웹보메트릭스 빅데이터를 활용한 암호화폐 홈페이지의 영향력과 연결망분석

• 영문명: Big Data Analysis of Cryptocurrencies : Evidence from Top Cryptocurrency Websites
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박한우(Han Woo Park) 박세정(Sejung Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.20 No.2, 923~936쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.04.30

국문 초록

이 연구는 웹보메트릭스 빅데이터 기법을 활용한 암호화폐 온라인 영향력을 조사했다. 구체적으로 2017년 12월 시가총액 톱50개 화폐를 대상으로 온라인연결망을 측정했다. 웹보메트릭스에 기반한 빅데이터 분석을 실시해 암호화폐 홈페이지와 연결된 외부링크를 조사하여 각 암호화폐의 대중적 인지도를 파악하고, 나아가 암호화폐들의 관계적 특성을 분석했다. 연구결과 bitcoin.org, bitcoin.com, steemit.com의 온라인 영향력이 가장 강한 것으로 나타났다. 특히 steemit.com이 외부로부터의 링크 수가 가장 많았으며 상호링크 관계망에서 중개자의 위치를 점하고 있었다. bitcoin.org은 외향중심성 값이 가장 높게 나타나 적극적인 정보전송자로 자리매김하고 있는 반면 bitcoin.com은 내향중심성에서 1등을 차지하면서 권위적 정보허브로서 기능하고 있음을 발견했다. 나아가 사회연결망 지표와 와이스(Weiss) 평가점수와의 통계적 상관성을 발견하여 빅데이터 분석이 시장 예측도 가능하다는 것을 시사한다. 암호화폐를 둘러싼 정부규제가 계량화된 데이터 없이 주관적 비평과 정성적 측면에서 접근되면서 논란이 있는 가운데, 이 논문은 암호화폐의 현황을 웹보메트릭스 방법으로 측정하여 정책지원의 과학적 수단을 제공한다.

영문 초록

This study explored presence and influence of cryptocurrencies on the web. A network of top 50 cryptocurrencies in terms of market capitalization was mapped on December 12, 2017. Webometric analytics was conducted to examine online presence and influence of each cryptocurrency as well as the relations between cryptocurrencies by tracing the external links from each site. The results suggest that bitcoin.org, bitcoin.com and steemit.com were the most influential sites based on the number of hit counts. Interestingly, steemit.com received the largest amount of links from other sites and bridged the sites of the other cryptocurrencies in the network. It is noteworthy that bitcoin.org with the highest outdegree centrality played a role as an active informant while bitcoin.com with the highest indegree centrality was a hub in the network. This study also found positive correlations between the results of Weiss ratings and key social network analysis indicators, including hit counts, Betweeness centrality, Out2Step, OutARD, InARD and 2StepBet. The result implies that webometric analytics is useful to predict a market. This data-driven approach to online influence and presence of cryptocurrencies is valuable to policy-makers who continue to debate about the societal impact and the regulations of cryptocurrencies.

목차

1. 서론

2. 조사연구 동향

3. 연구방법

4. 연구결과

5. 결론

References

키워드

암호화폐 가상화폐 빅데이터 웹보메트릭스 사회연결망분석 cryptocurrency virtual currency big data webometrics social network analysis