[논문 리뷰] Twitter and the Press: an Ego-Centred Analysis

Chiara Boldrini, Mustafa Toprak외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 23.

Opinion Dynamics and Social Influence참고 문헌 18인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 이탈리아 기자들의 트위터에서의 이고 네트워크를 사회 뇌 가설에 부합하는 다층적 구조 모델을 사용해 분석한다. 기자들은 정치인이나 일반 사용자보다도 더 안정적이고 정보 중심의 네트워크를 보이며, 오프라인 사회적 구조와 유사하다. 이는 전문적인 정보 공유를 위해 트위터를 더 깊이 인지적으로 활용하고 있음을 시사한다.

ABSTRACT

Ego networks have proved to be a valuable tool for understanding the relationships that individuals establish with their peers, both in offline and online social networks. Particularly interesting are the cognitive constraints associated with the interactions between the ego and the members of their ego network, whereby individuals cannot maintain meaningful interactions with more than 150 people, on average. In this work, we focus on the ego networks of journalists on Twitter, and we investigate whether they feature the same characteristics observed for other relevant classes of Twitter users, like politicians and generic users. Our findings are that journalists are generally more active and interact with more people than generic users. Their ego network structure is very aligned with reference models derived from the social brain hypothesis and observed in general human ego networks. Remarkably, the similarity is even higher than the one of politicians and generic users ego networks. This may imply a greater cognitive involvement with Twitter than with other social interaction means. Moreover, the ego networks of journalists are much stabler than those of politicians and generic users, and the ego-alter ties are often information-driven.

연구 동기 및 목표

• 트위터에서 기자들이 사회 뇌 가설과 덜버의 수(150명)에 부합하는 이고 네트워크 구조를 보이는지 조사하는 것.
• 기자들의 이고 네트워크가 정치인과 일반 트위터 사용자와 비교할 때 구조적 안정성과 정보 중심의 역학을 어떻게 유지하는지 비교하는 것.
• 해시태그 사용이 기자들의 이고 네트워크 내 관계 형성과 유지에 어떻게 기여하는지 분석하는 것.
• 트위터가 정치인이나 일반 사용자와의 행동을 비교할 때 기자들에게 전문 커뮤니케이션 도구로서 어떤 역할을 하는지 평가하는 것.

제안 방법

• 상위 이탈리아 기자들의 이고 네트워크를 트위터 공개 API를 사용해 구축하였으며, 상호작용 빈도 기반으로 이고-이상 관계를 정의하였다.
• 사회적 친밀도를 나타내기 위해 5단계 레이어 모델(R1–R5)을 적용하였으며, R1은 가장 가까운 친밀한 관계, R5는 먼 앎의 관계를 의미한다.
• 이론적 모델과 오프라인 사회 네트워크, 덜버의 수(150명)와 비교하기 위해 원의 크기와 스케일링 비율을 계산하였다.
• 월간 스크래치 샘플을 기반으로 레이어 간 겹침을 측정하기 위해 재즈드 지수(Jaccard index)를 사용하였고, 이상 간 이동을 측정하기 위해 점프 지수(Jump index)를 적용하였다.
• 관계 활성화 여부를 확인하기 위해 해시태그 사용을 분석하고, 상호작용 이후 해시태그 빈도 변화를 추적하였다.
• 이전 연구에서 확보한 정치인과 일반 사용자 데이터와의 통계적 비교를 통해 기자들의 네트워크 특성을 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기자들의 트위터 이고 네트워크는 사회 뇌 가설과 덜버의 수에 의해 예측된 다층적 구조를 따르는가?
• RQ2 기자들의 이고 네트워크 구조적 안정성은 시간이 지남에 따라 정치인과 일반 사용자 네트워크와 비교해 어떻게 다른가?
• RQ3 해시태그 사용을 통해 기자들의 트위터 관계가 얼마나 정보 중심으로 이뤄지는가?
• RQ4 기자들과 다른 사용자 유형 간 해시태그 사용의 빈도와 지속성은 어떻게 다를까?
• RQ5 초기 해시태그 활성화와 지속적인 사용 간의 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 기자들의 이고 네트워크는 오프라인 사회 네트워크의 이론적 모델과 덜버의 수에 밀접하게 일치하는 원의 크기와 스케일링 비율을 보였다.
• 정기적인 월간 스크래치에서 높은 재즈드 지수와 낮은 점프 지수를 통해 정치인이나 일반 사용자보다 기자들의 이고 네트워크가 시간이 지나도 훨씬 더 안정적이었다.
• 기자들의 관계 중 36%가 해시태그에 의해 활성화되었으며, 이는 일반 사용자(6%)의 5배 이상, 정치인(15%)의 2배 이상을 초월했다.
• 해시태그 활성화 효과는 가장 내부적인 레이어(R1)에서 가장 두드러졌으며, 외부 레이어로 갈수록 영향력이 지속되어 정보 중심의 지속적 참여가 이루어지고 있음을 시사한다.
• 초기 접촉에서 해시태그를 사용하는 기자들은 접촉 빈도를 통제하더라도 이후 상호작용에서 해시태그 사용 빈도가 유의미하게 높았다.
• 높은 정보 중심 상호작용에도 불구하고 각 레이어의 이상 집합은 매우 일관되게 유지되어, 트위터에서 장기적이고 안정적인 전문 관계가 형성되고 있음을 나타낸다.