The 1% Rule in Four Digital Health Social Networks: An Observational Study
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,063 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
BACKGROUND: In recent years, cyberculture has informally reported a phenomenon named the 1% rule, or 90-9-1 principle, which seeks to explain participatory patterns and network effects within Internet communities. The rule states that 90% of actors observe and do not participate, 9% contribute sparingly, and 1% of actors create the vast majority of new content. This 90%, 9%, and 1% are also known as Lurkers, Contributors, and Superusers, respectively. To date, very little empirical research has been conducted to verify the 1% rule. OBJECTIVE: The 1% rule is widely accepted in digital marketing. Our goal was to determine if the 1% rule applies to moderated Digital Health Social Networks (DHSNs) designed to facilitate behavior change. METHODS: To help gain insight into participatory patterns, descriptive data were extracted from four long-standing DHSNs: the AlcoholHelpCenter, DepressionCenter, PanicCenter, and StopSmokingCenter sites. RESULTS: During the study period, 63,990 actors created 578,349 posts. Less than 25% of actors made one or more posts. The applicability of the 1% rule was confirmed as Lurkers, Contributors, and Superusers accounted for a weighted average of 1.3% (n=4668), 24.0% (n=88,732), and 74.7% (n=276,034) of content. CONCLUSIONS: The 1% rule was consistent across the four DHSNs. As social network sustainability requires fresh content and timely interactions, these results are important for organizations actively promoting and managing Internet communities. Superusers generate the vast majority of traffic and create value, so their recruitment and retention is imperative for long-term success. Although Lurkers may benefit from observing interactions between Superusers and Contributors, they generate limited or no network value. The results of this study indicate that DHSNs may be optimized to produce network effects, positive externalities, and bandwagon effects. Further research in the development and expansion of DHSNs is required.
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La notice
- Revue
- Journal of Medical Internet Research
- Thématique
- Social Media in Health Education
- Domaine
- Social Sciences
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- University of Toronto
- Mots-clés
- The InternetCitizen journalismSustainabilityPublic relationsPolitical scienceBusinessComputer scienceWorld Wide WebLawEcology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui