The success of an online community depends on the contributions and actions performed by the community members. This dissertation aims to understand the dynamics of participation in regulated, not-for-profit, open online communities, and how the motivations and engagement incentives affect it, following a data analytics approach. For this purpose, this thesis provides a set of contributions around four objectives. The first objective deals with the understanding of motivational factors to participate ...
The success of an online community depends on the contributions and actions performed by the community members. This dissertation aims to understand the dynamics of participation in regulated, not-for-profit, open online communities, and how the motivations and engagement incentives affect it, following a data analytics approach. For this purpose, this thesis provides a set of contributions around four objectives. The first objective deals with the understanding of motivational factors to participate in online communities, and the definition of a model to guide the design decisions and to better understand participants’ behavior. To tackle this objective, we have explored several motivation theories used in online communities and defined an integrated motivational model for online communities, which is a theoretical contribution from the thesis used to guide the design decisions. The second objective aims at developing online communities following a Design-Based Research (DBR) methodology and focusing on the defined motivational model. To this end, two platforms have been iteratively designed and tested in different communities from June 2018 to April 2021: a) the first platform enables communities of teachers the exploration, sharing and discussion of learning designs, and it was used in the context of two online communities for pre- and in-service teachers, namely Teachers in network (with a total of 91 participants) and Makers in the classroom (with a total of 252 participants); b) the second platform supports a virtual citizen science project to study the emotional content in music to improve the research in music emotion recognition and was iteratively tested with a total of 142 participants. The third objective is devoted to the study of motivations and incentives in online communities using a data-analytics approach. Based on the results obtained from the DBR cycles to develop the supporting platforms and on a mixed-methods approach, we studied the relation between participants’ motivations, and the implemented incentives, their behavior within the community and the quality of the contributions done. Data was collected using surveys, focus groups, interviews and data logs, and different data analytics techniques (statistical analysis, process mining, networks analysis) have been implemented to better understand the dynamics of participation and how the motivational factors influence participants’ behavior and perception of the supporting platforms’ features. Besides, this thesis presents a data-analytics framework to assist researchers, designers, developers, and data analysts in the study of motivations, data quality and behavior, and the impact of incentives in online communities. Finally, the fourth objective aims at proposing design implications and recommendations for the development and sustainability of supporting platforms for online communities. As a result of the design-based research methodology, we propose a set of design implications to guide the development of supporting platforms for online communities.
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El éxito de una comunidad en línea depende de las contribuciones y acciones realizadas por los miembros de la comunidad. Esta disertación tiene como objetivo comprender la dinámica de participación en comunidades en línea abiertas, reguladas y sin fines de lucro, y cómo las motivaciones e incentivos de participación la afectan, siguiendo un enfoque de análisis de datos. Para ello, esta tesis aporta un conjunto de aportaciones en torno a cuatro objetivos. El primer objetivo trata sobre la comprensión ...
El éxito de una comunidad en línea depende de las contribuciones y acciones realizadas por los miembros de la comunidad. Esta disertación tiene como objetivo comprender la dinámica de participación en comunidades en línea abiertas, reguladas y sin fines de lucro, y cómo las motivaciones e incentivos de participación la afectan, siguiendo un enfoque de análisis de datos. Para ello, esta tesis aporta un conjunto de aportaciones en torno a cuatro objetivos. El primer objetivo trata sobre la comprensión de los factores motivacionales para participar en comunidades en línea y la definición de un modelo para guiar las decisiones de diseño y comprender mejor el comportamiento de los participantes. Para abordar este objetivo, hemos explorado varias teorías de motivación utilizadas en comunidades en línea y definido un modelo integrado de motivación para comunidades en línea, que es una contribución teórica de la tesis utilizada para guiar las decisiones de diseño. El segundo objetivo apunta a desarrollar comunidades en línea siguiendo una metodología de Investigación Basada en Diseño (DBR) y enfocándose en el modelo motivacional definido. Con este fin, se diseñaron y probaron iterativamente dos plataformas en diferentes comunidades desde junio de 2018 hasta abril de 2021: a) la primera plataforma permite a las comunidades de docentes explorar, compartir y discutir diseños de aprendizaje, y se utilizó en el contexto de dos comunidades en línea para profesores en servicio y en formación, a saber, Profes en xarxa (con un total de 91 participantes) y Makers a les aules (con un total de 252 participantes); b) la segunda plataforma apoya un proyecto de ciencia ciudadana virtual para estudiar el contenido emocional en la música para mejorar la investigación en el reconocimiento de emociones musicales y se probó iterativamente con un total de 142 participantes. El tercer objetivo está dedicado al estudio de las motivaciones e incentivos en las comunidades en línea utilizando un enfoque de análisis de datos. Con base en los resultados obtenidos de los ciclos DBR para desarrollar las plataformas de soporte y en un enfoque de métodos mixtos, estudiamos la relación entre las motivaciones de los participantes y los incentivos implementados, su comportamiento dentro de la comunidad y la calidad de las contribuciones realizadas. Los datos se recopilaron mediante encuestas, grupos focales, entrevistas y registros de datos, y se implementaron diferentes técnicas de análisis de datos (análisis estadístico, minería de procesos, análisis de redes) para comprender mejor la dinámica de participación y cómo los factores motivacionales influyen en el comportamiento y la percepción de los participantes. de las características de las plataformas de apoyo. Además, esta tesis presenta un marco de análisis de datos para ayudar a los investigadores, diseñadores, desarrolladores y analistas de datos en el estudio de las motivaciones, la calidad de las contribuciones, el comportamiento de los participantes, y el impacto de los incentivos en las comunidades en línea. Finalmente, el cuarto objetivo apunta a proponer implicaciones y recomendaciones de diseño para el desarrollo y sostenibilidad de plataformas de soporte para comunidades en línea. Como resultado de la metodología de investigación basada en el diseño, proponemos un conjunto de implicaciones de diseño para guiar el desarrollo de plataformas de soporte para comunidades en línea.
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Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions