Journal of KIISE (정보과학회 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

User Reputation Management Method Based on Analysis of User Activities on Social Media

소셜 미디어에서 사용자 행위 분석을 통한 사용자 평판 관리 기법

  • 윤진경 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 정지원 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 이수지 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 임종태 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 복경수 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2015.08.07
  • Accepted : 2015.11.04
  • Published : 2016.01.15
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Recently, social network services have changed by moving towards an open platform where, as well as simply allowing the building of relationships among users, various types of information can be generated and shared. Since existing user reputation management methods evaluate user reliability based on user profiles, explicit relations, and evaluation, they are not suitable for determining user reliability on social media due to few explicit evaluation. In this paper, we analyze social activities on social media and propose a new user reputation management method that considers implicit evaluation as well as explicit evaluation. The proposed method derives positive and negative implicit evaluation from social activities, and generates user reputation information by field in order to consider user expertise. It also considers the number of users that participate in evaluation in order to measure user influence. As a result, it generates the reputation information of users who have no explicit evaluation and creates user reputation information that is more suitable for social media.

최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단

References

  1. Asur, Sitaram, Bernardo Huberman, "Predicting the future with social media," Proc. of the IEEE/WIC/ACM International Conference, Vol. 1, pp. 492-499, 2010.
  2. Mangold, W. Glynn, David J. Faulds, "Social media: The new hybrid element of the promotion mix," Journal of Business horizons, Vol. 52, No. 4, pp. 357-365, 2009. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.03.002
  3. Kaplan, M. Andreas, Michael Haenlein, "Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media," Journal of Business horizons, Vol. 53, No. 1, pp. 59-68, 2010. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003
  4. Axel. Bruns, "Blogs, Wikipedia, Second Life, and beyond: From production to produsage," Vol. 45, Peter Lang, 2008.
  5. Abu-Nimeh, Saeed, Thomas M. Chen, Omar Alzubi, "Malicious and spam posts in online social networks," Proc. of the Computer 9, pp. 23-28, 2007.
  6. S. Hamdi, A. L. Gancarski, A. Bouzeghoub, S. B. Yahia, "IRIS: A novel method of direct trust computation for generating trusted social networks," Proc. of the TrustCom, pp. 616-623, 2012.
  7. Z. Zhang and K. Wang, "A Trust Model for Multimedia Social Networks," Journal of Social Netw. Analys. Mining, Vol. 3, No. 4, pp. 969-979, 2012.
  8. A. Louati, J. El Haddad, and S. Pinson, "Trust-based service discovery in multi-relation social networks," Proc. of the ICSOC, pp. 664-671, 2012.
  9. Burke, Moira, Cameron Marlow, Thomas Lento. "Social network activity and social well-being," Proc. of the SIGCHI conference, 2010.
  10. Ellison, Nicole B., "Social network sites: Definition, history, and scholarship," Journal of the Computer Mediated Communication, Vol. 13, No. 1, pp. 210-230, 2007. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x
  11. Yosub Han, Laehyun Kim, and Jeongwon Cha, "Computing user reputation in a social network of web 2.0," Journal of Computing and Informatics, Vol. 31, No. 2, pp. 447-462, 2012.