מצטער אם אני קופץ סביב קצת בבלוג זה אלא על-ידי קריאה נקודות אלה, האזנה הוידאו, יהיה לך מושג טוב יותר כיצד מדעי החברה יכול לעזור לך לעצב קהילה מוצלח, באמצעות סוג ספציפי של גישת ההנחיה. או לפחות איך להרשים לשימוש את ההבדל בין עיצוב-סוג של vs תורת לקבר מבנה להגיב טוב יותר ללקוח חדש קהילה צרכים.
אוקיי, אני אני בפרפרזה כאן כל כך לשאת איתי, איתי רישום הערות מהמצגת סטנפורד רוברט Kraut לעיל. מטרתי היא להראות כיצד מדעי החברה יכול להודיע עיצוב טוב לקהילה המקוונת. אז הנקודה הראשונה Kraut עושה כי אני רוצה להדגיש זה אמיתי בעיצוב הקהילה הוא "רב מאוד". מדובר בעימות עם לוגיקה למדעי החברה המבקשת להבין את ההשפעות של משתנה אחד בכל פעם, בעוד כל שאר המשתנים הם אחר נותרים קבועים, לגלות סיבתיות. אוקיי, אז זהו חלק יסודות ממוינים. דלג לסעיף זה בוידאו כדי לשמוע את ההסבר.
גישה זו במדעי החברה היא סותרת (הקהילה המקוונת קרי) עיצוב שבו אתה מנסה להבין את התצורה של כל המשתנים האפשריים השפעה כי אתה רוצה. Kraut אומר בעצם עם עיצוב לא רוצה משתנה אחד בכל פעם שאתה רוצה ' ניסויים כיור מטבח אשר מבוסס על תיאוריה ניסויים אשר אתה רוצה לנסות באופן זול יחסית.
אבל הם משתמשים הסוכן מבוסס דגמי – אפשר תיאוריה להיבדק כמו מודלים בסביבה הקהילה, לשנות התנהגות חבר, שינוי סביבה (ראה 1: 12:56) – שבו 'היתרון זהות' הוא גדול כאשר האינטרסים של סוכן דומים כדי לקבץ שמעניין:
הנה איך ללכוד פשוט כי 'תועלת זהות":
# להציג הודעות התואמות / / # להציג הודעות
לשם השוואה עבור הסוג העיקרי השני של הקהילה נהנים חברי Kraut מזהה, 'היתרון מבוסס-בונד' הוא גדול כאשר ישנה אינטראקציה חוזרות. אני מניח סוג של ברור, אבל זה מדעי החברה, אז עדיין שווה לפיה!
מבוסס על-ידי סוכן דוגמנות ותוצאות קהילות מדומה
והפיקה מקהילות מדומה מה Kraut נמצאו הוא הדגמים סוכן מדומה (לוקח את המקום של חברי הקהילה) תוצאות מאוד דומה לזה שנצפה קבוצות Usenet אמיתי.
אז השלב הבא הוא שאם יש לנו מודל סוכן עבודה המציגה את אופן הפעולה של הקהילה אנו יכולים לבדוק סוגים שונים של מתינות טכניקות, אשר ניתן לבחון בקהילה זה מדומה.
מ זה Kraut מצא כי 'הנחיה אישית' אאוט מבצע "מתינות ברמת הקהילה", אף-על-פי זה שחשוב באמת באופן משמעותי בעת התמודדות עם נפח גדול של תוכן, או תוכן מגוונים. במילים אחרות 'מותאמת אישית מטכנאים מתינות' עובד היטב עם קהילות מורכבים גדולים.
לדוגמא, אני רואה שפונקציונליות מותאמת אישית מטכנאים מתינות זו מופיע להיות זמינים הקהילה פלטפורמה של Telligent הגירסה העדכנית ביותר של ניתוח שלהם, אשר נשמע שימושי. להיות טוב לדעת אילו הקהילה הגדולות פלטפורמות אחרות כמו ליתיום מציעים פונקציונליות מועיל כזו, כמה טוב זה באמת עובד בעבודה היום-יומית:
הקהילה שלך יכול עכשיו להציע המשתתפים בה המלצות דינמי ואישי של אנשים ותוכן. ניתוח Telligent בוחן הנתונים של הקהילה, ומשווה אותו עם האינטרסים הייחודיים של כל חבר, ומעבירה אז להמלצות אישית לחבר זה. Telligent ניתוח לא רק לספר לכם איך הקהילה שלך של עושה; חל analytics כדי לשפר את חוויית חברי הקהילה שלך.
אז אם אתה רוצה ללכת לתוך מחקר זה מיושם באופן מפורט יותר מעשית הנה הנייר של רוברט Kraut (pdf) עם סטטיסטיקות וגרפים:
הדמיה עבור עיצוב הקהילה המקוונת: חבר, התרומה מוטיבציה מתינות דיון-(pdf: 10.1.1.141.6657)
או אולי אתה רוצה לקרוא את הפרק של ספר 2012 של Kraut, בניית קהילות מקוונות מוצלח: עיצוב חברתי המבוססות על ראיות:
- רזניק, עמ' & Kraut, מבוא רבי [PDF]
- Kraut, ר. א. & רזניק, תרומות עמ' עידוד קהילות מקוונות [PDF]
- רן, Y, Kraut, ר. א. & קיזלר, ס. עידוד ההתחייבות קהילות מקוונות [PDF]
- Kraut, ר. א., בורק, מ & רידל, ג'יי העוסק ומוניטין [PDF]
- קיזלר, S, Kittur, א., Kraut, ר., & רזניק, עמ' Regulating התנהגות קהילות מקוונות [PDF]
- רזניק, P, Konstan, J & Chen, י' החל קהילה. [PDF]
