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왜 어떤 아이디어는 들불처럼 번져 대중화되고 어떤 아이디어는 바로 사라져 버릴까? 이런 사회적 과정을 수학적 모델로 분석한 결과가 나왔다.
로랑 에베르-뒤프렌 미국 버몬트대 컴퓨터과학과 교수 등 공동연구팀은 아이디어, 농담, 신념, 밈, 바이러스 등이 전파되는 과정에서 대상 자체가 실시간으로 진화하며 퍼진다는 '자기 강화 연쇄(self-reinforcing cascades)'에 대한 내용을 21일(현지시간) 국제학술지 '피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)'에 발표했다.
아이디어나 질병 확산 모델은 보농산물투자
통 나뭇가지를 내뻗는 듯한 양상으로 설명됐다. 한 사람이 바이러스에 감염되거나 소문을 들으면 그가 두 명에게 전하고, 그 두 명이 다시 다른 두 명에게 전하는 식이다. 바이러스, 아이디어 등의 특성은 변하지 않는 모델이다.
연구팀은 이같은 기존 모델이 현실을 제대로 반영하지 못한다고 보고 아이디어 확산 과정을 설명하기 위해 강도가 변하는 헤파호프주가
산불의 확산 과정에 주목했다. 울창한 숲에서는 불길이 더 강해지고 빈 공간에서는 쉽게 꺼지는 것처럼 아이디어도 전파되는 맥락에 따라 힘을 얻거나 잃는다는 것이다. 
연구팀은 각 전파 단계에서 일정 확률로 아이디어가 더 나아질 때도 있고, 반대가 될 수도 있는 '무작위 보행(random walk)' 규칙을 따를 것으로 가정했다. 규칙을 토대시멘트관련주
로 통계물리학 도구를 적용해 아이디어 확산의 수학적 특성을 분석했다.
분석 결과, 기존의 단순 분지 모델은 확산 크기 분포가 항상 1.5로 고정됐다. '작은 사건은 흔하고 큰 사건은 매우 드물다'는 패턴만 예측 가능하다. 모든 상황이 똑같은 패턴을 따른다고 가정하는 셈이다. 
이와 달리 새롭게 제안된 자기 강화 연쇄 모델엠에스씨 주식
에서는 상황에 따라 달라졌다. 평균적으로 한 단계에서 3명이 전파를 이어가는 네트워크에서 아이디어가 퍼질 때마다 확산 크기 분포값이 3.5에 이르렀다. 
실제 소셜네트워크서비스(SNS)의 콘텐츠나 감염병 데이터에서 질병의 확산 크기 분포 값은 2~4 범위에 있다. 연구팀은 "새로운 모델이 '대부분은 작은 규모에서 사건이 멈추지만 드물게 아인터넷게임사이트
주 큰 확산도 일어난다'는 현실적 패턴을 잘 보여주는 것"이라고 설명했다. 
이번 연구는 미국 국립과학재단(NSF)이 지원하는 대규모 데이터 과학 프로젝트 ‘SOCKS(Science of Online Corpora, Knowledge, and Stories)’와도 맞닿아 있다. SOCKS는 데이터를 분석해 정치, 문화, 공중보건 등 다양한 분야에서 인간 사회의 변화를 이해하는 게 목표다.
주니퍼 로바토 버몬트대 컴퓨터공학과 연구원은 "이번 연구가 신념 형성, 허위 정보, 사회적 전염을 더 잘 이해하는 데 기여할 수 있다"고 말했다. 
<참고 자료> - doi.org/10.1103/5mph-sws5
[정지영 기자 jjy2011@donga.com]