소셜 그룹 데이터를 이용한 그룹 관계 네트워크 분석

Abstract

인간은 천성적으로 집단에 속하고자 하는 욕구가 강하기 때문에 소셜 네트워크 데이터를 이용하여 사람이 속한 단체(그룹)을 분석하는 것은 인간의 사회적, 심리적 행동 패턴 연구에 있어서도 중요한 의미가 있다. 본 논문은 Meetup 이라는 미국의 소모임 사이트에서 226,922 개의 그룹과 5,363,658 명의 그룹원 데이터를 모아서 분석을 진행한다. 그룹 자체에 초점을 맞춰 분석한 결과, 그룹 중 구조적 공백에 가까운 그룹은 그렇지 않은 그룹에 비해서 구성원의 관심사가 다양하고, 후원사가 있거나 가입비 없이 무료로 운영하는 비율이 높으며, 해체되지 않고 오래 운영될 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 그룹간의 관계 네트워크를 정의하고 이로 이루어진 커뮤니티를 분석했을 때 카테고리에 따라서 발생되는 그룹 관계 분포가 다르며, Photography, Tech, Career and Business 카테고리의 그룹들은 군집을 이루고, Socializing 카테고리는 그룹 사이를 잇는 중개 역할을 하는 것으로 나타났다. 위 결과를 통해 Socializing 은 유저들의 범용적인 관심사이며, 군집 카테고리 그룹의 유저들은 동일한 카테고리 그룹으로 재가입하는 경향이 있었다. 본 논문의 분석 결과는 과거 인간 개인에 초점을 맞추어 진행된 소셜 데이터 연구와는 달리, 그룹 초점에서 특징과 관계를 분석하고 인간의 행동 패턴 또한 예측 할 수 있는 새로운 접근 방법을 제시할 것으로 기대된다.