블로그 월드에서 정보 파급의 분석 및 모델링

Abstract

블로그 연결망은 블로그와 블로그들 간의 관계로 이루어진 대표적인 온라인 사회연결망이다. 블로그 사용자들이 작성한 게시글들은 다른 사용자들에게 유용한 정보가 될 수 있다. 따라서 이러한 게시글들이 다른 사용자에게 전파될 수 있는데, 이를 해당 정보가 파급되었다고 부른다. 블로그 연결망에서의 정보의 파급에 대한 기존의 연구들은 블로그들 간에 명시적 관계를 설정하고, 정보가 파급되는 요인으로서 이 관계를 통해서 발생하는 입소문 효과만을 고려하였다. 그러나 블로그 연결망과 실제 블로그 월드에서 발생한 정보 파급 이력을 비교 관찰해 보면, 사회연결망 이론과 달리 명시적 관계가 존재하지 않는 구성원 사이에서 정보 파급이 일어난다. 또한, 정보의 파급이 폭발적으로 일어나는 현상도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 정보의 파급 현상을 일으키는 원인을 규명하는 분석방법을 제안하고, 실제 정보 파급 이력을 대상으로 그 원인을 규명한다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 명시적 관계, 비명시적 관계를 통한 정보의 파급을 함께 고려하여 이들 관계를 통한 정보의 파급 현상을 분석할 수 있는 새로운 정보 파급 모델을 제안한다. 이를 위해서 기존의 정보 파급 모델에 슈퍼노드, 방송에지, 등록에지를 추가하고, 블로그 연결망의 관계들에 실질적인 동화확률을 부여하는 방안을 제안한다. 또한, 이 모델의 수행 성능을 개선시킨 확장 정보 파급 모델을 제안한다. 끝으로, 실제 블로그 연결망에서 제안하는 기법과 기존의 기법을 이용하여 정보의 파급 분석의 수행 성능을 비교함으로써 제안하는 기법의 우수성을 검증한다. 분석 결과, 확장 정보 파급 모델은 기존의 정보 파급 모델에 비하여 오차를 77% 가량 적게 발생하는 것으로 나타났다.; A blog network composed of blogs and their relationships is a representative example of online social networks. In a blog network, posts in a blog can be diffused to other blogs. Analyzing information diffusion in a blog world is a very useful research issue, which can be used for predicting information diffusion, abnormally detection, marketing, and revitalizing the blog world. Existing studies on information diffusion in blog networks establish explicit relationship between blogs, and analyze only the word-of-mouth effect through such explicit relationships. However, when the history of information diffusion that occurs in the actual blog world is examined, informationspreads between constituents without any established relationship. Moreover, the phenomenon of explosive information diffusion is also observed. In this paper, reveals that these two phenomena are related to each other, and proposes an analysis method to examine the causes that bring about these phenomena. Moreover, we propose a new model that considers both explicit and non-explicit relationships between blogs in order to explain all information diffusion phenomena in a blog world. We add new elements of a super node, broadcast edges, and register edges to an existing information diffusion model and propose a method to assign the assimilation probability to every relationship. Moreover, we propose an expanded information diffusion model that improves the accuracy of the basic one by taking into account the degrees of diffusion powers of posts. We verify the superiority of our proposed models through extensive experiments of information diffusions at a real blog network. The experimental results show that our expanded information diffusion model generates 77% less errors than the existing model.