1. 소셜미디어의 사회적 영향력: 동향 및 사례 : 소셜미디어의 사회적 영향력 측정(평가)방법론

2. 관련 사이트 http://www.hanpark.net http://webometrics.yu.ac.kr http://asia-triplehelix.org http://cerc.yu.ac.kr http://tedxpalgong.com 박 한 우 Prof. Han Woo Park 영남대 언론정보학과 교수 사이버감성연구소장 테드엑스팔공디렉터 아시아트리플헬릭스디렉터 WCU 웹보메트릭스 사업단장 (전)옥스포드인터넷연구소 (전)네델란드가상지식스튜디오

3. 매체의 사회적 영향력 사회적 영향력 (social influence)이란 무엇인가? 사람의 인지, 태도, 행동을 변화시키는 것 Change in a person's cognition, attitude, or behavior,which has its origin in another person or group (Raven, 1964)

4. 매체의 사회적 영향력 사회적 영향력에 대한 연구 유형 (Rashotte, 2007)

7. 매체 영향력은 한 연결망에 대한 자발적 참여자의 범위를 넘어섬

8. “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)

12. 소셜 미디어 영향력 측정 도구의 예

13. 소셜 미디어 영향력 측정 도구의 예

17. 소셜 미디어의 사회적 영향력 동원 동원 social media refers a set of online tools support social interaction between users 확산 확산 네트워크 기반 다중(multitude) I II

18. 소셜 미디어의 사회적 영향력 확산과 동원 = 네트워크 다중 1. 동원의 정치학 Category and Network(CATNET) by Charles Tilly Network Category

19. 소셜 미디어의 사회적 영향력 확산과 동원 = 네트워크 다중 1. 동원의 정치학 Category and Network(CATNET) by Charles Tilly 소셜 미디어 적용을 위해 Category를 소셜 미디어내 특정한 집단/개인이 동원가능한 네트워크 다중의 수 소셜 미디어 적용을 위해 Network를 소셜 미디어내 네트워크 다중들이 연결되어 있는 연결망 패턴

20. 소셜 미디어의 사회적 영향력 확산과 동원 = 네트워크 다중 2. 확산의 정치학 확산 이론에 따르면, 1) 의견 주도자(Opinion Leader)의 역할이 중요 2) 확산의 임계점(critical mass)이 확산의 속도와 범위를 좌우

21. 소셜 미디어의 사회적 영향력 확산과 동원 = 네트워크 다중 2. 확산의 정치학 소셜 미디어내 특정한 집단/개인이 동원가능한 네트워크 다중의 수 1) 의견 주도자(Opinion Leader)의 역할이 중요 2) 확산의 임계점(critical mass)이 확산의 속도와 범위를 좌우 소셜 미디어내 네트워크 다중들이 연결되어 있는 연결망 패턴과 분포

22. 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

23. 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 issue-making 연결망의 구조 예측 가능성 및 사후적 판단

24. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 issue-making 연결망의 구조

25. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 소셜미디어의 issue의 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-making 연결망의 구조

26. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 (Formula 관련 두가지 예) 소셜미디어의 issue의 사회적 파급력 측정 권상희 (2011, 언론학회 발표문) 2. 소셜미디어내 동원과 확산 Lei Tang & Huan Liu (2010) issue-making 연결망의 구조

27. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 (Formula 관련 두 가지 예) 소셜미디어의 issue의 사회적 파급력 측정 권상희 (2011, 언론학회 발표문) - 소셜 미디어 연결가치 지수와 임팩트 지수 두 가지 멧칼페 (Metcalfe) 의 법칙 기반 한계 1) 연결관계의 범위를 어디까지 한정할 것인가의 문제 2) 단순 연결이 연결의 ‘가치’를 증명해 주는가의 문제 SMCValue= 1𝑛1𝑛𝐹𝑛 Ego로부터 연결되는 전체 노드수를 거리에 반비례한 가중치로 측정

28. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 (Formula 관련 두 가지 예) 소셜미디어의 issue의 사회적 파급력 측정 권상희 (2011, 언론학회 발표문) - 소셜 미디어 연결가치 지수와 임팩트 지수 두 가지 연결가치 지수를 수정 한계 1) 친밀도의 모호성의 문제 2) 전파의 시간변수 t는 사후적이라 임팩트 지수의 효용성의 문제 SMIValue= 1𝑛𝑑𝑛𝑡𝑛𝐹𝑛 친밀도(d)와 시간(t)으로 보정

29. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 (Formula 관련 두 가지 예) 2. 소셜미디어내 동원과 확산 Lei Tang & Huan Liu (2010) .. “Influence Modeling” in Community Detection and Mining in Social Media - Diffusion 관련 Threshold Model 및 Cascade Model 기반 - Social Media에 특화되기 보다는 일반적인 Social Network 모델

30. 소셜미디어의 사회적 영향력 측정방법론 소셜미디어의 issue의 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-making 실제 분석 사례를 통해 살펴볼 필요성 연결망의 구조

31. 분석 사례 소셜미디어의 issue의 사회적 파급력 측정 (1) 사회적 이슈와 소셜 미디어 이슈의 일치성

32. 분석 사례 소셜미디어의 issue의 사회적 파급력 측정 (1) 사회적 이슈와 소셜 미디어 이슈의 일치성 블로그 뉴스보도

33. 분석 사례 정치인들 이름 언급 연결망

34. 분석 사례 트위터 전체 메세지들의 감성의 변화와 주식 Index 지수간의 일치성

35. 분석 사례 소셜미디어의 issue의 사회적 파급력 측정 (2) 소셜미디어의 이슈 주도성

37. Findings

38. 거주지 정보를 공개한 이용자들이 비공개한 이용자들 보다 적극적으로 트위터를 이용

39. 도시 규모가 상대적으로 큰 지역에 거주하는 이용자들은 상대적으로 작은 지역에 거주하는 이용자들에 비해 더 많은 지명도와 스타성을 확보.

41. Main Web page of Twitaddons.com 36

42. 분석 사례 Twitaddons.com Groups 12 parties selected among 2,200 civic advocacy groups Membership ( > 100), Activeness (recent Tweets), Missions statements (political, commercial, social)

43. Attributes of Group Organizers 38 Followers vs. Following Conversation vs. Content Spread Data period: Mar. – Sept. 2010

45. 분석 사례 Identifying influential Twitter usersThe case of Sejong City in South Korea 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 hanpark@ynu.ac.kr http://www.hanpark.net http://english-webometrics.yu.ac.kr Presented at the 5th Complexity Conference, 27 Nov 2010, Seoul, Korea

46. 분석 사례 Key Users on Twitter Communities 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 deligently aggressively expresses opinions

47. 분석 사례 Identifying Key Twitter Users The “network structure” approach: fails to identify influential Twitter users (Leavitt et al, 2009; Haddadi et al, 2010) The “actor relation” approach: content reachability Fisher & Gilbert (2009) ➭ replies, retweets, mentions & attributions The majority of users: silent & passive a user’s influence: information forwarding activity (Romero et al, in submission) Trace influential user over time

48. 분석 사례 The Sejong City Project The original plan (Moo-Hyun Roh in 2005): To allocate 2/3 of government offices to Sejong, Chungnam (충남) Necessary for regional development The 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 industries Partitioning the capital would weaken Korea’s competitiveness & innovation capability

49. 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?

50. Data collection & analytical techniques Data collection Dates of collection: 15 March ~ 12 April 2010 Twitter scraper: An automated computer program to retrieve Tweets from Twtkr (twitterkr.com) Twitter API: Twitter user’s public data Analytical techniques Basic data: Location Number of Tweets Lists of followings Lists of followers Pearson correlation test Four posting activities: Normal tweets Being retweeted by others Being replied by others Being mentioned by others Krkwic (keywords analysis)

51. (I) Identification of influential users

52. (II) Twitter activities of the influential users

53. (III) Relationships between the influential users

54. (IV) Keywords in the issue network of Sejong City

55. Amendment of Sejong City law & politicians Critical reviews on Sejong City law Controversies & solutions Agreement & social welfare Other social & political issues Conflicts between political parties Political ideologies & concerns on national debt National policies

56. Discussions (I) 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 Influential users are likely to act as news brokers & deliver their views in a single-issue community Having mutual relations with other influential users may allow an influetial user to make his/her own opinions available to a wider audience

57. Discussions (II) Referral activities/relationships Media outlets ➭ normal tweets ➭ messages were not circulated well among other users Ordinary users normal tweets, retweets, mentions & replies More likely to interact with the indirect presence of media outlets Keyword network Politicians, government projects & social-political issues mentioned Influential user some keywords specific to his/her cluster similar keywords used ➭ a sense of community

58. 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

59. 분석 사례 2. 소셜미디어내 동원과 확산 (2) 이슈 확산의 연결망 구조 파악 Decomposing the structure of online protests against U.S. beef import in South Korean blogosphere Woo Young CHANG Catholic University of Daegu, Korea (South) Han Woo PARK YeungNam University, Korea (South) WCU WebometricsInstitute

60. 분석 사례 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

61. 분석 사례 Henry Jenkins asked Axel Bruns: Produsage? Its defining traits? There's been some fantastic work in this field already- from YochaiBenkler'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.

62. 분석 사례 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 produsage are often massively distributed, and not all participants are even aware of their contribution to produsage projects; their motivations may be mainly social or individual, and still their acts of participation can be harnessed as contributions to produsage

64. entries more than 10,000 viewsExternal entries trackbacked to FRE

66. Some active group-blogs

67. Full-time/independent bloggers

69. 분석 사례 Profile of Trackbackers

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

71. 분석 사례 Network from trackbackers to core FRE group, May

72. 분석 사례 Network from trackbackers to core FRE group, June

73. 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

75. 분석 사례 Discussions The results indicate that there is indeed a change in terms of online discourse and network 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

76. 분석 사례 트위터 이용자들의 커뮤니케이션 태도 인식 조성은 (사이버감성연구소 박사후 연구원) secho@yu.ac.kr 박한우 (영남대언론정보학 부교수) hanpark@ynu.ac.kr http://www.hanpark.net

77. How do Twitter users perceive their communication attitudes as well as those of their followings? 분석 사례

78. 분석 사례 데이터 수집 2010년 9월 트위터에서 온라인 서베이 수행 트위터파블릭 타임라인에서 한국어 메시지를 트윗한 아이디 900개를 수집한 뒤 맞팔 유도. 맞팔관계가 된 286명 중 159명이 온라인 서베이 참가 (56% of286명)

79. Disclosure of Personal information

80. 분석 사례 Name on Profile

81. 분석 사례 Profile photo

82. Relative importance of Other social media

83. 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 엿보임 커뮤니케이션을 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 엿보임 본인의 태도에 수동성이 있다고 여기는 경향이 있음 (자신이 의견을 제시하기 보다 다른 사람의 의견을 따르는 경향)

84. 분석 사례 The Adoption of Global Social Media in Collectivistic Cultures: A Cross-Cultural Comparison of Twitter Use between Korea and Japan 조성은 (사이버감성연구소 박사후 연구원) secho@yu.ac.kr 박한우 (영남대언론정보학 부교수) hanpark@ynu.ac.kr http://www.hanpark.net

85. 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?

86. 분석 사례 2010년 8월 18일~19일 자체 개발한 프로그램을 활용, 트위터파블릭 타임라인에서 한국어 메시지를 올린 300개 트위터 아이디와 일본어 메시지를 올린 300개 아이디를 수집 자체 개발한 트위터스크래퍼를 이용, 위 600개 아이디의 에고 데이터 (ego data) 수집. 없거나 private ID로 설정된 것들을 제외하고 최종적으로 한국 286개, 일본 283개 수집 에고데이터: 트윗수, 팔로잉/팔로워 수, 리트윗 수등 각 아이디가 올린 트윗 메시지들을 랜덤 추출하여 총 2,451 한국어 메시지, 2,739 일본어 메시지 내용 분석

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

88. 분석 사례 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.

89. 분석 사례 Differences in Twitter Use between Korea and Japan 2 Korean users had more followers and followings, which indicates that Korean users more tolerant of in-groups than Japanese users. Simple versus contextual collectivism Koreans, 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.

90. 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

91. 분석 사례 Twitter Use by Geographic Information

92. 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.

93. 분석 사례 Twitter Use by User Location

94. Effects of the User Locationon 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.

95. 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.

96. 분석 사례 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.

97. 분석 사례 Conclusion Twitter 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.

98. 분석 사례 조성은 (사이버감성연구소 박사후 연구원) secho@yu.ac.kr 박한우 (영남대언론정보학 부교수) hanpark@ynu.ac.kr http://www.hanpark.net 트위터를 통해 본 2011년 대선주자의소통 유형과 (영향력)

99. 온라인 선거 캠페인 유형 (클로버 외, 2007)

100. 데이터 수집 데이터 수집일시: 2011.06.09 트윗활동을 시각적으로 보여주는 오픈소스 이용 TweeTrend, TwitterCounter, TrendSeek등 연구소 자체 개발 스크래퍼 이용 팔로워 수, 팔로잉수, 맞팔율, 리스트, 페이버릿등에고 데이터 수집 동시출현빈도 매트릭스 (DiscoverText.com 활용) 및 메시지 비교 분석

101. 트위터 소통 유형 업무관련 정치 행보, 입장 개인적 입장, 의견, 감정 개인 근황, 신변 김문수 정동영 유시민 박근혜 정몽준 정세균 이재오, 손학규 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. 오세훈: 트윗 없음

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

104. 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 도지사이미지 구축.

105. 유시민도 위와 유사한 패턴.

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

108. 동시출현빈도 매트릭스 공통고려사항: 데이터 수집 당시 대선주자 여론조사 발표

111. 각 대권후보와의 관련어 한달동안 해당 주제어와 관련되어 나온 단어들 (5/11~6/8), trendseek .co.kr 손학규 정동영 정세균 손학규: 한나라당 대표적 대선주자와의 대결구도 정동영, 정세균: 대선주자로서의 조명보다 민주당 대표의원 및 사회 이슈가 더 부각됨 유시민:유력 정당의 뒷받침이 아닌 개인이 부각된 대선후보임을 드러냄. 야권 내 대선주자 대결 구도 짐작. 노무현 전대통령과 연결된 정치적 정체성 유시민

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

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

114. 각 대권후보 관련 단어의 긍정성/부정성 한달동안 해당 주제어와 관련되어 나온 단어들 (5/11~6/8), trendseek .co.kr √ 박근혜 정몽준 오세훈 √ 김문수 이재오

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

117. 하지만 이를 통해 지지세력을 더 확대할 수 있을지는 미지수

118. 주류 미디어와 비교해서 약점일 수 있는 점

119. 재강화 효과 발생 가능성유시민

120. 4월 재보궐 선거 전후 트윗 tweetstats.com 박근혜 정몽준 김문수 이재오

121. 4월 재보궐 선거 전후 트윗 tweetstats.com 손학규 정동영 정세균 유시민

122. 4월 재보궐 선거 전후 트윗 tweetstats.com 정몽준, 손학규, 정세균, 유시민의 경우 평소 트윗포스팅 경향과 비교했을 때, 2011.4월 재보궐선거 전후 급격한 활동량 증가를 보임 트위터를 통한 적극적 선거 캠페인 (동원형, mobilizing) 정몽준, 정세균의 경우 재보궐 선거 이후인 5월에도 트윗량 많음. 평소에도 전략적으로 사용하려는 의도 엿보임 (향후 선거 대비?) 유시민은 특수한 경우. ‘선거 결과’라는 변수 고려할 필요 있음. 박근혜, 이재오, 정동영은 2011.4월 재보궐 선거라는 이슈와 상관없이 기존 이용 패턴이 그대로 나타남 선거 관여도를 조절한 경우 김문수의 경우 4월 재보궐선거전후 보다 4월 한달동안 오히려 트윗 수 감소(4월 120여 개. Cf. 2월 300개 이상, 3월 200개 이상, 5월 190개 이상) 관심집중지역이었던 분당보궐 선거가 경기도 관할이라는 변수.

123. 자주 등장한 단어 tweetstats.com 박근혜 박근혜, 정몽준 근황 전달. 감사표시. 정제된 응답. (특정 이슈나 의견 방향이 드러나지 않는) 공손하고 보편적인 단어들. 거리감을 둔 소통. 정몽준 김문수 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.

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

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

132. 종합 전송형(informing)에 가까운 대권주자 박근혜, 정몽준 뚜렷한 관여형(involving)특징을 보이는 대권주자 김문수, 정동영, 유시민 높은 동원화 효과가 기대되는 대권주자 유시민 관여형 주자 중 본인의 공적 업무를 주제로 활발히 소통하는 김문수 도지사도 높은 가능성 평등화 효과의 혜택을 누리는 야권의 유력 대권주자들. 특히, 당의 영향력이 약한 유시민 트위터에 한정된 미디어 효과일 수 있음 (제한성)

133. Prof. Han Woo PARK World Class University Webometrics Institute CyberEmotions Research Center Department of Media and Communincation, YeungNam University, Korea hanpark@ynu.ac.kr http://www.hanpark.net WCU WEBOMETRICS INSTITUTE INVESTIGATING INTERNET-BASED POLITIC WITH E-RESEARCH TOOLS WWI