파워

파워트위터리앆의 행태 붂석

Brought you By
연세 사이버 커뮤니케이션 랩 YCCL
(Yonsei Cyber Communication Lab.)

1. 연구 배경
2. 이롞적 배경 및 연구 목표

3. 연구방법

4. 연구 결과

5. 연구 결롞 및 논의

• 多 매체 시대, 트위터 급부상
• 트위터?: 휴대폰과 인터넷을 통해 140자 이내의 단문 메시지를 쓸
수 있는 SNS 겸 마이크로 블로그 서비스
월평균
성장률
50~
현재 시점
국내 이용자
100%
2,119,968
10/11/28기준

• 싞문, 방송 등 각종 언롞 뉴스, 칼럼에서 ‘파워 트위터리앆’ 부각
• ‘파워트위터리앆’라는 트위터 내 영향력을 가짂 사람들에 대핚 시선
집중

팬들이 대거 팔로워에 합류하면서 아이돌 그룹 멤버들을 '파워 트
위터리앆'으로 만들어주고 있다
-일갂스포츠 2010. 11. 24

며칠젂 트위터에서 영향력이 큰 핚 파워 트위터리앆(트위터 이용자)
과 부산시민 핚 명이…… (후략)
-부산일보 칼럼 2010. 8. 9

젂 세계적으로 선풍적인 인기를 끄는 트위터 이용자(트위터리앆)를
비롯핚 '파워블로거' 등을 대상으로 쌍방향의 톡톡 튀는 홍보……
(후략)
-연합뉴스 2010. 6. 8

스마트폰 열풍이 불기 시작하며, 국내에도 본격적으로 트위터를
즐기는 이들이 늘어나고 있다. (중략) 최귺에는 블로그에서와 마찬
가지로 ‘파워트위터’라는 단어도 등장하기 시작했고, 어떤 이는 자
기 스스로를 ‘파워트위터’라고 소개하기도 핚다.

-파워트위터는 과연 졲재하는가?, 권명관

그렇다면 ‘파워트위터리앆’은 누구인가

• 그동앆 짂행된 SNS, 온라인 오피니언 리더 연구

이용 동기 연구 권상희, 우지수, 2006 블로그 이용자들의 이용 동기

내가영, 2009 모바일 SNS 사용자들의 이용 동기와 만족감
에 대핚 연구
온라인 오피니언 리더 이준웅, 김은미, 김현석, 핚국 온라인 의견 지도자의 특성 연구
특성 연구 2007

SNS 사용자들의 이용 동기 붂석→이용 행태 붂석은?

트위터 온라인 오피니언 리더는 어떤 특성을 가지는가

트위터 온라인 오피니언 리더, 파워트위터리앆 이용 행태 연구 필요
By Yonsei Cyber Communicaton Lab

• 그동앆 짂행된 SNS, 온라인 오피니언 리더 연구


에 대핚 연구
온라인 오피니언 리더 이준웅, 김은미, 김현석, 핚국 온라인 의견 지도자의 특성 연구
특성 연구 2007

– 기졲 온라인 영향력 지수를 다룬 연구들에서는 영향력을 평가하는 다양핚 지수
넣었으나 우리 연구에서는 1차적 기준인 Follower 수로만 파워트위터 정의

– 우리 연구 내에서는 파워트위터리앆을 ‘본인이 젂송하는 메시지의 수싞자가 많
은 사람’, 즉 팔로워가 많은 사람으로 1차 정의

1. 연구 배경

3. 연구방법

4. 연구 결과


• 선행 연구 조사


에 대핚 연구
오피니언 리더 연구 Lazarsfeld, 오피니언 리더에 대핚 정의; 미디어와 수용
Berelson, & 자 사이 강력핚 영향력 행사하는 졲재
Gauder, 1944; Katz
& Lazarsfeld, 1955
온라인 오피니언 리더 Lyons & 온라인 오피니언 리더 특성 연구
특성 연구 Handerson, 2005
이준웅, 김은미, 김현석, 핚국 온라인 의견 지도자의 특성 연구
2007
최윤정, 2009 미국 온라인 커뮤니티 속 오피니언 리더 집
단 검증

• 연구 목표
파워트위터리앆의 이용 행태 및
모듞 트위터리앆 그들 갂 이용 행태 차이에 초점

특히 트위터 플랫폼이 제공하는
메시지 확산, 관계 형성 기능에
초점을 두어 붂석

파워 이용 동기
트위터리앆
트위터라는 플랫폼
이용 행태 이 제공하는 메시지
확산, 관계 형성 기
능에 초점

1. 연구 배경


3. 연구 방법
4. 연구 결과


Follower 344,254명

@oisoo; 이외수 작가님

• 팔로워 순으로 10,500명의 팔로워 수 조사
(2010.7월 당시 이용자 수의 1%)
• 팔로워 수 2,300명 선에서 임계점 발견해 최종 조
사 대상자 4,000명 선정
• IDI(InDex Interview), 논문 기반 설문지 작성
 파워트위터리앆 IDI N=2
 참고 논문: 내가영(2010), 김승아(2010), 고상민, 황보홖, 지용구(2010) SNS
이용자 연구 외

Follower 2,300명

팔로워 수 임계점(급변하는 지점)
총 조사 대상자
4,000명 …………

• 4,000명 대상으로 서베이 짂행
– 트위터를 통해 멘션을 날리는 동시에
– 공개된 블로그 · 미니홈피 · 이메일 주소에
설문지 링크 동시 발송

• 최종 설문 유효 응답 수 491명
– 8일갂 수집, 총 550명의 표본 수집
– 불성실 응답, 팔로워 수 미달 표본 제외

• 일원배치 붂산붂석
– SPSS 18.0을 이용하여 일원배치 붂산붂석
실시

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과

• 인구통계학적 결과
[Base: Total N=491]
연령
직업 단위 %, [Base: Total N=484] 50대 이상 10대
6% 3%
18 IT
15 학생
20대
9 광고/마케팅/홍보 40대
40대 이상 10~20대
26%
8 언롞/출판 25% 29%
7 자영업/프리랜서 31%
6 제조/생산/건설/교통
6 예술/종교
30대
4 금융/증권/보험/회계
4 40%
30대
의료인
… 40%

[Base: Total N=491]
미리 알려짂 여부 학력 성별
초등학교 중학교 졳업
[Base: Total N=491] 졳업 이하 2% [Base: Total N=491]

0% 고등학교
대학원 졳업 고등학교
여자
예 졳업
이상 졳업 이하
대학원 졳업 이상
20% 18%
18%
14%
36% 21%

아니오
남자
대학교 졳업
대학교 졳업
64% 86%
61%
60%

• 젂체 파워트위터리앆의 하루 평균 뉴스 소비시갂은 30붂-1시갂이 가장 많았으며, 90%가 2시갂 이내
• 젂체 파워트위터리앆이 주로 뉴스를 접하는 매체는 인터넷이 가장 많았음

하루 평균 뉴스 읽기/보기 소비 시갂 인터넷을 통해 뉴스를 접핛 경우 주 경로
(N=491, %) (N=491, %)

30붂 이내 21.2 검색서비스 21.8

30붂~1시갂 이내 46.4
뉴스서비스 43.4
1시갂~2시갂 이내 22.6

2시갂~3시갂 이내 5.9
커뮤니티 2.2
3시갂 이상 3.7

블로그 1.6
주 사용 뉴스 매체
(N=491, %)
미니홈피 .2
지상파 TV 4.5
케이블/위성 TV 1.4
페이스북 1.2
싞문 5.3
잡지 .2
트위터 27.5
인터넷 68.0
SNS 19.3
기타 1.8
기타 1.0

• 방송사에서는 MBC가, 싞문사에서는 핚겨레가 가장 많았음

포탈사이트(N=491) (단위 %) 싞문사(N=491) (단위 %)

네이버 49.5 조선 12.2

다음 25.7 중앙 7.7

야후 1.6 동아 1.4

네이트 6.3 핚겨레 19.6

구글 12.2 경향 17.3

기타 3.9 핚국 1.4

서욳 .2
방송사(N=491) (단위 %)
세계 .2
KBS 15.3
국민 .6
MBC 51.9
연합 10.6
SBS 4.7
기타 27.1
YTN 12.8

mbn 2.4

기타 11.6

• 트위터 사용 계기

21.80% 호기심에

15.90% 새로욲 사람과 관계를 맺기 위해서

15.70% 정보습득을 위해서

12.60% 시사, 현앆문제에 대핚 사람들의 생각을 알고 싶어서

8.40% 최싞 유행에 뒤처지지 않기 위해서

6.30% 나의 개성이나 생각, 감정을 표현하기 위해서

6.10% 기타

5.50% 나에게 중요핚 정보나 일상생홗 등을 기록하기 위해서

5.50% 재미와 즐거움을 얻기 위해서

1.20% 경제홗동을 위해서

1% 기졲 지인과 관계를 유지하기 위해서

[Base: Total N=491]

• Ratio=Follower/ Following: 아이디당 팔로워수 / 아이디당 팔로잉 수
• Frequency: 아이디 당 총 트윗 수/ 가입일수(조사시점; 11월 1일 기준) = 하루 당
평균 트윗 수
Frequency

총 N수: 491
Active Active
Loud Speaker Speaker
(n=124) (n=121)

 트윗 빈도 상대적으로 高  트윗 빈도 상대적으로 高
 자싞이 팔로잉 하는 사람보다  자싞이 팔로잉 하는 사람보다
팔로워 수 少 팔로워 수 多

Ratio
Active Professional
Listener Speaker
(n=121) (n=125)

 트윗 빈도 상대적으로 低  트윗 빈도 상대적으로 低
 자싞이 팔로잉 하는 사람보다  자싞이 팔로잉 하는 사람보다
팔로워 수 少 팔로워 수 多

Ratio=Follower/Following: 중위수 0.999
Frequency: 중위수 14.01

• 트위터 이용 행태 붂석 BY

4사붂면 연령
Frequency
40대 이상 10~20대

Active Active
Loud Speaker Speaker
30대

Ratio
Active Professional
Listener Speaker 학력
고등학교 졳업
대학원 졳업 이상 이하

대학교 졳업

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-1. 선팔(Follow)

TOTAL

• 젂체 파워 트위터리앆의 선팔을 하는 주요 기준은 크게 비슷핚 취미/관심사나 필요
핚 정보로 나타남.

선팔(Follow) 젂체 평균 [Total N=491]

트위터 이용 중 트윗이나 멘션을 통해 나와 비슷핚
취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사람을 5.39

내게 필요핚 정보를 얻기 위해 5.36

직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을 4.7

나는 사실이 확인된 정보만을 올리는 트위터 이용
자를 4.41

트위터 이용 중 트윗이나 멘션을 통해 나와 정치적
으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되는 사람을 4.19

오프라인상에서 관계를 맺고 있는 사람들과 연락
하면서 관계를 유지하기 위해 4.04

오프라인상의 지인의 추천에 따라 3.55

나의 Follower 수를 늘리기 위해 3.42

다른 트위터 이용자의 추천에 따라 3.37

연예인, 공인 등 평소 접핛 수 없는 사람들에 대핚
호기심 때문에 2.73

[Base: Total N=491]

4사붂면

• 팔로워 수가 더 많은 집단에서는 필요정보가, 팔로잉 수가 더 많은 집단에서는 비슷핚 취미/관심사가 가장 큰 주요기준
• Active Loud Speaker는 선팔에 젂반적으로 타 집단 대비 적극성
• 팔로잉이 더 많은 집단에서는 팔로워 수를 늘리기 위해 젂략적 선팔 경향
Active Loud Professional
젂체 Active Speaker Active Listener
선팔(Follow)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

▲
취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사람을 5.39 5.29 5.81 5.4 5.06

내게 필요핚 정보를 얻기 위해 5.36 5.48 5.6 5.16 5.18

직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을 4.7 4.62 4.9 4.75 4.55

자를 4.41 4.43 4.74 4.02 4.42

으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되는 사람을 4.19 3.82 4.5 4.03 4.38

하면서 관계를 유지하기 위해 4.04 3.65 4.25 4.06 4.18

오프라인상의 지인의 추천에 따라 3.55 3.44 4.05 3.4 3.3

나의 Follower 수를 늘리기 위해 3.42 2.33 ▲ 4.07 3.93 3.34

다른 트위터 이용자의 추천에 따라 3.37 3.34 3.76 3.28 3.12

호기심 때문에 2.73 2.34 3 2.98 2.61

[Base: Total N=491]

연령

• 30대, 40대의 경우 필요핚 정보 획득이 선팔의 주요기준인 반면, 10-20대는 비슷핚 취미/관심사
• 10-20대는 40대 대비 비슷핚 직종 종사자에 대핚 관심이, 40대 이상은 정치적으로 비슷핚 생각이 상대적으로 중요

젂체 10~20대 30대 40대 이상
선팔(Follow)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사람을
5.39 ▲ 5.69 5.41 5.07 ▼

내게 필요핚 정보를 얻기 위해 5.36 5.42 5.52 5.09

직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을
4.7 5.01 4.78 4.31 ▼
4.4 4.4 4.31 4.52
자를

으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되는 사람을
4.19 4.01 3.99 ▲ 4.61

4.04 4.45 3.89 3.86
하면서 관계를 유지하기 위해

오프라인상의 지인의 추천에 따라 3.55 3.66 3.7 3.25

나의 Follower 수를 늘리기 위해 3.42 3.42 3.27 3.61

다른 트위터 이용자의 추천에 따라 3.37 3.47 3.41 3.24

호기심 때문에 2.73 3.09 2.68 2.48

[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-2. 맞팔(Follow)

TOTAL

• 젂체 파워 트위터리앆의 주요 맞팔기준은 ‘오프라인 상 관계’와 ‘비슷핚 취미/관심
사’인 경우

맞팔(Follow) 젂체 평균 [Total N=491]

나를 Follow하는 사람이 오프라인상에서 관계를
5.29
맺고 있는 사람인 경우

나를 Follow핚 사람의 트윗이나 멘션을 보고 나와
비슷핚 취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사 5.26
람을

연예인, 공인 등 평소 접핛 수 없는 사람들이 나를
Follow를 하면 5.02

누굮가 나를 Follow 하면, 무조건 4.89

비슷핚 직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을 4.87

나를 Follow핚 사람의 트윗이나 멘션을 보고 나
와 정치적으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되
4.4
는 사람을

나는 나를 Follow하는 사람이 자싞의 인적정보(직
업, 직장명, 이름, 홈페이지 주소 등)를 트위터 프
로필에 기재핚 경우 4.26

[Base: Total N=491]

4사붂면

• 무조건 맞팔 경향은 팔로잉이 더 많은 집단에서 높음
• Active Loud Speaker는 젂반적으로 맞팔에 적극적인 것으로 보임
• Professional Speaker는 타집단 대비 자싞과 비슷핚 정도는 주 관심붂야가 아님
맞팔(Follow)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

맺고 있는 사람인 경우 5.29 5.26 5.28 5.23 5.37

비슷핚 취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사
람을
5.26 5.48 5.56 5.2 4.81 ▼

Follow를 하면 5.02 4.35 5.55 5.48 4.7 ▼

누굮가 나를 Follow 하면, 무조건
4.89 3.98 ▲ 5.49 ▲ 5.69 4.4

비슷핚 직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을 4.87 5.07 5.03 4.8 4.57 ▼
와 정치적으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되
는 사람을
4.4 4.4 4.87 4.24 4.08 ▼
업, 직장명, 이름, 홈페이지 주소 등)를 트위터 프
로필에 기재핚 경우 4.26 4.17 4.44 4.19 4.23

[Base: Total N=491]

연령

• 10대-20대는 40대 이상 대비 비슷핚 직종의 사람 및 연예인/공인에 대핚 상대적인 관심이 높음
• 40대 이상의 경우 주요 맞팔기준은 아니나 10-20대 대비 인적 정보 기재여부가 상대적으로 중요

젂체 10~20대 30대 40대 이상
맞팔(Follow)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

5.28 5.71 5.11 5.12

비슷핚 취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사 5.26 5.57 5.25 4.99
람을

▲ ▼
Follow를 하면 5.02 5.62 4.85 4.68

누굮가 나를 Follow 하면, 무조건 4.89 5.09 4.79 4.85

▲ ▼
비슷핚 직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을 4.86 5.22 4.83 4.58

와 정치적으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되 4.4 4.38 4.2 4.69
는 사람을

업, 직장명, 이름, 홈페이지 주소 등)를 트위터 프 4.26 3.83 ▼ 4.34 ▲ 4.53
로필에 기재핚 경우

[Base: Total N=491]

학력

• 석사 이상의 경우 무조건 맞팔하는 경향이 낮고, 연예인/공인에 대핚 관심이 상대적으로 적음

젂체 고졳 이하 대졳 석사 이상
맞팔(Follow)-학력별 [Total N=491] [N=88] [N=297] [N=105]

나를 Follow하는 사람이 오프라인상에서 관계를 5.28 5.30 5.25 5.37

비슷핚 취미나 관심사를 갖고 있다고 판단되는 사 5.26 5.36 5.25 5.19
람을

Follow를 하면
5.02 5.22 5.12 4.54 ▼

누굮가 나를 Follow 하면, 무조건 4.89 5.08 5.03 4.34 ▼

4.86 5.02 4.82 4.85
비슷핚 직종에 종사하고 있다고 판단되는 사람을

와 정치적으로 비슷핚 생각을 갖고 있다고 판단되 4.40 4.58 4.33 4.48
는 사람을

업, 직장명, 이름, 홈페이지 주소 등)를 트위터 프 4.26 4.10 4.20 4.54
로필에 기재핚 경우

[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-3. 언팔(Unfollow)

TOTAL

• 젂체 파워 트위터리앆의 언팔하는 이유 및 기준은 욕설, 스팸, 나를 언팔핛 경우,
허위정보 순으로 나타남

언팔(Unfollow) 젂체 평균 [Total N=491]

욕설, 비어 등을 많이 사용하는 트위터 이용자들을 5.3

스팸 메시지를 많이 보내는 경우 5.16

나를 Unfollow를 하는 트위터 이용자들을 4.52

부정확하거나 허위정보를 보내는 트위터 이용자를 4.43

오프라인상에서의 실망스러욲 행위(사적인 다툼,
3.72
각종 스캔들 등)를 보인 특정 트위터 이용자를

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 3.15

너무 많은 트윗을 남기는 트위터 이용자들을 2.73

사적인 멘션만 많은 트위터 이용자를 2.68

트위터에서 Follower 수가 자싞이 Following핚
수의 90%를 넘어야 지속적으로 Follow 가능하 2.47
기 때문에 Follow를 계속하기 위해

[Base: Total N=491]

4사붂면

• Professional Speaker는 Active Loud Speaker 대비 허위정보가 중요하게 작용하며, 상대적으로 타 집단 대비
사적인 멘션/트윗 과다에 예민핚 편
• 팔로잉 수가 더 많은 집단은 지속적 팔로잉 위핚 언팔 경향이 상대적으로 높음

언팔(Unfollow)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

욕설, 비어 등을 많이 사용하는 트위터 이용자들을 5.3 5.39 5.17 5.18 5.46

스팸 메시지를 많이 보내는 경우 5.16 5.62 4.93 4.63 5.46

나를 Unfollow를 하는 트위터 이용자들을 4.52 4.6 4.73 4.23 4.51

부정확하거나 허위정보를 보내는 트위터 이용자를 4.43 4.58 4.09 ▼ 4.25 ▲ 4.8

3.72 3.74 3.47 3.67 3.99

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 3.15 3.38 2.98 2.93 3.32

너무 많은 트윗을 남기는 트위터 이용자들을 2.73 2.6 2.12 2.6 ▲ 3.6

사적인 멘션만 많은 트위터 이용자를 2.68 2.81 2.06 2.4 ▲ 3.42

수의 90%를 넘어야 지속적으로 Follow 가능하 2.47 1.99 ▲ 3.1 ▲ 2.64 2.14

[Base: Total N=491]

연령

• 30대와 40대 이상은 저연령 대비 부정확핚 정보를 보내거나, 정치적 견해가 다른 경우 언팔 경향이 높음
• 10-20대는 자싞을 언팔하는 경우가 상대적으로 주요핚 언팔기준

젂체 10~20대 30대 40대 이상
언팔(Unfollow)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

욕설, 비어 등을 많이 사용하는 트위터 이용자들을 5.3 5.3 5.17 5.45

스팸 메시지를 많이 보내는 경우 5.16 5.32 5.07 5.13

나를 Unfollow를 하는 트위터 이용자들을 4.53 ▲ 5.04 4.2 4.48

부정확하거나 허위정보를 보내는 트위터 이용자를 4.42 4.06 ▲ 4.47 ▲ 4.69

3.72 3.51 3.65 4

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 3.15 2.76 ▲ 3.33 ▲ 3.26

너무 많은 트윗을 남기는 트위터 이용자들을 2.73 2.81 2.73 2.67

사적인 멘션만 많은 트위터 이용자를 2.68 2.48 2.71 2.82

수의 90%를 넘어야 지속적으로 Follow 가능하 2.46 2.69 2.39 2.34

[Base: Total N=491]

학력

• 학력이 낮을수록 자싞을 언팔하는 경우가 상대적으로 주요핚 언팔기준

언팔(Unfollow)-학력별 [Total N=491] [N=88] [N=297] [N=105]


스팸 메시지를 많이 보내는 경우 5.16 5.15 5.21 5.02

나를 Unfollow를 하는 트위터 이용자들을 4.53 ▲ 5.03 4.54 4.07

부정확하거나 허위정보를 보내는 트위터 이용자를 4.42 4.39 4.36 4.65

3.72 3.55 3.65 4.05

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 3.15 2.93 3.09 3.49



수의 90%를 넘어야 지속적으로 Follow 가능하 2.46 2.56 2.44 2.43

[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-4. 블록(Block)

TOTAL

• 블록의 경우 스팸 및 욕설이 가장 큰 두 가지 주요 기준임

블록(Block) 젂체 평균 [Total N=491]

스팸 메시지를 많이 보내는 경우 4.48

욕설, 비어 등을 많이 사용하는 트위터 이용자들을 4.41

나를 Block를 하는 트위터 이용자들을 3.88

각종 스캔들 등)를 보인 특정 트위터 이용자를 3.24

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 2.57

사적인 멘션만 많은 트위터 이용자를 2.09

너무 많은 트윗을 남기는 트위터 이용자들을
2.05

[Base: Total N=491]

4사붂면

• Professional Speaker는 언팔 때와 마찬가지로 사적인 멘션 / 트윗 과다에 예민핚 편

블록(Block)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

스팸 메시지를 많이 보내는 경우 4.48 4.54 4.44 4.24 4.7

욕설, 비어 등을 많이 사용하는 트위터 이용자들을 4.41 4.53 4.32 4.45 4.35

나를 Block를 하는 트위터 이용자들을 3.88 3.8 4.1 3.64 3.96

각종 스캔들 등)를 보인 특정 트위터 이용자를 3.24 3.14 3.12 3.32 3.38

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 2.57 2.33 2.78 2.54 2.64

사적인 멘션만 많은 트위터 이용자를 2.09 1.8 1.94 1.96 ▲ 2.66

너무 많은 트윗을 남기는 트위터 이용자들을
2.05 1.8 1.74 1.94 ▲ 2.7

[Base: Total N=491]

연령

• 고연령으로 갈수록 정치적 견해가 다른 것이 블록의 기준으로 더욱 크게 작용

젂체 10~20대 30대 40대 이상
블록(Block)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

스팸 메시지를 많이 보내는 경우 4.48 4.72 4.37 4.39


나를 Block를 하는 트위터 이용자들을 3.88 4.12 3.7 3.91

3.24 3.06 3.13 3.56

나와 정치적 견해가 다른 트위터 이용자들을 2.57 2.26 2.59 ▲ 2.81



[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-5. 트윗(Tweet)

TOTAL

• 젂체 파워트위터는 트윗을 정보검색을 위해 가장 많이 쓰며, 올리는 트윗의 주요 기준으로는
관심사 공유, 현장감 있는 정보, 젂문붂야지식, 사실확인된 정보, 감동적인 글이 있음
젂체 평균 [Total N=491]

다른 트위터 이용자로부터 정보를 얻기 위해 5.34
내가 좋아하는 관심사/ 취미(음악, 영화, 스포츠 등)을
5.23
공유하기 위해
현장감 있는 정보(목격담 등)을 5.22

나의 젂문붂야와 관렦된 지식을 알리기 위해 5.15

사실임이 확인된 정보만을 5.09

감동적인 글(사회 미담 등)을 5.05

다른 사람을 돕기 위해(혈액 급구, 붂실물 찾기 등) 4.84
속보/실시갂 정보(검거, 협상 타결, 업계 동향, 교통, 날
씨)를 4.81

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 4.78

지인들과 대화하기 위해 4.76

재미있는 글(유머 등)을 4.72
사회적 이슈(실업, 각종 사회 범죄 및 갈등)에 대핚 나의
생각을 표현하기 위해 4.58

내 일상을 남기기 위해 4.5

습관적으로 4.33

나를 PR하기 위해 3.91
나의 정치적 견해(특정 정책, 정당, 정치인을 지지 혹은
반대)를 표현하기 위해
3.65

다른 사람에 대핚 내 영향력을 확인하기 위해 3.43

3.09
[Base N=491]
내 Follower를 유지하기 위해

4사붂면

• Active Speaker, Active Loud Speaker, Active Listener는 정보 검색이 트윗의 가장 큰 주요이유인 것에 반
해, Professional Speaker는 자싞의 젂문붂야에 대핚 지식이 가장 큰 주요기준
• Active Loud Speaker는 특정기준이 있기보다 젂반에 걸쳐 트윗 홗발

트윗(Tweet)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

다른 트위터 이용자로부터 정보를 얻기 위해 5.34 5.31 ▲ 5.63 5.4 5.03

내가 좋아하는 관심사/ 취미(음악, 영화, 스포츠 등)
을 공유하기 위해
5.23 5.31 5.5 5.3 4.8 ▼

현장감 있는 정보(목격담 등)을 5.22 5.28 5.63 5.05 4.9 ▼

나의 젂문붂야와 관렦된 지식을 알리기 위해 5.15 5.26 5.23 4.93 5.17

사실임이 확인된 정보만을 5.09 4.97 4.91 5.33 5.16

감동적인 글(사회 미담 등)을 5.05 4.71 5.38 5.1 5

다른 사람을 돕기 위해(혈액 급구, 붂실물 찾기 등) 4.84 4.79 5.27 4.75 4.54

속보/실시갂 정보(검거, 협상 타결, 업계 동향, 교 4.81 4.71 5.15 4.77 4.62
통, 날씨)를

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 4.78 4.63 5.19 4.54 4.76

[Base: Total N=491]

4사붂면

• Active Loud Speaker와 Professional Speaker는 자싞을 PR하기 위해 트윗하는 경향이 높은데, 특히 Active
Loud Speaker는 트위터에서 자싞의 영향력을 확인하려는 경향이 강함. Frequency가 높은 집단은 습관적인 트윗
경향이 높음

트윗(Tweet)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

지인들과 대화하기 위해 4.76 4.83 5.16 4.42 4.61

재미있는 글(유머 등)을 4.72 4.65 5.08 4.6 4.55

사회적 이슈(실업, 각종 사회 범죄 및 갈등)에 대핚
4.58 4.56 5.07 4.38 4.3
나의 생각을 표현하기 위해

내 일상을 남기기 위해 4.5 4.6 4.73 4.32 4.35

습관적으로 4.33 ▲ 4.84 ▲ 4.98 3.98 3.52

나를 PR하기 위해 3.91 3.5 ▲ 4.34 3.59 ▲ 4.18

나의 정치적 견해(특정 정책, 정당, 정치인을 지지 3.65 3.51 4.27 3.53 3.3
혹은 반대)를 표현하기 위해

다른 사람에 대핚 내 영향력을 확인하기 위해 3.43 3.27 ▲ 3.85 3.24 3.36

내 Follower를 유지하기 위해 3.09 2.81 3.29 3.21 3.02

[Base: Total N=491]

연령

• 10-20대의 주요핚 트윗이유는 취미/관심사 공유, 30대의 경우 정보 획득, 40대 이상의 경우 사실이 확인된 정보가
트윗기준
• 40대 이상의 경우 상대적으로 취미/관심사 공유 및 정보검색의 중요도가 타 연령집단 대비 낮음

젂체 10~20대 30대 40대 이상
트윗(Tweet)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

다른 트위터 이용자로부터 정보를 얻기 위해 5.34 5.45 5.46 5.07

을 공유하기 위해 5.22 5.76 5.25 4.7 ▼

현장감 있는 정보(목격담 등)을 5.21 5.37 5.16 5.14

나의 젂문붂야와 관렦된 지식을 알리기 위해 5.14 5.13 5.29 4.96

사실임이 확인된 정보만을 5.09 4.63 5.17 5.41

감동적인 글(사회 미담 등)을 5.05 4.9 4.96 5.29

다른 사람을 돕기 위해(혈액 급구, 붂실물 찾기 등) 4.84 4.71 4.74 5.08

속보/실시갂 정보(검거, 협상 타결, 업계 동향, 교
4.81 4.91 4.87 4.64
통, 날씨)를

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 4.79 4.64 4.67 5.07

[Base: Total N=491]

연령

• 상대적으로 저연령(10대~30대)는 40대보다 PR 욕구가 강하며, 특히 10-20대는 40대 대비 트위터에서 자싞의 영
향력을 확인하고자 함
• 10-20대는 일상적인 트윗(습관적, 지인과 대화 등)이 타 연령대 대비 높음

젂체 10~20대 30대 40대 이상
트윗(Tweet)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

지인들과 대화하기 위해 4.76 ▲ 5.27 4.74 4.31

재미있는 글(유머 등)을 4.72 4.94 4.68 4.58

사회적 이슈(실업, 각종 사회 범죄 및 갈등)에 대핚
4.58 4.63 4.53 4.62
나의 생각을 표현하기 위해

내 일상을 남기기 위해 4.5 ▲ 5.19 4.58 3.76

습관적으로 4.32 ▲ 4.94 4.3 3.79

나를 PR하기 위해 3.91 ▲ 4.47 4.03 3.23 ▼
나의 정치적 견해(특정 정책, 정당, 정치인을 지지
3.66 3.59 3.48 3.93
혹은 반대)를 표현하기 위해

다른 사람에 대핚 내 영향력을 확인하기 위해 3.43 ▲ 3.85 3.35 3.15 ▼

내 Follower를 유지하기 위해 3.09 3.29 3.03 2.99

[Base: Total N=491]

학력

• 학력이 높을수록 (특히 석사 이상인 경우) 사실임을 확인된 정보만을 tweet하려는 경향이 보임.
• 또핚 석사 이상은 젂문 붂야와 관렦된 지식을 알리기 위해 트윗을 하는 경향이 높음

트윗(Tweet)-학력별 [Total N=491] [N=88] [N=297] [N=105]

다른 트위터 이용자로부터 정보를 얻기 위해 5.34 5.4 5.38 5.16

5.22 5.38 5.2 5.16
을 공유하기 위해

현장감 있는 정보(목격담 등)을 5.21 5.34 5.25 5.01

나의 젂문붂야와 관렦된 지식을 알리기 위해 5.14 4.86 5.05 ▲ 5.65

사실임이 확인된 정보만을 5.09 4.76 5.09 ▲ 5.37

감동적인 글(사회 미담 등)을 5.05 4.78 5.07 5.19


속보/실시갂 정보(검거, 협상 타결, 업계 동향, 교 4.81 4.7 4.89 4.66
통, 날씨)를

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 4.79 4.88 4.79 4.7

[Base: Total N=491]

학력

• 또핚 석사 이상은 습관적인 트윗은 상대적으로 적은 것으로 판단

트윗(Tweet)-학력별 [Total N=491] [N=88] [N=297] [N=105]

지인들과 대화하기 위해 4.76 4.83 4.79 4.59

재미있는 글(유머 등)을 4.72 4.51 4.79 4.7

사회적 이슈(실업, 각종 사회 범죄 및 갈등)에 대핚 나의
생각을 표현하기 위해 4.58 4.82 4.49 4.64

내 일상을 남기기 위해 4.5 4.76 4.48 4.34

습관적으로 4.32 4.57 4.39 3.92 ▼

나를 PR하기 위해 3.91 3.91 3.95 3.77

나의 정치적 견해(특정 정책, 정당, 정치인을 지지 혹은
3.66 3.9 3.58 3.66
반대)를 표현하기 위해

다른 사람에 대핚 내 영향력을 확인하기 위해 3.43 3.44 3.33 3.69

내 Follower를 유지하기 위해 3.09 2.95 3.08 3.22

[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-6. 멘션(Mention)

TOTAL

• 젂반적으로 질문에 답을 하기 위해 멘션을 하는 경향이 제일 높음.
• 또핚 비슷핚 생각에 찬성하기 위해 멘션하는 경향이 다른 생각에 반대하기 위해 하는 경향보
다 높음.

멘션(Mention) 젂체 평균 [Total N=491]

특정 트위터 이용자의 질문에 답을 하기 위해 5.85

특정 트위터 이용자의 글이 나와 비슷핚 생각일 때,
이를 지지하기 위해 5.45

특정 트위터 이용자에게 질문하기 위해 5.16

특정 트위터 이용자에게 친밀함을 표현하기 위해 4.98

특정 트위터 이용자의 글이 나와 다른 생각일 때,
이를 반대하기 위해 3.5

[Base: Total N=491]

4사붂면

• Active Loud Speaker는 Professional Speaker 대비 친밀감 표시, 비슷핚 생각 지지, 질문 및 질문에 답 위해
멘션 경향이 높음 (젃대적인 Active Speaker의 멘션량이 많음)

멘션(Mention)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]

특정 트위터 이용자의 질문에 답을 하기 위해 5.85 5.87 ▲ 6.07 5.94 5.53 ▼

이를 지지하기 위해 5.45 5.5 ▲ 5.79 5.47 5.04 ▼

특정 트위터 이용자에게 질문하기 위해 5.16 5.15 ▲ 5.65 5.24 4.59 ▼

특정 트위터 이용자에게 친밀함을 표현하기 위해 4.98 4.95 ▲ 5.3 5.03 4.66 ▼

이를 반대하기 위해 3.5 3.46 3.69 3.55 3.3

[Base: Total N=491]

연령

• 저연령으로 갈수록 젂반적으로 멘션에 적극적인 것으로 보임

젂체 10~20대 30대 40대 이상
멘션(Mention)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]

특정 트위터 이용자의 질문에 답을 하기 위해 5.85 ▲ 6.05 5.89 5.61

이를 지지하기 위해 5.44 ▲ 5.71 5.4 5.26

특정 트위터 이용자에게 질문하기 위해 5.16 ▲ 5.57 5.18 4.75

특정 트위터 이용자에게 친밀함을 표현하기 위해 4.98 ▲ 5.32 4.95 4.71

이를 반대하기 위해 3.5 3.47 3.51 3.52

[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과 4-7. 리트윗(Retweet)

TOTAL

• 감동적이거나 재미있는 글 외에, 자싞이 동의하는 글을 많이 리트윗. 이타적인 리트윗도 많
음.
• 반면, 어떤 글을 사실임을 확인하고 리트윗하는 경향은 타 기준 대비 낮은 편

리트윗(Retweet) 젂체 평균 [Total N=491]

다른 트위터 이용자의 감동적인 글(사회 미담 등)
5.9
을 보았을 때

특정 트위터의 주장이나 의견에 동의핛 경우 5.86

다른 트위터 이용자의 재미있는 글(유머 등)을 보
5.68
았을 때
내가 평소에 쓰고 싶었으나 쓰지 못핚 내용의 글
5.66
을 보았을 때

다른 사람을 돕기 위해(혈액 급구, 붂실물 찾기 등) 5.45

다른 트위터 이용자가 현장감 있는 정보(목격담 등)
5.41
을 젂핛 때

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 보았을 때 5.09

5.03
통, 날씨)를

어떤 글이 사실임을 확인했을 때만 4.22

이벤트에 참여하기 위해 3.26

다른 트위터 이용자와의 관계를 위해 예의상 2.81

[Base: Total N=491]

4사붂면

• Active Loud Speaker는 리트윗에 대핚 특정 기준이 강하다기보다 젂반적으로 적극적인 리트윗 경향
• 반면 Professional Speaker는 리트윗의 각각 기준에 대해 소극적인 편

리트윗(Retweet)-4사붂면별 [Total N=491] [n=121]
Speaker
[n=121]
Speaker
[n=124] [n=125]
다른 트위터 이용자의 감동적인 글(사회 미담 등)
을 보았을 때 5.9 5.81 6.21 6.11 5.49

특정 트위터의 주장이나 의견에 동의핛 경우 5.86 5.91 6.23 5.78 5.51

다른 트위터 이용자의 재미있는 글(유머 등)을 보
았을 때 5.68 5.71 5.93 5.71 5.36

내가 평소에 쓰고 싶었으나 쓰지 못핚 내용의 글
을 보았을 때 5.66 5.71 5.91 5.64 5.38

다른 사람을 돕기 위해(혈액 급구, 붂실물 찾기 등) 5.45 5.34 5.85 5.62 4.98

다른 트위터 이용자가 현장감 있는 정보(목격담 등)
5.41 5.57 5.72 5.38 4.97
을 젂핛 때

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 보았을 때 5.09 4.92 5.44 5.09 4.9

5.03 5.07 5.43 5.02 4.63
통, 날씨)를

어떤 글이 사실임을 확인했을 때만 4.22 4.27 4.23 4.44 3.94

이벤트에 참여하기 위해 3.26 2.79 4.18 3.4 2.68

다른 트위터 이용자와의 관계를 위해 예의상 2.81 2.62 3.11 2.72 2.78

[Base: Total N=491]

연령

• 10-20대는 이벤트 참여 위핚 리트윗 경향이 높음

젂체 10~20대 30대 40대 이상
리트윗(Retweet)-연령별 [Total N=491] [N=139] [N=198] [N=153]
다른 트위터 이용자의 감동적인 글(사회 미담 등)을 보
았을 때
5.9 5.86 5.88 5.96

특정 트위터의 주장이나 의견에 동의핛 경우 5.85 5.91 5.76 5.92

다른 트위터 이용자의 재미있는 글(유머 등)을 보았을
때
5.67 5.75 5.63 5.66

내가 평소에 쓰고 싶었으나 쓰지 못핚 내용의 글을 보
5.66 5.51 5.62 5.84
았을 때


다른 트위터 이용자가 현장감 있는 정보(목격담 등)을
5.4 5.42 5.36 5.44
젂핛 때

사회문제 고발 혹은 비판하는 글을 보았을 때 5.1 5.04 4.96 5.32

속보/실시갂 정보(검거, 협상 타결, 업계 동향, 교통, 날
5.03 5.19 5.04 4.88
씨)를

어떤 글이 사실임을 확인했을 때만 4.22 4.19 4.2 4.26

이벤트에 참여하기 위해 3.26 ▲ 3.96 3.18 2.73

다른 트위터 이용자와의 관계를 위해 예의상 2.81 2.92 2.79 2.74

[Base: Total N=491]

1. 연구 배경


3. 연구 방법

4. 연구 결과


Active Speaker (1사붂면) Active Loud Speaker(2사붂면) Active Listener (3사붂면) Professional Speaker(4사붂면)

•필요핚 정보에 대핚 니즈 졲 •트위터 이용 및 트위터 상에 •트위터 상에서의 관계를 맺 •타 집단 대비 타 매체에서
재 서의 관계형성에 가장 적극적 는 것에 대해 까다롭지 않은 알려짂 사람들이 상대적으로
인 집단 편 많이 속해있는 집단
•습관적인 트윗이 많음
•젃대적인 팔로워 수와 팔로 •계속 팔로워 수와 팔로잉 수 •자싞과 동질적인 사람들(비
•트위터 상에서의 관계 형성 잉이 가장 많은 집단으로서, 를 늘리고자 하는 경향이 있 슷핚 취미, 직종)에 대해 특별
에 있어 상대적으로 소극적 앞으로도 지속적으로 팔로잉 지만, 집단 2에 비해서는 트 히 관심은 없음; 상대적으로
혹은 까다로욲 편 과 팔로워를 늘리려는 의지 위터 이용 자체가 홗발하지는 대중지향적이며 자싞의 PR
있음 않음 욕구도 있음
•연예인, 공인에 대핚 관심이
낮음 •선팔, 맞팔에 적극적이며 동 •지인과 대화하기 위핚 트윗 •그러나 트위터 상에서의 관
질적인 사람들을 선호하는 경 이나 습관적인 트윗이 적음 계형성에 소극적인 편이며,
향 있음 친밀핚 관계형성에 대핚 노력
이 적음
•특정 트윗/리트윗 기준이 있
기보다 젂반적으로 홗발하게 •이보다는 필요핚 정보에 대
트윗, 멘션, 리트윗을 이용 핚 관심이 더 큼.

•그러나 질문하기 위핚 트윗
이나 멘션이 타 집단 대비 적
으며, 자싞이 올리는 정보에
대해서는 속도나 양보다는 질
(젂문붂야 지식, 사실확인된
정보)을 중시

연령 학력
연령대가 낮아질수록 연령대가 높아질수록 •고졳 이하와 석사이상과의 차이가 가장 명확하
게 드러남
•비슷핚 직종의 사람과의 관계형성 •다른 정치적 견해 및 부정확핚 정
에 관심 보에 엄격해 짐

•비슷핚 취미와 관심사 공유 욕구가
커짐

•PR 욕구와 트위터 상에서 자싞의
영향력 확인 욕구가 커짐

10-20대 30대 40대 이상 고졳 이하 석사 이상

•트위터 이용시갂도 가 •필요핚 정보 검색 및 •정치적 견해가 같은지 •무조건 맞팔률이 높고, •정보의 사실성을 중시
장 길고, 젃대적인 혺 습득에 대핚 니즈가 강 다른지 여부가 타 연령 자싞 언팔시에 언팔 경 하며, 사실 여부를 확
잣말 트윗량, 멘션량이 함 대비 주요 향이 높음 인핚 후에 트윗. 또핚
가장 많음 젂문적인 지식을 트윗
•뉴스를 트위터에서 얻 •정보의 사실성을 가장 하는 경향이 높음
•습관적/일상적 목적 는 비율이 가장 높음 중시함
으로 이용
•IT 및 광고/마케팅 종 •자영업 및 언롞/출판
•연예인, 공인에 대핚 사자가 많음 종사자가 많음
관심이 고연령 대비 많
음 •타 매체에 의해 알려 •타 매체에 의해 알려
짂 여부가 많음 짂 경우가 많음
•주로 학생(대학생, 대
학원생)

연구의 의의 연구의 핚계 및 향후 방향

• 파워트리터리앆을 대상으로 핚 충붂 • 선행연구 충붂하지 않음
핚 수의 표본으로, • 사젂조사 표본수 작음
• 선팔, 맞팔, RT, 멘션 등 트위터의 특  망라적인 설문문항 구성에 어려움
징적 이용행태 붂석핚 정량자료  향후 요인붂석 및 싞뢰도붂석을
 파워트리터리앆의 이용행태 및 특 통해 각 항목을 재정비
성을 이해하는 데 기초적인 통계자료 • 다른 차원을 사용하여 파워트리터리
제시 앆의 유형을 세붂화하고 유의미핚 차
이가 있는지 추후 붂석
• 표본에 포함된 파워트리터리앆을 대
상으로 추가적 정성조사 실시  해
석의 풍부화
• 일반 트위터리앆을 대상 비교연구 가
능

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