Blogs have become an important medium of information in that bloggers convey their own experiences and views on a given topic in a more genuine and conversational manner than can be typically be found in the mainstream media. Accordingly, before making decisions and/or buying brand-new products, internet users may search for information in the blogosphere and read various blog posts. However, to do so they will likely have to read many blog posts as representative influential bloggers are not identified and listed by blog systems. At present, blog systems only list popular bloggers based on traffic information, however, such popular bloggers are not necessarily influential.
In the present paper, we present important groundwork for identifying influential bloggers by weighting readers based on their homophily and vulnerability with bloggers. We present the Quantifying Influence Model (QIM), which attempts to measure the influence score of bloggers. QIM is composed of ‘Interpersonal similarity’ and ‘Degree of information propagation’ as follows: (1) ‘Interpersonal similarity’ represents the interaction among bloggers and like-minded readers, and is computed by the tag-similarity. (2) ‘Degree of information propagation’ represents how many readers a blogger has, where the readers diffuse the blog posts via sharing behavior. This quantity is computed as the weighted ratio to infect readers on one’s propensity to share.
To evaluate QIM, we conduct experiments with data from Naver blog, which is the largest blog service in Korea and rank bloggers in order of importance. As a result, we find that QIM can differentiate influential bloggers from popular bloggers. More specifically, QIM distinguish readers who have relatively homophilous ties with repeated interactions differently from those who once respond to blog posts simply to utilize resources and those who are non-active.
Finally, we compare the frequencies of readers’ referring influential bloggers with that of popular bloggers, and we found that the more influential blogger is, the more referred blogger and his/her posts are
기존 대중 매체가 정보를 제공함에 있어 일방향적으로 대중에게 포장된 정보를 제공하는 것과 대조적으로, 블로그는 쌍방향의 커뮤니케이션 방식으로, 보다 투명한 의견과 사실을 제공한다는 점에서 정보 전파의 중요한 매체로 자리를 잡고 있다. 따라서, 인터넷 사용자들은 신제품을 구매하거나 의사결정을 함에 있어서, 블로그스피어에서 정보를 검색하고 수많은 블로그 포스트를 검토한다. 이처럼 수많은 블로그 포스트를 검색하고 읽어야 하는 것은, 대표적으로 영향력 있는 블로거가 현재 블로그 시스템에 의해 리스트되지 않는 데에서 기인한다. 현재 블로그 시스템들은 단지 트래픽 수치에만 의거하여 popular blogger를 선별하여 리스트하고 있으며, 본 연구는 이러한 popular blogger들이 influential blogger가 아니라는 문제점을 제기한다.
본 연구에서는, 이러한 popular blogger로부터 influential blogger를 구별하기 위한 근원적인 토대를 마련하며, 블로그를 읽는 reader들이 블로거와 갖는 유사성(online homophily)과 정보의 수용성(vulnerability)에 따라 각 reader에 가중치를 부여하는 방법론을 제시한다. 본 연구가 제시하는 블로거의 영향력을 정량화하는 Quantifying Influence Model (QIM)은 다음과 같이 두 가지 핵심 컴포넌트로 구성된다. (1) ‘Interpersonal similarity’는 블로거와 취향이 비슷한 reader사이의 인터랙션에서 발생하는 영향력을 정량화하는 것으로, 이것은 블로거와 reader간의 태그 유사도로 측정된다. (2) ‘Degree of information propagation’은 reader들이 갖는 블로그 포스트를 스크랩해가는 경향성에 가중치를 부여함으로써 측정되는 것으로, 이는 블로거의 영향력이 블로그스피어 내에서 reader들에 의하여 시스템 레벨로 얼마나 전파되고 있는가를 의미한다.
QIM 모델을 실제 블로그스피어에 적용하고 influential blogger를 선별하기 위하여, 한국의 최대 블로그 서비스인 네이버 블로그를 도메인으로 선택하고 수집된 데이터를 통해 블로거의 영향력을 정량화하고 influential blogger를 선별하여 순위를 리스트한다. 또한, 실제로 QIM에 의해 리스트된 influential blogger가 popular blogger보다 더 강한 영향력을 갖는다는 것을 보이기 위해 다음의 두 가지 기준에 의거하여 검증을 진행한다. 각 블로거의 reader들이 그들의 블로그 포스트에서 얼마나 빈번하게 influential blogger 또는 popular blogger를 언급하고 블로거의 블로그 포스트 링크를 인용하고 있는지를 비교하는 것으로, 이것은 reader들이 영향력을 받았을 때 나타나는 indicator로 이전 연구에 의해 입증된 바 있다. 검증을 위한 두 가지 indicator는, 실제 reader들이 블로그 포스트를 직접 작성하고 그 컨텐츠에서 블로거를 소개하거나 블로거의 포스트 퍼마링크를 언급하는 행위로 이것은 블로그 시스템을 통해 발생하는 reader들의 sharing이나 scrapping와는 다른 행위이다.
검증 결과를 통하여, 우리는 QIM에 의하여 선별된 influential blogger의 reader들이 그들의 포스트 내에서 influential blogger의 이름을 언급하거나 퍼마링크를 인용함으로써 블로그스피어내에서 정보를 popular blogger의 reader들 보다 훨씬 높은 빈도로 퍼뜨리고 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통하여, QIM이 popular blogger로부터 influential blogger를 구별할 수 있음을 알 수 있었고, influence는 influential blogger 자체에 의해서 만들어지기보다는 쉽게 영향력을 받고 퍼뜨리는 reader들에 의해 형성되고 정보가 널리 전파됨을 확인할 수 있었다. 즉, QIM은 블로거와 유사한 취향을 갖고 blogger와 빈번히 인터랙션을 하는 reader들과 단지 정보를 가져가기 위한 일시적 필요에 의하여 blogger에 의사표현을 하는 reader들을 구분할 수 있기에 influential blogger를 선별할 수 있는 것이다.
결론적으로, QIM은 네트워크 분석에만 치중하는 기존 모델들과 달리, 근본적으로 개개인 사이의 유사성에 의해 형성되는 영향력에 대한 사회학 이론을 도입하고, 각 reader들이 영향력을 받고 수용하는 성향에 따라 가중치를 부여하는 수학적인 모델을 제시함으로써, 다학제적인 연구모델을 개발했다는 점에서 더욱 큰 의의가 있다.
