정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
MOBA 게임 내 욕설 네트워크 분석을 통한 높은 영향력을 가진 악성 유저 탐지 방안 |
| 영문제목(English Title) |
Detection of Malicious Users with High Influence through Foul Language Network Analysis in MOBA Games |
| 저자(Author) |
안동현
김휘강
Dong hyun Ahn
Huy kang Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 12 PP. 1312 ~ 1318 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
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.
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영문내용
(English Abstract) |
In relation to the online game industry, verbal violence in the game has become a serious social problem. However, it is difficult to solve fundamental problems by simply filtering or using reporting systems. This study proposed a method to analyze the propagation tendency of the foul language and to detect malicious users in social network perspective. This method was applied to the analysis of the chat log of Defense of the Ancients 2(DotA 2), a popular MOBA(Multiplayer Online Battle Arena) genre game around the world. In the case of MOBA games, there are usually limited users belonging to one queue, which is a good platform for analyzing foul language networks as compared to other games. Verbally abusive malicious users tend to have high centrality when they form a network. Using these features, we analyzed the propagation tendency of the foul language on the network and detected users with high centrality. We also analyzed the effect on the whole network when the user was restricted. With the proposed method, we were able to detect malicious users who used the foul language. For future works, we will classify the spreading types in the foul language network and analyze users for each type.
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| 키워드(Keyword) |
소셜 네트워크 분석
MOBA
유저 행위 분석
언어 폭력
social network analysis
MOBA
user behavior analysis
verbal violence
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