발표1. 아이돌 그룹간 유유상종: 어울림의 미학 발표2. 트위터 & 미투데이 수용자 커뮤니케이션 의사소통방식 비교 발표3. 일본 트위터기반 지역포털 사이트 연구

1. Brown Bag Seminar
일시: 2011. 5. 31 (화) 17:30-19:00
장소: 대구테크노파크 벤처센터 소회의실
* 트윗애드온스 웹보메트릭스 모임을 통해서 생중계됩니다.
http://twitaddons.com/group_follow/detail.php?id=38063
사회자: 전채남 (THE IMC 소셜미디어연구소 대표)
시간 발표
17:30~ 토론자 소개 및 발표순서 소개
발표1. 아이돌 그룹간 유유상종: 어울림의 미학
윤호영(웹보메트릭스 사업단 연구원)
박한우(영남대 언론정보학과 교수)
발표2. 트위터 & 미투데이 수용자 커뮤니케이션
의사소통방식 비교
17:35~18:25
조인호(사이버감성 연구소 박사후 연구원)
박지영 ( 영남대 석사과정)
박한우 (영남대 언론정보학과 교수)
발표3. 일본 트위터기반 지역포털 사이트 연구
김지영 (영남대 석사과정)
박한우 (영남대 언론정보학과 교수)
질의 및 토론
최미화(매일신문 뉴미디어국 국장)
김태호 (NHN 미투데이센터 부장)
18:25~19:00 고재열 (시사인 기자)
김희대 (대구디지털산업진흥원 미래전략TF 팀장)
서한교(대구테크노파크 행정지원실 총무인사과장)
김병철 (지우닷컴 이사)
19:00~ 저녁식사
후원: 아시아트리플헬릭스학회, 테드엑스팔공, 더아이엠씨(THE IMC) 소셜미디어연구소
사이버감성연구소장 박한우

2. 아이돌 그룹 가수들의 트위터 네트워크 : 탐색적 연구 결과
윤호영(WCU 연구원)
박핚우(WCU 사업단장, 언론정보학과 교수)
WCU Webometrics 사업단

3. 왜 아이돌 그룹 가수들의 트위터 연결망인가?

4. 아이돌 그룹 가수들의 트위터 연결망에 가지는 관심은?
왜 아이돌 그룹 가수들의 트위터에 팬들은 관심을 보일까?
왜 아이돌 그룹 가수들끼리 (때로 무척이나 사적인) 소통에 팬들은 관심을 보일까?
1) 팬들과 함께 이야기를 나누기보다 ‘그들만의 소통’이 많음에도 불구하고
2) 팬에게 멘션하거나 직접적인 대화 혹은 맞팔율이 상대적으로 낮음에도 불구하고
아이돌 가수들이 자신들의 일상을 거침없이, 망설이지 않고 드러낼 수 있는 이유는?
자신과 다른 아이돌의 일상적인 소통은 더더군다나 어떻게 가능하며, 왜 ?

5. Market, Industry, Idols
아이돌 1세대
• 선택적 집중과 마케팅 비용
• 안정적인 시장기반(음반,유통)
• 과점에 의한 시장 지배
• 철저한 관리체제 아이돌 2세대
• Pool을 활용한 다변화된 그룹
• 상품 회젂율의 상승(유행)
• IT에 의한 시장의 근본적 변화
• 상대적 자율성 부여
새로운 소통 전략
지속적인 관심 유도
: 경쟁과 공생
지속적인 이윤 창출

6. Market, Industry, Idols
유유상종 및 네트워크 외부성
- 성별/소속사에 따른 경쟁과 협력 체제
- 성별 및 소속사에 따른 관계맺음 방식의 차이
새로운 소통 전략
지속적인 관심 유도
: 경쟁과 공생
지속적인 이윤 창출

7. Data
- 2010년 12월 기준.
- 다음넷 아티스트 일갂차트의 상위 50개의 아이돌 그룹 기준 및 원더걸스 포함
- 총 247명의 대상중 트위터계정이 있는 아이돌 가수 163명
- 네트워크 분석대상은 고립되지 않은 채 서로 연결되어 있는 연결망
component 중심
(Following-follower의 경우 152명, mention의 경우 118명)
Following Mention
남성 90 67
여성 62 51

8. 기술적 통계
Follower수 상위 랭크 그룹 List수 상위 아이돌 가수
아이돌그룹명 이름 Follower Follwing Listed
아이돌그룹명 Avg. Followers Avg. Tweets
Super Junior 동해 340922 57 17493
JYJ 251695.7 313.3
Super Junior 희철 307450 54 17128
Super Junior 200282.3 403.3
Super Junior 시원 300441 7724 15474
2AM 161551.5 864.5 Super Junior 신동 256980 123 15229
2PM 140573.7 400.0 Super Junior 이특 247191 10 14447
KARA 112328.8 651.8 Super Junior 은혁 246047 15 13900
Wonder Girls 98211.7 607.3 Super Junior 예성 232875 36 12732
Super Junior 려욱 204521 29 12059
Follower수 상위 아이돌 가수 2PM 닉쿤 295930 84 10661
JYJ 재중 268270 33 10415
아이돌그룹명 이름 Followers 2AM 조권 268547 105 10407
Super Junior 동해 340922 Super Junior 규현 169936 12 10314
Super Junior 희철 307450 JYJ 유천 255417 22 10087
Super Junior 시원 300441
2PM 닉쿤 295930
2AM 조권 268547 맞팔율
JYJ 재중 268270
Super Junior 신동 256980
JYJ 유천 255417
- 163명 아이돌 가수의 전체 평균: 5.57%
Super Junior 이특 247191 - 가장 높은 그룹 : Girl’s Day 60.91%
Super Junior 은혁 246047
Super Junior 예성 232875

9. 팔로잉이 이루어지는 성별에 따른 방향 및 이것이 나의 팔로워로 오는 영향
Outdegree Indegree
Poisson Regression Negative Binomial Regression
Female 1.016 0.729*
same company 소속사내 동성 아이돌의 수 0.989 1.077
소속사내 이성 아이돌의 수 1.004 0.986
소속사내 연결된 동성 1.104*** 1.112***
아이돌 수
소속사내 연결된 이성 1.064*** 1.067
아이돌 수
different company 타 소속사 연결된 동성 1.079*** 1.069***
아이돌 수
타 소속사 연결된 이성 1.056*** 1.045**
아이돌 수
df 144 144
������2 94.493 124.42
N 152
동성 아이돌 가수를 이성 아이돌 가수보다 더 팔로잉을 하는 경향
소속사내 동성 > 타소속사 동성 > 소속사내 이성 > 타소속사 이성
보내는 팔로잉이 받는 팔로잉에 미치는 영향
소속사내 동성> 타소속사 동성 > … 타소속사 이성

10. 멘션이 이루어지는 성별에 따른 방향 및 이것이 나에게로의 멘션으로 오는 영향
Outdegree Indegree
Poisson Regression Negative Binomial Regression
Female 1.255 0.563**
same company 소속사내 동성 아이돌의 수 0.942 1.139***
소속사내 이성 아이돌의 수 1.015 1.051*
소속사내 연결된 동성 1.245*** 0.863**
아이돌 수
소속사내 연결된 이성 1.130** 0.953
아이돌 수
different company 타 소속사 연결된 동성 1.191*** 1.093*
아이돌 수
타 소속사 연결된 이성 1.122*** 1.056
아이돌 수
df 110 110
������ 2 71.166 128.306
N 118
팔로잉 관계와 마찬가지로
소속사내 동성 > 타소속사 동성 > 소속사내 이성 > 타소속사 이성
보내는 멘션과 받는 멘션과 관계
소속사내 동성 아이돌의 숫자 > 타소속사 동성 > 소속사내 이성 > 소속사내 동성

11. Following-follower
Follower-follower Degree Mention Degree

12. 연결망 중앙부

13. 3개 기획사 아이돌 연결망

14. 3개 기획사 아이돌 연결망

15. 메세지 내용
오늘 하루 신동오빠랑 저 규리가 두시의 데이트로 왔어요! 자기활동 1565
홍보 XX언니 새 앨범 좋네요 소속사동료 148
담비언니의 생일을 진심으로 축하합니다. 다른소속사 152
우리 XX 여러분 사랑해요 자기팬클럽 369
팬관리 여러분 성원 감사요 일반대중 1651
준호사진 바라는 분들 많네요 엣다 팬들요청부응 9
완젂 짜증이에요. 개인감정 902
일상 얼굴이 얼어서 대사를 제대로 못치네 ㅋ 개인상태 1450
트위터분들 오늘 하루도 파이팅! 트위터소통 5012
사회적 발언 33
다른 사항과 중복코딩 사진 2606
Link 동영상 200
웹페이지 428
언어 다른 사항과 중복코딩 영어 2811
일본어 197

16. 잠정적 결론
성별에 따른 유유상종
소속사에 따른 유유상종은 Following-follower 관계에서
Mention에서는 소속사보다 성별이 더욱 중요
Follower수가 많은 것이
아이돌 가수들갂의 관계망에서 핵심부에 위치하는 것과 높은 상관관계를 가짐
대표적인 3개사 회사 소속 아이돌 가수들을 통해 보면
타소속사 아이돌과 관계를 연결해주는 가수들은 각 소속사별로 특정됨

17. 트위터 & 미투데이 수용자
커뮤니케이션 의사소통방식 비교
조인호
영남대 사이버감성연구소 박사후 연구원
박지영
영남대 언론정보학과 석사과정, 제1공저자
박한우
(교신저자) 영남대학교 언론정보학과 부교수

18.  관련 문헌연구
 연구문제
 연구방법 : 자료수집 및 분석기법
 결과 및 토론
- 트위터와 미투데이의 의미론적 구조
- 커뮤니케이션 방식의 차별성-질적 분석
- 종단적 연구를 통한 의사소통방식의 구조화
- 정보확산 네트워크
 결론 및 논의

19. 관련 문헌 연구
 선행 연구
마이크로블로깅에 대한 연구
- 사용자들의 프로파일링과 기존의 온라인 미디어 사용자들과의 비교와 같은 기초연구
(Huges & Palen, 2009; Java, Finin, Song, & Tseng, 2007)
- 상호작용의 패턴 (boyd, Golder, & Lotan, 2010; McNely, 2009)
- 미디어가 사회적으로 가지는 영향력 분석
(Chang, 2008; Ferber, Foltz, & Pugliese, 2007; Honeycott & Herring, 2009; Web Ecology Project, 2009; Wright, 2006)
- 미디어 내에서 이루어지는 상호작용의 패턴을 결정짓는 요인을 찾고자 하는 시도
(Beer, 2009; Thelwall & Wilkinson, 2010)
트위터의 상호작용을 분석한 한 연구
- 트위터 사용의도를 일상적인 채팅, 대화, 정보공유, 뉴스 리포팅으로 구분.
- 사용자들을 링크 구조분석을 바탕으로 하여 세 가지 주요 범주 (정보원천, 친구, 정보탐색자로 구
분(Java et al., 2007)

20. 관련 문헌 연구
 선행 연구
트위터 미투데이 트위터의 커뮤니케이션 양태
주 이용자 20대 후반 – 10대-20대 Reply, 포스팅을 한 사용자와의
30대 화이트 여성 Mention 상호작용을 목적
칼라 직장인
RT, 또 다른 3자에게 자신이
분위기 성숙, 진지한 Attribute 접한 내용을 전달하는 것
분위기 을 목적으로 이루어짐
커뮤니케이 대화 대화보다는
션 형태 개인적 내러 Leavitt, Burchard, Fisher, Gillbert(2009)
티브
박정남, 2010

21. 관련 문헌 연구
 뷰어태리어트와 정치담화
- Anstead & O`Loughlin(2009) “Veiwertariat” 뷰어태리어트
: 사회, 정치적 담론을 담은 프로그램을 시청하며 실시간으로 의견을
표출하는 그룹
- BBC의 시사프로그램 ‘Question Time’에 출현한 한 정치지도자(Nick
Griffin)와의 대담에 대해 시청자들이 트위터를 통해 어떤 반응을 보이
는가를 조사.
 시청자들은 해당 정치인의 정치행보와 사진 등의 정보를 인터넷
검색을 통해 확보하는 동시에 이를 트위터에서 이루어지는 논의에 활
용하는것으로 나타남.

22. 연구문제
1) 서로 다른 마이크로 블로깅 플랫폼에서 서울시장 토론
회 뷰어태리어트의 커뮤니케이션 패턴은 각각 어떠한가?
2) 시간의 변화에 따른 뷰어태리어트의 커뮤니케이션 방식
과 성향은 어떤 차이가 있는가?
3) 두 마이크로 블로깅 사이트의 커뮤니케이션, 정보 확산
의 형태는 어떠한가?

23. 연구방법 : 자료수집 및 분석기법
1. 자료수집 및 분석
트위터 : 영어 기반  다른 언어 환경하에서 최적화된 결과를 얻을
수 없음  한국어 인터페이스를 가진 twitkr.com 이용
(자체 개발 프로그램인 트위터스크랩퍼 사용)
미투데이 : me2serch라는 검색기능 존재하나 api 공개안됨
 토론회 후 직접 메시지 수집
* 2010년 4월 17일 ‘SBS 시사토론’ 서울시장간의 첫 토론회
오전 12시 15분에 시작 – 토론회는 새벽 3시경 끝남.
패널 : 오세훈, 원희룡, 나경원, 김충환
*서울 경기권에만 방송됨.

24. 연구방법 : 자료수집 및 분석기법
1. 자료수집 및 분석
메시지 키워드 : 서울시장, 시장선거, 시사토론
트위터 미투데이
포스트 56 17(13+4(댓글속 포스트))
리플, 댓글 7 25
리트윗, 내 미투에도 쓰기 18 5
총 포스팅 수 81 47
트위터와 미투데이에 나타난 서울시장선거토론회 메시지 수치

25. 연구방법 : 자료수집 및 분석기법
상호관계성을 가지는
고유한 포스트 비고
포스트
- 리플
트위터 포스트
- 리트윗
댓글에서 ‘내 미투에도
- 포스트 - ‘댓글‘에서 다른 유저와 쓰기’ 기능을 사용하면,
- 댓글 주고 받은 댓글은 같은 글이 댓글과 내
미투데이 (자신이 상호관계의 맥락으로 타임라인에도 남는다.
자신의 글에 해석 즉, 댓글과 하나의
단 댓글) - 내 미투에도 쓰기(핑백) 고유한 포스트, 두가지
형태로 나타난다.
트위터와 미투데이의 커뮤니케이션 방식
* 두 플랫폼 자체가 가진 메시지 가시성의 차별성을 고려하여 본 연구는
메시지의 ‘상호관련성’을 커뮤니케이션 방식의 차이에 대한 이해를 바탕
으로 조작화함.

26. 연구방법 : 자료수집 및 분석기법
RT
고유의 포스트
Reply
포스트 & 내 미투에도 쓰기
고유의 포스트
Reply

27. 결과 및 토론
1. 트위터와 미투데이의 의미론적 구조
트위터 미투데이
사용된 단어 빈도수 사용된 단어 빈도수
서울시장 63 서울시장
SBS, 한나라당 36
오세훈, 후보 35
나경원 31
시사토론 26
12
토론회 23
원희룡 14
토론 12
ㅋㅋ, 의원, 지금, 후보들 10
설전 9
시장 7 후보 7
김충환, 누가, 말 6 나경원, 오세훈
보고, 서울 5 6
ㅎㅎ, 서울시, 자기, 적합한가, 한나라 4
ㅋㅋ, 개판, 경기도지사, 맞장토론, 불꽃, 생각, 신경전, 싸워라, 어뢰, ㅋㅋㅋ, ㅎㅎ, 머리, 사람, 파주
3 3
인간, 재미, 재밌, 정치, 진행, 첫, 한명숙
#시사토론, ㅋㅋㅋㅋㅋ, SBS, 국쌍, 그분, 딴나라, 딴나라당, 맞장토론, 미
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ, ㅠ_ㅠ, 개그, 개콘, 걱정, 게임, 경선, 경청, 친, 수원, 시사토론, 오늘, 원희룡, 이명박, 재밌어,
경험, 구도, 기분, 김대중, 내용, 노무현, 대박, 더럽, 막장, 맞장토론, 준비, 토론, 한나라당, 한명숙
2 2
맞짱토론, 모습, 박살, 방송, 보완, 서울시민, 선거, 스파르타쿠스, 싸
움, 쌈, 씨방새, 어제, 여기두, 예능, 예비후보, 욕심, 정책, 정치뉴스,
주어, 주제, 채널, 출신, 탈락, 투표, 특집, 한명, 해치상
사용된 총 단어 수 562 사용된 총 단어 수 80

28. 결과 및 토론
트위터 메시지 분석 (CONCOR) 미투데이 메시지 분석(CONCOR)

29. 결과 및 토론
트위터에서는 서울시장
후보자 토론회와 관련된
내용이 가장 많이 등장, 의
견교류
미투데이에서는 토론회
자체보다 서울시장에 대한
내용이 더 많이 다뤄짐.
트위터와 미투데이상에 등장한 단어의 빈도분석 네트워크(NodeXL사용)

30. 결과 및 토론
2. 커뮤니케이션 방식의 차별성-질적 분석
트위터 - 메시지 81개 가운데 34개, 약 42%의 메시지가 경어를 사용.
미투데이 - 총 47개의 메시지 가운데 단 4개의 메시지만이 경어를 사용.
트위터 미투데이
‘슬픈’, ‘아쉬운’, ‘부끄러운’, ‘망할’, ‘미친’, ‘쪈다’
‘기분이 더럽다’
- 토론회 자체와 관련한 정책적 평가와 관련된 언어 선택은 거의 나타나지 않고 있음.
- 전반적으로는 트위터나 미투데이 모두가 진지한 대화를 목적으로 하거나 개인의 다양성을
표출하기보다, 단편적, 감성적, 일방적인 의견 표출에 매몰되고 있는 경향을 보여주고 있음 
뉴미디어가 공론장으로서의 기능을 수행하기 보다 기존의 의견을 강화하거나, 집단 간 차별성
을 부각시키는 역기능을 담당할 가능성을 예증함.

31. 결과 및 토론
3. 종단적 연구를 통한 의사소통방식의 구조화
- 메시지 확산과정에서 ‘시간’은 중요한 요인
(시간의 경과와 함께 특정한 형태로 구조화되는 성향을 보임)

32. 결과 및 토론
3. 종단적 연구를 통한 의사소통방식의 구조화
- 메시지 확산과정에서 ‘시간’은 중요한 요인
(시간의 경과와 함께 특정한 형태로 구조화되는 성향을 보임)

33. 결과 및 토론
3. 종단적 연구를 통한 의사소통방식의 구조화
<정보확산 네트워크>
트위터의 정보확산 네트워크 미투데이의 정보확산 네트워크

34. 결과 및 논의
-미투데이 & 트위터, 뷰어태리어트의 행위는 합의나 토론을 위한 정보를 제공하기보
다 본인들의 판단을 직접적으로 유포함으로써 오프라인에 비해 여론이 더욱 분절화되는
현상을 가속화시키고 있음을 보여주고 있음.
- 새로운 플랫폼을 통해 여론의 의사소통과정은 토론을 통한 합의의 도출이나 새로
운 정보 모색으로 나아갈 것인가 vs 인터넷 공간에서 더욱 양극화된 현상을 보일것
인가?
트위터 미투데이
두 소셜미디어의
감정, 이성적인 글이 + 댓글속에 비방, 감정적인 글
혼합 이 많이 등장 구조적인 형태에서
기인함.
- 그럼에도 일부 시청자들은 뉴미디어를 통해 자신들의 의견을 불특정 다수에
게 전달하고자 하는 시도를 하고 있었음.

35. 결과 및 논의
 한계점
- 텍스트에 의존한 분석 - 뷰어태리어트들이 다른 사람들의 의견에만 의존한다는 가정
을 바탕으로 진행됨.
- 멀티태스킹의 가능성 배제됨- 의견피력과 관련된 정보를 획득하기 위해 웹 서핑과 같은 추가
적 행동을 동시에 수행하였는가 & 타 매체들의 반응이나 평가를 확인하면서 자신의 의견을 조율
하였는가
- 충분한 데이터를 확보하지 못함
- 기존 미디어와 뉴미디어의 관계를 분석하지 못함 – 학문적 영역에서 마이크로 블로깅
플랫폼을 통해 이루어지는 정치적 담화가 다음날의 신문, TV보도에 어떤 영향을 미치는지에 대한
사례보고는 없음.

36. 결과 및 논의
 추후 연구
- 마이크로 블로깅 플랫폼에서의 뷰어태리어트들의 반응이
전통미디어에 어떻게 수용 혹은 거부되는가

37. THANK YOU

38. 이 슬라이드는 wcu 웹보메트릭스 사업단과 사이버감성연구소 공동 개최한
2011/5/31 Brown Bag Seminar를 위한 발표자료임
일본의 지역기반 소셜 미디어 이용
동향에 관한 연구
: 트위터를 중심으로
김지영 (영남대학교 석사과정)
박한우 (영남대학교 언론정보학과 교수)
*이 연구의 자료 수집에 도움을 준 이설련(나고야대 석사과정)에게
감사의 뜻을 전합니다*

39. CONTENTS
일본의 인터넷 환경과 SNS현황
1 문제제기 : SNS이용 정보격차
2 일본의 트위터기반 포털사이트 관련 연구
3 일본의 트위터기반 포털사이트 현황
.
twitaddons에서의 지역단위 트위터 모임
4 vs. 일본의 트위터 기반 포털 사이트
.
5 문제점과 향후 논의점

40. 일본 인터넷 보급률 및 SNS 이용률
2009년 일본의 인터넷 보급률을 80을 향하고 있다.
SNS 이용률은 2009년 ~ 2010년 사이 트위터의 상승세는 일본 Mixi를 앞서고 있다.

41. 일본 모바일 성장과 SNS
• Social networking is on mobile radar but has plenty room for growth
Chart: 8 Japan Internet Services Accessed from Mobile Phone in August 2009
Profile Pages 20.8%
eBook 22.6%
Chaku Melo 22.6%
Horoscopes 23.6%
Online Dictionary 25.8%
Manga 30.2%
Video Sharing 30.3%
Chaku Uta 33.7%
Deco Mail 35.1%
Traffic/Directions 36.3%
Web Board 39.0%
News 40.5%
SNS 40.6%
Apps/Games 41.1%
Weather 41.5%
Idle Screen Customization 44.2%
Chaku Uta Full 45.0%
Homepage Building Service 49.7%
Search 60.6%
Blog 62.5%
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00%
Source: Mobile Marketing Data Labo., Aug. 2009; n=2,010 (multiple responses allowed) 4

42. 트위터 기반 포털 사이트관련 연구
- 일본의 미카와 지역의 기존의 지역 사이트와 연구실에서 직접 설계한 트위터
기반 포털사이트로 작은 마을 (Asuke)에서 시민저널리즘을 이용하여 트위터를
이용한 지역의 정보확산을 실험하여 의미 있는 결과를 도출하였음
(이설련,2010)
- 대도시 중심의 정보확산 매커니즘을 SNS를 이용하여 지역정보의 확산을 실
험하였다는 점에서 그 의미가 있음
http://yamazato.aichi-kouryu.jp/
http://asuke.boo.jp

43. 트위터 기반 포털 사이트란 무엇인가?
Potal site 의 정의
portal site - a site that the owner positions as an entrance to other sites on
the internet; "a portal typically has search engines and free email and chat
rooms etc.“ -Dictionary.com
트위터에서의 포털 역할
서치엔진 : 해쉬 테그를 이용한 내용 분류
이메일 : 타임라인을 이용한 정보공유
대화방 : 시민들과의 RT, reply 통한 의견교류
트위터+ 지역+ 포털 결합 하였을 때의 장점은 ?
-지역의 유용한 실시간 정보의 이용 .
-각기 다른 현지 정보원(시민, NGO, 정부기관, 지역사업자)으로 지역사회의 정
보의 다양성을 확보할 수 있다.
-지역 커뮤니티의 활성화
-시각화의 다양화를 통해 지역의 특색을 반영할 수 있다.

44. 트위터 기반 포털 사이트 현황
운영자
지역이름 팔로워 수 팔로잉수 인구 규모 사이트생성일 정보분류방법
国立（쿠니따찌) 1923 1206 75505 시 8.15k 3/2010
大和(야마또) 190 153 228519 시 27.06k 4/2010
1.시민 2.지역상점 3.시민단체 4.행정 시민단체
厚木(아쭈기) 375 358 224273 시 93.83k 4/2010
座間(자마) 237 255 129330 시 17.58k 4/2010
天草(아마쿠사) 1904 1919 88666 시 683.25 10/2010 글,사진,지도,역서 시민단체
海老名(에비나) 513 601 127861 시 26.48k 4/2010 이벤트,시민,기업상점, 행정단체 지역단체
太田市(오오타) 397 515 216739 시 176.49k 4/2010 블러그, 해쉬태그,기업상점,행정단체 시 민
深谷(후까야) 578 449 144354 시 137.58k 5/2010 해쉬 태크, 실시간, 키워드, friends 시 민
熊谷(쿠마가야) 778 562 202840 시 159.88k 5/2010 지역상점,학생,주부, 자신 시민모임
小田原(오다와라) 922 832 198245 시 114.09k 4/2010 트윗, 블로그,여행기,사진비디오 시민단체
山口(야마구찌) 2529 2554 196186 시 1023.31k 6/2010 시민,기업상점,태그,이벤트 시민단체
木曽(키소) 2132 2166 12733 마을 476.06k 1/2010 분류 없이 타임라인. 행정단체
宮崎(미야자키) 1606 1241 400825 시 644.61k 8/2010 응원,생활,상점,특산,명소,지역 NPO법인
寄居(요리이) 932 890 35643 마을 64.17k 4/2010 시민,상점,,해시태그 행정단체
京都(쿄토) 5938 5556 2635149 부 4613.13k 6/2010 해쉬 태그,상점기업,미디어 행정단체
佐久(사쿠) 1017 608 100,409 시 423.99k 1/2010 해쉬 태그에 의한 분류 시민단체
출처 : 5/2 연구자 자체조사

45. 해쉬 태그를 이용한 정보분류
포털이름 헤쉬 태그 Listed Tweets
(portal name) 지역(lacal area)
kunitter 国立（쿠니따찌) #k4t 207 4334
# amakusa ,# amaevent,# amamap,# 107 374
amatubu 天草(아마쿠사) amalink ,# amaphoto
# ebina, •# ebina_event 59 406
ebinow 海老名(에비나)
otatr 太田市(오오타) # otacity 72 1421
lovefukaya 深谷(후까야) # fukaya 66 4401
tubukuma 熊谷(쿠마가야) # kumagaya 75 4450
odawaratter 小田原(오다와라) #odawara 92 935
yamatonow 大和(야마또) #Yamatocity, #Yamatocity_event 33 182
atsuginow 厚木(아쭈기) # atsugi , # atsugi_event 45 461
zamanow 座間(자마) # zama , # zama_event 2 74
butitter 山口(야마구찌) # yamaguchi_city 259 1769
kisotter 木曽(키소) # kisodani 253 3824
# wari,# event ,# photo ,# live, #
99 182
shachitter 名古屋(나고야) jimotonow,# machitter,# mama
yoriitter 寄居(요리이) #yoril 94 2197
kyonow 京都(쿄또) # kyonowPR # kyoto 609 2668
daimyonow 大名(다이묘) #daimy 172 2462

46. 대표적 트위터 기반 포털 사이트 (1) http://kunitter.com
대표적인 트위터기반 포털사이트 Kunitter.com
-도쿄도 안에서 두 번째로 작은 도시 구니타치
의 트위터기반 포털 사이트
-인구 75,505 명
구니타치 시청이 발신하는 지역 방범정보와 지역의 사건 등을 적극적으로 알림
-트위터 사용자 중에서 시 관련 계정을 찾아 수동으로 4개의 목록을 구분하여 어
떤 기업 및 상점이 있는지, 어떤 사람이 살고 있고, 어떤 활동을 하고 있는지에 대
해 알 수 있도록 분류
트윗 4가지 트윗터 분류
1. 시민:시민들의 자유로운 대화
2. 기업 및 상점: 시민들의 상점 음식점에 대한 평가
3. 시민단체: NGO인턴, HIV-AIDS계몽 활동 등
4. 시의회:정부관련 소식 전달

47. 대표적 트위터 기반 포털 사이트(1)
http://kunitter.com
Kunitachi For Tohoku
- Tohoku 지역 모금
함을 집계 결과 발표
- 모금상황보고# k4t
- k4t 관련 동북 지원
자선 콘서트

48. 대표적 트위터 기반 포털 사이트 (2)
http://amatubu.com/index.html
# amakusa 아마쿠사 정보
# amaevent 달력에 이벤트
정보게재
# amamap 추천하고 싶은 지
역 지도에 나타냄(가능하면 사
진을 첨부)
# amalink 링크를 추천 URL
등
# amaphoto 추천 사진

49. 대표적 트위터 기반 포털 사이트 (2)
- 아마 쿠사의지도입니다. 아마쿠사 지역의 관광 시설, 음식 명소, 쇼핑 장소, 재미 명
소 등을 해시 태그 : # amamap ＇로 이용하여아마 지도에 마크를 붙여 아마쿠사 시
민들이 소개하는 아마 쿠사의 지역 좋은 곳이 추천된 것.
- 사람들의 트윗이 공개될 때까지는 확인 절차를 거쳐 며칠정도 소요.

50. 트위터 기반 포털 사이트 현황
일본 대지진 전 2월 트워터 팔로잉 팔로우 수 지역별 현황과 5월 대지진
후 팔로잉 팔로의 수의 지역별 현황 변화를 그래프로 나타내고 있다.
6000
5000
4000
3000
2000 2월 팔로워수
1000 2월 팔로잉수
5월 팔로워수
0
5월팔로잉수
国立（쿠니따찌)
天草(아마쿠사)
海老名(에비나)
太田市(오오타)
深谷(후까야)
5월 팔로워수
熊谷(쿠마가야)
小田原(오다와라)
大和(야마또)
厚木(아쭈기)
座間(자마)
山口(야마구찌)
木曽(키소) 2월 팔로워수
宮崎(미야자키)
寄居(요리이)
京都(쿄또)
佐久(사쿠)

51. 일본 지진 당시 일본의 트위터 활용
• 한국과는 달리 주요 정부 기관 대부분이 트위터를 개설하고 있지 않
음
• 지진 이후 트위터 계정 만든 정부 기관 다수 (특히 재해관련기관)
중앙정부기관 개설일자 트윗 리스트수 스트랩수
수
수상관저(총리실) 2011.03.13 926 19160 0
총무성 행정관리국 전자정부 2011.03.15 291 775 0
그룹
경제산업성 2011.03.13 266 917 0
방위성(재해정보) 2011.03.19 125 1591 0
방위성해상자위대 2011.03.29 60 2386 167
방위성육상자위대 2011.03.14 200 8238 0
금융청(동일본대진재관련정보) 2011.04.04 48 94 0
14

52. 일본 중앙정부기관&지방정부 트위터
메시지 내용 비교
정부기관 트위터 메시지 내용
중앙정부 -수상관저(총리실) -국민격려
-총무성 행정관리국 전자정부그룹 -지진 관련하여 자위대의 파견현황및
-경제산업성 활동 내용 알림
-방위성(재해정보).. -기자회견 시간 및 내용 안내.
지방정부 이바라키현 아나시키시 재해로 인한 시의 행동 (주민에게 필요한
이바라키현 카스미가우라시 정보)알림: 식료 및 물 공급 장소 및 현황,
치바현 마츠도시 피난소의 위치 및 수용상태, 임시화장실
치바시 광보과 의 설치 현황, 지진으로 인한 잔해(쓰레
도쿄도 미타카시.. 기 수집) 장소와 시간 안내,
보험회사의 보험 청구 방법 등에 관하여,
각 피난소에 피난하고 있는 피난민 수,
영업하고 있는 가게 정보, 목욕시설 정보,
수돗물 못마심, 가스 공급 현황, 재해로
인한 잔해 수거 작업 알림, 식중독 예방
지침
15

53. 해쉬 태그를 이용한 정보분류
현재 일본의 지진피해 후 지진 관련 상황과 지진의 대한 해시 태그를 만들어서 지진정보 및 일본의 계획정전정보 지역별
정보를 공유하고 수집하고 있다.
비상시 잘 정리된 헤쉬 테그의 이용으로 정보의 파급과 검색을 용이하게 한다.
트위터기반 지역 포털사이트에서 이와 같은 정보의 확산을 지역민을 중심으로 돕고 있다.
지진 관련 해쉬 태그 일변 정전과 대중 교통 지역별 정보 해쉬 태그
대한 해쉬 태그
● # jishin: 지진 일반 정보 ● # save_miyagi 미야기 정보
● # j_j_helpme: 구조요청 ● # 315teiden: 정전 정보 ● # save_fukushima 후쿠시마정보
● # hinan : 피난 ● # 315train: 기차의 운행 상황 ● # save_ibaraki 이바라키 정보
● # anpi : 안부 확인 ● # 315bus: 버스의 운행 상황 ● # save_iwate 이와테 정보
● # 311care : 의료계 ● # 315car: 도로 교통 상황 ● # save_aomori 아오모리 정보
이재민 지원 정보 ● # 315plane: 비행기의 운행 상황 ● # save_yamagata 야마가타 정보
● # 311sppt : 정말 도움이 ● # 315teiden: 정전 정보 ● # save_niigata 니가타 정보
필요한 지역 분들 ● # 315train: 기차의 ● # save_nagano 나가노 정보
● # jishin : 지진 일반 정보 운행상황 ● # save_miyagi 미야기 정보
● # 311care : 의료계 ● # 315bus: 버스의 운행 상황 ● # save_ibaraki 이바라키현 정보
이재민 지원 정보 ● # 315car: 도로 교통 상황 ● # save_iwate 이와테현 정보
● # 311sppt : 정말 도움이 필 ● # 315plane: 비행기의 운행 상황 ● # save_aomori 아오모리현 정보
요한 현지 사람들의 삶의 음성 ● # save_yamagata 야마가타 정보
전용 ● # save_niigata 니가타 정보
● # save_nagano 나가노 정보

54. 일본의 트위터를 이용한 지역기반 포털의 시사점
SNS이용과 지역별 정보 격차
<한국의 거주지역별 IT 격차 분석 결과> <장,노년층, 농어민의 스마트폰 이용>
출처 : 국내 IT 이용에서 인구사회적 격차분석, p.10
-초고속인터넷, 무선인터넷, 스마트 폰 무선 랜 이용 모두 서울시의 이용이 높
음
- 장노년층 및 농어민의 스마트폰 이용하지 않는 이유는 스마트폰으로 무엇을
할 수 있는지에 대한 이해 조차 없는 것 => 지역기반 교육이 필요

55. 일본의 트위터를 이용한 지역기반 포털의 시사점
SNS이용과 지역별 정보 격차
트위터모임의 디렉토리
지역 : 1246 당
서울 : 1840 당
단순히 수적으로 비교
하여도 지역모임이 서
울지역보다 당의 수가
적다.

56. 일본 트위터 기반포털사이트
vs. twitaddons 지역 당 비교
Vs.

57. 일본 트위터 기반포털사이트
vs. twitaddons 지역 당 비교
한국 일본 트위터기반
Twitaddons 지역당 포털 사이트
개수 1246(지역) + 1840(서울) 21
=3086
모임형태 지역의 형태를 띄지만 취미 지역의 트윗을 모아 다시 분
나 특정한 목적을 가진 모임 류 정보화 하고 있음
오프라임모임 번개, 사교, 친교, 취미, -지역 교류회 개최
-소셜 미디어 연구회 개최
-지역 행사에 대한 협찬 릴레
이
-지역민의 SNS이용 초보자
세미나
지역정보의 활용 헤쉬태그로 이용 시민, 영세사업자, 비영리시
민 단체, 행정관계자의 트윗
으로 분류하며 헤쉬태그를
이용하기도 함

58. 일본의 트위터를 이용한 지역기반 포털의 시사점
1. 지나가면 흘러가버리는 트윗메세지를 지역 정보 활성화의 측면에서
초보자를 위한 세미나를 실시하는 등 지역 주민들의 SNS를 이용한 정
보화에 중심에 있음.
2. 지역 행정의 활용
3. 지역 영세상인들의 비즈니스 및 홍보수단.
4. 일본지진과 같은 국가위기 때 정보의 확산이 up-down 형식이 아닌
트위터를 이용한 시민저널리즘을 지역에 맞는 정보 전달의 역할
5. 단순한 친목의 모임이 아닌 지역의 커뮤니케이션 활성화

59. THANK YOU ;)