Twitter network analysis: S. Korean Politician case
1. 소셜 미디어 트위터 연결망 분석: 정치인 연결망 관계의 다중성 박한우 (교신저자) 영남대언론정보학과 부교수 WCU 웹보메트릭스연구소 http://www.hanpark.net 윤호영 일리노이대 사회학과 박사과정WCU 웹보메트릭스 연구소
2. 연구 질문 √트위터 사용 : 정치인들의 트위터 사용에 연관된 변인들의 효과는? √정치인들의 트위터 연결망의 특징은 무엇인가? - Following, Follower, Mention, Reply, Retweet √정치인들은 어떤 메세지를 트위터를 통해 발신하는가? - (work in progress, to be updated)
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5. Mention 연결망이 오프라인에서의 만남 관계 및 소통에 관한 적절한 잣대로 기능
6. 오프라인 만남은 본회의기간에 참석한 빈도로 측정√정치인들은 어떤 메세지를 트위터를 통해 발신하는가 - (work in progress, to be updated)
7. 자료 √ 정치인의 정의 : 309 명 - 국회의원 297명 및 유력 정치인 12명 포함 √ 자료 수집 - 2010년 11월 중, 자동화된 API 로 수집 √ 분석에 포함된 정치인 수 -트위터 계정을 가지고 있는 정치인 - 수집당시 192명의 정치인 중 보호된 계정 등 자료수집이 가능한 189명
10. 통계 분석 √ 트위터 사용에 영향을 미치는 개인적인 변인들 : 트위터 계정 존재에 관한 로지스틱 회귀분석 AIC : 403.720BIC : 426.062 * P<.05 ** P<.01 - 연령 1세의 증가는 트위터 계정이 있을 확률을 5%씩 떨어뜨리는 효과 - 다선일 경우 트위터 계정이 있을 확률이 증가
11. 통계 분석 √ 트위터 사용이 다른 이들보다 늦어지는 이유에 관한 분석 : 음이항 회귀분석 AIC : 2439.581BIC : 2462.543 *** P<.001 - 연령, 교육수준 등 다른 변수를 통제하고나서도, 야당이 여당보다 더 빨리 트위터를 사용하는 것으로 나타남
12. 통계 분석 √ 트위터 메세지 수에 관한 분석 : 음이항 회귀분석 AIC : 2353.283BIC : 2379.132 * P<.05 ** P<.01 - 늦게 시작할 수록 트위터 메세지 수가 떨어지는 당연한 결과. - 그러나, 다선의원일 수록 트위터 메세지의 수 역시 적어지는 효과 역시 존재.
13. 연결망 : Following, Follower √ 여당(Blue) 과 야당(Red)비교 √ 트위터연결망 중 가장 밀도가 높은 연결망
33. 연결망 : 128명의 멘션 연결망 √ 멘션 연결망은 앞서 팔로잉-팔로워 연결망과는 확연히 다른 경향을 보이고 있음 √ 그 중 한가지는, 멘션의 경우 주로 같은 집단(여당은 여당, 야당은 야당)내부에서 이루어지는 경향이 매우 높은 것으로 나타남: E-I Index가 -1에 가까움
43. 116명의 리플라이 연결망 √ 리플라이는 그 밀도가 멘션에 비해 그 밀도가 떨어지는 연결망 형태 (Recap. Mention : Between Ruling Party(0.131) Between Non-RP(0.525) √ 리플라이 연결망의 경우, 그 형태가 멘션 연결망과 비슷한 형태로 같은 집단내에서 이루어지고 있음.
47. 179명의 이름언급 연결망(singletone) √ 이름 언급 연결망의 밀도 √ 이름언급 연결망 E-I Index √ 이름언급 연결망은 시기의 영향을 많이 받는 것으로 사료됨(실제 수집된 자료를 자세히 봐야 할 필요성 : 현재 살펴보는 과정). 예를 들어, 11월 안상수 보온병 사건과 한명숙 전 총리 재판 등의 영향이 있을 것으로 예상