마이스페이스 대화 네트워크의 구조와 감정 흐름

초록

본 연구는 MySpace에서 수집한 두 개의 대화 데이터셋을 이용해, 대화 기반 네트워크의 토폴로지, 커뮤니티 구조, 연결 강도와 감정 표현을 정량적으로 분석한다. Zipf 법칙에 따른 커뮤니티 규모 분포, 낮은 링크 상호성, 비동질적 연결성, 약한 연결 가설에 부합하는 오버랩 패턴, 그리고 긍정·부정 감정 메시지의 장기적 시간 상관관계와 일주기적 변동을 발견하였다. 결과는 온라인 사회망에서 정보와 감정이 어떻게 전파되는지를 새롭게 조명한다.

상세 분석

본 논문은 MySpace 사용자 간에 교환된 텍스트 메시지를 시간 순서대로 정렬하고, 각 메시지에 대해 SentiStrength를 적용해 감정 강도를 추정한 뒤, 이를 기반으로 대화 기반 네트워크를 구축하였다. 네트워크는 정점이 사용자, 방향성 있는 가중치가 대화 횟수이며, 시간 창을 30일로 제한해 동적 변화를 포착한다. 토폴로지 분석 결과, 전체 네트워크는 낮은 링크 상호성(Reciprocity ≈ 0.12)과 음의 차수 상관계수(Assortativity ≈ –0.08)를 보이며, 이는 전통적인 소셜 네트워크와 달리 ‘친밀도’보다는 일회성 혹은 비대칭적 교류가 주를 이룬다는 점을 시사한다. 커뮤니티 탐지는 Louvain 알고리즘을 사용했으며, 커뮤니티 크기 분포는 Zipf 법칙을 따르는 파워‑law 형태(p≈1.9)로, 소수의 대형 커뮤니티와 다수의 소형 커뮤니티가 공존한다. 약한 연결 가설(Weak‑ties hypothesis)을 검증하기 위해 링크 오버랩(두 정점이 공유하는 공동 이웃 수)과 링크 강도(대화 횟수) 사이의 관계를 분석했으며, 오버랩 ∝ 강도^–0.5 형태의 지수를 얻어 온라인 게임 네트워크에서 보고된 결과와 일치한다. 감정 측면에서는 전체 메시지의 68%가 긍정적, 12%가 부정적으로, 긍정 감정이 지배적이다. 시간 시계열 분석에서는 DFA(Detrended Fluctuation Analysis)를 적용해 양성·음성 메시지 모두 장기적 상관관계(H≈0.75)를 보였으며, 특히 양성 메시지는 일주기적 피크(새벽 2시, 오후 7시)와 함께 하루 이상 지속되는 인터액션 간격이 두드러졌다. 이러한 결과는 감정이 네트워크 구조와 동적 패턴에 상호작용하며, 사용자 행동이 일상 리듬에 크게 영향을 받는다는 점을 뒷받침한다.