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온라인커뮤니티 사이트에서 하위네트워크의 특성이 정보의 초기 확산에 미치는 영향에 관한 연구

The Property of Sub-network in Earlier Stage of Information Diffus

한상만|옥경영
한국소비자학회 (Korean Society Of Consumer Studies)|2009.03|소비자학연구 (Journal of Consumer Studies)|제20권 제1호|pp. 37-64

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diffusion네트워크 특성정보 확산하위네트워크수용시점온라인커뮤니티sub-networkonline community networkfirst adoption timeaverage adoption time
주제분류경제학

초록

이 연구는 온라인 커뮤니티 네트워크에서 일단의 구성원들의 군집인 하위네트워크(subnetwork)의 특성들이 정 보의 초기 확산에 어떤 영향을 미치는지를 파악하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 온라인 커뮤니티 네트워크에서 하위네트워크들을 추출하였고, 이 하위네트워크들이 나타내는 특성을 하위네트워크내에서 나타나는 특성들-경로길 이 및 군집계수-과 하위네트워크간에서 나타나는 특성들-매개중앙성과 인접중앙성-로 다양하게 측정하였다. 이렇게 측정된 하위네트워크들의 네 가지 특성들을 중심으로 이 특성들이 각 하위네트워크에서 발생하는 정보 확산의 크기 와 속도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 전체 네트워크에서 정보의 초기 확산시 각 하위네트워크에 속한 구성원 들의 수용시점-최초수용시점, 평균수용시점-에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 그 결과, 하위네트워크들의 네 가지 특성들 중에서 매개중앙성이 높거나 인접중앙성이 높은 하위네트워크에서 정보 확산의 크기가 더 큰 것으로 나타났다. 즉, 네트워크간에서 중앙성이 높은 하위네트워크들이 정보의 확산 크기에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나 타났는데, 이것은 하위네트워크간에서 정보를 더 많이 매개하고 서로 가까이 관계를 형성하고 있는 하위네트워크일 수록 정보에 많아 노출되고 활동성이 커져 하위네트워크에서의 확산에도 더 큰 영향을 미치게 되는 것이라 할 수 있다. 하위네트워크의 특성들이 전체 네트워크에서 각 하위네트워크의 수용시점에 미치는 영향력에 관한 분석 결과 에서는 하위네트워크의 경로길이가 최초수용시점과 평균수용시점에서 집단간에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났 다. 특히 경로길이가 짧은 하위네트워크일수록 평균수용시점이 짧고 최초수용시점은 더 긴 것으로 나타나고 있다. 네트워크간에서 중앙성이 높은 하위네트워크들이 최초수용시점에도 큰 영향을 미치는 것으로 나타나고 있으며, 인 접중앙성이 높은 하위네트워크은 평균수용시점에서도 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 이상의 연구결과를 바 탕으로 하위네트워크의 특성이 정보의 초기 확산에 미치는 영향에 관한 연구가 가지는 시사점을 도출하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate property of sub-network affecting information diffusion at earlier stage. Online community is one of social networks with varying members (nodes) and their relationship(links). Networks in online community have a lot of sub-networks which are set of members sharing similarity in online community network. Their network properties affect to earlier stage of information diffusion. For measuring the property of subnetwork, four network indexes which are path length, clustering coefficient, betweenness centrality, and closeness centrality are used. Path Length is geodesic distance from node i to node j. Clustering coefficient is the proportion of number of triangles in the network-sets of three nodes each of which is connected to each of the others. Betweeness centrality is the proportion of all geodesics between pairs of other nodes that include this node. And, closeness centrality is the number of other nodes divided by the sum of all distance between the node and all others. Four hypotheses tested by network deduction method and statistic analysis. For this study, logdata on C community site was used and analyzed using Pajek 1.91 and, SAS 9.1. The results of this study are as follows. (1) The greater the betweenness or closeness centrality among sub-networks, the greater the diffusion size of sub-network. (2) The shorter the path length or the greater the clustering coefficient, the earlier the average adoption time of sub-network in network. (3) The greater the betweenness centrality or closeness centrality, the earlier the first adoption time.

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