[논문 리뷰] Epidemiological modeling of online social network dynamics

John Cannarella, Joshua A. Spechler|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 17.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 16인용 수 107

한 줄 요약

이 논문은 사용자 활동을 질병처럼 퍼지는 것으로 모델링하여 온라인 소셜 네트워크(OSN) 사용자 도입과 포기의 원인을 설명하기 위해 전염성 회복 SIR(irSIR) 모델을 제안한다. 여기서 회복(포기)은 감염된 사용자와의 접촉을 통해 발생한다. 이 모델은 MySpace의 Google 검색 데이터에 적합되며, Facebook은 2017년까지 정점 사용자 기반의 80%를 상실할 것으로 예측한다.

ABSTRACT

The last decade has seen the rise of immense online social networks (OSNs) such as MySpace and Facebook. In this paper we use epidemiological models to explain user adoption and abandonment of OSNs, where adoption is analogous to infection and abandonment is analogous to recovery. We modify the traditional SIR model of disease spread by incorporating infectious recovery dynamics such that contact between a recovered and infected member of the population is required for recovery. The proposed infectious recovery SIR model (irSIR model) is validated using publicly available Google search query data for "MySpace" as a case study of an OSN that has exhibited both adoption and abandonment phases. The irSIR model is then applied to search query data for "Facebook," which is just beginning to show the onset of an abandonment phase. Extrapolating the best fit model into the future predicts a rapid decline in Facebook activity in the next few years.

연구 동기 및 목표

• 역학 모델링을 통해 온라인 소셜 네트워크(OSN)의 사용자 도입 및 포기 동역학을 설명하기 위해.
• 기존 SIR 모델이 OSN의 수명 주기 패턴, 특히 포기 동역학을 포착하지 못하는 한계를 해결하기 위해.
• 실제 Google 검색 쿼리 데이터를 활용하여 MySpace를 사례 연구로 삼아 수정된 SIR 모델을 검증하기 위해.
• 검증된 모델을 Facebook에 적용하고 향후 사용자 활동 감소를 예측하기 위해.
• 검색 쿼리 추세를 사용자 참여도의 대체 지표로 사용하여 OSN 수명 주기 분석을 위한 데이터 기반 예측 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 감염자와 회복자 간의 접촉을 통해만 회복(포기)이 발생하는 전염성 회복 역학을 도입함으로써 고전적 SIR 모델을 수정한다.
• SIR 모델의 회복 항목을 감염자 및 회복자 인구의 함수로 수정하여 사회적 영향력이 포기에 미치는 영향을 반영하기 위해 매개변수 ν를 사용한다.
• 사용자 활동과 네트워크 인기의 대체 지표로 'MySpace'와 'Facebook'에 대한 Google 트렌드 검색 쿼리 데이터를 사용한다.
• 관측된 검색량 데이터에 최적화하기 위해 비선형 최소 제곱법을 사용하여 모델 매개변수(β, γ, ν, R₀)를 캘리브레이션한다.
• 최적의 피팅보다 15% 높은 잔차 제곱합(SSE)을 기반으로 예측 경계를 설정하여 향후 예측의 불확실성을 정량화한다.
• 사용자 활동의 20% 이하를 '수명 종료'의 지표로 삼아 OSN의 예측된 쇠퇴 일자를 정의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 역학 모델이 온라인 소셜 네트워크의 도입 및 포기 동역학을 효과적으로 기술할 수 있는가?
• RQ2 기존 SIR 모델이 MySpace와 같은 OSN의 전체 수명 주기를 포착하지 못하는 이유는 무엇인가?
• RQ3 전염성 회복 역학을 통합함으로써 OSN 사용자 활동 데이터에 대한 모델 적합도는 어떻게 향상되는가?
• RQ4 Google 검색 쿼리 데이터가 실제로 OSN의 사용자 참여도를 신뢰할 수 있는 대체 지표로 사용될 수 있는가?
• RQ5 가용한 데이터와 irSIR 모델을 기반으로 Facebook의 향후 추세는 어떻게 예측되는가?

주요 결과

• irSIR 모델은 MySpace 검색 데이터에 적합할 때 기존 SIR 모델 대비 잔차 제곱합(SSE)을 75% 감소시킨다.
• 모델은 MySpace의 도입 및 포기 단계를 모두 성공적으로 포착하며, 정점 사용자 활동은 2008년에 도달하고 2011년까지 흐릿해지게 된다.
• 2004년 1월부터 2012년까지의 Facebook 검색 데이터는 irSIR 모델에 높은 정확도로 적합되며, 강력한 예측 능력을 보여준다.
• 최적의 irSIR 모델을 외삽하여 Facebook은 2015년에서 2017년 사이에 정점 사용자 기반의 80%를 상실할 것으로 예측된다.
• 예측 경계는 2012년 이후 데이터 부족과 모델 예측의 비대칭적 불확실성으로 인해 최적의 곡선보다 느린 쇠퇴가 더 가능성 높다는 것을 보여준다.
• 사용자 활동의 20% 이하(수명 종료로 정의됨)는 Facebook의 경우 2014년 12월에 도달할 것으로 예측되며, 모델의 예측 경계는 2013년 말에서 2015년 초 사이에 걸쳐진다.