[논문 리뷰] Higher contagion and weaker ties mean anger spreads faster than joy in social media

Rui Fan, Ke Xu외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 08. 12.

Misinformation and Its ImpactsSocial Sciences인용 수 22

한 줄 요약

이 연구는 1,100만 개의 weibo 트윗을 분석하여 사회적 미디어에서 분노가 기쁨보다 더 빠르게 퍼진다는 것을 입증한다. 이는 더 높은 전염성과 약한 사회적 유대를 통해 선호적으로 확산되기 때문이다. 계산 기반 사회과학 접근법을 통해 분노의 빠른 퍼름은 감정 전염성의 증가와 약한 유대를 통해 공동체 경계를 넘는 능력에 기인함을 드러내며, 개인적 분노 조절과 온라인 분노 조절에 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

Increasing evidence suggests that, similar to face-to-face communications, human emotions also spread in online social media. However, the mechanisms underlying this emotional contagion, for example, whether different feelings spread in unlikely ways or how the spread of emotions relates to the social network, is rarely investigated. Indeed, because of high costs and spatio-temporal limitations, explorations of this topic are challenging using conventional questionnaires or controlled experiments. Because they are collection points for natural affective responses of massive individuals, online social media sites offer an ideal proxy for tackling this issue from the perspective of computational social science. In this paper, based on the analysis of millions of tweets in Weibo, surprisingly, we find that anger is more contagious than joy, indicating that it can spark more angry follow-up tweets. Moreover, regarding dissemination in social networks, anger travels easily along weaker ties than joy, meaning that it can infiltrate different communities and break free of local traps because strangers share such content more often. Through a simple diffusion model, we reveal that greater contagion and weaker ties function cooperatively to speed up anger's spread. The diffusion of real-world events with different dominant emotions provides further testimony to the findings. To the best of our knowledge, this is the first time that quantitative long-term evidence has been presented that reveals a difference in the mechanism by which joy and anger are disseminated. Our findings shed light on both personal anger management in human communications and on controlling collective outrage in cyberspace.

연구 동기 및 목표

• 온라인 소셜 미디어에서 감정 전염의 메커니즘, 특히 긍정적 감정과 부정적 감정 간의 차이를 규명하는 것.
• 특히 유대 강도가 감정 전파에 미치는 영향, 특히 분노와 기쁨의 전파에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 실제 사용자 생성 콘텐츠를 기반으로 한 정량적이고 장기적인 증거를 제공하여 감정 전염의 이질적 동역학을 규명하는 것.
• 사이버 공간에서 개인적 감정 조절과 집단 행동 관리에 미치는 영향을 탐색하는 것.

제안 방법

• 연구는 약 10만 명의 weibo 사용자로부터 6개월 간의 기간 동안 수집한 1,100만 개 이상의 트윗을 분석하여 자연스러운 감정 표현을 포착한다.
• 감정은 NLP 기반 감성 분석을 사용하여 네 가지 유형으로 분류된다: 기쁨, 분노, 혐오, 슬픔.
• 연구진은 감정 전염을 추적하기 위해 사회 네트워크를 통해 감정적 콘텐츠가 확산되는 방식을 모델링하는 확산 모델을 사용한다.
• 유대 강도는 상호작용 빈도와 상호성에 기반하여 측정되며, 빈번하고 상호적인 상호작용을 하는 강한 유대와 비교해, 흔하지 않거나 상호작용가능성이 없는 연결을 가진 약한 유대로 나뉜다.
• 실제 사건에 의해 유도된 감정의 확산을 추적하기 위해 종단적 분석을 시행한다.
• 통계 모델링과 네트워크 분석을 통해 분노와 기쁨의 전파 속도, 영향 범위, 구조적 경로를 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 온라인 소셜 미디어에서 분노와 기쁨의 전염율은 어떻게 다를까?
• RQ2 사회적 유대의 강도가 다양한 감정의 전파에 영향을 미치는가, 특히 분노와 기쁨에 대해 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 감정 전염이 공동체 경계를 넘는 정도는 어느 정도이며, 약한 유대는 이를 어떻게 지원하는가?
• RQ4 특정 감정 분위기를 띤 실제 사건은 분노와 기쁨의 전파 역학에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 감정 전염의 더 빠른 전파를 이끄는 주요 메커니즘은 전염 강도일까, 네트워크 구조일까?

주요 결과

• 분노는 기쁨보다 유의미하게 더 전염성이 높으며, 초기 게시물당 더 많은 후속 분노 트윗을 유도한다.
• 특히 약한 사회적 유대로 인해 분노는 더 빠르고 광범위하게 퍼지며, 이는 공동체 간의 다리를 놓는 역할을 한다.
• 약한 유대는 분노 콘텐츠를 더 자주 공유하여, 분노가 지역 클러스터에서 벗어나 더 쉽게 낯선 이들에게 도달할 수 있도록 한다.
• 기쁨은 강한 유대 공동체 내에 머물며, 이는 그들의 공동체 간 확산을 제한하는 군집 효과를 보인다.
• 더 높은 전염성과 약한 유대를 통한 선호적 확산의 조합은 분노의 확산을 가속화하는 상호보완적 효과를 만든다.
• 실제 사건에서 분노 또는 기쁨이 지배적인 경우에도 일관된 패턴을 보이며, 자연 상태에서도 분노가 더 빠르게 퍼진다는 점을 확인한다.