소셜미디어의사회적영향력(14 july2011)

소셜미디어의 사회적 영향력 : 동향 및 사례

: 소셜미디어의 사회적 영향력 측정 ( 평가 ) 방법론

박 한 우Prof. Han Woo Park

영남대 언론정보학과 교수사이버감성연구소장테드엑스팔공 디렉터

아시아트리플헬릭스 디렉터WCU 웹보메트릭스 사업단장

( 전 ) 옥스포드인터넷연구소( 전 ) 네델란드가상지식스튜디오

관련 사이트

http://www.hanpark.net http://webometrics.yu.ac.kr

http://asia-triplehelix.org

http://cerc.yu.ac.krhttp://tedxpalgong.com

http://www.hanpark.net/

http://english-webometrics.yu.ac.kr/

http://english-webometrics.yu.ac.kr/

http://asia-triplehelix.org/

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http://cerc.yu.ac.kr/

http://tedxpalgong.com/

매체의 사회적 영향력

사회적 영향력 (social influence) 이란 무엇인가 ?

사람의 인지 , 태도 , 행동을

변화시키는 것Change in a person's cogni-tion, attitude, or behavior,which has its origin in an-other person or group (Raven, 1964)


사회적 영향력에 대한 연구 유형 (Rashotte, 2007)

연구 유형 연구 초점

소수집단의 영향력 분석

잘 결집된 소수집단이 다수를 상대로 행사하는 영향력

설득 연구 새로운 정보나 담론을 제시해 상대방이 내 생각에 동조하도록 변화시키는 과정 , 결과

관계망 분석

자신의 의견을 이미 형성한 행위자가 관계망 내에서 서로 다른 의견을 접한 후 , 집단 내 여러 의견들을 적정한 가중치를 통해 규범으로 받아들이게 된다고 봄 . 이후 행위자는 규범적 의견에 호응하여 자신의 의견을 수정 , 새로운 의견을 형성하기도 함 .

기대 이론

차후 담당하게 될 과업의 중대성을 미리 예상해 집단 간 혹은 집단 내 상호작용에 반영 . 그 결과 중요할 것이라 기대되는 과업을 수행하는 집단 혹은 개인을 중심으로 사회적 영향력이 발휘된다고 봄 .


소셜 미디어의 사회적 영향력

- 이용자들이 특정한 인지 , 태도 , 행동을 취하도록 유도할 수 있는 관계망 자체의 잠재적 힘

소셜 미디어의 영향력은 이용자의 공감에서 시작 (Cha et al., 2010; Watts, 2007)

수용자의 공감 전파 , 확산 매체 영향력 소셜 미디어의 영향력은 관계망을 통해 전파 , 확산



• 영향력은 처음부터 주어진 것이 아니라 네트워크 속에서 상호작용하면서 성장

• 매체 영향력은 한 연결망에 대한 자발적 참여자의 범위를 넘어섬

“ 브로콜리는 몸에 좋지만 모두가 브로콜리를 좋아하진 않는다 . 페이스북도 브로콜리와 같다 .” ( 베리 슈니트 페이스북 대변인 )

관계망을 통해 끊임없이 사람들의 이야기를 접해야 하는 피로감 , 쉽게 벗어나지 못하는 소셜 미디어 관계망

( 국민일보 , 2011.6.21)

법칙 개요소셜미디어의 영향력 관련 Dissussion

Point

무어 (Moore)

의 법칙 컴퓨터 칩의 성능은 강력해지나 칩의 가격은 떨어짐 PC 혁명과 문화적 변화 초래

멧칼페(Metcalfe)

의 법칙

컴퓨터 네트워크에 연결된 단말기의 수가 증가할수록

네트워크의 유용성은 급속히 배가함

인터넷의 확산을 주도하며 시민의 사회문화적

참여를 증가시킴

리드 (Reed)

의 법칙

기술적 네트워크에 비교해 사회문화적 네트워크의 유용성은

서로 다른 인간집단의 참여가 증가하면서 더 빠르게 배가함

모바일과 Pervasive 넷의 성장을 견인하며

유비쿼터스 컴퓨팅을 낳음

코스 (Coase)

의 법칙인터넷을 이용하면 기업간 거래비용이 급속히 절감함* 애초에는 대기업의 문어발확장을 설명한 법칙이었음

기업 - 기업간 전자상거래 및 온라인 협력의

활성화를 가져옴

롱테일(Long-tail)

법칙

전자상거래를 통하면 비인기 제품의 광고 · 홍보 · 재고관리

비용이 급감하지만 매출액은 증가함*20% 가 80% 이익을 낳는 불균형적 경제행위를

설명한 파레토법칙을 반증한 것에서 시작됨

사이버 공간에서 일반시민의 경제적 소비 ·

정치적 참여 행위의 중요성을 부각시키는

효과를 낳음

캐즘 (Chasm)

의 법칙

최신기술의 혁신적인 상품이 초기에는 크게 성공하였지만

주 시장 (mainstream market) 에서는 기대에 미치지

못함

벤처 및 IT 업계에 마케팅의 중요성을 최초로

각인시킴

위키노믹스(Wikinomics)

의 법칙

웹 2.0 시대에 온라인 백과사전 위키피디아처럼 대중들의

협 업 이 중 심 적 역 할 을 하 는 비 즈 니 스 패 러 다 임 이

정착할것임

주도형 소비자와 그들이 주체가 되는 혁신

(outside innovation) 의 중요성 부각

소셜 미디어 영향력 측정 도구의 예


social media refers a set of online tools support social interaction be-tween users

동원 확산I II동원 확산네트워크 기반 다중(multitude)

확산과 동원 = 네트워크 다중


1. 동원의 정치학

Category and Network(CATNET) by Charles Tilly

Cate-gory

Network



1. 동원의 정치학

Category and Network(CATNET) by Charles Tilly

소셜 미디어 적용을 위해 Cate-gory 를

소셜 미디어내 특정한 집단 / 개인이 동원가능한 네트워크 다중의 수

소셜 미디어 적용을 위해 Network를

소셜 미디어내 네트워크 다중들이 연결되어 있는 연결망 패턴



2. 확산의 정치학

확산 이론에 따르면 ,

1) 의견 주도자 (Opinion Leader) 의 역할이 중요

2) 확산의 임계점 (critical mass) 이 확산의 속도와 범위를 좌우



2. 확산의 정치학

소셜 미디어내 특정한 집단 / 개인이 동원가능한 네트워크 다중의 수

소셜 미디어내 네트워크 다중들이 연결되어 있는 연결망 패턴과 분포

1) 의견 주도자 (Opinion Leader) 의 역할이 중요

2) 확산의 임계점 (critical mass) 이 확산의 속도와 범위를 좌우

소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론

1. 소셜미디어내 개인 및 집단이 가진 영향력 파악 및 측정

2. 같은 관점을 가진 집단 / 사람의 연결망 패턴

3. 이슈가 확산되는 속도와 범위


1. 소셜미디어내 개인 및 집단이 가진 영향력 파악 및 측정

2. 같은 관점을 가진 집단 / 사람의 연결망 패턴

3. 이슈가 확산되는 속도와 범위issue-mak-ing

연결망의 구조

예측 가능성 및 사후적 판단


issue-mak-ing

연결망의 구조


issue-mak-ing

연결망의 구조

1. 소셜미디어의 issue 의 사회적 파급력 측정

(1) 사회적 이슈와 소셜 미디어 이슈의 일치성 (2) 소셜 미디어의 이슈 주도성

2. 소셜미디어내 동원과 확산

(1) 의견 주도자 분석 (2) 이슈 확산의 연결망 구조 파악


issue-mak-ing

연결망의 구조


권상희 (2011, 언론학회 발표문 )


Lei Tang & Huan Liu (2010)

(Formula 관련 두가지 예 )

소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론(Formula 관련 두 가지 예 )



- 소셜 미디어 연결가치 지수와 임팩트 지수 두 가지

멧칼페 (Metcalfe) 의 법칙 기반

SMCValue=∑1

𝑛1𝑛

𝐹 𝑛

Ego 로 부 터 연 결 되 는 전 체 노 드 수 를 거 리 에 반 비 례 한 가중치로 측정

한계1) 연 결 관 계 의 범 위 를 어 디 까 지 한 정 할 것 인 가 의 문제2) 단순 연결이 연결의 ‘가치’를 증명해 주는가의 문제




- 소셜 미디어 연결가치 지수와 임팩트 지수 두 가지

연결가치 지수를 수정

SMIValue=∑1

𝑛 𝑑𝑛

𝑡𝑛

𝐹𝑛

친밀도 (d) 와 시간 (t) 으로 보정

한계1) 친밀도의 모호성의 문제2) 전 파 의 시 간 변 수 t 는 사 후 적 이 라 임 팩 트 지 수 의 효용성의 문제



Lei Tang & Huan Liu (2010) .. “Influence Modeling” in Community Detection and Mining in Social Media

- Diffusion 관련 Threshold Model 및 Cascade Model 기반

- Social Media 에 특화되기 보다는 일반적인 Social Network 모델


issue-mak-ing

연결망의 구조


(1) 사회적 이슈와 소셜 미디어 이슈의 일치성 (2) 소셜 미디어의 이슈 주도성


(1) 의견 주도자 분석 (2) 이슈 확산의 연결망 구조 파악

실제 분석 사례를 통해 살펴볼

필요성

분석 사례


(1) 사회적 이슈와 소셜 미디어 이슈의 일치성

분석 사례


(1) 사회적 이슈와 소셜 미디어 이슈의 일치성

뉴스보도블로그

분석 사례

정치인들 이름 언급 연결망

분석 사례

트위터 전체 메세지들의 감성의 변화와주식 Index 지수간의 일치성

분석 사례


(2) 소셜미디어의 이슈 주도성

분석 사례


(1) 의견주도자 분석

전세계 1000 명의 트위터 유력자들의 프로필과 이용 행태 간의 관계성에 대해 탐구 (Lim & Park, 2011, JKDAS)

Findings 거주지 정보를 공개한 이용자들이 비공개한 이용자들 보다 적극적으로

트위터를 이용 도시 규모가 상대적으로 큰 지역에 거주하는 이용자들은 상대적으로

작은 지역에 거주하는 이용자들에 비해 더 많은 지명도와 스타성을 확보 . 도시 규모가 상대적으로 작은 지역에 거주하는 이용자들은 사회적 관계

형성과 커뮤니케이션 활동을 보다 적극적으로 전개 .

Is Twitter a Medium of Social Mobilization?

: An Exploratory Study of the Use of Twitaddons.com in South Korea

Sujin ChoiDept. of Radio-Television-Film

University of Texas at Austin, U.S.A.

Ji-Young ParkMaster’s degree candidate

Han Woo Park (corresponding author) Associate Professor, Dept. of Media & Communication

Yeungnam University, South Korea

Sunbelt XXXI, Florida, February 11, 2011

분석 사례

Main Web page of Twitaddons.com

36

Twitaddons.com Groups

12 parties selected among 2,200 civic advocacy groups

Membership ( > 100), Activeness (recent Tweets), Missions statements (political, commercial, social)

Political Commercial Social

Cho-pae-gong-sa 730 Blackberry Users 824 Fair Tourism 144

Support MBC119 Info Repository for

Android Phone 702Social Innovation

Community 186

Make Common-sense Prevail 299

Official Group of HTC Users 678

Group for Social Welfare 176

Korean HTC Users Group 501

Group for Volun-teer Activity 359

Food Car of Love 119

분석 사례

Tourism

Innovation

Food Car

Welfare

Volunteer

Korean HTC

Official HTC

Android

Blackberry

MBC

Common sense

Chopae

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Conversationper 100 tweets

Content Spreadper 100 tweets

Attributes of Group Organizers

38

Tourism

Food Car

Volunteer

Official HTC

Blackberry

Common sense

0% 50% 100%

Followers Following

Followers vs. Following Conversation vs. Content Spread

Data period: Mar. – Sept. 2010

Activities of Group Organizers with Followers and Members

39

More conversation and more content-sharing with party members than followers 70 % of activities allotted to their relation with members

*p < 0.1, df = 20Note: i) ‘Chopae’ is excluded from the analysis as an outlier. ii) Actions of reply, mention, retweet, and attribution are counted based on the number of ‘unique tweets’ generated. For instance, if a tweet denotes three members (or followers), it is re-garded as one tweet, instead of three tweets. iii) Followers include both members and non-members.

Meant

Member Follower

Conversation per 100 Twitterer

216.1 58 1.842* 0.091

Content Spreading Actions per 100 Twitterer

38.0 11.2 2.068* 0.060

Data period: Mar. – Sept. 2010

Chien-leng Hsu (Post-doctoral research fellow)

Se Jung Park (PhD student)

Han Woo Park (Associate Professor)

Department of Media & Communication, WCU Webometrics Institute, Yeungnam University

[email protected] http://www.hanpark.net

http://english-webometrics.yu.ac.kr

Presented at the 5th Complexity Conference, 27 Nov 2010, Seoul, Korea

Identifying influential Twitter usersThe case of Sejong City in South Korea

분석 사례

The 2-step flow of communication theory (Katz & Lazarsfeld, 1964)

(Online) opinion leaders:determinants of rapid & sustained behavior change of

members in a community (Valent & Davis, 1999)Park, Jeong & Han (2008)

practices (political) participation deligentlyaggressively expresses opinions

Key Users on Twitter Communities

분석 사례

The “network structure” approach: fails to identify influential Twitter users (Leavitt et al, 2009;

Haddadi et al, 2010) The “actor relation” approach:

content reachabilityFisher & Gilbert (2009) replies, retweets, mentions & attributions➭

The majority of users: silent & passivea user’s influence: information forwarding activity (Romero et al, in

submission)Trace influential user over time

Identifying Key Twitter Users

분석 사례

The Sejong City ProjectThe original plan (Moo-Hyun Roh in 2005):

To allocate 2/3 of government offices to Sejong, Chungnam ( 충남 )

Necessary for regional developmentThe excessive centralization of Seoul & its vicinity

limited innovation potential (Shapiro, So & Park, 2010)➭

The revised plan (Myung-Bak Lee):A center for education, scientific research & high-tech industriesPartitioning the capital would weaken Korea’s competitiveness &

innovation capability

분석 사례

Research Questions

Who are the influential users who produce Tweets related to the Sejong City project?

What are activities of the influential users?

What is the relationship between the influential users?

What are the keywords frequently used by the influential users in the Sejong City issue network?

분석 사례

Data collection & analytical techniques

Data collection

Analytical techniques

Dates of collection: 15 March ~ 12 April 2010Twitter scraper: An automated computer program to retrieve Tweets

from Twtkr (twitterkr.com)Twitter API: Twitter user’s public data

Basic data:LocationNumber of TweetsLists of followingsLists of followers

Pearson correlation test

Four posting activities:Normal tweetsBeing retweeted by othersBeing replied by othersBeing mentioned by others

Krkwic (keywords analysis)

(I) Identification of influential users

(II) Twitter activities of the influential users

(III) Relationships between the influential users

(IV) Keywords in the issue network of Sejong City

Amendment of Sejong City law & politicians

Critical reviews on Sejong City law

Controversies & solutions

Agreement & social welfare

Other social & political issues

Conflicts between political partiesPolitical ideologies & concerns on national debtNational policies

Influential users include media outlets & ordinary users

Correlation tests:The occurrence of Tweets vs. the number of Tweets

significantly correlated (Pearson correlation=0.663, p<.01)➭ ➭ Influential users tended to address public issues

The number of followers vs. the number of followings significantly correlated (Pearson correlation=0.871, p<.01)➭ ➭ Influential users had mutual ties in the network

Discussions (I)

Having mutual relations with other influential users may allow an influetial user to make his/her own opin-ions available to a wider audience

Influential users are likely to act as news brokers & deliver their views in a single-issue community

Discussions (II)

Referral activities/relationshipsMedia outlets normal tweets messages were not circulated well ➭ ➭

among other usersOrdinary users

normal tweets, retweets, mentions & replies More likely to interact with the indirect presence of media outlets

Keyword networkPoliticians, government projects & social-political issues mentionedInfluential user

some keywords specific to his/her clustersimilar keywords used a sense of community ➭

분석 사례

영향력이 높은 의견 지도자를 정치인들도 따라간다

일반인 팔로워가 많은 정치인들에 대해 다른 정치인들이 멘션을 함 .의례성으로 팔로잉을 다른 정치인으로 하는 관계와 달리 멘션은 적극적인 정치적 행위로 나타남 . 영향력의

분석 사례


(2) 이슈 확산의 연결망 구조 파악

Decomposing the structure of online protests against U.S. beef import in South Korean blogosphere

Woo Young CHANGCatholic University of Daegu, Korea (South)

Han Woo PARKYeungNam University, Korea (South)

WCU Webometrics Institute

A theoretical discussion of Korea’s politicized cyberspace

Core-peripheral structure of diffusion

Similar to ‘Slash dot effect’ in the US, ‘Daum-Agora’(DA) effect arises

DA, an web-based discussion media, has been playing a tremendous role in raising public awareness and providing an investigative reporting abut US beef

분석 사례

There's been some fantastic work in this field

already- from Yochai Benkler's work on 'commons-based peer production' to Michel Bauwens's 'p2p production',

from Alvin Toffler's seminal 'prosumers‘ to Charles Leadbeater and Paul Miller's 'Pro-Ams'.

I think it's fair to say that most if not all of us working in this field see these developments as an important paradigm shift - a "leap to authorship" for so many of the people participating in it, as Douglas Rushkoff has memorably put it.

Henry Jenkins asked Axel Bruns: Produsage? Its defining traits?

분석 사례

http://www.benkler.org/



http://blog.p2pfoundation.net/

http://blog.p2pfoundation.net/

http://www.alvintoffler.net/

http://www.charlesleadbeater.net/

http://www.charlesleadbeater.net/

http://www.demos.co.uk/publications/proameconomy



http://www.demos.co.uk/publications/opensourcedemocracy2



I define produsage as "the collaborative and continuous building and extending of existing content in pursuit of further improvement", but that's only the starting point.

Again, it's important to note that the processes of pro-dusage are often massively distributed, and not all par-ticipants are even aware of their contribution to pro-dusage projects;

their motivations may be mainly social or individual, and still their acts of participation can be harnessed as con-tributions to produsage

분석 사례

http://produsage.org/

http://produsage.org/

Collective Intelligence Theory by Surowiecki

Three kinds of problems related to CI- Cognition, Coordination, Cooperation

Online environments where the crowd becomes wise; Balkanization may decline but mobiliza-tion may increase

- Diversity, Independence, Decentralization

분석 사례

Selection of research site

The frequently-read entries(FRE) written by

DA blog-reporters during May and June of 2008

- collected with search queries: mad cow dis-ease, US beef, candle light protest

- entries more than 10,000 views

External entries trackbacked to FRE

분석 사례

Profile of FRE bloggers

Male bloggers over females

Mostly from Seoul area where cultural elites re-side in

Interesting finding- Professional journalists from minor press- Some active group-blogs- Full-time/independent bloggers- Some oversea Korean bloggers

분석 사례

28 bloggers are consistent for 2 months, that is, ‘Core’ group produced 19 and 14 entries

Central bloggers are related to media industryNetwork becomes sparser over timeThe majority of pro-import bloggers are isolated Betweenness of neutral bloggers is not high

Network analysis among FRE bloggers

분석 사례

Profile of Trackbackers

Items May JuneConsistent

group

No. of track-backers 237 240 85

Also included in the FRE

25(10.55%)

25(10.42%)

22(25.88%)

분석 사례

Just like Wikipedians,

FRE bloggers contribute to the continuing extension and improvement of American beef-related online resource,

observe this common property with some engagement, and are rewarded from this ongoing process as their level of involvement changes overtime

Bruns emphasizes, “That’s why I suggest that they are neither simply users nor producers (and they’re certainly not consumers): they’re produsers instead”

분석 사례

Network from trackbackers to core FRE group, May

분석 사례

Network from trackbackers to core FRE group, June

분석 사례

Structural change over time:Disappearing long-tail participation

An over-time result shows that

the agenda-setting function of head bloggers (A-list),

whose entries were included more than two times in the FRE, become stronger than that of tail bloggers

in terms of writings, views, replies, and trackbacks

분석 사례

Items　

May

(115 entries by 75 bloggers)

June

(152 entries by 83 bloggers)

>= 2 en-

tries1 entries 1-2

>= 2 en-

tries1 entries 1 – 2

No. of

bloggers

16

(21.3%)

59

(78.6%)57.3%　

21

(25.3%)

62

(74.7%)49.4%

No. of

entries

56(48.7

%)

59(51.3

%)2.6%

90

(59.2%)

62

(40.8%)-18.4%

Views1,960,06

9

2,686,94

4726,875

5,141,67

42,336,210

-

2,805,464

Replies 6,612 10,345 3,733 14,254 10,404 -3,850

Track-

backs347 476 129 443 341 -102

Discussions

The results indicate that there is indeed a change in terms of online discourse and net-work structure over this short span of time

Balkanization and Mobilization theories need to be modified and discussed in terms of new ‘produsage’, ‘crowd wisdom’, and ‘long-tail’ concepts

분석 사례

트위터 이용자들의 커뮤니케이션 태도 인식

조성은 ( 사이버감성연구소 박사후 연구원 )

[email protected]

박한우 ( 영남대 언론정보학 부교수 )


분석 사례

How do Twitter users perceive their communication attitudes as well as those of their followings?

분석 사례

데이터 수집

2010년 9월 트위터에서 온라인 서베이 수행

트위터 파블릭 타임라인에서 한국어 메시지를 트윗한

아이디 900 개를 수집한 뒤 맞팔 유도 .

맞팔관계가 된 286 명 중 159 명이 온라인 서베이

참가 (56% of 286 명 )

분석 사례

Disclosure of Personal information

Age Location Job/Social status Hobby/Interest Expectation of twitter use

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

10%

21%

49%

73%

11%

Name on Profile

Korean English Korean & English

Nickname Other0

10

20

30

40

50

20.9

41.9

9.3

24.8

3.1

분석 사례

Profile photo

Obvio

us se

lf-ph

oto

Less o

bvio

us se

lf-ph

oto

The th

ird p

hoto

0

20

40

60

80

100 73.0

3.2

23.8

분석 사례

Relative importance of Other social media

Compared to twitter use

Importance (%)

Important Unimportant

Cyworld 46 44.2

Facebook 65.1 17.4

Blog 79.4 10.7

Me2day 31.2 43.5

Yozm 24.9 40.5

Discussion board 59.3 20

Dominant communicator

트위터에서 커뮤니케이터로서의 자기 인식의 정도를 살펴본 결과

자신이 팔로잉하고 있는 사람들 중 특히 신뢰하는 트위터 이용자와 비교했을 때 커뮤니케이션 능력면에서 팔로잉하고 있는 사람이 더 뛰어나다고 인식하는

경향이 엿보임커뮤니케이션을 주도하는 역할도 팔로잉하고 있는 사람이 더 주도적이라고

인식하는 경향이 엿보임

오프라인에서의 본인의 커뮤니케이션 태도와 비교했을 때 커뮤니케이터로서의 영향력이나 적극성이 오프라인에서 더 낫다고 생각하는

경향이 엿보임 트위터에서 ( 의견 형성을 위한 ) 커뮤니케이션을 주도하는 것은 약하나 일상

대화를 나누는 데는 일정한 역할을 하고 있다고 생각하는 경향이 엿보임본인의 태도에 수동성이 있다고 여기는 경향이 있음 ( 자신이 의견을 제시하기

보다 다른 사람의 의견을 따르는 경향 )

The Adoption of Global Social Media in Collectivistic Cultures:

A Cross-Cultural Comparison of Twitter Use between Korea and Japan


[email protected]



분석 사례

A cross-cultural comparison of Twitter use between Korea and Japan

How do cultural attitudes of users influence their Twitter use?

How does the user location (metropolitan vs. nonmetropolitan) influence Twitter use?

분석 사례

2010 년 8 월 18 일 ~19 일

자체 개발한 프로그램을 활용 , 트위터 파블릭 타임라인에서 한국어 메시지를 올린 300 개 트위터 아이디와 일본어 메시지를 올린 300 개 아이디를 수집

자체 개발한 트위터 스크래퍼를 이용 , 위 600 개 아이디의 에고 데이터 (ego data) 수집 .

없거나 private ID 로 설정된 것들을 제외하고 최종적으로 한국 286 개 , 일본 283 개 수집

에고데이터 : 트윗수 , 팔로잉 / 팔로워 수 , 리트윗 수 등

각 아이디가 올린 트윗 메시지들을 랜덤 추출하여 총 2,451 한국어 메시지 , 2,739 일본어 메시지 내용 분석

분석 사례

Korea (N=286) Japan (N=283)

Valid no. Male Female Valid no. Male Fmale

Gender 165106

(64%)59

(36%)204

145 (71%)

59(29%)

Reciprocity 76.40% 73.80%No. of Tweets 4292 9347**

No. of followers

1047** 323

No. of followings

980** 285

Pieces of geographic information

166 (58%) 143 (51%)

No. of metropolitans

154 111 (72%) 143 68 (48%)

Participants and Their Twitter Use* The percentages for gender and no. of metropolitans were calculated using only the valid cases.

Differences in Twitter Use between Korea and Japan 1

No significant difference in the proportion of reciprocal connections.A high proportion of reciprocal connections Face negotiation theory (Ting-Toomey, 1988)

In collectivistic cultures, members consider their partners’ face as long as this consideration does not conflict with the members’ individual needs.

Korean and Japanese users might not have wanted to embarrass their followers by providing no response.

분석 사례

Differences in Twitter Use between Korea and Japan 2Korean users had more followers and followings,

which indicates that Korean users more tolerant of in-groups than Japanese users.

Simple versus contextual collectivismKoreans, who reflect simple collectivism, are

flexible in defining in-groups depending on situations, and it is common for Koreans to belong to more than one in-group.

In Japanese culture, which reflects contextual collectivism, members are likely to maintain a few confined in-groups throughout their lives regardless of the situation or context.

분석 사례

Differences in Twitter Use between Korea and Japan 3

Japanese users posted more messages through their Twitter timeline.

Unexpected result based on cross-cultural theories

The unexpected results may be explained by the differences in the history of mobile communication (not in cultural traits) between the two countries. Japan’s mobile communications industry

분석 사례

Twitter Use

Info No info Info No info

Geographic information 166 (58%) 120 (42%) 143 (51%) 140 (49%)

Reciprocity 75% 72% 72% 75%

No. of Tweets 5044 3253 8134 10585

No. of followers 1408** 548 351 293

No. of followings 1327** 500 308 261

Twitter Use by Geographic Information

분석 사례

Effects of the Disclosure of Geographic Information on Twitter Use

In the Korean sample, geographic information was positively related to the numbers of followers and followings.

support for the effect of self-disclosure on social relationships on Twitter.

Geographic information had no significant effect on Twitter use in Japan and

This may be because Twitter users in Japan are more likely to restrict their Twitter connections within an area than those in Korea.

It may also be because self-disclosure—which is used mainly for initiating new social relationships between zero-history interactants—is not necessary in a society in which the in-group boundary is predetermined and new social relationships are rare.

No significant effect on the number of Tweets for both Korea and Japan.

　 Twitter Use

Korea (N=154) Japan (N=143)

Metro Non-metro Metro Non-metro

User location 111 (72%) 43 (28%) 68 (48%) 75 (52%)

reciprocity 75% 78% 68% 76%

No. of Tweets 4156 7186** 6528 9591

No. of followers 1478 1450 309 390

No. of followings 1354 1511 241 369

Twitter Use by User Location

분석 사례

Effects of the User Location on Twitter Use

Korean users living in a nonmetropolitan area posted more Tweets than those living in a metropolitan area. (For Japanese, no significant, yet a similar tendency to Korean’s) The result does not provide support for the argument that

metropolitans post more Tweets than nonmetropolitans because of the digital divide.

This may be because nonmetropolitans tend to have a simpler lifestyle, which can motivate them to spend more time on Twitter.

This tendency may be more salient in Korea, where the gap between metropolitan and nonmetropolitan lifestyles is wider than that in Japan.

Types of Tweets: Korea vs. Japan

* IS: Information Sharing; SP: Self-Promotion; OC: Opinions/Complaints; RT: Statements/Random Thoughts; ME: Me Now; QF: Questions for Followers; PM: Presence Maintenance; AM: Anecdotes-Me; AO: Anecdotes-Others.* Blue bar: Korea; red bar: Japan.

Analysis of Tweets

For Korean users, the primary purpose of using Twitter was information sharing, a goal-oriented communication action. Information sharing is an effective communication

strategy both for facilitating faithful interactions and for maintaining individuality.

For Japanese users, it was personal graffiti disappearing (or unnecessary) communication context. Their messages seemed as if they were talking to

themselves in public. Self-disclosure while excluding out-group members from their personal lives.

분석 사례

ConclusionTwitter users in Korea tend to embrace their Twitter

connections within the in-group boundary, despite some differences between Twitter connections and offline in-group members in terms of the degree of intimacy.

Twitter users in Japan tend to control their content and connections to maintain closed social relationships.

Social media have changed the ways in which individuals socialize and communicate through the Internet across countries and cultures.

By negotiating with local cultures, users develop their own communication strategies for global social media.

분석 사례


[email protected]



분석 사례

트위터를 통해 본 2011 년 대선주자의소통 유형과 ( 영향력 )

온라인 선거 캠페인 유형 (클로버 외 , 2007)

유형 설명

전송형 (informing)

정치인의 경력과 정책 등 자신에 대한 정보 제공 중심 사이트

관여형 (involving)

유권자가 정치인과의 의사소통에 적극 참여할 수 있는 사이트

연결형 (connecting)

정치인이 링크 등을 통해서 방문자와 제 3 자를 연결하는 것에 초점

동원형 (mobilizing)

이용자 스스로 다른 사람의 참여를 촉진할 수 있도록 함

데이터 수집

데이터 수집일시 : 2011.06.09트윗 활동을 시각적으로 보여주는 오픈소스 이용

TweeTrend, TwitterCounter, TrendSeek 등연구소 자체 개발 스크래퍼 이용

팔로워 수 , 팔로잉 수 , 맞팔율 , 리스트 , 페이버릿 등에고 데이터 수집

동시출현빈도 매트릭스 (DiscoverText.com 활용 ) 및 메시지 비교 분석

트위터 소통 유형

근접 거리의 소통 ( 친근감 , 1:1 형식 소통이 주가 됨 )

거리를 둔 소통 ( 공식적 , 정보전달적 소통 . 1: 다 형식의 소통이 주가 됨 )

업무관련 개인적 입장 , 의견 , 감정

정치 행보 , 입장

개인 근황 , 신변

김문수 정동영 유시민 박근혜정몽준 정세균

이재오 ,

손학규

오세훈 : 트윗 없음

오세훈의 경우 트위터 계정을 개설해 두었지만 트위터 내 직접 소통은 없음 . 대신에 트위터 프로필에 블로그 주소 링크를 걸어서 방문자들이 블로그로 유입될 수 있도록 함 . 보다 정돈된 방식의 일방향 커뮤니케이션 지향 태도 .

커뮤니케이션의 상호성

관계적 상호성 ( 맞팔율 ) 소통적 상호성 (RT)

정동영손학규이재오김문수

정세균유시민박근혜정몽준

김문수정동영유시민

박근혜정몽준이재오손학규정세균

높음 낮음70% 이상 20% 이하

많은 편 적은 편

• 김문수의 경우 경기도 업무 관련 질문에 응답할 때 replies 대신 retweets (RT) 를 활용 . 일대일 소통의 단점 ( 감정적 책임을 기대하게하는 근접 소통 ) 을 피하면서 정보 전달 및 일하는 도지사 이미지 구축 .

• 유시민도 위와 유사한 패턴 . • 정동영의 경우 일반 트위터 이용자들의 RT 활용과

비슷한 패턴 . 즉 , 다른 이용자들의 메시지를 적극적으로 전달하기 위한 RT 활용이 많은 편 .

• 유시민의 경우 , 0.1% 의 낮은 맞팔율에도 불구하고 일반 이용자들의 모든 멘션과 질문에 1:1 로 응대함으로해서 높은 소통적 상호성을 보여줌 ( 다른 후보들에 비해 타임라인의 많은 메시지들이 1:1 응답에 대한 것임 )

• 유시민 , 박근혜는 낮은 맞팔율에 비해 각각 20 만명 이상 , 10 만명 이상의 팔로워들을 가지고 있음 . 이는 관계적 , 소통적 상호성과는 별도로 정보전달자로서의 영향력이 높음을 알 수 있음 .

이용자 관심도와 메시지 가치

Listed 리스트 되어진다 (listed) 는 것은 팔로잉하고 있는 이용자들이 해당 트위터 계정에 대한 관심도를 엿볼 수 있는 지표임 .

오세훈 (524), 정세균 (965) 을 제외하고 모두 1000 개 이상의 트위터 이용자들에 의해 리스트 되어짐 .

리스트된 수를 보면 대선 주자들의 트위터가 대체로 높은 관심을 받고 있음을 알 수 있음 . 오세훈의 경우 트위터 활동이 전혀 없음에도 불구하고 7267 명이 팔로잉하고 있고 524 명이

리스트에 올렸다는 점에서 주목을 받고 있는 정치인임을 새삼 증명하고 있음 . 또한 앞으로 트위터 활동을 할 것이라는 기대감이 높은 편이라고 짐작해볼 수 있음 .

Favorites Favorites 는 타임라인에 올라온 메시지들을 저장하는 기능 . 실시간으로 올라오는 메시지들을

일시 저장해서 다음에 다시 볼 수 있게 함 . 어떤 메시지를 favorites 했다는 것은 해당 메시지가 정보 가치가 있음을 인정받았다고 볼 수 있음 .

트윗 메시지 중 30 개 이상 메시지가 다른 이용자에 의해 저장 (favorite) 되어진 대권주자는 김문수 , 정동영 , 정세균 뿐임 . 김문수 , 정동영의 경우 RT 를 적극 활용하며 정보 생산자로서 뿐만 아니라 전달자 ( 중계자 ) 의 역할도 수행하고 있다는 점에서 메시지가 저장 (favorite)될 경우의 수가 다른 주자에 비해 충분히 많을 수 있음 . 따라서 , 본인들의 생산한 메시지의 정보 가치가 높다는 판단은 유보할 필요가 있음 .

후속 연구가 필요하겠지만 , 정세균의 경우는 RT 의 횟수가 적은 점을 감안하면 본인이 생산한 메시지가 그대로 정보 가치로 평가 받을 수 있는 여지가 앞의 두 대권주자보다 많다고 볼 수 있음 .

동시출현빈도 매트릭스

　 김문수 박근혜 손학규 오세훈 유시민 이재오 정동영 정몽준김문수

박근혜 21

손학규 1 143

오세훈 173 7 2

유시민 5 15 16 1

이재오 43 28 0 1 1

정동영 0 2 36 0 3 0

정몽준 1 22 1 1 1 0 0

정세균 0 3 7 0 0 0 12 0

트위터 메시지에서 각 대권 후보들의 이름이 동시에 언급된 사례 수 (2011/06/03~06/09)DiscoverText.com

동시출현빈도 매트릭스 공통고려사항 : 데이터 수집 당시 대선주자 여론조사 발표

박근혜 -

김문수21 • 여론 조사 결과 언급 및 리트윗

박근혜 -

손학규143

• 차기대선후보 라이벌 언급 여론조사 (1,2 위 ) 결과에 대한 의견과 함께 리트윗

오세훈 -

김문수173

• 반값등록금에 대한 같은 태도로 같이 언급됨 . 데이터 수집당시 김문수가 ' 노인층 소외 ' 오세훈이 ' 고졸 ' 소외론을 주장하며 반대 입장을 표명했고 이에 대한 반응들 .

• 서울 , 경기도 뉴타운 전수조사 요청 트윗 및 리트윗• 주민소환 , 리트윗• 대선주자여론조사결과 , 리트윗• 시사인 김문수 , 오세훈 vs. 김두관 , 안희정 기사 , 리트윗이재오 -

김문수43 • 김문수 , 이재오 과거 민중당 출신 , 리트윗

• 이재오에 대한 김문수의 비판 , 이에 대한 의견 , 리트윗이재오 -

박근혜28 • 박근혜 , 친박 과 이재오 , 친이계의 대립구도 , 리트윗

정동영 -

손학규36 • 민주당 내 등록금 정책 관련 두 정치인에 대한 비판적 시각

-눈치싸움 ( 정치적 목적 ) 으로만 등록금 정책 관여한다는- 서로 다른 입장에 대한 비판 , 지지 등 .

• 정동영 , 손학규 등을 포함 야당들의 사회 이슈 참여 소식 ( 등록금 , 서울대비상총회 등 )• 민주당 내 대권주자로서의 두 정치인의 대립구도

정몽준 -

박근혜22 • 권력 , 재벌상속자라는 비판 메시지와 리트윗 .

• 박근혜 비판 , 정몽준 지지 메시지와 리트윗• 박근혜 , 정몽준 한나라당내 대립구도에 대한 메시지들

동시출현빈도 매트릭스

• 특정 기간 , 특정 순간의 이슈가 트위터 정보 소통에 미치는 영향 짐작 가능

• 다양한 정보가 오고 가는 것보다는 순간 이슈에 대한 (같은 ) 메시지가 리트윗을 통해 확대되는 양상이 보다 두드러짐을 알 수 있음 ( 트위터의 정보 확산 능력 )

박근혜 정몽준 오세훈

김문수 이재오 한나라당 대선주자들의 당내 주도권 싸움

trendseek .co.kr

각 대권후보와의 관련어한달동안 해당 주제어와 관련되어 나온 단어들 (5/11~6/8), trendseek .co.kr

손학규 정동영 정세균

유시민손학규 : 한나라당 대표적 대선주자와의 대결구도정동영 , 정세균 : 대선주자로서의 조명보다 민주당 대표의원 및 사회 이슈가 더 부각됨유시민 : 유력 정당의 뒷받침이 아닌 개인이 부각된 대선후보임을 드러냄 . 야권 내 대선주자 대결 구도 짐작 . 노무현 전대통령과 연결된 정치적 정체성


박근혜 정몽준 오세훈

김문수 이재오

√

√

각 대권후보 관련 단어의 긍정성 / 부정성

한달동안 해당 주제어와 관련되어 나온 단어들 (5/11~6/8), trendseek .co.kr

손학규 정동영 정세균

유시민 • 한나라당 후보들이 모두 부정적 단어의 빈도가 더 높은 반면 야권 후보들의 경우 부정적 단어의 빈도가 더 낮음 .

• 이는 상대적으로 주류 미디어 장악력이 낮은 야권이 트위터와 같은 인터넷 미디어를 대체 미디어로 활용할 수 있음을 확인시켜 줌 ( 평등화 효과 기대 ).

• 하지만 이를 통해 지지세력을 더 확대할 수 있을지는 미지수

• 주류 미디어와 비교해서 약점일 수 있는 점• 재강화 효과 발생 가능성

각 대권후보 관련 단어의 긍정성 / 부정성

한달동안 해당 주제어와 관련되어 나온 단어들 (5/11~6/8), trendseek .co.kr

박근혜 정몽준

김문수 이재오

4월 재보궐 선거 전후 트윗tweetstats.com

손학규 정동영

정세균 유시민


정몽준 , 손학규 , 정세균 , 유시민의 경우평소 트윗 포스팅 경향과 비교했을 때 , 2011.4 월 재보궐선거 전후 급격한

활동량 증가를 보임트위터를 통한 적극적 선거 캠페인 ( 동원형 , mobilizing)정몽준 , 정세균의 경우 재보궐 선거 이후인 5 월에도 트윗량 많음 .

평소에도 전략적으로 사용하려는 의도 엿보임 ( 향후 선거 대비 ?)유시민은 특수한 경우 . ‘ 선거 결과’라는 변수 고려할 필요 있음 .

박근혜 , 이재오 , 정동영은 2011.4 월 재보궐 선거라는 이슈와 상관없이 기존 이용 패턴이 그대로

나타남선거 관여도를 조절한 경우

김문수의 경우 4 월 재보궐 선거전후 보다 4 월 한달동안 오히려 트윗 수 감소 (4 월 120 여

개 . Cf. 2 월 300 개 이상 , 3 월 200 개 이상 , 5 월 190 개 이상 )

관심집중지역이었던 분당보궐 선거가 경기도 관할이라는 변수 .


박근혜

정몽준

김문수

박근혜 , 정몽준근황 전달 . 감사표시 . 정제된 응답 . ( 특정 이슈나 의견 방향이 드러나지 않는 ) 공손하고 보편적인 단어들 . 거리감을 둔 소통 .

김문수‘ 경기도’라는 특정 주제가 부각됨 .

‘너무’ ‘더’ 더욱’ 잘’ 많은’ ‘좋은’ 즐거운’ ‘가장’ 등 긍정적 강조를 표현하는 부사어들이 자주 등장 .

‘ 지사님’ ‘도지사’ 등 김문수의 역할이 트위터에서 주요 대상임을 보여줌 . 역할 수행에 충실한 도지사 이미지와 연관 .

자주 등장한 단어tweetstats.com

이재오

손학규

이재오• ‘ 단상’이라는 단어의 잦은 등장 . 자신의 생각 , 의견 표출

공간으로 트위터 활용하고 있음을 짐작하게 함 .

• ‘않는다’ ‘없다’ ‘올랐다’ ‘있다’ ‘한다’ ‘했다’ 등 반말의 등장은 다른 정치인들과는 달리 혼잣말과 같은 내용을 트윗하기도 했음을 짐작하게 함 .

손학규• ‘ 다녀왔습니다’ ‘되었습니다’ ‘있었습니다’ ‘왔습니다 ‘ 등

본인의 근황을 보고하는 내용이 많음을 엿볼 수 있을 뿐만 아니라

• 박근혜 , 정몽준과 비교해서 소통의 거리감이 좀 더 좁혀져 있음을 엿볼 수 있음 (‘같이’ ‘오랜만에’ 등 친밀감이 보이는 부사어 등을 통해 )

• ‘4 대강’ ‘구제역’ ‘반값등록금’ ‘분당’ ‘제주도’ ‘천주교주교회’ 등 정치적 , 사회적으로 이슈들을 트위터를 통해 적극적으로 소통하고 있는 것도 눈에 띔 . 한나라당 대권주자들이 이런 이슈들을 피하고 논란과 상관없는 보편적 단어들이 주로 눈에 띈 것과 비교할 만 함 .

정동영 정동영• ‘ㅎㅎ’ ‘같네요’ ‘공감입니다’ ‘되세요’ ‘막걸리’ ‘아닐까요’ ‘않을까요’ ‘트윗’ ‘하겠습니다’ ‘트위터에서’ ‘파이팅’ ‘힘내세요’ 등의 단어들은 정동영이 트위터를 통해 일반 이용자들과 정치적인 이슈 이외의 일반적 이슈 ( 보다 가벼운 이슈들 ) 에 대해서도 의견을 주고 받고 있음을 짐작하게 함 ( 위 제시된 단어들은 거리를 둔 공식적 태도의 대화보다는 일상에서 가벼운 대화를 나눌 때 볼 수 있는 서술어 형태라 볼 수 있음 . Cf. 박근혜 , 정몽준 트위터의 단어들 )


유시민

정세균 정세균• 손학규의 경우와 마찬가지로 정치적 , 사회적 이슈들이 직접적으로 언급되고 있음을 엿볼 수 있음 (예 , ‘4 대강’ , ‘간담회’ , ‘ 강원도지사’ , ‘ 노무현’ , ‘ 대선’ , ‘ 대통령’ , ‘ 대표’ , ‘세종시’ , ‘ 이명박’ , ‘ 최문순’ , 등 )

• 다른 대권주자들에게도 보였듯이 본인의 근황에 대한 보고도 있음을 알 수 있음 (‘ 가졌습니다’ ‘게시했습니다’ ‘노력하겠습니다’ ‘다녀왔습니다’ ‘하겠습니다’ 중입니다’ ‘왔습니다 등 )

유시민• @u_simin 이 자주 등장한 것은 , 유시민이 본인이 ‘멘션된’

트윗 메시지들에 얼마나 적극적으로 응답하고 있는지를 보여주는 증거 ( 팔로잉 하는 사람이 극히 적고 맞팔율이 현저히 낮아도 개별 응답에 충실함으로해서 ‘소통하는 사람’의 이미지를 확실히 구축하고 있음을 다시 한번 확인해볼 수 있음 . ‘ 일대일 응대’로 일관하는 경향은 소통의 친밀성도 높일 수 있는 전략이며 이를 모두 RT 함으로해서 자기홍보효과까지 꾀함 )

• 개인적 선호 , 관심사 , 감성 등이 드러나는 단어들이 자주 눈에 띔 . 이는 유시민이 트위터를 통해 친밀한 소통을 하고 있음을 지지해 줌 (예 , 김대중자서전 , 노무현 , 정의로운 , 한겨례 , 친구들 , 토론회 )

• 현재 유시민에 대한 일반인들의 기대감이나 의견에 응대하고 있음도 짐작할 수 있음 (예 , 여론조사 , 민주노동당 , 민주당 , 이정희 , 이명박 , 후보 등 )

기타• 박근혜 , 정몽준을 제외한 나머지 대권주자들 트윗 메시지에

‘사진 링크’를 나타내는 ‘ twitpic’ ‘twipl’ 단어가 자주 등장 . • 다시 말해 , 박근혜 , 정몽준은 사진 게재를 거의 하지 않았음을 보여줌 . 이는 이 두 대권주자가 트위터 활용을 거리감을 유지하며 (건조한 어조로 ) 근황보고 위주로 활용하고 있음을 다시 한번 확인해 주는 것임 .


전형적 정보유포자 유형 ( 전송형 , informing)박근혜 , 정몽준

Dominant communicator ( 대화를 이끄는 ) 역할김문수 , 손학규 , 정동영 ( 관여형 , involving)

관여형 , involving유시민 : 공개된 곳에서의 1:1 대화 (RT 를 통해 팔로워 모두가 공유할 수

있는 대화 )

Meformer (혼잣말을 하듯 개인 생각을 트윗 )

이재오기타

정세균 : 어떤 특정 유형에 분류될 만큼의 뚜렷한 특성이 나타나지 않음

자주 등장한 단어 종합tweetstats.com

전송형 (informing) 에 가까운 대권주자박근혜 , 정몽준

뚜렷한 관여형 (involving) 특징을 보이는 대권주자 김문수 , 정동영 , 유시민

높은 동원화 효과가 기대되는 대권주자유시민 관여형 주자 중 본인의 공적 업무를 주제로 활발히 소통하는 김문수 도지사도 높은 가능성

평등화 효과의 혜택을 누리는 야권의 유력 대권주자들 . 특히 , 당의 영향력이 약한 유시민트위터에 한정된 미디어 효과일 수 있음 ( 제한성 )

종합

Prof. Han Woo PARKWorld Class University Webometrics InstituteCyberEmotions Research CenterDepartment of Media and Communincation, YeungNam University, [email protected] http://www.hanpark.net

WWIWCUWEBOMETRICSINSTITUTEINVESTIGATING INTERNET-BASED POLITIC WITH E-RESEARCH TOOLS

http://www.hanpark.net/

소셜미디어의사회적영향력(14 july2011)

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