Persistent Sharing of Fitness App Status on Twitter

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

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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

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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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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

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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

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기타 진행중인 연구

• 연구 관심사: 사용자 유지 (user retention)을 위한 데이터 기반 접근 –

사용자 특성 이해 및 이탈 예측

온라인게임내이탈예측 상담만족도예측

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감사합니다

박건우

Facebook: park.kunw

bywords.kor@gmail.com