Online samhällen ger en bördig grund för att analysera människors beteende och förbättra vår förståelse av sociala processer. Eftersom både människor och samhällen förändras över tid, hävdar vi att analyser av dessa samhällen som tar tid i beaktande kommer att leda till djupare och mer korrekta resultat. Med Reddit som exempel studerar vi utvecklingen av användare baserat på kommentarer och inlämningsdata från 2007 till 2014. Även med hjälp av en av de enklaste temporal skillnader mellan användare-årliga kohorter-vi hittar stora skillnader i människors beteende, inklusive kommentar aktivitet, ansträngning, och överlevnad. Att vi inte tar hänsyn till tiden kan dessutom leda till att vi misstolkar viktiga fenomen. Till exempel observerar vi att den genomsnittliga kommentarlängden minskar under en bestämd tidsperiod, men kommentarlängden i varje kohort av användare ökar stadigt under samma period efter en abrupt initial nedgång, ett exempel på Simpsons Paradox. Att dela upp kohorter i subkohorter baserat på överlevnadstiden i samhället ger ytterligare insikter; i synnerhet, längre livslängd användare börjar på en högre aktivitetsnivå och gör fler och kortare kommentarer än de som lämnar tidigare. Dessa fynd både ge mer inblick i användarens utveckling i Reddit i synnerhet, och ta upp ett antal intressanta frågor runt att studera online beteende framöver.
En studie REF för Reddit fann att även om det kan tyckas att den genomsnittliga kommentarlängden på minskar under en fast tidsperiod, när data delas upp i grupper baserat på året användaren gick Reddit, kommentarlängd inom varje grupp ökar under samma tidsperiod.
Averaging Gone Wrong: Using Time-Aware Analyses to Better Understand Behavior
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}