Having a substantial number of loyal users is a key for the success of online social platforms. When building a social platform where which users enjoy over a long period, it is crucial to identify predictive signals for long-term engagement, also known as user longevity. This dissertation analyzes and identifies key factors driving user longevity from three data-driven case studies.First, in an online multiplayer game where rich user behaviors are digitally logged, I investigated how factors driving longevity vary as user level increases. While achievement was the main factor in the lower-level stages, social features became the most important in predicting long-term engagement even after reaching the highest level. The varying key indicators across different levels suggest that it is necessary to consider virtual life phases to analyze user longevity indicators precisely. Second, I analyzed shared logs of MyFitnessPal on Twitter via the social sharing mechanism, and investigated whether additional information from another platform can be predictive of user longevity in the target platform. Cross-platform analysis demonstrates that features extracted from Twitter are predictive of long-term engagement in MyFitnessPal. This study shows that utilizing a supplementary social network via social sharing mechanism enables us to investigate potential factors driving longevity more diversely. Third, from a case study on the Reddit science community, I analyze the effects of disclosing offline social status on continued usages over an extended period. The design mechanism that reveals offline social status has been adopted to complement online reputation systems; however, it is not fully investigated how the design affects future engagement in online social platforms yet. From causal inferences on user longevity in Reddit science community, I found that disclosing academic degrees has a positive effect on continued usage over an extended period in the community. On the other hand, the design mechanism decreased social interactions toward those who do not reveal their offline status. The results suggest that the design mechanism should be carefully introduced to online social platforms because disclosed offline social status can create mixed effects on future engagements in online social platforms.To summarize, this dissertation conducts three data-driven case studies on identifying key factors driving user longevity in online social platforms, and presents a common finding on the importance of social factors across the three studies. Although each finding is from a specific case and hence cannot be generalized, future cross-platform studies could lead to building a social platform that users enjoy over an extended period.
충성심 있는 유저들을 상당수 보유하는 것은 온라인 소셜 플랫폼의 성공의 핵심 요인이다. 유저들이 오랫동안 사용하는 플랫폼을 만들기 위해, 충성심 있는 유저들의 지속 사용 예측 신호를 파악하는 것이 필요하다. 이 학위 논문은 세 개의 케이스 연구로부터 소셜 플랫폼 유저들의 지속 사용을 이끄는 핵심 요인을 분석 및 파악한다.첫째, 사람들의 풍부한 행동 정보가 기록되는 온라인 다중 사용자 게임 로그를 이용하여 지속 사용 요인이 유저 레벨이 변하면서 어떻게 달라지는 지 조사한다. 초기 단계에는 성취 특징이 주요 지속 사용 요인이었지만, 최고 레벨 이후까지 길게 사용하는 사람들에게는 사회적 특징이 가장 중요한 지속 사용 요인으로 나타났다. 레벨 증가와 함께 변화하는 지속 사용 요인은 유저들의 지속 사용 요인을 정확하게 분석하기 위해 가상적인 삶의 단계를 고려해야 함을 암시한다. 둘째, 사회적 공유 (social sharing) 기능을 이용해 트위터에 공유된 마이피트니스팔 어플리케이션 로그를 분석해, 다른 플랫폼으로부터 얻을 수 있는 정보가 플랫폼 지속 사용을 예측할 수 있는 지 조사한다. 다중 플랫폼 정보를 활용한 지속 사용 요인 분석 결과, 트위터 내 사회 관계망 등의 특징이 마이피트니스팔의 지속 사용을 예측하는 데 있어 중요한 요인으로 나타났다. 이는 사회적 공유 기능을 통해 다른 플랫폼으로부터 얻을 수 있는 부가적인 사회 관계망 정보를 이용함으로써 잠재적인 지속 사용 요인을 더욱 다양하게 조사할 수 있음을 보인다. 셋째, 레딧 과학 커뮤니티 케이스 연구로부터, 오프라인 사회적 지위를 온라인에 공개하는 것이 유저들의 온라인 플랫폼 지속 사용에 미치는 영향을 분석한다. 오프라인 사회적 지위를 드러내는 디자인 방법은 온라인 평판 시스템을 보완하기 위해 사용되어 왔으나, 이것이 플랫폼 내 유저 지속 사용에 미치는 영향은 밝혀지지 않았다. 레딧 과학 커뮤니티의 지속 사용에 대한 인과 관계 분석으로부터, 오프라인 학위 정보를 공개하는 것이 유저들이 레딧 과학 커뮤니티를 오랫동안 사용하는 데 긍정적인 영향을 주는 것을 발견하였다. 반면에, 오프라인 지위를 드러내지 않은 사람들에 대한 상호작용은 감소하였다. 오프라인 사회적 지위는 온라인 소셜 플랫폼을 지속적으로 사용하는데 복합적인 영향을 줄 수 있기 때문에, 온라인 소셜 플랫폼에 오프라인 전문성 공개 디자인 방법은 조심스럽게 도입되어야 함을 암시한다.위와 같이, 이 학위논문은 온라인 소셜 플랫폼에서 유저들의 지속 사용을 이끄는 핵심 요인을 파악하는 세 가지 데이터 기반 케이스 연구를 수행하여 공통적으로 사회적 요인의 중요성을 보인다. 각 발견은 특정 케이스로부터 얻은 결과로 일반화할 수 없지만, 추후 서로 다른 특성을 가지는 여러 플랫폼에 대한 반복 연구를 통해 유저들이 오랫동안 사용하는 소셜 플랫폼을 만들도록 기여할 수 있을 것이다.
