트위터는 소셜 네트워크인가? - 네트워크 구조와 정보 전파의 관점

이 연구에서는 4100만명 이상의 트위터 사용자 정보와 14억 7천만개의 팔로(Follow) 관계, 그리고 사용자들이 남긴 1억개 이상의 트윗들을 수집, 분석하여 트위터 사용자 네트워크의 구조적 특성과 정보 전파의 특성을 분석하였다. 단방향 팔로 관계의 상호성(Reciprocity)은 일반적인 사회적 관계 및 여타 온라인 소셜 네트워크에서 관찰되는 상호성보다 상당히 낮은 22.1%로 관찰되었으며 이는 트위터에서의 팔로 관계가 친밀한 사회적 관계에 기반하고 있지만은 않다는 것을 보여준다. 트위터의 사용자들은 오프라인에서의 이슈와 관련된 트윗들을 활발히 기록하며, 많은 팔로어를 갖는 허브(Hub) 사용자들이 풍부하게 존재하고, 팔로어를 많이 갖지 못한 사용자들도 리트윗을 통해 정보를 빠르고 넓게 퍼뜨릴 수 있다는 것을 정량적으로 밝혔다. 관계의 단방향성과 낮은 상호성, 그리고 빠르고 넓은 정보 전파는 다른 소셜 네트워크 서비스에서는 찾아볼 수 없는 트위터의 고유한 특성으로서, 새로운 정보 전파 매체로서의 가능성을 보여준다

Analysis of Twitter Unfollow: How often Do People Unfollow in Twitter and Why?

Unfollow in Twitter offers a unique opportunity to researchers to study the dissolution of relationship. We collected daily snapshots of follow relationship of 1.2 million Korean-speaking users for 51 days and their all tweets. From careful statistical analysis, we confirm that unfollow is prevalent and irrelevant to the volume of interaction. We find that other factors such as link reciprocity, tweet burstiness and informativeness are crucial for unfollow decision. We conduct interview with 22 users to supplement the results and figure out motivations behind unfollow behavior. From those quantitative and qualitative research we draw significant implications in both theory and practice. Then we use a multiple logistic regression model to analyze the impacts of the structural and interactional properties on unfollow in Twitter. Our model with 42 dependent variables demonstrates that both structural and interactional properties are important to explain the unfollow behavior. Our findings are consistent with previous literature about multiple dimensions of tie strength in sociology but also add unique aspects of unfollow decision that people appreciate receiving attention rather than giving

블로고스피어의 태깅 행동으로부터 온톨로지를 구축하는 가능성에 대한 연구

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2007. 8, [ v, 30 p. ]The ontology is expected to solve many language problems in text mining, translation, and web search. It can be constructed by some experts in small scale, but it is not a scalable solution. Query log analysis (QLA) is an alternative solution to construct ontology. Through mining query logs, a basic ontology can be constructed automatically. However, QLA has some problems: not public, hard to evaluate, and ambiguous to understand context. To solve these problems, we propose to use tagging information to construct ontology automatically. Tagging information may have QLA`s strong points and also overcome QLA`s problems. In this paper, we quantitatively show that tagging information is comparable with query logs in ontology construction. Specifically, we investigate user behavior and find a tagging pattern to construct the ontology.한국과학기술원 : 전산학전공