[논문 리뷰] Analyzing and characterizing political discussions in WhatsApp public groups

Josemar Alves Caetano, Jaqueline Faria de Oliveira외 5명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 02.

Social Media and Politics참고 문헌 2인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 81개의 정치적 및 비정치적 그룹을 대상으로 WhatsApp 공개 그룹을 분석하기 위해 세 층으로 구성된 계층적 프레임워크를 제안한다. 메시지, 사용자, 그룹 행동을 특성화한다. 정치적 그룹은 비정치적 그룹에 비해 메시지 간격이 짧고, 텍스트 내용이 더 많으며, 세션 기간이 길고, 엔트로피가 낮아 더 체계적이고 활발한 논의를 보인다.

ABSTRACT

We present a thorough characterization of what we believe to be the first significant analysis of the behavior of groups in WhatsApp in the scientific literature. Our characterization of over 270,000 messages and about 7,000 users spanning a 28-day period is done at three different layers. The message layer focuses on individual messages, each of which is the result of specific posts performed by a user. The user layer characterizes the user actions while interacting with a group. The group layer characterizes the aggregate message patterns of all users that participate in a group. We analyze 81 public groups in WhatsApp and classify them into two categories, political and non-political groups according to keywords associated with each group. Our contributions are two-fold. First, we introduce a framework and a number of metrics to characterize the behavior of communication groups in mobile messaging systems such as WhatsApp. Second, our analysis underscores a Zipf-like profile for user messages in political groups. Also, our analysis reveals that Whatsapp messages are multimedia, with a combination of different forms of content. Multimedia content (i.e., audio, image, and video) and emojis are present in 20% and 11.2% of all messages respectively. Political groups use more text messages than non-political groups. Second, we characterize novel features that represent the behavior of a public group, with multiple conversational turns between key members, with the participation of other members of the group.

연구 동기 및 목표

• WhatsApp 공개 그룹에 대한 체계적이고 다층적인 특성화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 정치적 및 비정치적 WhatsApp 그룹 간의 행동 패턴을 비교하기 위해.
• 실제 데이터를 활용해 그룹 커뮤니케이션의 구조적 및 시간적 역학을 규명하기 위해.
• 실증적 분석을 통해 WhatsApp를 소통 플랫폼으로서의 투명성을 높이기 위해.
• 향후 메시징 플랫폼과 그 사회적 영향에 대한 연구의 기초를 마련하기 위해.

제안 방법

• 세 층으로 구성된 계층적 모델을 적용함: 메시지 층(개별 메시지의 도착 시간 및 내용), 사용자 층(세션 행동 및 활동), 그룹 층(집합적 메시지 패턴 및 세션 지속 시간).
• 사용자 세션은 일정 시간의 무활동 기준을 기준으로 정의되며, 참여 지속 시간과 메시지 빈도 분석이 가능하다.
• 그룹 세션은 사용자 세션 시간이 겹치는 경우로 식별되며, 집합적 활동 창을 측정할 수 있다.
• 메시지는 텍스트, 다중매체(음성, 이미지, 영상), 이모티콘으로 유형별로 분류되며, 그룹별 비율이 정량화된다.
• 키워드 기반 주제 레이블링을 사용해 그룹을 정치적 또는 비정치적 그룹으로 분류한다.
• 메시지 간격(IAT), 엔트로피, 세션 지속 시간, 사용자 순위 등의 통계적 지표를 계산하고 정치적 및 비정치적 그룹 간 비교를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정치적 그룹과 비정치적 그룹 간 메시지 간격은 어떻게 다를까?
• RQ2 정치적 그룹과 비정치적 그룹 간 메시지 콘텐츠(텍스트, 다중매체, 이모티콘)의 분포는 어떠한가?
• RQ3 정치적 그룹과 비정치적 그룹 간 사용자 세션 지속 시간과 활동 수준은 어떻게 비교되는가?
• RQ4 정치적 그룹과 비정치적 그룹 간 집합적 그룹 수준의 패턴, 예를 들어 세션 길이와 엔트로피는 어떠한가?
• RQ5 정치적 그룹과 비정치적 그룹 간 사용자 역할과 참여 계층 구조는 어떻게 다를까?

주요 결과

• 정치적 그룹은 비정치적 그룹에 비해 오후와 야간에 메시지 간격(IAT)이 현저히 짧다.
• 정치적 그룹은 메시지의 20%를 다중매체 콘텐츠로 게시하며, 11.2%는 이모티콘을 포함하여 다각적이고 다중매체 기반의 커뮤니케이션이 뚜렷하다.
• 비정치적 그룹에 비해 정치적 그룹은 더 많은 텍스트 메시지를 사용하여 더 높은 텍스트 기반 참여를 보인다.
• 정치적 그룹에서 100분 이상 지속되는 사용자 세션 비율은 47%로, IRC 및 웹채팅 환경의 약 30%보다 높다.
• 다수의 사용자가 소수의 메시지만 보내는 상황이지만, 정치적 그룹은 전체적으로 높은 사용자 활동을 보이며, 소수의 주요 기여자가 지배적이다.
• 정치적 그룹 세션은 엔트로피가 낮아 비정치적 그룹에 비해 더 예측 가능하고 체계적인 메시지 패턴을 보인다.