[논문 리뷰] Analyzing User Activities, Demographics, Social Network Structure and User-Generated Content on Instagram

Lydia Manikonda, Yuheng Hu외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 10. 29.

Social Media and Politics참고 문헌 8인용 수 69

한 줄 요약

이 연구는 인스타그램 API를 통해 한 달 간 크롤링한 데이터를 바탕으로 대규모 분석을 수행하며, 사용자 활동, 인구통계학적 특성, 사회망 구조, 사용자 생성 콘텐츠를 분석한다. 연구 결과 인스타그램은 트위터와 플리커와 비교해 높은 클러스터링과 낮은 상호성 등의 특징을 보이며, 지도 기반 소셜 공유에 강한 기여를 하고 있음을 확인했다. 특히 트위터 대비 31배 높은 지리적 위치 공유 비율을 보이며, 위치 기반 소셜 공유의 중요성을 확인할 수 있다.

ABSTRACT

Instagram is a relatively new form of communication where users can instantly share their current status by taking pictures and tweaking them using filters. It has seen a rapid growth in the number of users as well as uploads since it was launched in October 2010. Inspite of the fact that it is the most popular photo sharing application, it has attracted relatively less attention from the web and social media research community. In this paper, we present a large-scale quantitative analysis on millions of users and pictures we crawled over 1 month from Instagram. Our analysis reveals several insights on Instagram which were never studied before: 1) its social network properties are quite different from other popular social media like Twitter and Flickr, 2) people typically post once a week, and 3) people like to share their locations with friends. To the best of our knowledge, this is the first in-depth analysis of user activities, demographics, social network structure and user-generated content on Instagram.

연구 동기 및 목표

• 트위터와 플리커와 같은 다른 소셜미디어 플랫폼과 인스타그램 간의 근본적인 차이를 이해하기 위해.
• 상호성, 클러스터링, 동질성 등 사회망 구조를 포함해 인스타그램의 사회망 구조를 조사하기 위해.
• 빈도, 코멘트 패턴, 콘텐츠 특성 등을 포함한 사용자 게시 행동을 분석하기 위해.
• 사용자 활동의 지리적 분포와 인스타그램에서의 위치 공유 범위를 조사하기 위해.
• 사용자 생성 콘텐츠, 인구통계학적 특성, 네트워크 구조에 대한 첫 번째 심층적이고 대규모 분석을 제공하기 위해.

제안 방법

• 한 달 간의 기간 동안 인스타그램 API를 사용해 무작위로 369,828명의 인스타그램 사용자와 566만 건의 공개 게시물을 수집하였다.
• 사용자 인구통계학적 특성, 게시 빈도, 사회망 관계(팔로워/팔로잉)를 추출하고 분석하여 네트워크 구조를 평가하였다.
• 게시물의 GPS 좌표를 활용해 지리적 분포와 위치 공유 행동을 연구하였으며, 응집적 군집화를 사용해 지점들을 도시 지역으로 군집화하였다.
• 클러스터링 계수, 상호성, 동질성 등의 사회망 지표를 측정하여 인스타그램을 트위터와 플리커와 비교하였다.
• 코멘트 길이와 콘텐츠를 분석하여 사용자 상호작용 패턴을 이해하기 위해 단어 수와 해시태그 사용량을 분석하였다.
• 지리적 분석을 위해 Foursquare API를 활용해 GPS 군집을 도시 수준의 위치로 매핑하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 상호성, 클러스터링, 동질성 측면에서 인스타그램의 사회망 구조는 트위터와 플리커와 어떻게 다를까?
• RQ2 인스타그램 사용자의 평균 게시 주기는 얼마이며, 사용자들은 코멘트를 통해 어떻게 상호작용하는가?
• RQ3 트위터와 같은 다른 플랫폼 사용자들과 비교해 인스타그램 사용자는 얼마나 자주 지리적 위치를 공유하는가?
• RQ4 인스타그램에서 가장 인기 있는 필터와 콘텐츠 유형은 무엇이며, 사용자 행동과 어떻게 연관되어 있는가?
• RQ5 글로벌적으로 다양한 도시와 지역에서 인스타그램은 어떻게 사용되고 있으며, 지리적 태그가 부여된 콘텐츠에서 나타나는 패턴은 무엇인가?

주요 결과

• 인스타그램 사용자는 평균적으로 6.5일에 한 번꼴로 게시물을 올리며, 중간 정도이지만 일관된 사용 활동 수준을 보인다.
• 인스타그램의 사회망은 높은 클러스터링(0.42)을 보이지만 낮은 상호성(0.18)을 보이며, 플리커처럼 더 상호적인 플랫폼과는 뚜렷한 차이를 보인다.
• 사용자들은 모든 게시물의 18.8%에서 지리적 위치를 공유하며, 이는 트위터의 0.6%에 비해 31배 높은 비율이다.
• 인스타그램의 코멘트는 매우 짧으며, 평균적으로 1개의 코멘트에 4.7개의 단어가 사용되며, 문자 제한이 없음에도 불구하고 그렇다.
• 인스타그램에서 가장 인기 있는 10개 도시는 뉴욕, 방콕, 로스앤젤레스, 런던 등이며, 이는 강력한 글로벌 사용 패턴을 시사한다.
• 가장 인기 있는 필터는 Normal, Amaro, X-Pro II, Valencia, Rise이며, 그 중 Amaro가 가장 자주 사용된다.