[논문 리뷰] Signed Networks in Social Media

Jure Leskovec, Daniel P. Huttenlocher외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 03. 11.

Opinion Dynamics and Social Influence참고 문헌 18인용 수 157

한 줄 요약

이 논문은 Epinions, Slashdot, 위키백과와 같은 온라인 플랫폼의 서명된 사회 네트워크를 조사하여, 긍정적 및 부정적 관계가 네트워크 구조에 어떻게 영향을 미치는지 분석한다. 구조적 균형 이론과 지위 이론을 사용하여, 약한 구조적 균형이 무방향 삼중성 패턴을 설명하지만, 지위 이론이 유 directed 링크의 부호를 더 잘 예측함을 발견하여, 사용자들이 사회적 지위를 어떻게 인식하는지가 균형 자체보다 링크 형성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝혀낸다.

ABSTRACT

Relations between users on social media sites often reflect a mixture of positive (friendly) and negative (antagonistic) interactions. In contrast to the bulk of research on social networks that has focused almost exclusively on positive interpretations of links between people, we study how the interplay between positive and negative relationships affects the structure of on-line social networks. We connect our analyses to theories of signed networks from social psychology. We find that the classical theory of structural balance tends to capture certain common patterns of interaction, but that it is also at odds with some of the fundamental phenomena we observe --- particularly related to the evolving, directed nature of these on-line networks. We then develop an alternate theory of status that better explains the observed edge signs and provides insights into the underlying social mechanisms. Our work provides one of the first large-scale evaluations of theories of signed networks using on-line datasets, as well as providing a perspective for reasoning about social media sites.

연구 동기 및 목표

• 긍정적 및 부정적 관계가 어떻게 공존하며 대규모 온라인 사회 네트워크의 구조를 형성하는지 이해하기 위해.
• 실제 온라인 플랫폼에서 서명된 네트워크 구조를 설명하는 데 있어 고전적 구조적 균형 이론과 대체 지위 이론을 평가하기 위해.
• 긍정적 및 부정적 링크 간의 상호작용이 신뢰, 불신, 지각된 지위와 같은 사회심리적 메커니즘을 반영하는지 조사하기 위해.
• Epinions, Slashdot, 위키백과와 같은 다양한 플랫폼에서 서명된 간선이 어떻게 사용되는지 비교하고, 이로 인해 네트워크 구조와 역학에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위해.
• 실제 온라인 데이터셋을 사용하여 서명된 네트워크 이론의 대규모 실증적 검증을 제공하기 위해.

제안 방법

• Epinions(신뢰/불신), Slashdot(친구/적), 위키백과(지지/반대 투표)의 세 가지 대규모 온라인 데이터셋을 분석하여 서명된 유 directed 네트워크 구조를 추출한다.
• 구조적 균형 이론을 적용하여, 특히 한, 두, 세 개의 긍정적 간선을 가진 삼각형의 빈도를 예측한다.
• 지위 이론을 테스트하며, A에서 B로의 긍정적 링크는 A가 B의 지위가 높다고 인식한다는 가정을 하고, 부정적 링크는 낮은 지각된 지위를 의미한다.
• 관측된 네트워크 구조를 무작위 버전과 비교하여, 우연의 영향을 벗어난 편차가 통계적으로 유의미한지 평가한다.
• 간선 부호의 가시성이 돌연변이 행동(예: 특별히 높은 내부 또는 외부 차수를 가진 사용자)에 미치는 영향을 플랫폼 간에 측정한다.
• 제3자와의 상호 관계를 통해 지위 수준을 추론하고 링크 부호를 예측함으로써, 지위 모델의 예측 능력을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 구조적 균형 이론은 실제 온라인 서명된 네트워크에서 긍정적 및 부정적 링크의 분포를 어느 정도 설명할 수 있는가?
• RQ2 온라인 사회 네트워크의 directed 링크 부호는 지위 이론의 예측과 구조적 균형 이론의 예측 중 어느 쪽과 더 잘 일치하는가?
• RQ3 링크 부호의 가시성(공개 대 비공개)은 긍정적 또는 부정적 링크에 매우 활발한 사용자의 존재 비율과 같은 사용자 행동에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 공통된 이웃은 두 사용자 간에 긍정적 링크가 형성될 가능성을 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 플랫폼 설계의 차이(예: 명시적 친구/적 태그 vs. 암묵적 투표)는 서명된 네트워크의 구조와 역학에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 모든 세 데이터셋에서 정확히 두 개의 긍정적 간선을 가진 삼각형은 무작위 기대치에 비해 극적으로 부족하며, 이는 약한 형태의 구조적 균형을 지지한다.
• 세 개의 긍정적 간선을 가진 삼각형은 유의미하게 과잉으로 나타나, 상호 신뢰 또는 우정의 클러스터 형성이 일어나는 경향을 보여준다.
• 다양한 부호를 가진 공통 이웃을 여러 명 가지는 사용자는 긍정적 링크를 형성할 가능성이 유의미하게 높으며, 이는 균형 이론과 사회자본 이론을 연결한다.
• Directed 네트워크에서는 구조적 균형 이론이 링크 부호를 설명하지 못하지만, 지위 이론은 제3자와의 상호 관계를 기반으로 링크 부호의 편차를 정확히 예측한다.
• 링크 부호가 매우 공개적인 위키백과에서는 높은 긍정적 내부 차수를 가진 사용자의 비율이 무작위 기대를 초과하여, 기존의 긍정적 결과에 대한 순응이 일어나는 것으로 보인다.
• 부호의 가시성이 낮은 Epinions과 Slashdot에서는 높은 부정적 외부 차수를 가진 사용자의 비율이 기대치보다 낮아, 활발한 부정 평가자들을 억제하거나 피하는 경향이 있음을 시사한다.