Hub analysis of health information platform from a network science perspective

Abstract

Sosyal ağ uygulamaları benzeri çevrimiçi platformlar, ağın temelini oluşturan etkileşimlerinincelenmesine bağlıdır. Platform yöneticileri çoğu zaman ağın büyümesinin neye bağlıolduğunun farkında olmazlar. Geleneksel web ve sosyal analiz ölçütleri, bireyler arasındakimerak uyandıran etkileşimleri ortaya çıkarmakta yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, platformyöneticileri için zorlu olan, bu platformların büyümesinin altında yatan etkenleri ortayaçıkarmaktır. Bu araştırmanın amacı, çevrimiçi platformların ağ bilimi açısından incelenerekağlardaki büyümeyi sağlayan mekanizmaları gözlemlemektir. Özellikle, `Merkez Üye / Hub`olarak adlandırılan, bağlantı derecesi merkez sınıfına girecek kadar yüksek olan platformüyelerinin belirgin özellik ve davranışlarına odaklanarak ağdaki büyümeye olan katkılarınıanlayabilmek hedeflenmiştir. Ağ bilimi açısından her bir merkez üyenin rolü (doktor; diğer)ve cinsiyeti ile birlikte, zamanın bir fonksiyonu olarak (haftalık bazda) kurduğu yenibağlantıların bağlantı-zaman grafikleri incelenerek araştırma gerçekleştirilmiştir. Merkezüyelerin zamana bağlı olarak incelenen davranışlarının gözlemlenmesi sonucu tek ortaknoktalarının adım fonksiyonu ya da basmak fonksiyonu olduğu belirlenmiştir. Ayrıca,incelenen çevrimiçi sağlık bilgi platformunda gözlemlenen, merkez üyelere ait en belirginözellik negatif ayrımcılık denilen benzer rol ve cinsiyette olmayanların iletişim kurma eğilimiolarak görülmektedir. Gözlemlenildiği kadarıyla neredeyse tüm merkez üyeler karşı cins ileiletişim kurmaktadır. Ve genellikle farklı roldeki üyeler ile iletişim kurmayı devamettirmektedirler. Bu araştırma platform yöneticileri için ürün çekiciliğinde ya da müşterisadakati yönetiminde alternatif karar verme imkânları sunma konusunda yol göstericiolacaktır.

Online information platforms such as social networking applications are subject toexamination of the underlying interactions as a network. Managers of these platforms areoften unaware what constitutes the very idea of network growth. Conventional web and socialanalytics metrics are not adequate to surface the intriguing interplays among individualsinteracting on these platforms. Thus, the challenge for managers is to know what underliesgrowth of the network on these platforms. The goal of this research is to identify growthmechanisms via hubs of an online health platform from a network science perspective. Inparticular, it is aimed to understand characteristics of the most connected nodes, so-called`Hubs`, so that hub contributions to network growth can be discerned. From a networkscience perspective, the research is realized by examining the time dependent graph of hubsalong with their attributes, which are the role and gender attributes. The only common patternthat is observed for hub behavior over time can be best described as typical step functions or`staircase` functions. Furthermore, one of the most prominent features of hub is observed inthis online information health platform, appears to be dissassortativity. That is, hubs formedges with different role or gender nodes. Actually, almost all hubs form edges in the oppositegender. Also, they prefer to form edges with different role nodes in general. This research willguide for platform managers to decide alternating product attractiveness or customer loyaltyopportunities.