온라인 사회망에서 긍정 및 부정 연결 예측

제목: 온라인 사회망에서 긍정 및 부정 연결 예측 초록: 우리는 관계가 긍정(우정 등) 또는 부정(반대·적대 등)으로 표시될 수 있는 온라인 사회망을 연구한다. 이러한 혼합된 부호의 링크는 Epinions, Slashdot, Wikipedia와 같은 다양한 온라인 환경에서 나타난다. 우리는 이러한 네트워크에서 링크의 부호를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인했으며, 그 모델은 서로 다른 사이트들에 걸쳐 일반화된다. 이 모델들은 네트워크 내 서명 링크 형성을 주도하는 근본적인 원리를 밝히며, 사회심리학의 균형 이론과 지위 이론에 대한 통찰을 제공한다. 또한, 주변 사용자와의 관계 증거를 바탕으로 한 사용자의 태도를 추정하는 사회 컴퓨팅 응용 가능성을 시사한다.