[论文解读] Cultures in Community Question Answering

Imrul Kayes, Nicolas Kourtellis+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2015

Expert finding and Q&A systems参考文献 33被引用 7

一句话总结

本研究利用来自67个国家的20万名Yahoo Answers用户的数据集，调查了民族文化如何影响社区问答（CQA）平台中的用户行为。研究发现，文化维度——尤其是个人主义、权力距离、不确定性规避以及生活节奏——显著塑造了参与模式、隐私关注和规范遵守行为：个人主义用户贡献更多且更注重隐私，而高权力距离国家的用户表现出更大的关注者数量不平衡，高生活节奏用户则展现出更可预测的时间行为模式。

ABSTRACT

CQA services are collaborative platforms where users ask and answer questions. We investigate the influence of national culture on people's online questioning and answering behavior. For this, we analyzed a sample of 200 thousand users in Yahoo Answers from 67 countries. We measure empirically a set of cultural metrics defined in Geert Hofstede's cultural dimensions and Robert Levine's Pace of Life and show that behavioral cultural differences exist in community question answering platforms. We find that national cultures differ in Yahoo Answers along a number of dimensions such as temporal predictability of activities, contribution-related behavioral patterns, privacy concerns, and power inequality.

研究动机与目标

• 调查国家文化维度是否影响社区问答（CQA）平台（如Yahoo Answers）中的用户行为。
• 检验Geert Hofstede的文化维度（个人主义、权力距离、不确定性规避、男性化、长期导向）以及Robert Levine的生活节奏度量与在线参与模式的相关性。
• 评估文化差异是否影响回答行为、举报滥用行为、隐私关注以及用户活动的时间可预测性。
• 探讨CQA平台系统设计的启示，包括问题推荐、关注推荐和精准广告投放。
• 为在线协作知识共享生态系统中的文化差异提供实证证据。

提出的方法

• 收集并分析了2012至2013年间来自67个国家的20万名活跃Yahoo Answers用户样本。
• 使用国家层面的平均值，将每位用户所属国家映射到Hofstede的文化维度和Levine的生活节奏度量。
• 测量行为指标：提出的问题数量、提供的回答数量、提交的举报数量，以及活动的时间模式。
• 使用皮尔逊相关性分析检验文化度量与行为模式（如贡献率、隐私关注、规范违反、活动可预测性）之间的关系。
• 将关注者数量的不平衡性作为权力距离效应的代理指标。
• 应用统计假设检验评估观察到相关性的显著性，每个相关性的p值均予以报告。

实验结果

研究问题

• RQ1 国家文化（以Hofstede文化维度定义）是否影响用户在社区问答平台中的参与行为？
• RQ2 生活节奏度量在多大程度上可预测CQA平台中用户活动的时间可预测性？
• RQ3 文化差异如何影响用户的隐私关注及其违反社区规范的可能性？
• RQ4 权力距离与CQA平台上关注关系的不平衡性之间是否存在相关性？
• RQ5 文化因素是否能提升CQA平台上推荐系统与精准广告投放的性能？

主要发现

• 来自个人主义文化背景的用户表现出显著更高的贡献率，个人主义与规范违反可能性降低之间存在0.48的相关性（r = -0.48，p < 0.05）。
• 来自高个人主义国家的用户表现出更强的隐私关注，表明文化对自我呈现和数据共享行为具有影响。
• 高权力距离国家表现出更大的关注者数量不平衡，关注关系的不平衡性与权力距离之间存在强烈正相关（r = 0.65，p < 0.001）。
• 来自高不确定性规避国家的用户活动时间可预测性较低，其问题、回答和举报行为的时间可预测性相关性分别为r_q = -0.43、r_a = -0.55和r_r = -0.51（p < 0.05）。
• 来自高生活节奏国家的用户表现出更可预测的时间活动模式，表明文化节奏影响在线时间安排与响应速度。
• 文化差异表明，推荐系统应考虑文化因素——例如，在非高峰时段将问题路由给生活节奏较慢国家的用户，以提高响应可能性。