 이어지는 피드백 루프 메커니즘이 관찰된 기여의 힘의 법칙 분포를 설명한다.
• Digg와 YouTube 양 측 모두에서 신규 콘텐츠의 평균 다이그 수 또는 조회수는 팔로워 수에 대해 선형적으로 증가하며, 홍보도의 중재 역할을 확인한다.
• 자기 강화 사이클이 작동하여 최고 기여자들은 더 활동적이며, 점점 더 가시성과 주목을 얻게 되어 장기적 참여가 지속된다는 점을 데이터가 뒷받침한다.