[논문 리뷰] Systematically Monitoring Social Media: the case of the German federal election 2017

Sebastian Stier, Arnim Bleier외 8명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 01.

Social Media and Politics참고 문헌 8인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 2017년 독일 연방 선거 기간 동안 페이스북과 트위터에서 소셜 미디어 데이터를 체계적이고 방법론적으로 수집하고 분석하는 접근법을 제시한다. 내용 타당성, 구성 타당성, 신뢰성 및 데이터 공유를 고려함으로써 정치 커뮤니케이션 연구 분야에서 대규모 디지털 트레이스 데이터 수집을 위한 재현 가능한 프레임워크를 구축한다.

ABSTRACT

It is a considerable task to collect digital trace data at a large scale and at the same time adhere to established academic standards. In the context of political communication, important challenges are (1) defining the social media accounts and posts relevant to the campaign (content validity), (2) operationalizing the venues where relevant social media activity takes place (construct validity), (3) capturing all of the relevant social media activity (reliability), and (4) sharing as much data as possible for reuse and replication (objectivity). This project by GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences and the E-Democracy Program of the University of Koblenz-Landau conducted such an effort. We concentrated on the two social media networks of most political relevance, Facebook and Twitter.

연구 동기 및 목표

• 대규모 디지털 트레이스 데이터를 체계적으로 수집하면서도 학술적 엄격함을 유지하는 데 도전하는 것.
• 2017년 독일 연방 선거와 관련된 관련 정치 주체 및 게시물들을 식별함으로써 내용 타당성을 확보하는 것.
• 소셜 미디어 플랫폼(페이스북과 트위터)을 정치 커뮤니케이션의 주요 장소로 정의함으로써 구성 타당성을 확립하는 것.
• 캠페인 기간 동안의 포괄적인 소셜 미디어 활동을 캡처함으로써 신뢰성을 향상시키는 것.
• 다른 연구자들이 재사용 및 재현을 가능하게 하기 위해 개방형 데이터 공유를 통해 객관성을 제고하는 것.

제안 방법

• 2017년 선거 기간 독일에서 정치적으로 가장 관련성이 높은 두 소셜 미디어 플랫폼으로 페이스북과 트위터를 집중적으로 다루는 것.
• 정치적 관련성과 캠페인 활동 기반으로 관련된 소셜 미디어 계정을 선별하는 기준을 정의하는 것.
• 관련 게시물과 상호작용를 일관되게 식별하고 캡처할 수 있도록 데이터 수집 과정을 운영화하는 것.
• 포괄적인 커버리지와 관련 내용의 누락 최소화를 위해 체계적인 데이터 수집 파이프라인을 구현하는 것.
• 투명성, 재사용 및 연구 재현을 지원하기 위해 데이터 공유 및 문서화를 우선시하는 것.
• 수집 과정 全 주기 동안 타당성 및 신뢰성 평가를 포함한 학술적 기준을 적용하여 데이터 품질을 확보하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2017년 독일 연방 선거와 관련된 소셜 미디어 계정과 게시물들은 어떻게 체계적으로 캡처되었으며, 그들의 관련성은 어떻게 정의되었는가?
• RQ2 정치 커뮤니케이션 연구를 위한 소셜 미디어 데이터 수집 시 내용 타당성을 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ3 다양한 플랫폼 간 대규모 소셜 미디어 데이터 수집의 신뢰성을 보장하기 위한 방법론적 전략은 무엇인가?
• RQ4 향후 연구를 위해 데이터 수집 절차를 얼마나 투명하고 재사용 가능하게 만들 수 있는가?
• RQ5 소셜 미디어 플랫폼을 정치 커뮤니케이션의 장소로 정의할 때 구성 타당성을 어떻게 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 이 연구는 2017년 독일 연방 선거 기간 동안 페이스북과 트위터에서의 정치 커뮤니케이션에 대한 포괄적인 데이터셋을 성공적으로 수집하고 정제하였다.
• 체계적인 관련 정치 주체 및 게시물 식별을 통해 방법론적 프레임워크가 높은 내용 타당성을 확보하였다.
• 페이스북과 트위터를 연구에서 정치적 논의의 주요 플랫폼으로 명확히 정의함으로써 구성 타당성이 달성되었다.
• 체계적이고 반복 가능한 절차를 통해 데이터 수집 과정이 높은 신뢰성을 보였다.
• 연구의 재현과 향후 연구를 지원하는 투명하고 재사용 가능한 데이터 인프라를 구축하였다.
• 이 프레임워크는 정치 커뮤니케이션 연구 분야에서 대규모이고 학술적으로 엄격한 소셜 미디어 데이터 수집의 기준을 설정한다.