[논문 리뷰] The Anatomy of Brexit Debate on Facebook

Michela Del Vicario, Fabiana Zollo외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 21.

Opinion Dynamics and Social Influence참고 문헌 20인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 2016년 1월~7월 기간 동안 38개의 영국 뉴스 페이지에서 수집한 데이터를 바탕으로 페이스북에서의 브렉시트 관련 논의를 분석하여, 사용자 참여 패턴에 기반한 두 가지 별도의 에코 캐빈이 존재함을 밝혀냈다. 게시물과 댓글에 대한 자동 주제 추출 및 정서 분석을 통합함으로써, 주제가 어떻게 다르게 프레임화되고 인식되는지에 대한 심각한 정서적 차이를 규명하였으며, 이는 극화가 서사적 프레임과 사용자 반응을 모두 형성함을 보여주며, '이민'과 '주권'과 같은 핵심 이슈에서 정서적 거리가 0.2를 초월함을 확인하였다.

ABSTRACT

Nowadays users get informed and shape their opinion through social media. However, the disintermediated access to contents does not guarantee quality of information. Selective exposure and confirmation bias, indeed, have been shown to play a pivotal role in content consumption and information spreading. Users tend to select information adhering (and reinforcing) their worldview and to ignore dissenting information. This pattern elicits the formation of polarized groups -- i.e., echo chambers -- where the interaction with like-minded people might even reinforce polarization. In this work we address news consumption around Brexit in UK on Facebook. In particular, we perform a massive analysis on more than 1 Million users interacting with Brexit related posts from the main news providers between January and July 2016. We show that consumption patterns elicit the emergence of two distinct communities of news outlets. Furthermore, to better characterize inner group dynamics, we introduce a new technique which combines automatic topic extraction and sentiment analysis. We compare how the same topics are presented on posts and the related emotional response on comments finding significant differences in both echo chambers and that polarization influences the perception of topics. Our results provide important insights about the determinants of polarization and evolution of core narratives on online debating.

연구 동기 및 목표

• 브렉시트 참배 기간 동안 페이스북에서의 온라인 정치 논의의 구조적 및 행동적 역학을 조사하기 위해.
• 사용자 참여 패턴에 기반해 사용자들이 자발적으로 구분된 공동체로 조직되는지 여부와 그 방식을 규명하기 위해.
• 특히 극화된 맥락에서 공동체 간 주제 프레임화 및 정서적 반응이 어떻게 다름을 분석하기 위해.
• 주제 모델링과 정서 분석을 융합한 새로운 방법론을 개발하고 적용하여 온라인 논의 내 극화를 측정하기 위해.
• 공동체 간 정서적 거리가 핵심 정치 주제에 대한 서사적 극화를 어떻게 반영하고 강화하는지 이해하기 위해.

제안 방법

• 2016년 1월에서 7월 사이에 페이스북 그래프 API를 통해 영국 소재 38개 뉴스 페이지의 공개된 페이스북 데이터(게시물, 좋아요, 댓글)를 수집함.
• 사용자 상호작용을 기반으로 뉴스 페이지 간 네트워크를 구성하여, 사전 콘텐츠 분류 없이도 두 개의 명확히 구분되는 공동체가 드러남.
• 각 공동체의 게시물에서 100개의 주요 논의 개념을 자동으로 추출함.
• AlchemyAPI를 사용해 115,958개의 댓글에 대한 정서 점수를 계산하고, 게시물 및 사용자별 평균 정서 점수를 산출함.
• 각 주제에 대해 공동체 간 평균 정서의 절대 차이를 정의하여 정서적 거리를 측정함. 이는 게시물 프레임과 사용자 댓글 반응 모두에서 수행됨.
• 극화 강도 평가를 위해 이중 지표를 도입함: (1) 공동체 간 주제 제시 방식의 정서적 분리 정도, (2) 사용자 반응과 게시물 내용 간 정서적 반응의 분리 정도.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 참여 패턴은 온라인 정치 논의에서 페이스북에서 어떻게 별개의 공동체를 만들어내는가?
• RQ2 높은 중요도의 국민투표 기간 동안 동일한 정치 주제가 대립하는 에코 캐빈 내에서 어떻게 다른 정서적 프레임으로 다뤄지는가?
• RQ3 사용자의 게시물에 대한 정서적 반응은 게시물 자체가 표현하는 정서와 어떻게 비교되는가? 이는 공동체 간에 다를까?
• RQ4 공동체 간 정서적 거리가 핵심 정치 주제의 인식과 서사 형성에 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 주제 모델링과 정서 분석의 통합적 접근이 온라인 정치 논의 내 극화를 효과적으로 식별하고 측정할 수 있는가?

주요 결과

• 사전 콘텐츠 기반 분류 없이도 사용자 상호작용 패턴에서 자발적으로 두 개의 명확히 분리된 공동체가 나타남.
• 사용자 극화는 날카로운 이중 정점 분포를 보이며, 명확한 두 그룹 간의 분리와 각기 다른 주목 패턴을 나타냄.
• 공동체 C1에서 52개의 개념, 공동체 C2에서 48개의 개념에서 공동체 간 정서적 거리가 0.2를 초월하여, '이민'과 '주권'과 같은 핵심 주제에서 높은 극화가 있음.
• 사용자들은 게시물보다 더 부정적으로 반응하는 경향이 있었으며, 이는 두 공동체 모두에서 관찰됨.
• 특히 논란의 여지가 있는 주제에서 게시물의 정서와 사용자 반응 간 정서적 반응의 분리가 뚜렷하게 나타나며, 이는 에코 캐빈 내에서 부정적 정서가 강화됨을 시사함.
• 본 연구에서 새롭게 도입한 방법—주제 추출과 정서 분석의 융합—은 콘텐츠 프레임과 사용자 반응 간 정서적 분리 정도를 측정함으로써 극화가 심한 주제를 성공적으로 규명함.