[논문 리뷰] Measuring and Predicting Speed of Social Mobilization

Jeff Alstott, Stuart Madnick외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 03. 15.

Social Media and Politics참고 문헌 28인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 글로벌 경쟁을 통해 사회적 동원 속도를 측정하고 예측하며, 개인적 특성과 네트워크 관계가 모집 속도에 어떻게 영향을 미치는지 분석한다. 주요 발견은 조직의 직접적 연락, 동일한 소스 유형, 성별 유사성, 더 어린 모집자, 더 어린 모집 대상이 모두 동원 속도를 높인다는 점으로, 더 빠른 사회적 캠페인 설계를 위한 실질적인 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

Large-scale mobilization of individuals across social networks is becoming increasingly influential in society. However, little is known about what traits of recruiters and recruits and affect the speed at which one mobilizes the other. Here we identify and measure traits of individuals and their relationships that predict mobilization speed. We ran a global social mobilization contest and recorded personal traits of the participants and those they recruited. We identified how those traits corresponded with the speed of mobilization. Recruits mobilized faster when they first heard about the contest directly from the contest organization, and decreased in speed when hearing from less personal source types (e.g. family vs. media). Mobilization was faster when the recruiter and the recruit heard about the contest through the same source type, and slower when both individuals were in different countries. Females mobilized other females faster than males mobilized other males. Younger recruiters mobilized others faster, and older recruits mobilized slower. These findings suggest relevant factors for engineering social mobilization tasks for increased speed.

연구 동기 및 목표

• 사회적 동원 속도를 예측하는 데 기여하는 개인적 특성과 관계적 특성을 특정하고 측정하기 위해.
• 예를 들어 조직, 가족, 미디어와 같은 소스 유형이 모집 속도에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해.
• 연령과 성별과 같은 인구통계적 요인이 동원 동역학에 미치는 역할을 조사하기 위해.
• 모집자와 모집 대상 간의 지리적 거리나 국가 간 차이가 동원 속도에 영향을 주는지 조사하기 위해.
• 실증 데이터를 바탕으로 사회적 동원 속도를 예측할 수 있는 모델을 개발하기 위해.

제안 방법

• 실제 세계의 모집 체인과 개인적 특성에 대한 데이터를 수집하기 위해 글로벌 사회적 동원 경쟁을 실시하였다.
• 모집자와 모집 대상의 연령, 성별, 국적, 정보 소스를 포함한 개인 정보를 수집하였다.
• 개인이 대회 소식을 처음 듣고 나서 다른 사람을 모집하기까지의 시간을 추적하였다.
• 개인적/관계적 특성과 동원 속도 사이의 관계를 분석하기 위해 통계 모델링을 사용하였다.
• 조직, 가족, 미디어 등 개인적에서 무인간적 연속선에 따라 소스 유형을 분류하여 그 영향을 평가하였다.
• 성별 유사성, 연령, 국가 간 차이와 같은 변수가 동원 속도에 미치는 영향을 정량화하기 위해 회귀 분석을 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 개인이 동원 활동에 대해 소식을 듣는 소스 유형이 모집 속도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 성별 유사성(동일 성별의 모집자-모집 대상 쌍)이 동원 속도에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ3 모집자와 모집 대상 간의 연령 차이가 사회적 동원 속도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 모집자와 모집 대상 간의 지리적 거리 또는 국가 간 차이가 동원 속도를 느리게 하는가?
• RQ5 개인적 및 관계적 특성에 기반해 동원 속도를 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 모집 대상이 조직으로부터 직접 소식을 听은 경우, 간접적 소스보다 더 빠르게 동원되었다.
• 정보 소스가 개인적(예: 가족)에서 무인간적(예: 미디어)으로 바뀌면서 동원 속도가 뚜렷이 감소하였다.
• 모집자와 모집 대상이 동일한 소스 유형을 통해 정보를 받은 경우 모집 속도가 빨라졌고, 다른 소스를 통해 정보를 받은 경우 속도가 느려졌다.
• 모집자와 모집 대상이 다른 국가에 있을 경우 동원 속도가 느려졌는데, 이는 지리적 장벽이 속도에 영향을 준다는 것을 시사한다.
• 여성 모집자가 여성 모집 대상을 더 빠르게 동원했고, 남성 모집자가 남성 모집 대상과의 경우보다 느렸다. 이는 성별 유사성이 속도에 영향을 준다는 것을 의미한다.
• 더 어린 모집자가 더 빠르게 다른 사람을 동원했고, 더 나이 많은 모집 대상은 더 느리게 동원되었으며, 이는 연령에 따른 반응성의 영향을 보여준다.