[논문 리뷰] Spatial diffusion and churn of social media

Balázs Lengyel, Riccardo Di Clemente외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 04.

Innovation Diffusion and Forecasting인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 2002–2012년 기간 동안 활동한 헝가리 온라인 소셜 네트워크(OSN) 데이터셋을 활용하여 디지털 기술의 공간적 확산과 이탈(chnurn)을 분석한다. 연구 결과, 마을에 위치한 초기 수용자들은 조기에 이탈하며, 개인들은 먼 친구들보다 주변 친구들의 이탈을 더 많이 따르는 것으로 나타났다. 이는 표준 베스 모델을 초월해 정확도를 향상시키기 위해 거리 감쇠, 도입 시간의 비슷한 성향, 도시 규모 확장성 등을 고려한 공간적 확산 모델이 필요하다는 것을 시사한다.

ABSTRACT

Innovative ideas, products or services spread on social networks that, in the digital age, are maintained to large extent via telecommunication tools such as emails or social media. One of the intriguing puzzles in social contagion under such conditions is the role of physical space. It is not understood either how geography influences the disappearance of products at the end of their life-cycle. In this paper, we utilize a unique dataset compiled from a Hungarian on-line social network (OSN) to uncover novel features in the spatial adoption and churn of digital technologies. The studied OSN was established in 2002 and failed in international competition about a decade later. We find that early adopter towns churn early; while individuals tend to follow the churn of nearby friends and are less influenced by the churn of distant contacts. An agent-based Bass Diffusion Model describes the process how the product gets adopted in the overall population. We show the limitations of the model regarding the spatial aspects of diffusion and identify the directions of model corrections. Assortativity of adoption time, urban scaling of adoption over the product life-cycle and a distance decay function of diffusion probability are the main factors that spatial diffusion models need to account for.

연구 동기 및 목표

• 물리적 지형이 온라인 소셜 네트워크 내 디지털 기술의 수용 및 쇠퇴(이탈)에 미치는 영향을 이해하는 것.
• 특히 친밀도가 영향을 미치는 사용자 행동에서, 제품의 확산과 동시에 사라지는 패턴의 공간적 특성에 대해 조사하는 것.
• 클래식한 베스 확산 모델이 디지털 기술 수용의 공간적 역학을 포괄하지 못하는 한계를 평가하는 것.
• 거리 감쇠, 도입 시간의 비슷한 성향, 도시 규모 확장성과 같은 핵심 공간적 요소들이 공간적 확산 모델에 통합되어야 할 이유를 규명하는 것.
• 실제 세계의 공간적 수용 및 이탈 패턴을 더 잘 반영하기 위해 베스 모델에 수정 사항을 제안하는 것.

제안 방법

• 2002년부터 2012년까지 활동한 헝가리 온라인 소셜 네트워크에서 수집한 고유한 종단적 데이터셋을 활용하여 사용자 수용 및 이탈을 시간에 따라 추적하였다.
• 공간적 제약 조건과 사회적 영향력을 반영한 베스 확산 모델의 에이전트 기반 확장 모델을 적용하여 수용 역학을 시뮬레이션하였다.
• 지리적 거리에 기반한 수용 확률을 모델링하기 위해 거리 감쇠 함수를 사용하여 공간적 확산을 정량화하였다.
• 근접한 사용자들이 동시에 수용하거나 이탈하는 경향이 있는지 평가하기 위해 도입 시간의 비슷한 성향을 분석하였다.
• 제품 수명 주기 동안 다양한 규모의 마을 간 수용률을 비교하여 도시 규모 확장 효과를 분석하였다.
• 모델 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션된 확산 패턴을 실측 데이터와 비교하여 표준 베스 모델의 격차를 파악하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 물리적 근접성이 온라인 소셜 네트워크 내 디지털 기술의 수용 및 이탈에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 마을에 위치한 초기 수용자들이 다른 지역의 사용자들보다 조기에 이탈하는가? 이 패턴의 이유는 무엇인가?
• RQ3 사용자들은 주변의 친구들보다 먼 연락처의 이탈 행동을 얼마나 따르는가?
• RQ4 거리 감쇠, 도시 규모 확장성, 도입 시간 상관관계와 같은 공간적 요소들이 베스 확산 모델의 정확도를 향상시키기 위해 얼마나 포함되어야 하는가?
• RQ5 디지털 제품 수명 주기 동안 수용 및 이탈의 공간 역학은 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 초기 수용자 마을에서는 조기 이탈이 발생하여 지리적 위치가 제품 기피 시점과 관련이 있음을 시사한다.
• 사용자들은 먼 연락처보다 주변 친구들의 이탈에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나 지역적 영향력 효과가 입증되었다.
• 표준 베스 확산 모델은 지리적 제약 조건과 거리에 따른 영향력의 부재로 인해 공간적 역학을 포착하지 못해 성능이 열 劣하다.
• 거리 감쇠 함수는 수용 확률이 수용자로부터의 거리 증가에 따라 감소함을 효과적으로 모델링한다.
• 근접한 사용자들이 동시에 수용하거나 이탈하는 도입 시간의 비슷한 성향은 공간적 확산 패턴에서 중요한 요소였다.
• 도시 규모 확장 효과가 관찰되었으며, 더 큰 마을일수록 높은 수용률과 더 일치하는 이탈 패턴을 보였다.