머신러닝을 활용한 SNS 가짜 팔로워 판별 방안 연구 : 중국 시나 웨이보(Sina Weibo)를 중심으로 = The Study of a Project for Detecting SNS Fake Followers Using Machine Learning Method: Focusing on China Sina Weibo
중국 마이크로 블로그 업계의 2020년 보고서에 따르면 중국의 마이크로 블로그 사용자는 주로 시나 웨이보(Sina Weibo)에 집중하고 있다고 밝혔으며 현재 시나 웨이보는 중국 최대의 공공 소셜 네트워크 플랫폼으로 자리 잡았다. 그러나 2019년 이후 중국 중앙뉴스 방송국(CCTV)을 비롯한 여러 뉴스매체가 시나 웨이보의 많은 사용자들이 가짜 팔로워를 구입하여 데이터를 조작했다는 뉴스를 보도했으며, 시나 웨이보의 데이터 조작에 대한 단속을 서둘러야 한다고 강조했다. 이에 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 시나 웨이보 플랫폼 속 가짜 팔로워를 판별할 수 있는 모형을 구현하였다. 그리고 시나 웨이보에서의 데이터 조작행위에 대해 단속방법을 고찰하여 실무적 시사점을 제시하였다. 데이터 수집을 위해 시나 웨이보의 실제 블로거의 동의를 얻어 관련 데이터를 수집하였고, 지도학습 범주 내에 있는 Neural Network, Support Vector Machine, Random Forest, Decision Tree 등 네 가지 알고리즘 가운데 검증력이 가장 우수하였던 Neural Network를 활용하여 테스트 샘플을 판별하였다. 가짜 팔로워 판별의 주요 변수를 파악하고, 판별결과에 대한 분석을 통해서 연구 논의를 확장하였다.
더보기According to the Report of China’s Microblog Industry 2020, the majority of users of microblog are in Sina Weibo, which has been a public social network platform with most Chinese users. However, in 2019, multiple media led by CCTV always reported that Sina Weibo made fake data through fake followers purchase. These media also proposed that it was time to punish Sina Weibo for its fake data behavior, which has absorbed high attention of all Chinese. Focusing on Sina Weibo, the research creates a fake follower discrimination model with the help of machine learning, provides research methods and workable suggestions for Sina Weibo fake data behavior. After getting permission of one Sina Weibo user, the researcher collects the follower data and tests the data with four algorithms -- Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Neural Network and then tests the test set with Neural Network, which has the best testing capability, to analyze the result when controlling the main variables and expands the meaning of research on the basis of analysis.
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