Jacob Nielsenは、ソーシャルネットワークの参加者の分布について書いています。 ユーザーの1％が多大な貢献をしており、9％が時々アクティブであり、90％の訪問者が受動的に情報を読んでいますが、情報を提供していません。
ここでの1つの議論では、ユーザーの貢献度の複雑さに応じて割合が変わる可能性があると考えました。 カルマにプラスを付けることは、記事を書くよりも簡単であることは明らかです。 正確なパターンを調査する場合、ソーシャルネットワークの開発にこのインジケーターを配置して、アクティビティを予測することもできます。 つまり、特定のレベルのユーザー参加に到達するために必要な定期的な訪問数を理解できます。
ユーザーの参加を増やすためのさまざまな方法を探索することは興味深いでしょう（たとえば、管理方法や動機付けの要因によって）。 たとえば、私たちのディレクターは、そのようなイントラネットを作成して、ほとんどの従業員が非常に甘い方法でコミュニケーションをとるよう指示しています。 しかし、社内に100人いるので、これは統計的に不可能です。 したがって、統計を曲げる方法は？ 罰するのと同じように、誰もイントラネットで通信するために人々にお金を払ったり、他のボーナスを与えたりしないことは明らかです。 ここでどんなモチベーションを思いつくことができますか？
Nielsenの記事はこちら：
www.useit.com/alertbox/participation_inequality.html