[논문 리뷰] Easier contagion and weaker ties make anger spread faster than joy in social media

Jichang Zhao|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 01.

Opinion Dynamics and Social Influence참고 문헌 42인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 2014년 9월부터 2015년 3월까지의 weibo 데이터를 분석하여, 1,170만 개의 트윗과 사회망 그래프를 사용해 소셜 미디어에서 정서 전염의 특성을 조사한다. 연구 결과, 분노는 더 쉽게 전염되고 더 약한 사회적 유대 관계로 인해 기쁨보다 더 빠르게 퍼지며, 분노는 더 적은 단계 안에 더 많은 사용자에게 도달하는 것으로 나타났다.

ABSTRACT

The two datasets are Weibo data which are used in paper named "Easier contagion and weaker ties make anger spread faster than joy in social media". (https://arxiv.org/abs/1608.03656)<br>Any issues please feel free to contact Jichang Zhao through [e-mail].<br>The first dataset, named "users_data", includes 11,753,609 tweets posted by 92,176 users from Sep., 2014 to Mar., 2015. "tweets.txt" and "graph.txt" are the tweets with emotion label and the follow relationship of all users, respectively. In "graph.txt", every line is a following relation which contain two columns. The first item is the follower and the second is the followee. In "tweets.txt", each tweet is represented by three items which respectively are user's id, created time and emotion. If there is a "==&gt;" in the line, it means that this is a retweet and the tweet after "==&gt;" is the original one.<br>The second dataset, which is in the "event_tweets" directory, includes 40,005,242 tweets of 616 different events. Each file in the directory contains tweets that related to the the specific event. And tweets are represented by the created time and the emotion label.

연구 동기 및 목표

• weibo와 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 정서 전염의 동역학을 조사하기 위해.
• 특히 분노와 같은 특정 정서가 기쁨과 같은 다른 정서보다 더 빠르게 퍼지는 이유를 조사하기 위해.
• 특히 약한 유대 관계가 포함된 네트워크 구조가 특정 정서의 확산 속도에 미치는 영향을 분석하기 위해.
• 분노와 기쁨 간의 전파 속도 및 영향 범위의 차이를 정량화하기 위해.

제안 방법

• 2014년 9월부터 2015년 3월까지 수집된 92,176명의 사용자로부터의 11,753,609개 트윗으로 구성된 데이터셋을 사용한다.
• 트윗에 정서 레이블을 할당하기 위해 분류 방법을 적용하며, 리트윗는 '==>' 구분 기호로 식별한다.
• 각 라인에 따라 팔로워-팔로잉 쌍을 나타내는 'graph.txt' 파일의 '팔로우' 관계로부터 사회망을 구축한다.
• 연구자들은 리트윗 캐스케이드를 분석하여 정서적 콘텐츠의 전파 속도와 영향 범위를 측정하고, 분노와 기쁨을 비교한다.
• 전파 속도 평가를 위해 첫 번째 리트윗까지의 시간과 시간에 따른 리트윗 수를 분석한다.
• 다양한 주제에 걸쳐 결과를 검증하기 위해 616개의 고유한 이벤트와 관련된 4,000만 개의 트윗으로 구성된 두 번째 데이터셋을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 왜 소셜 미디어 네트워크에서 분노는 기쁨보다 더 빠르게 퍼지는가?
• RQ2 약한 사회적 유대 관계는 정서 전염 속도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 정서 전염의 용이성이 다양한 정서의 전파 속도에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 소셜 네트워크의 구조는 분노나 기쁨과 같은 특정 정서의 확산을 증폭시키거나 억제하는가?

주요 결과

• 분노는 weibo에서 기쁨보다 유의미하게 더 빠르게 퍼지며, 분노는 기쁨보다 더 적은 단계 안에 더 많은 사용자에게 도달한다.
• 약한 사회적 유대 관계가 네트워크 전반에서 정서 전파 속도를 가속화한다.
• 분노는 전염 용이성이 더 높기 때문에 정서 전염이 더 효과적으로 이루어지며, 리트윗를 통해 더 쉽게 퍼진다.
• 분노의 전파 속도는 더 빠를 뿐 아니라 기쁨보다 더 넓은 대상에게 더 빠르게 도달한다.
• 연구는 네트워크 구조, 특히 약한 유대 관계의 존재가 부정적 정서의 확산을 가속화하는 데 핵심적인 역할을 한다는 것을 확인한다.
• 두 번째 데이터셋인 4,000만 개의 이벤트 관련 트윗을 사용한 검증 결과, 다양한 이벤트에 걸쳐 일관된 결과를 도출했다.