블로그 월드에서 비명시적 관계를 고려한 정보 파급 모델

An Information Diffusion Model Considering Non-explicit Relationships in the Blog World

  • 권용석 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ;
  • 김상욱 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ;
  • 박선주 (연세대학교 경영대학) ;
  • 임승환 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) ;
  • 이재범 ((주) NHN)
  • 발행 : 2009.05.15

초록

블로그 월드에서의 정보의 파급에 대한 기존의 연구들은 블로그들 간에 명시적 관계를 설정하고, 정보가 파급되는 요인으로서 이 관계를 통해서 발생하는 입소문 효과만을 고려하였다. 그러나 본 연구자들의 선행 연구 결과에 따르면 블로그 월드에서 실제 발생하는 정보의 파급 현상들의 약 85%는 비명시적 관계를 통해서 발생한 것이다. 따라서 본 논문에서는 명시적 관계, 비명시적 관계를 통한 정보의 파급을 함께 고려하여 이들 관계를 통한 정보의 파급 현상을 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 정보 파급 모델을 제안한다. 또한, 실제 블로그 연결망에서 제안하는 기법과 기존의 기법을 이용하여 정보의 파급 분석의 수행 성능을 비교함으로써 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

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, we observed that more than 85% of all information diffusion in a blog world occurs through non-explicit relationships. In this paper, 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 verify the superiority of our proposed models through extensive experiments of information diffusions at a real blog net-work.

키워드

참고문헌

  1. (주)SK커뮤니케이션, http://www.cyworld.com
  2. (주)엠파스, http://blog.empas.com
  3. (주)아이세이브존, http://www.isavezone.com
  4. (주)NHN, 블로그홈, blog.naver.com
  5. J. Goldenberg, B. Libai, and E. Muller, "Talk of the Network: A Complex Systems Look at the Underlying Process of Word-of -Mouth," Marketing Letters, Vol.12, No.3, pp. 211-223, 2001 https://doi.org/10.1023/A:1011122126881
  6. (주)위고넷 이브랜딩 전략연구소, 커뮤니티를 승부하는 브랜드 전략, 이디자인, 2004
  7. J. Brown and P. Reinegen, "Social Ties and Word-of-Mouth Referral Behavior," In Proc. Journal of Consumer Research, JCR, Vol.1, No.3, pp. 350-362, 1987 https://doi.org/10.1086/209118
  8. 권용석, 김상욱, 박선주, "블로그 월드에서 정보 파급 분석", 한국정보처리 춘계학술 발표대회 Vol. 15, No.1, pp. 223-226, 2008
  9. D. Kempe, J. Kleinberg, and E. Tardos, “Maxi-mizing the Spread of Influence through a Social Network,” In Proc. ACM Int'l. Conf. on Know-ledge Discovery and Data Mining, ACM SIGKDD, pp 137-l46, 2003 https://doi.org/10.1145/956750.956769
  10. M. Granovetter, “Threshold Models of Collective Behavior,” In Proc. American Journal of Sociology, Vol.83, No.6, pp. 1420-1443, 1978 https://doi.org/10.1086/226707
  11. D. Gruhi et al., “Information Diffusion Through Blogspace,” In Proc. Int'l. Conf. on World Wide Web, WWW, pp. 491-501, 2004 https://doi.org/10.1145/988672.988739
  12. A. Java et al., “Modeling the Spread of Influence on the Blogosphere,” In Proc. Int’l. Conf. on World Wide Web, WWW, 2006
  13. C. Ratanamahatana and E. Keogh, “Making Time-series Classification more Accurate using Learned Constraints,” In Proc. Int’l. Conf. on Society for Industrial and Applied Mathematics, SIAM, pp. 11-22, 2004