Sự tương tác và hành vi của người dùng trong một dịch vụ hỗ trợ cảm xúc trực tuyến quy mô lớn

Social Network Analysis and Mining - Tập 9 - Trang 1-22 - 2019
Derek Doran1, Luisa Massari2, Maria Carla Calzarossa2, Yu Li1, Daniele Tessera3, Junjie Zhang1
1Department of Computer Science and Engineering, Wright State University, Dayton, USA
2Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Pavia, Pavia, Italy
3Department of Mathematics and Physics, Catholic University of the Sacred Heart, Brescia, Italy

Tóm tắt

Một trong những lý do quan trọng nhất mà con người giao tiếp với nhau là để chia sẻ và hỗ trợ nhau thông qua các vấn đề cảm xúc, tuy nhiên hầu hết các hệ thống mạng xã hội trực tuyến hiện nay không phải là không gian thoải mái hoặc an toàn cho mục đích này. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các hệ thống hỗ trợ cảm xúc trực tuyến, nơi người dùng cần nói chuyện với ai đó có thể kết nối ẩn danh với một đám đông người nghe đã được đào tạo để trò chuyện một-một. Để hiểu được những phẩm chất của loại hình hệ thống xã hội trực tuyến mới nổi này, bài báo này xem xét người dùng, các cuộc trò chuyện và hoạt động được thực hiện trên nền tảng 7 Cups, một hệ thống hỗ trợ cảm xúc lớn mạnh và năng động với một cộng đồng người nghe sẵn sàng trợ giúp những người gặp phải bất kỳ vấn đề cảm xúc nào. Nghiên cứu đã cung cấp những thông tin thú vị về sự phát triển toàn cầu của dịch vụ, nhu cầu của người dùng trong việc tìm kiếm sự hỗ trợ từ nhiều người khác, hiệu ứng theo luật quyền lực của mức độ phổ biến giữa những người nghe, rằng người dùng có xu hướng kết nối với những người khác dựa trên sở thích chung và rằng một cấu trúc giống như lõi-vùng ngoại biên xuất hiện trong các mạng lưới trò chuyện, đồng thời xác định những phẩm chất của hệ thống điều khiển mức độ tương tác và giữ chân người dùng. Chúng tôi cũng nghiên cứu các từ và hành động của những người dùng có hành vi không đúng mực, những người đã bị báo cáo hoặc chặn, và xây dựng một bộ phân loại học máy có khả năng dự đoán những hành động không mong muốn của họ với độ chính xác hợp lý và tỷ lệ dương tính giả rất thấp. Những phẩm chất thu được đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực người dùng và cấu trúc giao tiếp của một dịch vụ hỗ trợ cảm xúc trực tuyến, các đặc điểm thúc đẩy sự tham gia, và một phương tiện nhận diện tự động những người dùng có hành vi không đúng.

Từ khóa

#hỗ trợ cảm xúc trực tuyến #tương tác người dùng #dịch vụ hỗ trợ cảm xúc #7 Cups #hành vi người dùng

Tài liệu tham khảo

Attfield S, Kazai G, Lalmas M, Piwowarski B (2011) Towards a science of user engagement (position paper). In: Proceedings of the WSDM workshop on user modelling for Web applications, pp 9–12 Bar-Lev S (2008) “We are here to give you emotional support”: performing emotions in an online HIV/AIDS support group. Qual Health Res 18(4):509–521 Barak A (2007) Emotional support and suicide prevention through the internet: a field project report. Comput Hum Behav 23(2):971–984 Binik YM, Cantor J, Ochs E, Meana M (1997) From the couch to the keyboard: psychotherapy in cyberspace. In: Kiesler S (ed) Culture of the internet. Psychology Press, pp 71–102 Booth D, Jansen BJ (2010) A review of methodologies for analyzing websites. In: Web technologies: concepts, methodologies, tools, and applications. IGI Global, pp 145–166 Bright JI, Baker KD, Neimeyer RA (1999) Professional and paraprofessional group treatments for depression: a comparison of cognitive-behavioral and mutual support interventions. J Consult Clin Psychol 67(4):491 Calzarossa MC, Tessera D (2015) Modeling and predicting temporal patterns of Web content changes. J Netw Comput Appl 56:115–123 Calzarossa MC, Massari L, Doran D, Yelne S, Trivedi N, Moriarty G (2016) Measuring the users and conversations of a vibrant online emotional support system. In: Proceedings of the IEEE symposium on computers and communication (ISCC), pp 1193–1199 Calzarossa M, Della Vedova M, Massari L, Nebbione G, Tessera D (2019) A methodological approach for time series analysis and forecasting of Web dynamics. LNCS Trans Comput Collect Intell XXXIII 11610:128–143 Chen YR, Chen HH (2015) Opinion spammer detection in web forum. In: Proceedings of the 38th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval. ACM, pp 759–762 Chou WYS, Prestin A, Lyons C, Wen KY (2013) Web 2.0 for health promotion: reviewing the current evidence. Am J Public Health 103(1):e9–e18 Chu Z, Gianvecchio S, Koehl A, Wang H, Jajodia S (2013) Blog or block: detecting blog bots through behavioral biometrics. Comput Netw 57(3):634–646 Cristianini N, Shawe-Taylor J (2000) An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press, Cambridge Davison KP, Pennebaker JW, Dickerson SS (2000) Who talks? The social psychology of illness support groups. Am Psychol 55(2):205 Doran D, Yelne S, Massari L, Calzarossa M, Jackson L, Moriarty G (2015) Stay awhile and listen: user interactions in a crowdsourced platform offering emotional support. In: Proceedings of the IEEE/ACM international conference on advances in social networks analysis and mining (ASONAM). ACM, pp 667–674 Fakhraei S, Foulds J, Shashanka M, Getoor L (2015) Collective spammer detection in evolving multi-relational social networks. In: Proceedings of the 21st ACM international conference on knowledge discovery and data mining, pp 1769–1778 Fortunato S (2010) Community detection in graphs. Phys Rep 486(3):75–174 Gao H, Hu J, Wilson C, Li Z, Chen Y, Zhao BY (2010) Detecting and characterizing social spam campaigns. In: Proceedings of the 10th ACM SIGCOMM internet measurement conference (IMC), pp 35–47 Grando F, Granville L, Lamb L (2018) Machine learning in network centrality measures: tutorial and outlook. ACM Comput Surv 51(5):102:1–102:32 Han J, Kamber M, Pei J (2006) Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann, Los Altos Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2009) The elements of statistical learning. Springer, Berlin Hemmati A, Chung KSK (2014) Associations between personal social network properties and mental health in cancer care. In: Proceedings of the IEEE/ACM international conference on advances in social networks analysis and mining (ASONAM), pp 828–835 Hu Y (2005) Efficient, high-quality force-directed graph drawing. Math J 10(1):37–71 Hu X, Liu H, Tang J (2014) Online social spammer detection. In: Proceedings of the 28th AAAI conference on artificial intelligence, pp 59–65 Huang MP, Alessi NE (1996) The internet and the future of psychiatry. Am J Psychiatry 153(7):861–869 Ikehara CS, Crosby ME (2005) Assessing cognitive load with physiological sensors. In: Proceedings of the 38th annual Hawaii international conference on system sciences. IEEE Jacques RD (1996) The nature of engagement and its role in hypermedia evaluation and design. Ph.D. thesis, South Bank University Kayes I, Iamnitchi A (2017) Privacy and security in online social networks: a survey. Online Soc Netw Media 3–4:1–21 Konradt U, Sulz K (2001) The experience of flow in interacting with a hypermedia learning environment. J Educ Multimed Hypermedia 10(1):69–84 Lalmas M, O’Brien H, Yom-Tov E (2014) Measuring user engagement. Synth Lect Inf Concepts Retr Serv 6(4):1–132 Leskovec J, Kleinberg J, Faloutsos C (2007) Graph evolution: densification and shrinking diameters. ACM Trans Knowl Discov Data 1(1):2 Li Y, Kim DW, Zhang J, Doran D (2018) Teafilter: detecting suspicious members in an online emotional support service. In: Proceedings EAI international conference on security and privacy in communication networks Lupien SJ, McEwen BS, Gunnar MR, Heim C (2009) Effects of stress throughout the lifespan on the brain, behaviour and cognition. Nat Rev Neurosci 10(6):434 Malliaros F, Vazirgiannis M (2013) Clustering and community detection in directed networks: a survey. Phys Rep 533(4):95–142 Maloney-Krichmar D, Preece J (2005) A multilevel analysis of sociability, usability, and community dynamics in an online health community. ACM Trans Comput–Hum Interact 12(2):201–232 Mislove A, Marcon M, Gummadi KP, Druschel P, Bhattacharjee B (2007) Measurement and analysis of online social networks. In: Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement. ACM, pp 29–42 Newman MEJ (2003) The structure and function of complex networks. SIAM Rev 45(2):167–256 Newman MEJ (2010) Networks: an introduction. Oxford University Press, Oxford Newman MW, Lauterbach D, Munson SA, Resnick P, Morris ME (2011) It’s not that I don’t have problems, I’m just not putting them on Facebook: challenges and opportunities in using online social networks for health. In: Proceedings of the ACM 2011 conference on computer supported cooperative work. ACM, pp 341–350 Ploderer B, Smith W, Howard S, Pearce J, Borland R (2013) Patterns of support in an online community for smoking cessation. In: Proceedings of the 6th international conference on communities and technologies. ACM, pp 26–35 Procidano ME, Heller K (1983) Measures of perceived social support from friends and from family: three validation studies. Am J Community Psychol 11(1):1–24 Rochlen AB, Zack JS, Speyer C (2004) Online therapy: review of relevant definitions, debates, and current empirical support. J Clin Psychol 60(3):269–283 Seah Ml, Cairns P (2008) From immersion to addiction in videogames. In: Proceedings of the British HCI group annual conference on people and computers: culture, creativity, interaction. British Computer Society, pp 55–63 Stanton-Salazar RD, Spina SU (2005) Adolescent peer networks as a context for social and emotional support. Youth Soc 36(4):379–417 Tsai YC, Liu CH (2012) Factors and symptoms associated with work stress and health-promoting lifestyles among hospital staff: a pilot study in Taiwan. BMC Health Serv Res 12(1):199 Wang YC, Kraut R, Levine JM (2012) To stay or leave? The relationship of emotional and informational support to commitment in online health support groups. In: Proceedings of the ACM 2012 conference on computer supported cooperative work. ACM, pp 833–842 Webster J, Ho H (1997) Audience engagement in multimedia presentations. ACM SIGMIS Database 28(2):63–77 White M, Dorman SM (2001) Receiving social support online: implications for health education. Health Educ Res 16(6):693–707 Wu F, Shu J, Huang Y, Yuan Z (2015) Social spammer and spam message co-detection in microblogging with social context regularization. In: Proceedings of the 24th ACM international on conference on information and knowledge management. ACM, pp 1601–1610 Yang J, Leskovec J (2015) Defining and evaluating network communities based on ground-truth. Knowl Inf Syst 42(1):181–213 Yang C, Harkreader RC, Gu G (2011) Die free or live hard? Empirical evaluation and new design for fighting evolving Twitter spammers. In: Proceedings of the international workshop on recent advances in intrusion detection. Springer, Berlin, pp 318–337 Yuen EK, Goetter EM, Herbert JD, Forman EM (2012) Challenges and opportunities in internet-mediated telemental health. Prof Psychol Res Pract 43(1):1–8 Zuckerman E (2003) Finding, evaluating, and incorporating internet self-help resources into psychotherapy practice. J Clin Psychol 59(2):217–225