글로벌 트위터 유력자 분석
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WEBOMETRICSINSTITUTE
글로벌 트위터 유력자 분석
임연수, 박지영, 김지영, 박한우
영남대학교
WCU 웹보메트릭스 사업단
2010 한국언론학회 추계정기학술대회
*본 연구는 2009년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단
의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임 (No. 515-82-06574).
서론
오늘날, social network sites (SNSs) 급성장
Facebook, Myspace, Cyworld, Mixi, Orkut, etc
인터넷을 사회적 매체(social media)로 인식
상호적 의사소통
사회적 관계의 확장
정보 공유 및 확산
새로운 SNS, 트위터(Twitter)
Micro-blogging service (140자 내 단문 메시지)
2006년 서비스 시작, 현재는 전세계 1억 명 이상이 사용.
서론
트위터는 인터넷 연구에 있어서 주요한 주제로 고
려, 하지만 현재까지는 시작단계임.
이 연구는 트위터 유력자들의 프로파일과 사용 행태
를 분석함으로써, 트위터 이용에 대한 보다 과학적이
고 경험적인 분석을 시도.
SNS 이용에 대한 이론적 논의
자기 노출 (Self-disclosure) – 인간적 특성
SNS 이용의 중요 요소는 사회성(sociability).
사회성은 인간 특성 중 외향성과 관련.
외향적인 사람들은 내향적인 사람들보다 자기 노출을 더
즐겨 하며, SNS 환경에서 보다 적극적인 소통 노력.
따라서, 자기 노출의 정도와 SNS 이용은 밀접한 연관.
정보 격차 (digital divide) – 사회 구조적 특성
새로운 정보기술의 수용과 확산에 대한 사회구조적 논의.
도시지역 > 농촌지역; 대도시 > 중소도시
뉴미디어 도입으로 파생되는 사회 구조적 격차 심화.
트위터 특징
트위터 이용자 프로파일은 자유롭게 조정 가능
자신의 개인 정보를 모두 공개
부분적 공개
모두 비공개
거주지(location) 정보 공개 여부
이용자 특성 차이를 쉽게 구분할 수 있음.
거주 도시 규모(인구 수)에 따른 트위터 이용 특성 파악.
트위터 특징
비록, 이용자 프로파일은 상이할지라도, 이용 행태에
대한 자료(#followers, #following, #tweets)는
Twitter.com에서 자동적으로 제공
트위터 이용 행태의 의미
#followers: 지명도, 대중성(popularity)
#following: 사회적 관계 형성 활동(social networking)
#tweets: 의사소통 활동(communication activity)
연구 문제
트위터 이용에 대해서,
RQ1. 거주지 정보를 공개한 이용자와 비공개 이용자
간의 이용 형태 차이는 무엇인가?
RQ2. 대규모 도시 지역과 상대적으로 규모가 작은
도시지역에 거주하는 이용자들간의 이용 형태 차이는
무엇인가?
연구 방법
연구 자료
출처: Social Media Rank for Twitter from spinn3r (http://spinn3r.com/rank)
2009년 6월 13일에 사회 연결망 분석 지표를 토대로 전세계 1000명의 트위터 유력자 명단 발표
조사 시점, 계정이 삭제된 36명을 제외한 964명을 대상.
자료 수집
API 기반 자동화된 수집 도구 (Twitter scraper) 이용
이용자별 거주지, #following, #follower, #tweet
수동 코딩
각 도시지역 인구 수 검색 및 입력
연구 방법
거주지 정보
비공개: 324 명(34%)
공개: 640 명(66%)
인구 5백만 이상 도시지역: 317 명
인구 5백만 이하 도시지역: 323 명
Analysis strategy
Mann-Whitney U test:
거주지 정보 공개/비공개 간 차이
도시 규모별 차이
상관관계분석
이용 행태(#followers, #following, #tweets)간 관계성
연구 결과Country Count
Australia 2
Belgium 1
Bosnia and Herzegovina 1
Canada 11
China 1
Czech 1
Dubai 1
France 3
Germany 4
India 1
Iran 3
Italy 4
Japan 1
Jordan 1
Mexico 1
Netherlands 2
Slovenia 1
Sweden 1
Switzerland 1
UK 48
USA 551
Total 640
Country City Count
Canada Toronto 3
China Nanjing 1
France Paris 3
Germany Berlin 1
München 1
India Bangalore 1
Iran Tehran 3
Japan Tokyo 1
UK London 28
USA Atlanta 3
Chicago 13
Dallas 6
Houston 2
Los Angeles 91
Miami 1
New York City 126
Philadelphia 5
Washington DC 28
Total 317
국가별
도시별
(5백만
이상)
연구 결과
Results of the Mann-Whitney U test regarding geographic information
Geo-info N Mean U test
Rank χ 2
p
Follower Non-Geo 324 438.66 3.478 0.001
Identified 640 504.69
Following Non-Geo 324 381.02 8.052 0.000
Identified 640 533.87
Tweet Non-Geo 324 405.12 6.139 0.000
Identified 640 521.67
공개
비공개
공개
비공개
공개
비공개
거주지
정보
거주지 정보를 공개한 이용자가 비공개자 보다 적극적으로 트위터를 이용
연구 결과
Results of the Mann-Whitney U test regarding local area size
Area size N Mean U test
Rank χ 2
p
Follower Great-metro 317 366.94 6.295 0.000
Small 323 274.92
Following Great-metro 317 292.26 -3.827 0.000
Small 323 348.21
Tweet Great-metro 317 303.14 -2.353 0.019
Small 323 337.54
도시
규모
5백만 이상
5백만 이하
5백만 이상
5백만 이하
5백만 이상
5백만 이하
인구 5백만 이상 대도시 거주 이용자의 팔로워 수가 더 많음
반면, 인구 5백만 이하 도시 거주 이용자는 팔로윙 수와 트윗 수가 더 많음
논의
이 연구는 트위터 유력자들의 프로파일과 이용 행태
간의 관계성에 대해 탐구
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 많
은 지명도와 스타성을 확보.
도시 규모가 상대적으로 작은 지역에 거주하는 이용자들은
사회적 관계 형성과 커뮤니케이션 활동을 보다 적극적으로
전개.
논의
이러한 연구 결과를 바탕으로, 다음 사항을 제안함.
트위터 이용자들의 자기 노출(self-disclosure) 정도와 거주도시의 규모 등은 트위터 이용에 대한 주요한 결정인자로고려.
향후 연구에서는 트위터 이용자들의 자기 노출 정도에 대한 면밀한 검토 필요. 즉, 이용자 프로파일 이외에 트윗에대한 내용 분석을 통해서도 파악.
또한, 트위터 이용에 대한 국가간, 지역간 정보 격차 및 종속성에 대한 심화된 연구가 요구됨.
