Statistical physics is a part of physics that uses mathematical theory of probability and statistics to account large number of populations to solve physical problems. Many laws of modern physical sciences are based on statistical properties, thus statistical physics has provided rich resources to elucidating fundamentals of nature. Physicists who are fascinated by success of physical science extent their interests to more complex one, such as economics, computer science, biology, medicine. Physicists have developed a statistical physical modeling of such problems, which is far-distant from their traditional realm. Social behaviors defined as collective behaviors of group of humankind, distinguished from action of an individual. Social behaviors defined as collective behaviors of group of humankind, distinguished from action of an individual. Interestingly, social behavior shows surprising universalities and regularities regardless of individual's personality. In this context, A term "Social Physics" offers a fresh avenue of understanding such collective behavior. A spreading is one major example of such social physics that refers delivery "things" from a member of society of another. These "things" include both non-physical concept (idea, innovation, knowledge, rumor) and physical one, e.g., infectious disease. This thesis discusses some examples of such spreading phenomena with combination of mathematical model and data science.
Chapter 2 discusses about how science and technology is invented, spread, and generalized via printed publications. The quest for historically impactful science and technology provides invaluable insight into the innovation dynamics of human society, yet many studies are limited to qualitative and small-scale approaches. Here, we investigate scientific evolution through systematic analysis of a massive corpus of digitized English texts between 1800 and 2008. Our analysis reveals great predictability for long-prevailing scientific concepts based on the levels of their prior usage. Interestingly, once a threshold of early adoption rates is passed even slightly, scientific concepts can exhibit sudden leaps in their eventual lifetimes. We developed a mechanistic model to account for such results, indicating that slowly-but-commonly adopted science and technology surprisingly tend to have higher innate strength than fast-and-commonly adopted ones. The model prediction for disciplines other than science was also well verified. Our approach sheds light on unbiased and quantitative analysis of scientific evolution in society, and may provide a useful basis for policy-making.
Chapter 3 discusses about how collective intelligence formulated via Internet-based collaborating environment. Wikipedia is a free Internet encyclopedia with an enormous amount of content. This encyclopedia is written by volunteers with various backgrounds in a collective fashion; anyone can access and edit most of the articles. This open-editing nature may give us prejudice that Wikipedia is an unstable and unreliable source; yet many studies suggest that Wikipedia is even more accurate and self-consistent than traditional encyclopedias. Scholars have attempted to understand such extraordinary credibility, but usually used the number of edits as the unit of time, without consideration of real time. In this work, we probe the formation of such collective intelligence through a systematic analysis using the entire history of 34 534 110 English Wikipedia articles, between 2001 and 2014. From this massive data set, we observe the universality of both timewise and lengthwise editing scales, which suggests that it is essential to consider the real-time dynamics. By considering real time, we find the existence of distinct growth patterns that are unobserved by utilizing the number of edits as the unit of time. To account for these results, we present a mechanistic model that adopts the article editing dynamics based on both editor-editor and editor-article interactions. The model successfully generates the key properties of real Wikipedia articles such as distinct types of articles for the editing patterns characterized by the interrelationship between the numbers of edits and editors, and the article size. In addition, the model indicates that infrequently referred articles tend to grow faster than frequently referred ones, and articles attracting a high motivation to edit counterintuitively reduce the number of participants. We suggest that this decay of participants eventually brings inequality among the editors, which will become more severe with time.
In chapter 4, we perform the in-depth analysis on the inequality in Wikipedia. Advancing from the chapter 3, we perform an in-depth analysis about entire 863 Wikimedia projects including every language edition of Wikipedia, Wiktionary, Wikisource, Wikivoyage, and so on. This comprehensive dataset includes the complete history of 267 304 095 items covering entire Wikimedia projects from the onset to 2016. From this encyclopedic dataset, we observe universal interplay between number of edits and degree of inequality for a given communal datasets. Specifically, the rapid increasing of gini index suggests that this entrenchment inequality stem from the nature of such open-editing communal datasets, namely abiogenesis of "super-editors’ cartel." We present the evidence that these groups created at the early initial stage of these open-editing media and have kept alive until the present. Additionally our model regarding both short- and long- term memories successfully elucidates the mechanism to compose such unofficial government of Wikipedia. Eventually, our results forewarn the pessimistic prospect of such communal databases.
통계물리학은 확률론과 통계에 대한 수학적 이론을 이용해 매우 많은 수의 대상에 대한 물리적 문제를 다루는 학문이다. 현대물리학의 많은 이론들이 통계에 기반하고 있으므로 통계물리학적 방법론은 자연의 여러 현상의 근본을 설명하는 데에 유용한 도구로 이용되어 왔다. 이러한 성공에 도취된 물리학자들은 대상을 단순한 입자에서 조금 더 복잡한 것들로 이동해 왔다. 이런 것의 대표적인 예로는 경제물리학, 전산물리학, 생물물리학, 의학물리학 등을 들 수 있다. 수학적이고 물리적인 모델을 제시함으로 물리학자들은 그들이 전통적으로 활동하던 영역의 바깥에서도 성과를 거두기 시작하였다. 이의 일환으로 물리학자들은 사회 현상에 관심을 가지기 시작하였는데, 사회 현상이란 사회의 여러 구성원들 (사람들)의 집단적인 행동을 의미한다. 이러한 집단행동은 개인의 다양한 개성이 존재하나, 이와 별개로 높은 수준의 규칙성을 나타낸다. "사회 물리학"은 이러한 기이한 현상을 설명하기 위한 새로운 방법론을 제시하려는 시도에서 시작되었다. 전파현상은 이러한 사회물리학에서 연구하는 대표적인 주제로, 사회 구성원 사이에 임의의 것들이 전달되는 것을 의미한다. 전달되는 대상은 비 물리적인 것들, 예를 들어 개념, 지식, 유언비어 등과 질병 등의 물리적인 것을 모두 포괄한다. 이 학위논문에서는 이러한 전파현상을 데이터 분석과 수학적 모델링을 결합하여 논의하도록 하겠다.
먼저 2장에서는 과학기술이 발명 이후에 전파되고 일반화되는 과정을 출판물을 통해 논의하였다. 역사적으로 중요한 과학적 발견을 분석하는 것은 인류의 진보와 발전에 대한 귀중한 통찰을 제공하였으나, 지금까지 많은 연구들은 작은 규모의 정성적 분석에 기반하고 있었다. 우리는 이에 대해 1800년에서 2008년 사이의 209년간 발간된 출판물을 통한 정량 분석을 시도하였다. 이를 통해 우리는 먼저 기존의 사용량 수준에 따라서 매우 높은 확률로 장기간 인간사회에서 사용될지를 예측할 수 있다는 사실을 알아냈다. 또한 아주 약간의 초기 전파 속도 차이만으로도 과학기술의 수명이 크게 달라질 수 있다는 사실도 발견하였다. 이러한 현상들을 설명하기 위하여 우리는 수학적 모델을 제시하였고, 이 모델은 위의 결과들을 잘 재현하였다. 이 모델을 통해 우리는 느리지만 사회 전반에 받아들여진 과학기술이 다른것들에 비해서 높은 잠재력을 가졌음을 추정할 수 있었다. 마지막으로 우리는 이 모델의 신뢰도 검증을 위해 과학기술과 동떨어진 전문 기술에 대해서 같은 방식의 분석을 시도하였고, 비슷한 결과를 얻어낼 수 있었다.
다음으로 3장에서는 인터넷에서의 협동환경을 통해 집단지성이 어떻게 형성되는지를 분석하였다. 위키피디아는 방대한 양의 자료를 가진 인터넷 백과사전이다. 이 백과사전은 다양한 배경지식을 가진 자발적 참여자들이 모여 작성하여 왔으며, 누구나 내용을 읽을 수 있음과 동시에 수정할 수 있다. 이러한 개방적인 수정 정책은 위키피디아가 불안정하고 신뢰가 어려운 자료라는 선입관을 불러왔다. 하지만 많은 연구를 통해, 이러한 정책에도 불구하고 위키피디아가 전통적인 백과사전에 비해서 더 정밀하고 내부적인 모순이 적다는 사실이 밝혀졌다. 학자들은 다양한 방법을 통해 이러한 높은 신뢰도에 대한 이유를 찾기 위해 노력하였으나, 대부분 실제 시간에 대한 고려가 없이 수정 횟수를 시간에 대한 단위로 사용하였다. 이 장에서 우리는 이러한 집단 지성의 형성을 2001년과 2014년 사이의 영문 위키피디아 34,534,110개 문서에 대한 전체 수정 기록에 대한 정량적 분석을 통해 연구하였다. 먼저 우리는 수정 사이의 시간간격과 한번 수정에서 변화하는 문서의 길이에서 규칙성을 찾아내었다. 이러한 규칙성은 우리가 단순히 수정 횟수 뿐 아니라, 실제 시간을 고려해야만 함을 의미한다 할 수 있다. 이러한 실제 시간을 고려하면, 수정 횟수만으로는 볼 수 없었던 성장 패턴의 분화를 관측할 수 있었으며, 우리는 이를 설명하기 위하여 에디터-문서, 에디터-에디터 간의 상호작용을 모두 고려한 수학적 모델을 제시하였다. 이 모델은 위키피디아에서 다양한 수정 패턴이 존재하는 이유를 잘 설명할 수 있었다. 또한 이 모델은 자주 인용되지 않는 문서가 오히려 빠른 속도로 성장한다는 사실을 제시하였고, 수정에 대한 관심도가 높은 문서가 오히려 더 적은 사람이 참여하게 된다는 사실을 제시하였다. 마지막으로 우리는 이러한 참여자 수의 감소가 문서 수정에 대한 불평등을 가져오고, 이 불평등이 점점 더 심화될 것이라는 사실을 파악할 수 있었다.
마지막으로 4장을 통해 우리는 사회에서 공유하는 데이터에서 소수 편집자들이 독점 연합을 형성하는 과정을 위키재단의 여러가지 프로젝트들을 통해 검증하였다. 이를 위해 우리는 먼저 위키재단 프로젝트들의 현재 불평등성을 확인하였다. 3장에서의 연구를 확장하여 위키재단의 863개 프로젝트를 망라하였고, 이에는 위키백과, 위키사전, 위키소스, 위키여행 등이 포함되었다. 이러한 데이터를 통해 우리는 2000년부터 2016년까지 총 267,304,095개의 독립적인 문서의 수정 기록을 획득할 수 있었다. 우리는 서로 다른 종류의 데이터에서 수정 횟수와 불평등의 상관관계가 공통적으로 나타나는 것을 확인하였다. 이러한 불평등은 "슈퍼 에디터"의 독점 연합의 형성에 의해 발현된다. 우리는 이러한 연합체가 우리의 생각보다 매우 빠른 단계에서 형성되는 사실을 확인하였고, 이 때 생성된 연합체가 지금까지 살아남았다는 사실도 발견하였다. 또한, 이를 설명하기 위해 설계한 모델에서는 직접적인 커뮤니케이션 없이 수정자들 개개인이 자신의 이전 활동에 따라 영향을 받는다면 실제의 불평등 구조를 형성한다는 사실을 알 수 있었다. 이러한 연구를 통해 우리는 사회에서 제시되는 공유 자산에 대한 부정적인 전망을 제시할 수 있었다.
