[논문 리뷰] How Twitter affects the perception of public opinion: Two case studies.

Felix Gaisbauer, Armin Pournaki외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 03.

Social Media and Politics인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 테이터 리트윗과 댓글을 기반으로 한 네트워크 분석을 통해 시각화와 집단 간 상호작용이 공공의견 인식에 어떻게 영향을 미치는지 연구한다. 연구 결과, 오른쪽에서 극우 성향 사용자들이 리트윗과 댓글에서 더 활발히 활동하며, 다른 집단과의 대립적인 방식으로 자신들의 의견을 지나치게 확산시키는 것으로 나타났다. 특히 2019년 라이프치히 폭동과 색소니 주 선거와 같은 사건 기간 동안 이러한 경향이 두드러졌다.

ABSTRACT

This article analyses public debate on Twitter via network representations of retweets and replies. We argue that tweets observable on Twitter have both a direct and mediated effect on the perception of public opinion. On this basis, we show that through the interplay of the two network representations, it is possible to investigate which opinion groups on the platform primarily shape public opinion, and which ones remain silent to a disproportionate degree. The method is employed to observe public debate about two events: The Saxon state elections and violent riots on New Year's Eve of 2019 in the city of Leipzig. We show that in both cases, (i) different opinion groups exhibit different propensities to get involved in debate, and therefore have unequal impact on public opinion. Users retweeting right to far-right parties and politicians are significantly more active, hence their positions are disproportionately visible. (ii) Said users direct their replies primarily to other opinion groups, hence act more confrontational, while the contrary is not the case.

연구 동기 및 목표

• 트위터의 네트워크 구조—리트윗과 댓글—가 공공의견 인식에 어떻게 영향을 미치는지 조사하기 위해.
• 네트워크의 시각화와 참여 패턴으로 인해 어떤 의견 집단이 공적 논의에서 과대 또는 과소 표현되는지 특정하기 위해.
• 사회미디어에서 집단 간 상호작용의 역할이 논의의 시각화와 톤에 어떻게 영향을 미치는지 검토하기 위해.

제안 방법

• 사용자 간 간선으로서 리트윗과 댓글을 사용하여 트위터 데이터에서 네트워크 표현을 구축하기 위해.
• 다양한 의견 집단 간 사용자 활동 수준과 참여 패턴을 분석하기 위해.
• 리트윗 빈도와 네트워크 중심성으로 측정하여 의견 집단의 시각화 수준을 측정하기 위해.
• 집단 간 소통의 유형을 파악하기 위해 응답 행동을 비교하기 위해.
• 실제 상황에서 발견된 결과를 검증하기 위해 2019년 라이프치히 폭동과 색소니 주 선거를 사례 연구로 활용하기 위해.
• 네트워크 분석 기법을 적용하여 의견 집단 간 시각화와 대립 패턴의 불균형을 탐지하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트위터의 리트윗 및 댓글 네트워크가 공공의견 인식에 어떻게 종합적으로 영향을 미치는가?
• RQ2 어떤 의견 집단이 공적 논의에서 가장 높은 시각화를 보이며, 그 이유는 무엇인가?
• RQ3 의견 집단 간 활동 수준과 집단 간 소통 패턴에서 참여 패턴은 어떻게 다를까?
• RQ4 오른쪽에서 극우 성향 사용자들이 네트워크 시각화를 통해 공공의견 인식을 어느 정도 형성하는가?
• RQ5 논의에 참여하고 있음에도 불구하고 일부 의견 집단은 왜 여전히 과소 표현되는가?

주요 결과

• 오른쪽에서 극우 성향 사용자들은 유의미하게 높은 리트윗 활동을 보이며, 공공의견 인식에서 지나치게 높은 시각화를 이끌고 있다.
• 이들 사용자들은 다른 의견 집단에 더 자주 댓글을 남기며, 대립적인 커unikation 스타일을 보이고 있다.
• 다른 의견 집단의 사용자들은 낮은 댓글 활동을 보이며, 집단 간 교류를 시작할 가능성이 낮다.
• 리트윗 네트워크는 일부 활동적인 집단, 특히 오른쪽에서 극우 성향 사용자들의 목소리를 확대하여 공공의견 인식을 왜곡한다.
• 댓글 네트워크에서는 비대칭적 참여가 드러나며, 오른쪽에서 극우 성향 사용자들이 다른 집단을 더 자주 겨냥하고 있다.
• 라이프치히 폭동과 색소니 주 선거 기간 동안 동일한 시각화 및 참여 불균형이 관찰되어 네트워크 효과의 일관성을 확인했다.