[WWW 2013] Information Sharing on Twitter During the 2011 Catastrophic Earthquake 리뷰

이번에 소개할 논문은 "Information Sharing on Twitter During the 2011 Catastrophic Earthquake " 입니다.

 

0. ABSTRACT

1. INTRODUCTION

2. RELATED WORKS

3. REPLY AND RETWEET USAGE BEFORE AND DURING THE DISASTER

4. REPLY AND RETWEET ON THEFOL-LOWER NETWORK

5. INFORMATION CLASSIFICATION

6. CONCLUSION

 

순으로 소개 하겠습니다.

 

0. Abstract

Abstract에서는 연구목적과, 데이터수집 방법, 결과를 간략히 보여주고 있습니다.

 

•연구목적: 재난 발생시 Twitter에서의 정보 공유 행동 분석

•데이터 수집: 동일본 대지진 발생 전, 발생 동안의 트윗 수집

 

•결과

-Reply 및 Retweet과 같은 기능을 잘 사용하지 않던 사용자는 재난 후에 지속적으로 사용하지 않음

-Retweets은 트위터에서 정보를 공유하는 데 잘 사용됨

-Retweets은 일반 사용자가 제공 한 정보를 공유하는 데 사용될 뿐 아니라 대중 매체의 정보를 전달하는 데 사용됨

 

1. INTRODUCTION

 

•2011 년 3 월 11 일 14:46에 발생한 동일본 대지진 전후 데이터를 수집

- "재해 전" : 3 월 7 일부터 10 일까지

- “재해 후" :3 월 11 일부터 15 일까지로 정의

•2,711,473 명의 사용자가 게시한 362,435,649개의 트윗 존재

•Follower 네트워크로 구성된 데이터 사용

 

2. RELATED WORKS

다른 연구

•소셜 미디어를 사용하여 실제 세계에서 일어난 사건을 관찰

•Ex) 트위터에서 뉴스의 퍼짐 연구, Twitter를 사용하여 지진 진원지를 추정, reply과 hashtag에 중점을 두어 Twitter 사용자 행동을 조사

 

본 연구

•위기 상황에서 소셜 미디어를 사용하여 실제 상황을 관찰

•정상적인 상황과 위기 상황 사이의 사용자 행동 변화에 집중

 

3. REPLY AND RETWEET USAGE BEFORE AND DURING THE DISASTER

Figure 1: Cumulative rate of retweet users after disaster

X축은 시간 지진이 발생한 날짜부터 시간을 의미하고,

Y축은 리트윗한 사용자들의 누적 비율입니다.

3 월 12 일 말

•Pre-retweeters 의 69.0 %가 재난 후 retweet

•반면, Non-retweeter 들의 21.4%만이 재난 후 retweet

3 월 23 일 말

•전체 사용자의 52 %와 Pre-retweeters 의 90.8 %가 retweet

•그러나 Non-retweeter 의 43.1 %만이 retweet

->  재난 이전에 리트윗하지 않은 사용자의 절반 이상이 재난 후에도 리트윗하지 않음

 

 

 

*Pre-retweeters(520,302 tweets)

: 재난 전에 리트윗 기능을 사용하던 사용자

*Non-retweeter(2,191,171 tweets)

: 재난 전에 리트윗을 하지 않던 사용자

 

 

 

4.  REPLY AND RETWEET ON THE FOLLOWER NETWORK

Followers 네트워크에서 상호 작용이 발생했는지 여부에 따라 Reply과 Retweet로 분류

 

Reply와 Retweet의 정의? 

1) Reply

• 사전적 의미: "대답/응답하다”

•상대방이 어떤 얘길 하면 그것에 대해 자신이 반응을 보이는 말

나와 상대방, 그리고 나와 상대방을 모두 follow 하는 제3자(들)만 자신의 타임라인에서 볼 수 있음

 

2)Retweet

•남이 올린 글(트윗, tweet)을 다시(re-) 내 계정을 통해 올린다는 의미

•내가 접한 유용한 정보나 뉴스를 다른 사람들(follower)에게 알리고자 할 때 사용

Reply 와 달리 retweet은 아이디 앞에 'RT'가 들어감으로써 나를 follow 하는 모든 사람(follower)에게 공개됨

(출처:https://twitteran.tistory.com/entry/difference-reply-and-retweet)

 

Figure 2: Rate of replies and retweets on follower networks

먼저 그래프의 x축은 마찬가지로 시간이고,

y축은 팔로워 네트워크에서의 각각 reply와 retweet비율입니다.

 

[Replies]

1)재해 전

- 32%

2)재해 후

-큰 변화 없음

-Reply 의 72.3% 가 재해 전 관계가 있던 사람에 대한 reply였음

 

[Retweet]

1)재해 전

-  23%

2)재해 후

-10% 로 감소

- 리트윗하는 게시물의 종류가 평상시와 다르기 때문에 팔로워 그룹안에서의 리트윗은 감소

- 팔로워 네트워크 밖에서의 리트윗은 증가

 

 

5. INFORMATION CLASSIFICATION

트위터에서 광범위하게 사용된 정보를 분류하여 사람들이 재난 중에 어떤 종류의 정보를 요구하는지 연구

 

5.1 Retweet Clustering

•1000 번 이상 Retweet 된 트윗을 사용

•Ui =  리트윗 i를 리트윗한 유저들의 그룹

•Uj =  리트윗 j를 리트윗한 유저들의 그룹

•Oij = 그룹Ui와 그룹Uj에 유저들이 겹치는 정도( Jaccard co-efficient 적용)

•동일한 유저에 의해 Retweet 된 트윗은 유사한 특징을 가지고 있음을 의미

  -> 이러한 관계를 가진 트윗 쌍들은 네트워크를 생성

•조건  : Oij가 임계치를 넘는 리트윗이어야함(th = 0.04 로 설정)

 

 

Jaccard co-efficient 이란?

•두 집합 사이의 유사도를 측정하는 방법 중 하나

•0과 1 사이의 값을 가짐

•두 집합이 동일하면 1, 공통의 원소가 하나도 없으면 0

 

출처:https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9E%90%EC%B9%B4%EB%93%9C_%EC%A7%80%EC%88%98

5.2 Types of Diffused Information

Figure 3: Retweet network

 

그림에서 노드들은 각 리트윗을 말하고, 엣지들은 동일한 유저가 리트윗을 한 정도가 0.4를 넘었을 경우 네트워크를 형성한 것입니다.

 

그 와중에 특징적인 네트워크들이 보이는데

이 트윗들의 공통점을 분석해보니, 아래와 같은 이러한 특징이 있었고,

Table 1: Spread information by retweets

가장 큰 구성요소를 분석해본 결과, 다음과 같았습니다.

Top five largest components

A : 대중 매체와 공공 계정의 관심을 끄는 정보

B : 비공개 사용자가 트윗 한 지진의 주의를 환기시키는 대량 정보

C : 후쿠시마 원자력 발전소 사고에 관한 유해한 소문에 대해 경고

D : 대중 매체 및 지방 정부와 같은 공공 계정으로 트윗 된 계획된 정전에 대한 정보

E  : 원자력 발전소 재해 및 방사능에 대한 정보

 

6. CONCLUSION

•동일본 대지진 전후에 게시 된 3 억 6 천만 개의 트윗을 분석

•재난 발생시 사람들이 Twitter에서 정보를 공유하는 방식을 설명

 

•구체적인 결론

-재난 후에는 Retweet이 Twitter에서 정보를 공유하는 데 잘 사용됨

-일반 사용자가 제공한 정보를 공유 할뿐 아니라 대중 매체의 정보를 전달하는 데 사용