[논문 리뷰] Covid-19 infodemic reveals new tipping point epidemiology and a revised $R$ formula

Neil F. Johnson, Nicolás Velásquez외 9명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 19.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 12인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 코로나19 팬데믹 기간 동안의 오락성 정보 확산과 같은 온라인 정보 유포병을 모델링하기 위해 개선된 $R$ 공식과 새로운 전조점 프레임워크를 제안한다. 플랫폼과 공동체 간의 결합된 사회적 및 바이러스적 동역학을 고려함으로써, 정보 유포병은 일시적인 네트워크 연결성을 통해 재활성화될 수 있음을 드러내며, 이는 담론의 일부가 글로벌 슈퍼스프래더가 될 수 있음을 보여준다 — 이는 모든 규모에서 정보 유포병 확산을 제어할 수 있는 정량적 도구를 제공한다.

ABSTRACT

Many governments have managed to control their COVID-19 outbreak with a simple message: keep the effective '$R$ number' $R<1$ to prevent widespread contagion and flatten the curve. This raises the question whether a similar policy could control dangerous online 'infodemics' of information, misinformation and disinformation. Here we show, using multi-platform data from the COVID-19 infodemic, that its online spreading instead encompasses a different dynamical regime where communities and users within and across independent platforms, sporadically form temporary active links on similar timescales to the viral spreading. This allows material that might have died out, to evolve and even mutate. This has enabled niche networks that were already successfully spreading hate and anti-vaccination material, to rapidly become global super-spreaders of narratives featuring fake COVID-19 treatments, anti-Asian sentiment and conspiracy theories. We derive new tools that incorporate these coupled social-viral dynamics, including an online $R$, to help prevent infodemic spreading at all scales: from spreading across platforms (e.g. Facebook, 4Chan) to spreading within a given subpopulation, or community, or topic. By accounting for similar social and viral timescales, the same mathematical theory also offers a quantitative description of other unconventional infection profiles such as rumors spreading in financial markets and colds spreading in schools.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 유행병에서 사용하는 동일한 $R<1$ 통제 전략이 온라인 정보 유포병을 관리하는 데 적용될 수 있는지 이해하는 것.
• 코로나19 팬데믹 기간 동안 오락성 정보 확산을 지배하는 동역학적 제도를 특정하는 것.
• 일시적인 사회 네트워크 연결성과 바이러스적 확산 시간 스케일을 고려한 개선된 $R$ 지표를 개발하는 것.
• 플랫폼, 공동체, 주제 수준에서 정보 유포병 확산을 제어하기 위한 정량적 프레임워크를 제공하는 것.

제안 방법

• 코로나19 정보 유포병의 다중 플랫폼 데이터를 분석하여 페이스북, 4Chan 및 기타 소셜 네트워크의 콘텐츠를 포함한다.
• 사회적 및 바이러스적 시간 스케일이 유사한 새로운 동역학 제도를 특정하며, 이는 잠재적 담론이 재활성화될 수 있음을 보여준다.
• 결합된 사회-바이러스적 동역학과 일시적인 네트워크 연결성을 포함하는 개선된 $R$ 공식을 유도한다.
• 모델을 사용해 반백신, 가짜 치료법, 음모론 콘텐츠의 글로벌 슈퍼스프래더로 나타난 현상을 설명한다.
• 금융 시장의 소문이나 학교에서의 감기와 같은 비전통적인 감염 프로파일에도 이 프레임워크를 확장한다.
• 에이전트기반 모델링과 네트워크 역학을 활용해 담론 네트워크가 어떻게 대규모 정보 유포병 벡터로 진화하는지 시뮬레이션한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일시적인 사회 네트워크 연결성은 어떻게 잠재적 오락성 정보를 재활성화하고 전 세계적으로 확산시키는가?
• RQ2 전통적인 생물학적 유행병과 비교해 온라인 정보 유포병의 확산을 지배하는 동역학적 제도는 무엇인가?
• RQ3 온라인 정보 확산에서 결합된 사회적 및 바이러스적 시간 스케일을 고려하기 위해 $R$ 수치는 어떻게 개선할 수 있는가?
• RQ4 기존의 증오심 및 반백신 네트워크가 정보 유포병 사건 기간 동안 슈퍼스프래더로 기능하는 정도는 어느 정도인가?
• RQ5 개선된 $R$ 공식은 다양한 사회적 및 정보적 맥락에서 정보 유포병 확산을 통제하는 데 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 이 연구는 사회적 및 바이러스적 시간 스케일이 유사한 새로운 정보 유포병 확산 동역학 제도를 특정하며, 이는 일시적인 네트워크 연결성을 통해 잠재적 콘텐츠가 재활성화될 수 있음을 보여준다.
• 반백신 및 음모론을 홍보하는 담론 네트워크가 가짜 코로나19 치료법과 인종주의적 담론으로 빠르게 글로벌 슈퍼스프래더로 진화했다.
• 개선된 $R$ 공식은 일시적인 공동체 연결성을 고려하며, 다양한 규모에서 정보 유포병 확산을 제어할 수 있는 정량적 도구를 제공한다.
• 이 프레임워크는 금융 시장의 소문이나 학교에서의 감기와 같은 비전통적인 감염 프로파일을 동일한 수학적 시각으로 성공적으로 기술한다.
• 기존의 $R<1$ 통제 전략은 사회 네트워크 결합으로 인해 잠재적 담론이 재활성화될 수 있기 때문에 정보 유포병에는 부적절하다는 것이 모델링을 통해 드러났다.
• 분석은 플랫폼 수준의 간섭이 정보 유포병 확산을 효과적으로 억제하기 위해 다중 플랫폼 및 다중 공동체 동역학을 고려해야 한다는 점을 입증한다.