• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제14권4호
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• pp.5-35
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• 2013

The study examines the play theory based internet rumor process by using simulating tools, Vensim, which offer a new theoretical basis from which to explore complex adaptive social system. Internet rumor is not a simple linear diffusion process, but a complex interaction behavior between the actors of production and diffusion. Rumor actors consist of two type of diffusion, which is rumor mongers and playful mongers. These two type of mongers make the internet rumor as collective system. Playful mongers play strategically to maximize playfulness. Internet rumor as play is consequence of collective framing constituted by dynamic interaction and playfulness. The networking space spreading internet rumor function as a playground which mobilize play rule, ignoring fact based framing. Rumor as paly, even though it turns out to be a false and loses the public attentions rumor sustains the game play function which makes the rumor without natural extinction. The study proves that playful mongers is a main actors in rumor play ground.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2020

온라인 루머는 피해자에게 극심한 정신적 스트레스와 이미지 손실을 발생시킨다. 온라인 루머 관련 선행 연구들은 온라인 루머가 온라인 공간에서 발생하는 현상임에도 불구하고 온라인 환경 요인을 크게 고려하지 않았다. 따라서 본 연구는 온라인 루머에 대한 온라인 특성의 영향력을 발견하고자 하였다. 본 연구는 인지된 익명성, 사회적 실재감 부족, 인지된 전파성을 온라인 특성으로 고려하였으며, 온라인 특성이 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동으로 이어지는 연구 모델을 수립하고 실증하였다. 본 연구는 설문조사를 기반으로 소셜 네트워크 사용자 201명의 표본을 확보하였으며, PLS 분석 프로그램을 통해 연구 모델을 검증 하였다. 연구 결과, 인지된 익명성과 인지된 전파성은 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 사회적 실재감 부족은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 발견은 개인의 온라인 루머 행동이 온라인 특성에 의해서 발생할 수 있다는 사실을 제공한다. 본 연구는 온라인 루머 행동에 대해 인지된 익명성과 인지된 전파성의 역할을 주목할 필요성을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.363-370
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• 2010

본 연구에서는 소비자 루머가 기업의 마케팅 관리에 미치는 영향에 관한 기존 연구들을 개괄적으로 살펴보고, 특히 브랜드에 미치는 영향을 중심으로 고찰하였다. 또한 부정적인 브랜드 루머에 대한 기업의 대응 노력들을 토의하였다. 이와 더불어 내용분석 방법론을 이용하여 브랜드 루머의 발생 원인에 대한 소비자의 인식을 조사하고, 추가적으로 분산분석을 통하여 브랜드 관여도나 로열티와 같은 기존의 브랜드 자산들이 루머에 대한 소비자의 신뢰성 지각에 영향을 미치는지를 조사하였다. 연구 결과에 기반하여 본 연구는 기업의 브랜드 위기관리와 커뮤니케이션을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 주요한 결론에 의하면, 브랜드 루머는 해당 브랜드뿐만 아니라 경쟁적 관계인 브랜드의 이미지에도 영향을 미치게 되며, 기존의 호의적인 브랜드 태도는 루머에 대한 신뢰도에 유의한 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3868-3888
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• 2022

A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1422-1437
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• 2019

With the rapid development of the Internet and the Mobile Internet, social communication based on the network has become a life style for many people. WeChat is an online social platform, for about one billion users, therefore, it is meaningful to study the spreading and evolution mechanism of the rumor on the WeChat social circle. The Rumor was injected into the WeChat social circle by certain individuals, and the communication and the evolution occur among the nodes within the circle; after the refuting-rumor-information injected into the circle, subsequently,the density of four types of nodes, including the Susceptible, the Latent, the Infective, and the Recovery changes, which results in evolving the WeChat social circle system. In the study, the evolution characteristics of the four node types are analyzed, through construction of the evolution equation. The evolution process of the rumor injection and the refuting-rumor-information injection is simulated through the structure of the virtual social network, and the evolution laws of the four states are depicted by figures. The significant results from this study suggest that the spreading and evolving of the rumors are closely related to the nodes degree on the WeChat social circle.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3211-3229
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• 2022

To solve the problems existing in the process of Weibo disaster rumor recognition, such as lack of corpus, poor text standardization, difficult to learn semantic information, and simple semantic features of disaster rumor text, this paper takes Sina Weibo as the data source, constructs a dataset for Weibo disaster rumor recognition, and proposes a deep learning model BERT_AT_Stacked LSTM for Weibo disaster rumor recognition. First, add adversarial disturbance to the embedding vector of each word to generate adversarial samples to enhance the features of rumor text, and carry out adversarial training to solve the problem that the text features of disaster rumors are relatively single. Second, the BERT part obtains the word-level semantic information of each Weibo text and generates a hidden vector containing sentence-level feature information. Finally, the hidden complex semantic information of poorly-regulated Weibo texts is learned using a Stacked Long Short-Term Memory (Stacked LSTM) structure. The experimental results show that, compared with other comparative models, the model in this paper has more advantages in recognizing disaster rumors on Weibo, with an F1_Socre of 97.48%, and has been tested on an open general domain dataset, with an F1_Score of 94.59%, indicating that the model has better generalization.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.65-96
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• 2012

루머는 신뢰할 만한 타당한 근거나 이유가 없음에도 불구하고 광범위하게 이야기되는 일상적인 대화나 의견으로서 오랜기간 소비자 개개인의 사적 영역의 문제였다. 그러나 대중의 사랑과 주목을 받는 기업이나 브랜드는 선천적으로 소비자의 관심으로부터 멀어질 수 없으며, 항상 루머의 주요한 소재가 되어 왔다. 그 결과 현대의 소비자 커뮤니케이션 환경에서 루머는 기업 경영활동에 중요한 위기 요인이 되고 있다. 기업과 브랜드들이 당면하는 소비자 루머들은 크게 기업과 관련된 음모성 루머와 상품과 직접적 관련이 있는 오염성 루머로 나누어지며 국내외에서 많은 위기 사례들이 발견되고 있다. 심지어 P&G, SK, 현대, 삼성처럼 잘 정비된 홍보 조직을 갖춘 굴지의 대기업들조차 이런 루머로부터 자유롭지 못하며, 기존의 대응방식 역시 적절하지 못했던 것이 사실이다. 부정적 루머가 주목받아야 하는 이유는 해당 기업의 매출 및 점유율 하락은 물론 주식 가격에도 부정적인 영향을 미치며 오랜기간 구축해온 소비자와의 관계마저 황폐화시킬 가능성이 있기 때문이다. 최근 인터넷, 소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 브랜드와 관련된 루머의 중요성은 더욱 증대하고 있으나 루머 연구는 지금까지 기업이나 마케팅 연구자의 정당한 주목을 받지 못하였다. 이에 본 연구는 루머의 다각적인 측면을 고려하는 상황주의자적 연구 패러다임을 기반으로 지각된 유용성, 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감과 같은 루머와 관련된 속성들이 루머 수용강도와 루머 구전의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 가상 브랜드와 루머가 제시되었으며, 실증조사를 통한 데이터 수집과 분석이 이루어졌다. 연구 결과에 따르면 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감 같은 루머 특성 변수들은 루머 수용 강도에 유의한 영향을 미치고, 루머 수용강도는 루머 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 지각된 중요성은 루머 수용강도에 유의한 영향을 미치지 못하며, 상품 관여도의 조절효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 주요한 실무적, 학문적 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 루머를 자연발생적인 사회 현상이 아니라 소비자의 주요 활동의 일부이며, 마케터의 관심과 대응 커뮤니케이션 전략이 필요한 브랜드 관련 현상임을 주장하였다. 둘째, 브랜드 루머의 심리적, 사회적인 다차원적 구성 요인과 확산되는 경로를 제시함으로서 루머에 대한 능동적인 관리 가능성을 제시하였다. 셋째, 온라인상의 루머 활동이 기업 성과에 미치는 영향을 제시함으로서 기업들의 적극적인 온라인 커뮤니케이션 활동과 평판 관리의 필요성을 주장하였다. 넷째, 소비자의 걱정과 같은 부정적 정서가 루머의 온상이 되고 있음을 규명함으로서 소비자의 의혹을 불식시키기 위하여 정확하고 진실된 정보를 제공해야 함을 주장하였다. 다섯째, 루머의 유용성이 확산에 미치는 영향 가설이 기각되었으며, 상품 관여도의 조절 효과 역시 기각되었다. 이는 루머를 접하는 소비자의 입장에서 볼 때, 루머 자체가 무의미하더라도 단순한 재미나 호기심만으로도 얼마든지 확산될 가능성을 암시하고 있다. 일부 기업들은 사실이 아니라는 이유만으로 루머를 무시하거나 간과하는 경우들이 있으나, 기업의 예상과 다르게 루머가 얼마든지 확산될 수 있는 가능성을 보여주며, 기업의 보다 세심한 대응 전략의 필요성을 요구하고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.680-685
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• 2017

온라인 소셜미디어의 등장으로 방대한 사용자 데이터가 수집되고 이는 루머의 탐지와 같은 복잡하고 도전적인 사회 문제를 자료 기반 기법으로 해결할 수 있게끔 한다. 최근 딥러닝 기반 모델들이 이러한 문제를 해결하기 위한 빠르고 정확한 기법 중의 하나로서 소개되었다. 하지만 기존에 제시된 모델들은 전파 종료 후 작동하거나 오랜 관찰기간을 필요로 하여 활용성이 제한된다. 이 연구에서는 초기 소량 데이터만을 활용하는 recurrent neural networks (RNNs) 기반의 빠른 루머 분류 알고리즘을 제안한다. 제시된 모델은 소셜미디어 스트림을 시계열 자료로 변환하여 사용하며, 이 때 시계열 데이터는 팔로워 수와 같이 정보 전파자 관련 정보는 물론 주어진 컨텐츠에서 추론한 언어심리학적 감성의 점수로 구성된다. 수백만의 트윗을 포함하는 498개의 실제 루머 및 494개의 비루머 사례 분석을 통해 이 연구는 제안하는 RNN 기반 모델이 초기 30개의 트윗 만으로도 (초기 수시간) 0.74 F1의 높은 성능을 보임을 확인한다. 이러한 결과는 실제 응용가능한 수준의 빠르고 효율적인 루머 분류 알고리즘 개발의 초석이 된다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제21권2호
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• pp.1-12
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• 2022

A good story persuades people to act. The mobilizing power of a story, however, does not necessarily rely on informational fidelity. During political unrests, word-of-mouth can intermix facts with unverified claims and emotional outrage, often transforming reality into convincing rumor stories. This rapid communication article discusses how rumor publics (dis)approve and participate in 2019 Hong Kong Protests. This survey study finds that police injustice and brutality were the predominant themes of the collected rumor stories, although some stories contained mixed views or anti-protest claims. Rumors of police injustice and brutality were associated with less negative attitudes toward the protests, especially when respondents believed the story. The relationship between rumor stories and protest participation was less obvious, except for rumors about an individual protester's whereabout. This study discusses the ways in which rumor is embedded in contentious political processes.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.853-864
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• 2019

Microblogging services (such as Twitter) are the representative information communication networks during the Web 2.0 era, which have gained remarkable popularity. Weibo has become a popular platform for information dissemination in online social networks due to its large number of users. In this study, a microblog information dissemination model is presented. Related concepts are introduced and analyzed based on the dynamic model of infectious disease, and new influencing factors are proposed to improve the susceptible-infective-removal (SIR) information dissemination model. Correlation analysis is conducted on the existing information dissemination risk and the rumor dissemination model of microblog. In this study, web hyper is used to model rumor dissemination. Finally, the experimental results illustrate the effectiveness of the method in reducing the rumor dissemination of microblogs.