[논문 리뷰] Viral Misinformation: The Role of Homophily and Polarization

Aris Anagnostopoulos, Alessandro Bessi외 6명|arXiv (Cornell University)|2014. 11. 11.

Misinformation and Its Impacts참고 문헌 27인용 수 25

한 줄 요약

이 연구는 120만 명의 이탈리아 사용자가 과학적 뉴스와 음모론 뉴스를 소비하는 방식을 분석함으로써 페이스북에서 퍼지는 위성 정보의 원인을 조사한다. 연구 결과, 네트워크의 구조적 특성이나 영향력 있는 사용자 활동보다도, 유사한 콘텐츠 소비 성향을 가진 친구들(동질성)과 공유된 신념을 중심으로 집합하는 경향(극화)이 특히 허위 정보의 확산에 더 강력한 예측력을 지닌다. 이는 허위 정보의 확산에 있어 유사성과 극화가 핵심 요인임을 시사한다.

ABSTRACT

The spreading of unsubstantiated rumors on online social networks (OSN) either unintentionally or intentionally (e.g., for political reasons or even trolling) can have serious consequences such as in the recent case of rumors about Ebola causing disruption to health-care workers. Here we show that indicators aimed at quantifying information consumption patterns might provide important insights about the virality of false claims. In particular, we address the driving forces behind the popularity of contents by analyzing a sample of 1.2M Facebook Italian users consuming different (and opposite) types of information (science and conspiracy news). We show that users' engagement across different contents correlates with the number of friends having similar consumption patterns (homophily), indicating the area in the social network where certain types of contents are more likely to spread. Then, we test diffusion patterns on an external sample of $4,709$ intentional satirical false claims showing that neither the presence of hubs (structural properties) nor the most active users (influencers) are prevalent in viral phenomena. Instead, we found out that in an environment where misinformation is pervasive, users' aggregation around shared beliefs may make the usual exposure to conspiracy stories (polarization) a determinant for the virality of false information.

연구 동기 및 목표

• 온라인 소셜 네트워크에서 허위 정보가 퍼지는 메커니즘을 이해한다.
• 구조적 네트워크 특성(예: 허브)이나 사용자 영향력(예: 인플루언서)이 허위 정보의 확산에 기여하는지 조사한다.
• 특히 동질성과 극화를 포함한 정보 소비 패턴이 허위 주장의 확산에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다.
• 허위 정보가 더 퍼질 가능성이 높은 소셜 네트워크 영역을 식별하기 위한 새로운 지표를 개발한다.
• 의도적으로 허위 정보로 구성된 외부 데이터셋(의도적인 허위 정보 4,709건)을 활용하여 모델의 탄력성을 검증한다.

제안 방법

• 이탈리아 내 120만 명의 페이스북 사용자를 대상으로 과학적 뉴스와 음모론 뉴스에 대한 참여도를 평가하기 위해 샘플을 분석한다.
• 친구들 간의 유사한 콘텐츠 소비 패턴 수치를 측정함으로써 동질성을 측정한다.
• 다양한 콘텐츠 유형에 걸친 정보 소비 패턴을 기반으로 사용자 극화도를 정의하고 계산한다.
• 확산 동역학을 테스트하기 위해 외부 데이터셋(의도적인 허위 정보 4,709건, 토르르 포스트 포함)을 활용한다.
• 음모론 성향이 다른 정도로 나누어진 게시물 간의 확산 패턴을 비교하여 극화 효과를 평가한다.
• 매우 높은 확산도를 보인 게시물의 좋아요를 누른 사용자들 간의 극화도 확률 밀도 함수를 비교하기 위해 통계 분석을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 친구들이 비슷한 콘텐츠 소비 패턴을 가진다는 의미의 동질성이 허위 정보에 대한 사용자 참여도를 얼마나 잘 예측하는가?
• RQ2 구조적 네트워크 특성(예: 허브)과 인플루언서 활동은 허위 정보의 확산에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 공유된 신념을 중심으로 집합하는 극화가 음모론 스타일의 허위 정보 확산에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 허위 정보에 참여하는 사용자 구성(예: 과학 뉴스 소비자 대비 음모론 소비자)은 게시물 유형에 따라 어떻게 달라지는가?
• RQ5 소비 패턴에서 유도된 극화 지표는 허위 정보가 더 퍼질 가능성이 높은 소셜 네트워크 영역을 신뢰성 있게 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 사용자가 허위 정보에 참여하는 것은 친구들 중 유사한 콘텐츠 소비 패턴을 가진 이들이 많을수록 강하게 상관관계를 보이며, 이는 동질성이 핵심 원인임을 시사한다.
• 허브나 가장 활동적인 사용자(인플루언서)는 허위 정보의 확산에 빈번하게 등장하지 않으며, 이는 일반적으로 확산의 원인으로 여겨지는 요소들과는 상반된 결과이다.
• 공유된 신념을 중심으로 집합하는 극화—특히 음모론 콘텐츠가 널리 퍼져 있는 환경에서—허위 정보의 확산에 지배적인 요소로 나타난다.
• 가장 높은 확산도를 보인 게시물(예: 132,000명의 공유)은 극화도가 높은 사용자들, 특히 이미 음모론 콘텐츠를 소비하고 있던 사용자들 비율이 높게 나타났다.
• 과학 뉴스 소비자들은 존재했지만, 매우 음모론 성향이 강한 게시물의 좋아요를 누른 사용자들에 비해 상당히 적게 나타났으며(4배에서 10배 적은 비율), 게시물의 음모론 성향이 높아질수록 비율이 감소했다.
• 가장 높은 확산도를 보인 토르르 포스트를 좋아한 사용자들의 극화도 확률 밀도 함수는 극화도가 높은 사용자 집단에서 뚜렷한 피크를 보이며, 극화가 퍼짐의 핵심 메커니즘임을 확인한다.