A Study on Information Diffusion in Social Networks Considering User Groups

사용자 그룹을 고려한 소셜 네트워크 상의 정보 전파에 대한 연구

온라인 소셜 네트워크 상에서 메시지가 어떻게 사용자로부터 다른 사용자들에게까지 전달되는지 연구하는 분야는 현재 인터넷 인구의 증가와 소셜 네트워크 서비스의 발전에 맞물려서 흥미로운 분야가 되었다. 이를 연구함으로써, 바이럴 마케팅이나 여론 형성 등, 메시지가 최대한 영향력을 발휘하게끔 하는데 도움을 줄 수 있으므로, 메시지 전파의 효율성, 메시지의 발원지 예상 등, 다양한 연구가 지금까지 이루어졌고, 각 연구들은 소셜 네트워크 에서의 각기 다른 특징들에 주목하였다. 본 연구는 그 다양한 특징들 중, 소셜네트워크가 다양한 구성원들로 이루어져있고, 그 구성원들은 비슷한 구성원끼리 묶을 수 있다는 점에서 출발하였다. 소셜 네트워크는 수많은 사용자들로 이루어져 있고, 그 사용자들의 개별적인 특징들을 구분한다는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 각 사용자들을 추상화 하는 것이 필요하고, 그 중 한 방법은 사용자들을 특징별로 묶는 일이다. 사용자들을 그룹으로 묶는 것을 고려함에 따라, 사용자 그룹들 사이의 관계와 선호도 등을 고려함으로써, 단순한 정보 전달 양상에서 벗어나 자세한 관찰을 하는 것이 가능하다. 또한, 정보 전파 양상에서 그룹의 비율이 미치는 영향에 대해서 관찰하는 것도 가능하다. 본 글에서는 메시지 전파 모델 중 하나인 Independent Cascade Model을 사용하여 그룹을 특정할 수 있는 모델을 제시하며, 각 유저들의 비율이 달라질 경우 발생하는 현상을 실험한다. 제시한 모델을 바탕으로 메시지 전파가 그룹간의 유사도에 영향을 받을 수 있는지에 대한 앞으로의 연구 또한 제시한다.