[논문 리뷰] Understanding Illicit Drug Use Behaviors by Mining Social Media

Yiheng Zhou, Numair Sani외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 04. 24.

Spam and Phishing Detection참고 문헌 1인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 동적 슬랭어 어휘집을 활용해 인스타그램 데이터를 채굴하여 불법 약물 사용 행동을 연구한다. 이는 사용자 간의 약물 사용 및 사회적 네트워크 관심사에 대한 시간적 패턴을 드러내며, 정점 사용 시간과 일반적인 사회적 연결을 특정한다. 이는 전통적 설문 조사에 비해 확장 가능한 공중보건 모니터링 대안을 제공한다.

ABSTRACT

Drug use by people is on the rise and is of great interest to public health agencies and law enforcement agencies. As found by the National Survey on Drug Use and Health, 20 million Americans aged 12 years or older consumed illicit drugs in the past few 30 days. Given their ubiquity in everyday life, drug abuse related studies have received much and constant attention. However, most of the existing studies rely on surveys. Surveys present a fair number of problems because of their nature. Surveys on sensitive topics such as illicit drug use may not be answered truthfully by the people taking them. Selecting a representative sample to survey is another major challenge. In this paper, we explore the possibility of using big data from social media in order to understand illicit drug use behaviors. Instagram posts are collected using drug related terms by analyzing the hashtags supplied with each post. A large and dynamic dictionary of frequent illicit drug related slang is used to find these posts. These posts are studied to find common drug consumption behaviors with regard to time of day and week. Furthermore, by studying the accounts followed by the users of drug related posts, we hope to discover common interests shared by drug users.

연구 동기 및 목표

• 낮은 응답률과 사회적 선호 편향으로 어려움을 겪는 전통적 설문 기반 약물 사용 연구의 한계를 해결한다.
• 약물 사용 연구를 위한 대표성 있는 인구 샘플링의 과제를 극복한다.
• 빅데이터 기반 소셜미디어의 잠재력을 탐색하여 불법 약물 사용에 대한 실시간이고 행동 중심의 통찰을 제공한다.
• 공개된 소셜미디어 콘텐츠를 활용해 하루 및 주 단위의 시간 패턴(시간대 및 요일)을 특정한다.
• 불법 약물 사용에 대해 게시하는 사용자 간의 공통된 관심사와 사회적 네트워크 구조를 밝혀내어 공동체 역학을 이해한다.

제안 방법

• Hashtag를 통해 유도된 대규모 동적 불법 약물 관련 슬랭어 용어 어휘집을 활용해 인스타그램 게시물을 수집한다.
• 약물 관련 Hashtag의 존재 여부를 기반으로 약물 사용을 논의하거나 묘사하는 사용자를 특정한다.
• 약물 관련 게시물의 시간 패턴을 분석하여 하루 및 주 단위의 정점 사용 시간을 규명한다.
• 약물 사용에 대해 게시하는 사용자의 사회적 네트워크를 분석하여 그들이 팔로우하는 계정을 분석함으로써 공통된 관심사를 파악한다.
• 자연어 처리 및 Hashtag 분석을 통해 비정형 소셜미디어 콘텐츠에서 행동 및 사회적 패턴을 추출한다.
• 데이터 마이닝 기법을 적용해 약물 관련 콘텐츠를 공유하는 사용자 간의 반복 행동과 사회적 군집을 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셜미디어 게시물에 반영된 불법 약물 사용 행동의 시간 패턴(일일 및 주간)은 무엇인가?
• RQ2 인스타그램에서 불법 약물에 대해 게시하는 사용자들이 공유하는 주요 사회적 관심사나 공동체는 무엇인가?
• RQ3 약물 관련 게시를 하는 사용자의 사회적 네트워크는 비약물 관련 사용자와 어떻게 비교되는가?
• RQ4 전통적 설문 조사에 비해 소셜미디어 데이터가 불법 약물 사용 행동에 대해 얼마나 신뢰할 수 있는 대체 자료로 기능할 수 있는가?
• RQ5 인스타그램에서 가장 흔하게 사용되는 약물 관련 슬랭어 용어는 무엇이며, 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 인스타그램의 약물 관련 게시물은 오후 늦은 시각과 저녁에 활동 정점이 나타나며, 주말에 더 많은 게시량을 보인다.
• 약물을 게시하는 사용자들은 음악, 예술, 야간 생활과 관련된 계정을 더 많이 팔로우하는 경향이 있어 공통된 라이프스타일 관심사가 있음을 시사한다.
• 동적 슬랭어 어휘집은 신규로 나타나는 표현과 지역별 특수 표현까지 포함해 광범위한 약물 관련 용어를 성공적으로 포착했다.
• 약물 관련 콘텐츠의 상당 부분이 다른 약물 관련 계정을 공개적으로 팔로우하지 않는 사용자들에 의해 게시되고 있어, 잠재적인 비공식적 또는 비공개적 공유가 이루어지고 있음을 시사한다.
• 시간 분석을 통해 특정 약물은 특정 시간대에 더 자주 언급되는 것으로 드러났으며, 예를 들어 마리화나 사용은 저녁 초반에 정점에 이른다.
• 사회적 네트워크 분석을 통해 유사한 계정을 팔로우하는 사용자 군집이 발견되어, 약물 사용 중심의 고유한 온라인 공동체 존재를 확인했다.