persistent sharing of fitness app status on twitter
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Persistent Sharing of Fitness App Status on Twitter
2016. 07. 25Naver PhD Fellow
KAIST 박 건우
목차
1. 발표자 소개
2. 연구 배경
3. 연구 문제
4. 타겟 어플리케이션 소개 및 데이터 수집
5. Twitter 사용 패턴 비교: Persistent vs. Dormant
6. Persistent sharing 예측
7. 논의 및 결론
8. 기타 진행중인 연구
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발표자 소개
• 이름: 박 건우
• 소속: KAIST 전산학부 웹사이언스대학원 박사과정
• 문화기술대학원 소셜 컴퓨팅 랩 (지도교수: 차미영)
• 연구관심분야: 온라인 소셜 데이터를 이용한 오프라인 행동의 이해 및 예측(Social Computing, Computational Social Science)
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진행했던 연구들
트위터감성과날씨의관계 감성정보를이용한상담만족도예측
온라인게임내젠더스와핑현상분석
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연구 배경
Quantified Self movement로개인의건강관련정보들이정량화
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• 개인의 건강 관련 정보들이 어플리케이션을 통해 관리되기 시작
연구 배경
건강 관련 정보
건강 관리 어플리케이션
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연구 배경
• 건강 관리 앱의 문제: 낮은 잔존율! (Low retention problem)
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Social sharing
• 외부 소셜 미디어에 상태를 공유하여 긍정적 효과를 받도록 유도
• 부정적 효과 또한 보고되고 있음
Social sharing Twitter friends
Social support: 동기부여, 정보제공
Privacy 노출에대한 걱정
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효과적인 Social sharing을 위해, 계속하여 앱 내 상태를 공유하여
어플리케이션을 사용하는 데 영향을 미치는 요인들에 대한 이해 필요
연구 문제
• 건강 관리 앱에서 상태를 계속해 공유하는 유저들은 어떻게 Twitter를 사용하는가?
• 어떤 유저들이 계속해서 상태를 공유하며 건강 어플리케이션을 사용하는 지 예측할 수 있는가?
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타겟 어플리케이션: MyFitnessPal (MFP)
• 체중 관리를 위한 건강 어플리케이션
• Google Play Store 건강/피트니스 앱 부문 다운로드 횟수 1위
• 앱 내 상태 기록시 Twitter로 자동 공유 기능을 제공
앱유저
어플리케이션에
내 상태 기록시
Twitter에 포워딩
운동
체중변화
식단기록
블로그
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Twitter 데이터 수집
1. MFP를 사용하는 Twitter 유저 파악
• 데이터 소스: Twitter Decahose, streaming API
• #myfitnesspal을 포함하는 트윗 수집
• Source 확인하여 MFP 앱에서 생성된 트윗인지 확인
Decahose
MFP 유저
#myfitnesspal을포함하는트윗
Streaming API
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Twitter 데이터 수집
2. MFP 유저의 트윗과 유저 관련 정보 수집
• 유저 관련 정보: bio, 팔로잉 수, 팔로워 수, 소셜 네트워크
• 3,169명의 4,794,071개 트윗
MFP 트윗 일반트윗
첫번째 MFP 트윗 크롤링시점
30 일 180 일
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• 그룹 정의: 지속 공유하는 그룹 (persistent) vs. 공유 중단 그룹 (dormant)
유저 그룹 정의
• 타겟윈도우기간내 MFP 트윗을적어도한개이상공유
• 장기간어플리케이션을사용하는유저들
Persistent users (N = 2,598) Dormant users (N=581)
• 타겟윈도우내 MFP 트윗없음• Dormant user로판단되는경우
1) 앱사용을중단2) 잠깐사용중단3) 자동공유를중단
MFP 트윗 일반트윗
첫번째MFP 트윗
크롤링시간
90 일
관측윈도우
90 일
타겟윈도우
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연구 문제
• 건강 관리 앱에서 상태를 계속해 공유하는 유저들은 어떻게 Twitter를 사용하는가?
• 어떤 유저들이 계속해서 상태를 공유하며 건강 어플리케이션을 사용하는 지 예측할 수 있는가?
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Twitter 사용 패턴 비교: Persistent vs. Dormant
• Persistent users 들은 Dormant users와 비교하여 어떻게 Twitter를 다르게사용하는가?
• 분석 방법
#health
#fitness
#nowlistening
해시태그 이용 패턴 분석 크라우드소싱을 이용한관심사 분석
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해시태그 이용 패턴 분석
• 해시 태그는 어떤 유저가 얼마나 다양한 토픽을 사용하는 지를 나타냄
• 해시 태그를 얼마나 많이, 다양하게 사용하는 지 분석
관측윈도우
#health
#fitness
#nowlistening
#GameOfThrones
• 해시 태그의 개수
• 해시 태그의 diversity
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해시태그 이용 패턴 분석
• 누가 persistent user일까?
#health
#fitness
#dieting#health
#fitness
#nowlistening
#GameOfThrones
2016-07-25 /2718
해시태그 이용 패턴 분석
• 누가 persistent user일까?
#health
#fitness
#dieting#health
#fitness
#nowlistening
#GameOfThrones
Persistent users는 더 적은 수의 해시태그를 (p<0.05),
몇몇 토픽에 집중하여 (p<0.05) 사용
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크라우드소싱을 이용한 관심사 분석
• Crowdworker 에게 프로필 정보를 주고 관심사를 태깅하도록 함
Is this user interested in health?
crowdworkers
Persistent users는건강관련관심사를가지고
트위터를사용하는경향을보임 (p<0.05)
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Twitter 사용 패턴 비교
트위터를건강관련토픽에대해집중하여사용하는
사람일수록운동어플리케이션을지속해사용하는경향을보임
#health
#fitness
#nowlistening
해시태그 이용 패턴 분석 크라우드소싱을 이용한관심사 분석
2016-07-25 /2721
연구 문제
• 건강 관리 앱에서 상태를 계속해 공유하는 유저들은 어떻게 Twitter를 사용하는가?
• 어떤 유저들이 계속해서 상태를 공유하며 건강 어플리케이션을 사용하는 지 예측할 수 있는가?
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Persistent sharing 예측
• 지속해 상태를 공유하며 어플리케이션을 사용하는 유저들 (persistent users)과,
공유를 그만두는 사용자들 (dormant users)의 특성 차이를 이해
• 방법론: logistic regression
• Balanced sampling 적용
• 변수 종류들
• Twitter profile: 트윗 수, 친구 수 등
• Fitness activity: 타입별 피트니스 액티비티 수, 트윗으로부터 추출된 정보들 등
• Fitness network: support 받은 트윗의 수, MFP를 사용하는 트위터 친구들 수, 건강에 관심있
는 트위터 친구들의 수 등
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Persistent sharing 예측
• 분석 결과
2016-07-25 /2724
Persistent sharing 예측
Persistent Users
DormantUsers
건강관련Twitter 유저
일반Twitter 유저
트위터에서 건강에 관련된 유저들과 친구 관계를 맺고 소셜 네트워크를
이루는 사람들일수록 지속해서 건강 관리 어플리케이션을 사용한다
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논의 및 결론
• 건강 관리 어플리케이션인 MyFitnessPal를 사용하는 유저들 중 Twitter에 자신의 건강 상태를 공유하는 사람들을 대상으로, 어떤 요인들이 사람들로 하여금 지속해서 공유하고 운동을 계속하도록 하는데 영향을 주는 지 살펴봄
• Twitter를 건강 관련 토픽을 중심으로 사용하는 사람들의 경우 지속해서 어플리케이션을사용
• MyFitnessPal을 사용하거나 건강에 관심있는 사람들과 Twitter 내에서 소셜 네트워크를 이룰수
록 지속해서 상태를 공유하여 어플리케이션을 사용
• 이는 social sharing의 긍정적 효과를 누리기 위해 적절한 social network를가지는 것의 중요성을 보여줌
2016-07-25 /2726
기타 진행중인 연구
• 연구 관심사: 사용자 유지 (user retention)을 위한 데이터 기반 접근 –
사용자 특성 이해 및 이탈 예측
온라인게임내이탈예측 상담만족도예측
2016-07-25 /2727
