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MOBA 게임 내 욕설 네트워크 분석을 통한 높은 영향력을 가진 악성 유저 탐지 방안
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.12.1312
온라인 게임 산업의 발전과 더불어 게임 내 언어폭력은 심각한 사회적 문제로 떠오르고 있다. 하지만 단순한 필터링이나 신고제도로는 근본적인 문제를 해결하기 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 욕설의 전파경향 분석과 언어폭력 중심유저 탐지를 위한 소셜 네트워크관점에서의 분석방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 MOBA(Multiplayer Online Battle Arena)장르 게임인 DotA 2의 채팅로그 분석에 적용하였다. MOBA 게임의 경우, 하나의 큐(매치)에 속하는 유저가 제한되어있어 다른 장르의 게임보다 욕설 네트워크를 분석하기 좋은 플랫폼이다. 욕설을 남발하는 악성 유저의 경우 네트워크를 형성했을 때 높은 중심성(Centrality)을 갖는 경향이 있다. 이러한 특징을 이용하여 네트워크에서 욕설이 전파되는 경향을 파악하고 중심성(Centrality)이 높은 유저를 탐지하였다. 또한 해당 유저를 제재했을 때 전체 네트워크에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 욕설 사용으로 나쁜 영향을 미칠 수 있는 악성유저를 탐지할 수 있었다. 향후에는 유저들의 욕설 전파 유형을 분류하고 각 유형의 유저들이 갖는 특징을 분석한다.
시계열적 SNA를 통한 통제조직의 구조적 변화의 평가
통제조직은 외부로 정보가 공개되지 않으므로 그 속성을 직접 확인할 수 없어 사회학적 접근등 일반적인 분석방법으로는 내부 권력 구조와 그 변화를 분석하기 어렵다. 직접적인 접근이 어려운 통제조직을 SNA를 활용하여 분석하는 방법은 간접적인 정보를 이용하여 구성원 간의 관계를 분석, 연결망을 식별하여 중앙성이 높은 인물을 판별함으로써 내부적인 권력 구조를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 구성원 개인의 영향력과 전반적인 권력 구조를 고려하는 위세 중앙성 분석을 통해 실질적인 권력 서열의 변화를 평가하였다. 실험 결과 개인의 활동량이나 구성원간의 친밀도 등으로 산출되는 다른 중앙성 척도에 비하여 보다 정확하게 권력 구조의 추정이 가능하였으며, 새로운 구성원의 등장이나 탈퇴 등의 변화하는 구성원간의 상황을 포함한 변화 추정이 가능하였다.
