Hub analysis of health information platform from a network science perspective

Abstract

Online information platforms such as social networking applications are subject to examination of the underlying interactions as a network. Managers of these platforms are often unaware what constitutes the very idea of network growth. Conventional web and social analytics metrics are not adequate to surface the intriguing interplays among individuals interacting on these platforms. Thus, the challenge for managers is to know what underlies growth of the network on these platforms. The goal of this research is to identify growth mechanisms via hubs of an online health platform from a network science perspective. In particular, 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 network science perspective, the research is realized by examining the time dependent graph of hubs along with their attributes, which are the role and gender attributes. The only common pattern that 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 in this online information health platform, appears to be dissassortativity. That is, hubs form edges with different role or gender nodes. Actually, almost all hubs form edges in the opposite gender. Also, they prefer to form edges with different role nodes in general. This research will guide for platform managers to decide alternating product attractiveness or customer loyalty opportunities.

Sosyal ağ uygulamaları benzeri çevrimiçi platformlar, ağın temelini oluşturan etkileşimlerin incelenmesine bağlıdır. Platform yöneticileri çoğu zaman ağın büyümesinin neye bağlı olduğunun farkında olmazlar. Geleneksel web ve sosyal analiz ölçütleri, bireyler arasındaki merak uyandıran etkileşimleri ortaya çıkarmakta yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, platform yöneticileri için zorlu olan, bu platformların büyümesinin altında yatan etkenleri ortaya çıkarmaktır. Bu araştırmanın amacı, çevrimiçi platformların ağ bilimi açısından incelenerek ağlardaki büyümeyi sağlayan mekanizmaları gözlemlemektir. Özellikle, "Merkez Üye / Hub" olarak adlandırılan, bağlantı derecesi merkez sınıfına girecek kadar yüksek olan platform üyelerinin belirgin özellik ve davranışlarına odaklanarak ağdaki büyümeye olan katkılarını anlayabilmek hedeflenmiştir. Ağ bilimi açısından her bir merkez üyenin rolü (doktor; diğer) ve cinsiyeti ile birlikte, zamanın bir fonksiyonu olarak (haftalık bazda) kurduğu yeni bağlantıların bağlantı-zaman grafikleri incelenerek araştırma gerçekleştirilmiştir. Merkez üyelerin zamana bağlı olarak incelenen davranışlarının gözlemlenmesi sonucu tek ortak noktalarının adım fonksiyonu ya da basmak fonksiyonu olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, incelenen çevrimiçi sağlık bilgi platformunda gözlemlenen, merkez üyelere ait en belirgin özellik negatif ayrımcılık denilen benzer rol ve cinsiyette olmayanların iletişim kurma eğilimi olarak görülmektedir. Gözlemlenildiği kadarıyla neredeyse tüm merkez üyeler karşı cins ile iletişim kurmaktadır. Ve genellikle farklı roldeki üyeler ile iletişim kurmayı devam ettirmektedirler. Bu araştırma platform yöneticileri için ürün çekiciliğinde ya da müşteri sadakati yönetiminde alternatif karar verme imkânları sunma konusunda yol gösterici olacaktır.