[논문 리뷰] Mitigating Overexposure in Viral Marketing

Rediet Abebe, Lada A. Adamic외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 13.

Complex Network Analysis Techniques인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 과도한 노출에 대비한 바이럴 마케팅 이론적 모델을 제안한다. 여기서 과도한 노출은 공격적인 홍보가 부정적인 태도를 가진 사용자에게 도달하여 제품의 명성에 악영향을 줄 수 있음을 고려한다. 사용자의 비판적 임계값과 제품의 매력도 파rameter를 모델링함으로써, 저자들은 긍정적 수용을 극대화하고 부정적 반응을 최소화하는 최적의 시드 전략을 도출하는 다항식 시간 알고리즘을 개발한다. 실제 네트워크에서의 시뮬레이션을 통해 뛰어난 성능을 입증한다.

ABSTRACT

In traditional models for word-of-mouth recommendations and viral marketing, the objective function has generally been based on reaching as many people as possible. However, a number of studies have shown that the indiscriminate spread of a product by word-of-mouth can result in overexposure, reaching people who evaluate it negatively. This can lead to an effect in which the over-promotion of a product can produce negative reputational effects, by reaching a part of the audience that is not receptive to it. How should one make use of social influence when there is a risk of overexposure? In this paper, we develop and analyze a theoretical model for this process; we show how it captures a number of the qualitative phenomena associated with overexposure, and for the main formulation of our model, we provide a polynomial-time algorithm to find the optimal marketing strategy. We also present simulations of the model on real network topologies, quantifying the extent to which our optimal strategies outperform natural baselines

연구 동기 및 목표

• 부정적인 태도를 가진 사용자에게 도달함으로써 제품의 명성에 악영향을 줄 수 있는 바이럴 마케팅 모델의 단점을 보완하기 위해.
• 높은 비판적 임계값을 가진 사용자에게 노출되는 것에 따른 부정적 반응을 최소화하면서 긍정적 수용을 극대화하는 데 있어의 상호 상충 관계를 정식화하기 위해.
• 사회적 네트워크에서 과도한 노출의 위험을 고려한 시드 전략 최적화를 위한 알고리즘 프레임워크를 개발하기 위해.
• 실제 네트워크 구조를 사용하여 최적 전략의 성능을 자연스러운 기준 대비 정량화하기 위해.
• 예산 제약 조건이 존재할 경우 문제의 계산 복잡도를 탐색하기 위해.

제안 방법

• 모델은 각 사용자에게 θi ∈ [0,1]의 비판적 임계값을 할당하여 제품 수용에 대한 임계 수준을 나타낸다.
• 각 제품은 매력도를 나타내는 파라미터 φ ∈ [0,1]을 가지며, 사용자가 φ ≥ θi를 만족할 경우 제품을 수용한다.
• 수용은 확산을 유도한다: 수용한 사용자는 이웃에게 제품을 추천하고, 기각한 사용자는 부정적 피드백을 생성한다.
• 목적 함수는 수용된 긍정적 수용의 이득과 기각된 경우의 부정적 비용을 통합하여 상호 상충 관계를 반영하는 최적화 문제를 형성한다.
• 비제약 조건 하에서 최적의 시드 전략 문제를 해결하기 위해 네트워크 플로우 기법을 활용한 다항식 시간 알고리즘을 개발한다.
• 실제 세계의 네트워크 구조에서의 시뮬레이션을 통해 최적 전략이 자연스러운 기준 대비 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 바이럴 마케팅에서 과도한 노출의 위험, 즉 부정적인 사용자에게 도달함으로써 제품의 명성이 손상되는 현상을 모델링할 수 있는가?
• RQ2 긍정적 효과와 부정적 효과를 모두 고려할 때 최적의 시드 전략을 찾는 문제의 계산 복잡도는 어떠한가?
• RQ3 과도한 노출을 완화하는 최적 전략이 실제 네트워크 구조에서 단순 히ュ리스틱 기법과 비교해 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ4 사회적 네트워크의 구조는 과도한 노출를 완화하는 시드 전략의 효과성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 예산 제약 조건이 추가될 경우 최적화 문제에는 어떤 변화가 생기는가?

주요 결과

• 제안된 모델은 과도한 노출의 정성적 현상, 예를 들어 Groupon 효과나 바이럴 홍보 이후 평점 하락 현상을 잘 반영한다.
• 네트워크 플로우 기법을 활용하여 비제약 조건 하에서 최적화 문제를 다항식 시간 내에 해결할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
• 실제 네트워크 구조에서의 시뮬레이션을 통해 자연스러운 기준 대비 상당한 성능 향상을 보였으며, 부정적 노출는 줄이고 긍정적 수용은 유지하였다.
• 예산 제약 조건이 추가될 경우 문제는 NP-난이도가 되어 도달 범위와 위험 사이의 비현실적인 상충 관계가 존재함을 시사한다.
• 실험 결과 최적 전략이 초기 노출 제약이 없더라도 부정적인 태도를 가진 사용자 수를 상당히 줄일 수 있음을 보여주었다.
• 이 프레임워크는 영향력 확산 모델에 명성 비용과 이질적인 사용자 반응을 통합하는 데 기초를 제공한다.