Pour savoir comment diffuser des données liées à la santé sur des communautés dédiées, il faut en connaître les membres influents. C'est-à-dire, ceux qui sont en mesure d'influer sur l'émotion d'autres personnes.
Des chercheurs* de l'University of Iowa et College of Information Sciences and Technology,ont tenté de savoir ce qui caractérise les utilisateurs influents dans les communautés de santé en ligne (online health communities OHC). Ils supposent que le soutien émotionnel reçu par les membres OHC peut être évalué à partir de leur sentiment exprimé dans les interactions en ligne. Et donc que ces évaluations peuvent aider à identifier les membres influents OHC. Grâce à l'extraction de connaissances** et l'analyse des sentiments dans les interactions des utilisateurs en ligne, ils proposent une nouvelle mesure capable d’évaluer directement la capacité d'un utilisateur à affecter le sentiment des autres. Pour démontrer que cette mesure est efficace pour identifier les utilisateurs influents, ils ont utilisé une base de données d'une communauté. En outre, combiner leur métrique avec d'autres mesures traditionnelles améliore l'identification des utilisateurs influents. Leur étude permet donc de faciliter la gestion communautaire en ligne et ainsi améliorer la compréhension de l'influence sociale dans les réseaux de santé.
Evaluer les sentiments…
Les chercheurs ont donc mis au point une nouvelle approche pour l'identification d’utilisateurs influents qui repose sur l'hypothèse que, grâce à leurs activités en ligne des utilisateurs influents (UI) dans les OHC sont en mesure d'influer sur l'émotion d'autres membres de la communauté. Par conséquent, ils ont cherché à identifier les membres influents dans une communauté en mesurant l'effet de l’influence inter-personnelle, en identifiant les facteurs clés de l'influence dans les fils de discussion, et en agrégeant la contribution d'une personne à l'influence sociale dans la communauté. Leur approche utilise la dynamique des sentiments individuels des utilisateurs d'OHC et développe un nouveau système de mesure basé sur le sentiment d'influence. Cette approche est appliquée aux données du forum en ligne, parrainé par l'American Cancer Society, le Réseau des survivants du cancer. Pour ce faire, ils ont mis au point un algorithme qui permet de déterminer automatiquement le sentiment du message. En outre, ils ont extrait le vocabulaire positif ou négatif, ainsi que les symboles d’internet comme les smileys afin de différencier les sentiments.
….pour identifier les personnes influentes
Puis, après avoir démontré que le sentiment des personnes répondants a un impact sur le changement dans le sentiment de l'initiateur du fil, ils se sont intéressés à la question de l'identification des utilisateurs influents. Ils postulent que les utilisateurs influents postent un plus grand nombre de réponses influentes et se servent donc des réponses des répondants influents (IRR) comme indicateur de l'influence. Une IRR est donc une réponse capable d’affecter le sentiment des messages postés par l'expéditeur. Les chercheurs sont classent ensuite les utilisateurs par rang en fonction de leurs nombres de répondants influents - plus leur nombre est élevé, plus ils sont susceptibles d'être des utilisateurs influents. Pour encourager les membres à participer à ces OHC et pour reconnaitre publiquement la contribution des personnes influentes, celles-ci sont récompensées par des badges virtuels.
* Kang Zhao, Greta Greer, Baojun Qiu, Prasenjit Mitra, Kenneth Portier, and John Yen
** La base de données utilisée contient 48 779 fils de discussion avec plus de 468 000 messages de de 27 173 utilisateurs dépersonnalisés sur une période de 10 ans se terminant en Octobre 2010.