[논문 리뷰] Weak ties strengthen anger contagion in social media

Rui Fan, Ke Xu외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 05.

Opinion Dynamics and Social Influence참고 문헌 53인용 수 15

한 줄 요약

이 연구는 1,170만 개의 Weibo 트윗을 분석하여 분노가 사회적 미디어에서 기쁨보다 더 빠르고 광범위하게 퍼진다는 것을 입증한다. 주로 상호작용 빈도가 낮은 약한 유대관계(약한 유대)를 통해 선호적으로 전파되기 때문이다. 계산 기반 확산 모델을 사용하여 저자들은 약한 유대관계가 확산 속도와 커버리지 측면에서 분노 전염을 가속화한다는 것을 밝혀내었으며, 이는 온라인 네트워크에서 정서 전염 메커니즘의 이질성에 대한 첫 번째 정량적 장기 증거를 제공한다.

ABSTRACT

Increasing evidence suggests that, similar to face-to-face communications, human emotions also spread in online social media. However, the mechanisms underlying this emotion contagion, for example, whether different feelings spread in unlikely ways or how the spread of emotions relates to the social network, is rarely investigated. Indeed, because of high costs and spatio-temporal limitations, explorations of this topic are challenging using conventional questionnaires or controlled experiments. Because they are collection points for natural affective responses of massive individuals, online social media sites offer an ideal proxy for tackling this issue from the perspective of computational social science. In this paper, based on the analysis of millions of tweets in Weibo, surprisingly, we find that anger travels easily along weaker ties than joy, meaning that it can infiltrate different communities and break free of local traps because strangers share such content more often. Through a simple diffusion model, we reveal that weaker ties speed up anger by applying both propagation velocity and coverage metrics. To the best of our knowledge, this is the first time that quantitative long-term evidence has been presented that reveals a difference in the mechanism by which joy and anger are disseminated. With the extensive proliferation of weak ties in booming social media, our results imply that the contagion of anger could be profoundly strengthened to globalize its negative impact.

연구 동기 및 목표

• 다양한 정서—특히 분노와 기쁨—이 온라인 사회적 네트워크를 통해 어떻게 퍼지는지 조사하기 위해.
• 유대 강도(강한 유대관계 대비 약한 유대관계)가 정서 확산을 매개하는 데서 수행하는 역할을 검토하기 위해.
• 정서의 정서적 성향과 네트워크 구조에 따라 정서 전염 메커니즘이 다를지 확인하기 위해.
• 통제 실험의 한계를 극복하기 위해 실제 사회적 미디어 데이터를 활용하여 정서 전염 역학에 대한 경험적이고 대규모 증거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 연구는 2014년 9월부터 2015년 3월까지 Weibo에서 92,176명의 사용자로부터 11,753,609개의 트윗을 수집하였다.
• 정서는 자연어 처리 기반 감성 분석을 사용하여 네 가지 유형으로 분류되었으며, 기쁨, 분노, 혐오, 슬픔이다.
• 사용자 간 상호작용 빈도와 지속 시간을 기반으로 유대 강도를 정량화하여 강한 유대관계와 약한 유대관계를 구분하였다.
• 계산 기반 확산 모델을 적용하여 네트워크 전반에서 정서의 전파 속도와 커버리지를 측정하였다.
• 시간-감염까지의 간격과 영향 범위 등의 지표를 사용하여 분노와 기쁨의 전파를 약한 유대관계와 강한 유대관계에서 비교하였다.
• 이전 실험에서 사용된 인위적 조작을 피하기 위해 대규모 사용자의 자연스러운 정서 반응을 활용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사회적 유대관계의 강도가 온라인 소셜 미디어에서 다양한 정서의 퍼짐에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 분노는 기쁨보다 더 효과적으로 퍼지며, 만약 그렇다면 어떤 유형의 사회적 유대관계를 통해 퍼지는가?
• RQ3 약한 유대관계가 분노의 확산을 다른 정서보다 얼마나 더 가속화하는가?
• RQ4 사회적 네트워크의 구조가 정서 전염의 집단적 역학을 어떻게 형성하는가?
• RQ5 실제 온라인 네트워크에서 정서 전염의 장기적이고 대규모적인 메커니즘은 무엇인가?

주요 결과

• 분노는 기쁨보다 유의미하게 빠르게 퍼지며, 특히 약한 유대관계를 통해 더 넓은 네트워크 커버리지에 도달한다.
• 약한 유대관계가 분노 전염의 주요 통로이며, 이는 공동체 간 경계를 넘어 낯선 이들에게도 효과적으로 도달하게 한다.
• 분노의 전파 속도는 약한 유대관계에서 더 빠르며, 강한 유대관계 대비 25% 높은 확산 속도를 보인다.
• 기쁨은 공동체 내부에 국한되어 퍼지며, 강한 유대관계를 통해 더 효과적으로 퍼지므로 군집 행동을 나타낸다.
• 이 연구는 '약한 유대관계의 이중성(Double-Edged Sword of Weak Ties)'를 규명하였는데, 이는 약한 유대관계가 혁신과 분노 전염을 모두 가속화하여 소셜 미디어 설계에서 상충 관계를 만들어낸다.
• 약한 유대관계를 줄이면 온라인 분노 확산을 효과적으로 통제하고, 컨소시엄 환경에서 집단적 의사결정의 이성화를 향상시킬 수 있다.