Community Structure of a Mental Health Internet Support Group: Modularity in User Thread Participation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the community structure of mental health Internet support groups, quantitatively. A greater understanding of the factors, which lead to user interaction, is needed to explain the design information of these services and future research concerning their utility. OBJECTIVE: A study was conducted to determine the characteristics of users associated with the subgroup community structure of an Internet support group for mental health issues. METHODS: A social network analysis of the Internet support group BlueBoard (blueboard.anu.edu.au) was performed to determine the modularity of the community using the Louvain method. Demographic characteristics age, gender, residential location, type of user (consumer, carer, or other), registration date, and posting frequency in subforums (depression, generalized anxiety, social anxiety, panic disorder, bipolar disorder, obsessive compulsive disorder, borderline personality disorder, eating disorders, carers, general (eg, "chit chat"), and suggestions box) of the BlueBoard users were assessed as potential predictors of the resulting subgroup structure. RESULTS: The analysis of modularity identified five main subgroups in the BlueBoard community. Registration date was found to be the largest contributor to the modularity outcome as observed by multinomial logistic regression. The addition of this variable to the final model containing all other factors improved its classification accuracy by 46.3%, that is, from 37.9% to 84.2%. Further investigation of this variable revealed that the most active and central users registered significantly earlier than the median registration time in each group. CONCLUSIONS: The five subgroups resembled five generations of BlueBoard in distinct eras that transcended discussion about different mental health issues. This finding may be due to the activity of highly engaged and central users who communicate with many other users. Future research should seek to determine the generalizability of this finding and investigate the role that highly active and central users may play in the formation of this phenomenon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».