[논문 리뷰] Community embeddings reveal large-scale cultural organization of online platforms

Isaac Waller, Ashton Anderson|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 02.

Social Media and Politics참고 문헌 27인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 14년간의 48억 개 Reddit 댓글 데이터를 바탕으로 1만 개 이상의 온라인 커뮤니티에서의 집합적 행동을 분석하여 문화 차원을 기반으로 커뮤니티를 매핑하는 신경망 임bedding 방법을 제안한다. 플랫폼 전반의 극단화 현상, 특히 2016년 미국 선거 이후의 변화는 개인의 극단화가 아니라 새로운 정치 성향 사용자들의 유입에 의해 주로 이뤄지며, 온라인 문화 구조는 오프라인 유사체보다 더 복잡하다는 점을 드러낸다.

ABSTRACT

Optimism about the Internet's potential to bring the world together has been tempered by concerns about its role in inflaming the 'culture wars'. Via mass selection into like-minded groups, online society may be becoming more fragmented and polarized, particularly with respect to partisan differences. However, our ability to measure the cultural makeup of online communities, and in turn understand the cultural structure of online platforms, is limited by the pseudonymous, unstructured, and large-scale nature of digital discussion. Here we develop a neural embedding methodology to quantify the positioning of online communities along cultural dimensions by leveraging large-scale patterns of aggregate behaviour. Applying our methodology to 4.8B Reddit comments made in 10K communities over 14 years, we find that the macro-scale community structure is organized along cultural lines, and that relationships between online cultural concepts are more complex than simply reflecting their offline analogues. Examining political content, we show Reddit underwent a significant polarization event around the 2016 U.S. presidential election, and remained highly polarized for years afterward. Contrary to conventional wisdom, however, instances of individual users becoming more polarized over time are rare; the majority of platform-level polarization is driven by the arrival of new and newly political users. Our methodology is broadly applicable to the study of online culture, and our findings have implications for the design of online platforms, understanding the cultural contexts of online content, and quantifying cultural shifts in online behaviour.

연구 동기 및 목표

• 익명성과 비정형적인 온라인 커뮤니티에서 대규모 문화 조직을 측정하는 데 도전하는 것.
• 온라인 문화 구조가 오프라인 유사체와 어떻게 다른지 이해하는 것.
• 시간이 지남에 따라 온라인 플랫폼에서의 문화적 정렬 변화를 정량화하는 것.
• 특히 주요 정치적 사건 주변에서 온라인 논의의 극단화 원인을 조사하는 것.

제안 방법

• 연구는 집합적 댓글 패턴을 기반으로 훈련된 신경망 임베딩 모델을 사용하여 커뮤니티를 연속적인 문화 공간에 표현한다.
• 임베딩는 48억 개의 Reddit 댓글에서 발생하는 커뮤니티 수준의 언어 사용 빈도 통계를 기반으로 학습된다.
• 문화 차원은 임베딩 공간의 기하학적 구조에서 유추되며, 잠재된 문화적 관계를 포착한다.
• 이 방법을 통해 14년간의 Reddit 활동 기간 동안 커뮤니티의 위치와 문화적 이탈을 추적할 수 있다.
• 시간적 분석을 통해 2016년 미국 대선 주변에서의 구조적 변화를 탐지한다.
• 정치적 콘텐츠 분석과 실제 세계의 유사체와의 비교를 통해 방법의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 온라인 플랫폼의 거시적 문화 구조는 문화 차원에 따라 어떻게 조직되어 있는가?
• RQ2 온라인 문화적 관계는 오프라인 유사체와 얼마나 유사하거나 다를까?
• RQ3 새로운 사용자가 시간이 지남에 따라 플랫폼 전반의 극단화에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 2016년 미국 대선은 Reddit 커뮤니티의 문화 조직에 어떤 영향을 미쳤는가?
• RQ5 증가한 극단화의 원인은 개인 사용자 탓일까, 아니면 사용자 구성의 인구통계적 변화 때문일까?

주요 결과

• Reddit 커뮤니티의 거시적 구조는 문화 차원에 따라 체계적으로 조직되어 있으며, 대규모 문화 조직이 존재함을 드러낸다.
• 온라인 개념 간의 문화적 관계는 오프라인 유사체의 단순한 반영을 넘어서 더 복잡하다.
• 2016년 미국 대선 주변에서 Reddit는 심각한 극단화 사건을 경험했으며, 이후 수년간 지속적인 극단화가 이어졌다.
• 개인 사용자의 극단화는 드물며, 플랫폼 수준의 극단화 대부분은 새로운 정치 성향 사용자 유입에 기인한다.
• 특히 정치 성향을 지닌 새로운 사용자들의 유입이 플랫폼 전반의 극단화 증가의 주요 원인이다.
• 제안된 임베딩 방법론은 문화적 역동성을 효과적으로 포착하며, 온라인 논의의 대규모 문화적 이동을 정량적 분석할 수 있도록 한다.