• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.396-407
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• 2013

입소문효과의 극대화를 위한 유력자의 역할은 트위터 네트워크에서도 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 기업 마케팅의 관점에서 트위터 유력자를 파악하고자 하였다. 기업의 마케팅 메시지가 가능한 한 많은 사람들에게 노출되기 위해서는 특정인의 팔로어 수뿐만 아니라 계속적인 리트윗을 통해 입소문이 많이 확산되어야 할 것이다. 즉, 팔로어 수는 많은데 리트윗되지 않거나 리트윗은 많이 되는데 소수자에게 주로 리트윗된다면 전체적인 노출의 정도는 미약하게 될 것이다. 트위터의 특정 검색네트워크 데이터를 이용한 그래프 비교를 통해 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 리트윗이 없는 팔로어 유력자에 비하여 팔로어 유력자의 리트윗을 받는 상대적인 소수자들의 노출도가 크다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 리트윗 유력자중에서도 팔로어 유력자에 의하여 리트윗을 받지 못하는 사용자의 노출도는 매우 미미하다는 것을 알 수 있었다. 위와 같은 사실은 노출도를 높이기 위해서는 실제 유력자도 중요하지만 그런 유력자의 리트윗을 유도하는 사용자의 파악이 더 중요하다는 점을 시사해준다고 볼 수 있다. 이와 함께 노출도의 경우 대부분의 중앙성 척도와 고른 상관관계를 유지하고 있어 노출도가 높은 이용자일수록 네트워크구조상에서도 중심적인 위상을 차지한다는 점도 살펴볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.455-465
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• 2016

본 연구는 트위터 유력자가 이용자의 온-오프라인 의견표명 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 침묵의 나선 이론과 수정 행동 가설에 근거하여 상반된 가설을 도출하였고, 어느 가설이 더 타당한지를 검증해보기 위해 실험연구를 진행하였다. 실험참가자들은 입양특례법 개정안에 대한 공인 유력자의 찬성 트윗, 공인 유력자의 반대 트윗, 일반인 유력자의 찬성 트윗, 일반인 유력자의 반대 트윗이라는 4개의 실험 조건에 배치되었다. 입양특례법 개정안에 대한 실험참가자의 의견을 바탕으로, 실험집단은 공인 유력자와의 의견일치 집단, 공인 유력자와의 의견불일치 집단, 일반 유력자와의 의견일치 집단, 일반 유력자와의 의견불일치 집단으로 구분되었다. 분석결과, 유력자와의 의견일치여부는 이용자의 의견표명 의도에 영향을 주지 않았다. 그러나 유력자 유형에 따른 상호작용 효과가 발견되었는데, 일반인 유력자와의 의견불일치가 이용자들의 온-오프라인 의견표명 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 트위터 유력자가 이용자들을 침묵시키는 것이 아니라 오히려 의견표명을 동기화시킬 가능성이 있음을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.21-30
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• 2014

최근 소셜 미디어의 활성화로 인해 소셜 네트워크상에서 수많은 자발적 추종자들을 확보한 새로운 형태의 유력자가 대두되고 있다. 소셜 네트워크상에서의 유력자를 탐색하는 연구들이 진행되어 왔고, 관련 서비스가 제공 중에 있으나 이들은 유력자 규명에 있어 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)가 가지고 있는 위치 정보에 대한 반영이 부족하다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 공간통계분석기법을 이용하여 LBSNS 데이터를 대상으로 다양한 사회문화적 이슈에 대한 발언에 영향력을 가지는 유력자를 공간적으로 탐색하고, 이를 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 트위터의 지오태깅된 메시지를 분석 데이터로 사용하였으며, 서울시를 공간적 범위로 하여 한 달 동안 총 168,040건의 메시지를 수집하였다. 또한 '정치', '경제', 'IT'를 연구 대상 범주로 설정하고, 데이터 수집 기간 동안 이슈가 되었던 키워드들을 주어진 범주별로 분류하였다. 이를 바탕으로 키워드에 대한 유력자를 파악하기 위한 노출도를 도출하고, 이에 대해 서울시의 행정동을 기준으로 공간결합연산을 실시함으로써 각 키워드에 대한 행정동별 노출도를 산출하였다. 그리고 행정동별로 산출된 노출도의 공간적 의존성을 고려하여 유력지수를 도출하였으며, 키워드별로 상위의 유력지수를 보이는 지역을 유력지역으로 추출하여 이들의 공간적인 분포 특성과 키워드들 간의 공간적 상관성을 분석하였다. 실험 결과, 동일 범주 내에서 키워드 간의 공간적 상관계수는 0.3 이상으로 높은 상관성을 보였으며, 정치범주와 경제범주의 키워드 간 상관계수 역시 평균 0.3으로 비교적 높은 상관성을 보인 반면, 정치범주와 IT범주, 경제범주와 IT범주 키워드 간의 상관계수는 각각 0.18, 0.15로 낮은 상관성을 보였다. 본 연구는 유력자에 대한 연구를 공간 정보의 관점에서 구체화시켰다는 점에서 의의를 가지며, 향후에 gCRM(geographic Customer Relationship Management) 등의 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.