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QUICK REVIEW

[논문 리뷰] Beyond Active Engagement: The Significance of Lurkers in a Polarized Twitter Debate

Anees Baqir, Yijing Chen|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 30.
Social Media and PoliticsSocial Sciences인용 수 3
한 줄 요약

이 연구는 러시아-우크라이나 전쟁과 관련된 극심한 대립이 발생하는 동안 트위터 API의 인상 수(impression counts)를 활용하여, 활동적인 참여 없이 콘텐츠를 소비하는 '은둔자'라 불리는 숨겨진 청중(hidden audience)을 추정한다. 연구 결과, 사용자 중 75–90%가 은둔자로 나타났으며, 이들의 참여는 이데올로기적 일치성보다는 매체 소스의 신뢰성에 의해 주로 이끌린다. 이는 에코 챌린저 모델과 분극화 메커니즘에 대한 기존의 가정을 도전하는 결과이다.

ABSTRACT

The emergence of new public forums in the shape of online social media has introduced unprecedented challenges to public discourse, including polarization, misinformation, and the emergence of echo chambers. While existing research has extensively studied the behavior of active users within echo chambers, little attention has been given to the hidden audience, also known as lurkers, who passively consume content without actively engaging. This study aims to estimate the share of the hidden audience and investigate their interplay with the echo chamber effect. Using Twitter as a case study, we analyze a polarized political debate to understand the engagement patterns and factors influencing the hidden audience's presence. Our findings reveal a relevant fraction of users that consume content without active interaction, which underscores the importance of considering their presence in online debates. Notably, our results indicate that the engagement of the hidden audience is primarily influenced by factors such as the reliability of media sources mentioned in tweets rather than the ideological stance of the user that produced the content. These findings highlight the need for a comprehensive understanding of the hidden audience's role in online debates and how they may influence public opinion.

연구 동기 및 목표

  • 온라인 정치적 논의에서 활동 기반 분석에서 제외되는 경향이 있는 수동 사용자(은둔자)의 비율을 추정하기 위해.
  • 은둔자들이 극심한 대립이 발생하는 온라인 논의에서 에코 채널과 오락성 정보에 어떻게 상호작용하는지 조사하기 위해.
  • 콘텐츠 제작자의 이데올로기적 입지 또는 매체 소스의 신뢰성이 수동 사용자 참여에 더 강하게 영향을 미치는지 평가하기 위해.
  • 이전에 사회적 미디어 연구에서 잘 활용되지 않았던 트윗 수준의 인상 수 데이터를 활용해 은둔자 청중을 정량화하는 새로운 방법을 개발하기 위해.
  • 기존의 활동자 중심의 에코 채널 모델을 넘어서, 온라인 분극화에 영향을 미치는 수동 소비자의 역할을 통합함으로써, 이를 도전하기 위해.

제안 방법

  • 트위터의 인상 수(metric)—즉, 트윗이 사용자 화면에 나타난 횟수—를 활용하여 수동 시청을 추정한다.
  • 인상 수를 전통적인 참여 지표(좋아요, 재트윗, 댓글, 인용)와 비교하여 수동 사용자와 활동 사용자 간 비율을 계산한다.
  • 정치적 성향과 사실 기반 보도 품질을 기준으로 매체 소스를 분류하여 참여 패턴에 미치는 영향를 분석한다.
  • 사용자를 이데올로기 기반으로 분류하고, 매체 소스 노출 여부를 기준으로 세분화하여 정치적 위치와 콘텐츠 신뢰성의 영향을 분석한다.
  • 통계적 분석과 시각화(예: 박스 플롯, 분포도)를 적용하여 이데올로기 및 매체 소스 유형 기반으로 참여 비율을 비교한다.
  • 2022년 러시아-우크라이나 전쟁과 관련된 트위터 논의 데이터를 활용하여 실제 극심한 대립 상황에서 분석을 구체화한다.
Figure 1: Retweet Network and Ideology Distribution of users and influencers. Panel (a): influencers and users retweet networks for nodes with a degree greater than 100, with edges colored on the base of nodes’ ideological stances. Panel (b): histogram of users’ and influencers’ ideology score (top)
Figure 1: Retweet Network and Ideology Distribution of users and influencers. Panel (a): influencers and users retweet networks for nodes with a degree greater than 100, with edges colored on the base of nodes’ ideological stances. Panel (b): histogram of users’ and influencers’ ideology score (top)

실험 결과

연구 질문

  • RQ1극심한 대립이 발생하는 트위터 논의에서 얼마나 많은 사용자가 은둔자인가, 즉 활동적인 참여 없이 콘텐츠를 소비하는가?
  • RQ2콘텐츠 제작자의 이데올로기적 입지가 수동 사용자의 참여에 어떤 영향을 미치는가?
  • RQ3트윗에 언급된 매체 소스의 신뢰성이 사용자 참여(수동 소비 포함) 가능성에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
  • RQ4극우 또는 낮은 사실 기반 보도를 하는 소스를 공유하는 사용자와 주류 또는 높은 사실 기반 보도를 하는 소스를 공유하는 사용자 간의 참여 패턴은 어떻게 다를까?
  • RQ5은둔자 존재가 온라인 논의에서 에코 채널의 강도나 구조를 인식하는 데에 의미 있게 영향을 미치는가?

주요 결과

  • 분석된 논의 기간 동안 트위터 사용자 중 약 75–90%가 은둔자로 추정되어, 수동 소비가 활동적 참여를 압도함을 시사한다.
  • 행동(좋아요, 재트윗, 댓글, 인용) 수와 인상 수의 비율이, 더 높은 참여를 요구하는 인용과 같은 콘텐츠에서 유의미하게 낮게 나타나, 수동 시청의 지배적 성격을 강조한다.
  • 매체 소스의 신뢰성이 참여에 가장 강력한 예측 변수로 나타났다: 낮은 사실 기반 보도나 극우 매체에서 나온 콘텐츠는 인상 수 대비 행동 비율이 가장 높았다.
  • 콘텐츠 제작자의 이데올로기적 일치성은 참여에 거의 영향을 미치지 않았으며, 오히려 소스의 신뢰성이 사용자 상호작용의 주요 동력으로 작용했다.
  • 극우 또는 오락성 정보에 취약한 소스를 공유한 사용자는 수동 청중에게도 참여를 유도할 가능성이 더 높았다.
  • 이 연구는 에코 채널의 역학이 활동자 뿐 아니라, 특히 신뢰성이 떨어지는 소스에 노출된 경우 수동 소비 패턴까지 포함하여 형성됨을 드러냈다.
Figure 2: User-level hidden audience in the Twitter discussion on military aid to Ukraine. (a) Bivariate probability density of the number of followers and the active engagement with respect to retweets (top left), replies (top right), likes (bottom left), and quotes (bottom right). The active engag
Figure 2: User-level hidden audience in the Twitter discussion on military aid to Ukraine. (a) Bivariate probability density of the number of followers and the active engagement with respect to retweets (top left), replies (top right), likes (bottom left), and quotes (bottom right). The active engag

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