Why We Twitter: Understanding Microblogging

Usage and Communities( 과제 세미나 )

2012.5.11

정보보증 연구실 석사 23 기

윤수진

목차

이 논문에서 배울 점

내용

결론 – 과제와의 연계

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이 논문에서 배울 점• HITS 알고리즘 적용• Post(tweet) 분류 제안• User 분류 제안

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Twitter 와 Web 비교

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자료 수집• 2007.4.1~2007.5.30 까지 자료를 수집– 76,177 명의 user, 1,348,543 개의 tweet

• User 를 node 로 , following(friend) 를 edge 로 삼아 그래프를 그림

5/

HITS 알고리즘 이용• Many followers, less friends

-> high authority, low hub score• Less followers, many friends

-> high hub score, low authority

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Community 분류에 사용한 알고리즘

• Modularity– The strength of the community structure

측정–단점 : 한 node 의 overlap 허용 안 함

• CPM(Clique Percolation Method)– Overlapping communities in network 를

찾아냄

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Modularity

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Twitter 적용 예

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Twitter 적용 예

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Tweet 분석

13/

Tweet 분석

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Post(Tweet) 분류• Manually 분류• Daily Chatter

– Daily routine, currently doing– The largest and most common user

• Conversations– @– 21% of user use it

• Sharing information/URLS– 13% of all posts

• Reporting news– Latest news, comment about current events

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User 분류• Based on the link structure• Information Source– Hub, a large number of followers– (may) regularly post, have valuable post

• Friends– Most relationships

• Information Seeker– (might) post rarely– Many following

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과제와의 연계• 본 논문에서는 특정 topic 안에서 user

를 role 을 찾아 표현 했다 .• 비록 사건의 시작점을 찾아야하는 것도

중요하지만 , 어느 시점에서 폭발적으로 사건이 나타날 때는 information source를 거치는 가에 대해서 고려해볼만 하다

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감사합니다 .

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