Core Concepts
온라인 소셜 네트워크에서 진실 정보 전파와 거짓 정보 차단을 위한 효과적인 경쟁적 영향력 극대화 전략을 제안한다.
Abstract
이 연구는 온라인 소셜 네트워크에서 진실 정보와 거짓 정보 간의 경쟁적 영향력 극대화 문제를 다룬다. 기존 연구들은 사용자 의견을 단순한 이진 상태로 간주하였지만, 이 연구에서는 주관적 논리(Subjective Logic)를 활용하여 사용자 의견의 불확실성을 모델링한다.
제안하는 프레임워크는 두 개의 경쟁 에이전트, 즉 진실 정보를 전파하는 에이전트와 거짓 정보를 전파하는 에이전트를 모델링한다. 이를 통해 경쟁적 영향력 극대화에 필수적인 전략적 상호작용을 포착한다.
또한 불확실성 기반 의견 모델(UOM)을 활용하여 온라인 소셜 네트워크의 정보 품질에 미치는 영향을 평가한다. 이를 통해 네트워크 구조와 사용자 행동이 영향력 있는 시드 노드 선택에 중요함을 강조한다.
실험 결과, 제안하는 접근법이 기존 최신 기법들에 비해 더 빠르고 더 큰 영향력을 달성하는 것으로 나타났다. 특히 부분 관찰 가능 네트워크에서도 강건한 성능을 보였으며, 진실 정보에 대한 사용자 선입견이 낮은 경우에도 효과적이었다.
Stats
진실 정보 전파 에이전트가 2회 정보를 전파할 때 가장 효과적이었다.
부분 관찰 가능 네트워크에서도 제안하는 접근법이 기존 기법들보다 강건한 성능을 보였다.
사용자의 진실 정보에 대한 선입견이 낮은 경우에도 제안하는 접근법이 효과적이었다.
Quotes
"온라인 소셜 네트워크에서 진실 정보 전파와 거짓 정보 차단을 위한 효과적인 경쟁적 영향력 극대화 전략을 제안한다."
"제안하는 프레임워크는 두 개의 경쟁 에이전트, 즉 진실 정보를 전파하는 에이전트와 거짓 정보를 전파하는 에이전트를 모델링한다."
"불확실성 기반 의견 모델(UOM)을 활용하여 온라인 소셜 네트워크의 정보 품질에 미치는 영향을 평가한다."