[논문 리뷰] University Twitter Engagement: Using Twitter Followers to Rank Universities

Corren G. McCoy, Michael L. Nelson외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 19.

Impact of Technology on Adolescents참고 문헌 17인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 미국 대학들을 대학 홈페이지에서 연결된 공식 및 연계된 트위터 계정의 결합된 팔로워 네트워크를 기반으로 하는 저비용 웹 기반 지표인 대학 트위터 참여도(UTE)를 제안한다. 이는 전문가가 평가한 순위와 강한 켄달 순위 상관관계(τ = 0.6018)를 보이며, 수동 데이터 수집 없이도 사회적 미디어 참여도가 기관의 평판을 신뢰할 수 있고 재현 가능한 대체 지표로 기능할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

We examine and rank a set of 264 U.S. universities extracted from the National Collegiate Athletic Association (NCAA) Division I membership and global lists published in U.S. News, Times Higher Education, Academic Ranking of World Universities, and Money Magazine. Our University Twitter Engagement (UTE) rank is based on the friend and extended follower network of primary and affiliated secondary Twitter accounts referenced on a university's home page. In rank-to-rank comparisons we observed a significant, positive rank correlation (τ=0.6018) between UTE and an aggregate reputation ranking which indicates that UTE could be a viable proxy for ranking atypical institutions normally excluded from traditional lists. In addition, we significantly reduce the cost of data collection needed to rank each institution by using only web-based artifacts and a publicly accessible Twitter application programming interface (API).

연구 동기 및 목표

• 수동 데이터 수집과 전문가 설문 조사에 의존하는传통적인 대학 순위 시스템에 비해 저비용이고 재현 가능한 대안을 개발하기 위해.
• 트위터 팔로워 네트워크로 측정된 소셜 미디어 참여도가 기존에 확립된 학술 평판 순위와 상관관계가 있는지 조사하기 위해.
• 미래 연구를 지원하기 위해 대학 트위터 프로필과 기관의 인구통계학적 자료를 공개할 수 있는 데이터셋을 구축하기 위해.
• 기존 주류 순위에 포함되지 않는 기관, 특히 전통적 지표는 부족하지만 강력한 소셜 미디어 존재감을 가진 기관을 공정하게 순위 매길 수 있는지 평가하기 위해.
• 웹 기반, API 기반의 데이터 수집 방식이 수동 편집에 비해 신뢰할 수 있고 실시간으로 대학 순위를 생성할 수 있음을 보여주기 위해.

제안 방법

• UTE 점수는 주요 대학 트위터 계정과 그들의 상호 친구(팔로워의 친구)의 모든 팔로워 수의 합으로 계산되며, 이들 중 대학 소속 도메인이 프ofile URI에 포함된 경우에 한해 대학과 연계된 것으로 간주된다.
• 이 방법은 대학 홈페이지에서 연결된 모든 트위터 계정을 웹 스크래핑하여 추출한 후, 공개된 트위터 API를 통해 팔로워 및 친구 네트워크를 수집한다.
• 계정의 프로필 URI에 기관의 공식 도메인이 포함되어 있을 경우(예: harvard.edu), 그 계정은 해당 대학과 연계된 것으로 간주된다.
• 비교를 위한 기준으로 사용하기 위해, U.S. News, Times Higher Education 등 여러 전문가 순위의 순위를 집계하여 조정된 평판 순위(ARR)를 생성한다.
• 재현 가능성을 보장하고 실시간에 가까운 순위 갱신을 가능하게 하기 위해 공개 접근 가능한 트위터 API 엔드포인트를 활용한다.
• 트위터 프로필과 기관의 인구통계학적 자료를 포함한 데이터셋은 연구자들이 재사용할 수 있도록 깃허브에 게시된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트위터 팔로워 네트워크는 전통적 순위에서 제외된 기관을 포함하여 대학 평판에 신뢰할 수 있는 대체 지표로 기능할 수 있는가?
• RQ2 대학 트위터 참여도(UTE) 점수는 기존의 전문가 기반 평판 순위와 얼마나 강하게 상관관계가 있는가?
• RQ3 UTE 지표는 전통적 성과 지표와는 독립적으로 기관의 공개 가시성과 대중의 브랜드 인식도를 어느 정도 반영하는가?
• RQ4 웹 기반, API 기반의 방법론은 수동 편집에 비해 재현 가능하고 비용 효율적인 대학 순위를 생성할 수 있는가?
• RQ5 스포츠 홍보, 졸업생 참여도, 기관 도메인 사용 여부 등의 요소가 UTE 점수에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• UTE 점수는 조정된 평판 순위(ARR)와 강한 켄달 순위 상관관계(τ = 0.6018)를 보이며, 소셜 미디어 참여도가 전문가 공감대 순위와 잘 일치함을 시사한다.
• 이 방법론은 공개된 웹 자료와 트위터 API에만 의존함으로써 데이터 수집 비용을 크게 줄였으며, 확장 가능하고 재현 가능한 순위 매기기를 가능하게 한다.
• 파워 파이브 소속의 고위성 스포츠 프로그램을 운영하는 대학들은 UTE 점수가 비례적으로 높은 편이어서, 브랜드 가시성이 팔로워 증가에 기여함을 시사한다.
• 연구는 많은 공식 대학 트위터 계정이 일관되게 기록되거나 홍보되지 않는다는 점을 밝혀내어 기관의 소셜 미디어 전략에 격차가 있음을 보여준다.
• UTE 지표는 실시간으로 요청 시 계산되고 거의 실시간으로 갱신될 수 있어 연간 전통적 순위의 역동적인 대안이 될 수 있다.
• 연구는 유명한 교수진이나 확인된 계정이 팔로워 수를 과도하게 증가시킬 수 있지만, 데이터셋 내에서 이러한 계정의 비율이 낮아 그 영향은 제한적임을 밝혀냈다.