기술 요약: 벨기에 Reddit 커뮤니티 내 COVID-19 관련 논의의 사회적 전염

문제 제기

COVID-19 완화 조치에 대한 대중의 정서 변화를 이해하는 것은 역학 모델 및 공중 보건 정책 수립에 매우 중요하다. 소셜 미디어는 "인포데믹(infodemiology)"을 위한 중요한 데이터 소스 역할을 하지만, 기존 연구들은 주로 정서 패턴을 기술하는 데 집중했을 뿐, 정서 전염과 양극화의 근저에 있는 역학을 모델링하는 데는 한계가 있었다. 특히, 외부 정보(예: 정책 발표)에 의해 주도되는 주제와 내부적 사회적 전염에 의해 주도되는 주제를 구분할 필요가 있으며, 스레드 형태의 대화 내에서 표현된 정서가 실제 사용자의 의견과 어떻게 연관되는지를 이해해야 한다. 본 연구는 r/Belgium 커뮤니티에서의 봉쇄(lockdown), 마스크, 백신 접종에 관한 논의를 분석함으로써 이러한 격차를 해소하고자 한다.

방법론

데이터 수집 및 전처리

본 연구는 2020년 1월 1일부터 2022년 6월 30일 사이 r/Belgium에서 발생한 28,559명의 고유 사용자의 게시물(댓글 및 게시글) 655,642개를 분석하였다.

• 주제 분류: 벨기에 맥락에 특화되어 훈련된 다국어 BERT 기반 토픽 모델(mbert-ctbt)을 사용하여 게시물을 세 가지 완화 주제(봉쇄, 마스크, 백신 접종)로 분류하였다.
• 정서 분석: 영어 기반 게시물(데이터셋의 약 75%)은 RoBERTa 기반 분류기(roberta-tbsl)를 사용하여 정서를 점수화하였다. 정서는 양수 점수에서 음수 점수를 빼는 방식으로 연속적인 값($s_k \in [-1, 1]$)으로 변환되었다.
• 시간적 정렬: 게시물 규모(volume)를 외부 사건(정책 발표, 입원 환자 수, 백신 접종 횟수)과 상관관계 분석을 위해 단절적 시계열 분석(interrupted time-series analysis)을 수행하였다.

분석 프레임워크

1. 주제 전염 테스트: 이전의 주제 참여가 사용자가 동일한 주제에 대해 새로운 논의를 시작할 가능성을 높이는지 테스트하였다. 이는 관찰된 사용자 시작 시퀀스를, 시작과 참여가 무작위로 섞인 귀무 모델(null model)과 비교함으로써 평가되었다.
2. 정서 동종성(Homophily) 정량화: 댓글 정서와 부모(parent) 게시물의 정서 간 관계를 2D 결합 히스토그램을 통해 분석하였다. 동종성 측정치($h$)는 관찰된 정서 쌍이 대각선으로부터 떨어진 거리에 따라 귀무 분포(무작위로 쌍을 이룬 정서)로부터 벗어난 정도에 가중치를 두어 계산되었다. 맥락은 "조상(ancestral)"(최근에 읽은 게시물)과 "사용자(user)"(동일 저자의 게시물) 맥락을 포함하였다.
3. 메커니즘 모델링 (SLEBC): 정서 진화를 포착하기 위해 새로운 매끄러운 잠재-표현 제한 신뢰(Smooth Latent-Expressed Bounded Confidence, SLEBC) 모델을 개발하였다.
   • 잠재 상태 ($u_i[t]$): 상호작용 이력에 따라 확률적으로 업데이트되는, 사용자의 기저에 깔린 정서 궤적을 나타내는 관찰되지 않는 변수이다.
   • 표현 상태 ($e_i[t]$): 사용자의 잠재 상태와 직계 부모 댓글의 표현된 정서에 기반하여 업데이트되는, 특정 댓글의 관찰 가능한 정서이다.
   • 업데이트 메커니즘: 모델은 매끄러운 제한 신뢰 커널($B_{\alpha, \epsilon}$)을 채택하며, 여기서 정서적 일치는 에이전트 간의 차이가 임계값 $\epsilon$ 미만일 때만 발생한다. 이는 선형 업데이트 규칙과 대조된다.
   • 모델 비교: SLEBC 모델을 선형 업데이트 모델($L_\alpha$) 및 잠재 상태가 없는 상태 불변(stateless) 모델($\bar{e}$)과 비교 평가하였다. 모델 적합도는 Watanabe-Akaike 정보 기준(WAIC)을 사용하여 평가되었다.

주요 결과

1. 주제 출현 및 외부 동인

• 내부적 사회적 전염 없음: 게시 시퀀스 분석 결과, 주제 생성에 있어 사회적 전염의 증거는 발견되지 않았다. 논의에 참여했던 사용자가 이후 동일한 주제에 대해 새로운 논의를 시작할 가능성이 높아지지 않았다.
• 외부적 시딩(Seeding): 세 가지 주제(봉쇄, 마스크, 백신 접종) 모두에 대한 게시물 규모의 정점은 정부 정책 발표 및 언론 보도와 같은 외부 사건과 엄격하게 일치하였다. 주제의 시작은 플랫폼 내부의 확산보다는 외부 정보에 의해 시딩(seeding)되는 것으로 보인다.

2. 정서 동종성

• 유의미한 동종성: 주제 전염의 부재에도 불구하고, 정서는 유의미한 동종성을 보였다. 댓글의 정서는 부모 게시물의 정서와 강한 상관관계를 보였다.
• 맥락 의존성: 동종성은 "사용자" 맥락(사용자의 과거 상호작용 이력)보다 "조상" 맥락(즉각적인 게시 환경)에서 더 강하게 나타났다. 이는 사용자들이 시간이 지남에 따라 유사한 생각을 가진 사용자와 선택적으로 상호작용하기보다, 즉각적인 스레드에 적응함을 시사한다.
• 주제별 차이: 봉쇄 논의는 가장 높은 양극화(뚜렷한 긍정 및 부정 클러스터)를 보였으며, 마스크 및 백신 접종 논의는 주로 부정적이었고 동종성이 더 약하게 나타났다.

3. 모델 성능 및 역학

• SLEBC의 우수성: SLEBC 모델은 세 가지 주제 모두에서 선형 및 상태 불변 대안 모델보다 더 나은 적합도(낮은 WAIC)를 제공하였다.
• 표현 vs 잠재 적응: 모델은 표현된 정서가 사용자의 잠재 상태가 상호작용 이력에 따라 업데이트되는 것보다 즉각적인 부모 댓글에 더 강하게 적응한다고 추론하였다.
  • 비율: 봉쇄 사용자 중 74%, 마스크 사용자 중 70%, 백신 사용자 중 51%에서 부모에 대한 적응 강도($\alpha_e$)가 잠재 업데이트 강도($\alpha_u$)를 초과하였다.
• 제한 신뢰(Bounded Confidence): 제한 신뢰 메커니즘은 필수적이었다. 선형 모델은 동종성을 상당히 과소평가하였고, 상태 불변 모델은 시간 경과에 따른 정서 분포를 포착하는 데 실패하였다.

의의 및 주장

본 논문은 Reddit과 같은 플랫폼을 위한 인포데믹 모델이 전통적인 전염 모델과는 다르게 구조화되어야 한다고 주장한다:

1. 주제 시딩: 모델은 주제의 출현을 내생적 사회적 전염으로 가정하기보다 외부 정보원(공식 소통, 미디어)에 의해 주도되는 것으로 취급해야 한다.
2. 정서 메커니즘: 정서의 확산은 선형적 전염보다는 제한 신뢰 메커니즘(의견 유사성에 의해 영향력이 제한되는 방식)을 통해 모델링하는 것이 더 적절하다.
3. 잠재 vs 표현: 사용자의 기저에 깔린 잠재적 정서와 표현된 정서 사이에는 결정적인 차이가 존재한다. 표현된 정서는 즉각적인 대화 맥락(부모 게시물)에 빠르게 적응하는 "노이즈가 섞인" 신호이며, 사용자의 실제 기저 의견을 제대로 반영하지 못할 수 있다.
4. 주제 특이성: 완화 조치(봉쇄, 마스크, 백신)는 서로 다른 시간적, 정서적 패턴을 보이며, 이를 하나의 "COVID-19 정서" 변수로 통합해서는 안 된다.

본 연구는 소셜 미디어 논의가 내부적 주제 전염에 의해 주도되지는 않지만, 스레드 내의 정서 역학은 국지적 상호작용과 제한 신뢰에 의해 형성되므로, 볼륨을 위한 외부 동인과 정서 진화를 위한 제한 신뢰 메커니즘을 포함하는 모델이 필요하다고 결론짓는다.