[논문 리뷰] White, Man, and Highly Followed: Gender and Race Inequalities in Twitter

Johnnatan Messias, Pantelis Vikatos외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 26.

Social Media and Politics참고 문헌 39인용 수 21

한 줄 요약

이 연구는 167만 명의 미국 거주 트위터 사용자에서 성별과 인종을 Face++를 활용해 식별하고, 그들의 네트워크 연결성과 상호작용을 분석한다. 연구 결과, 백인과 남성 사용자가 유의미하게 더 높은 시각화도와 팔로워 수를 기록하며, 트위터의 사회적 구조에서 체계적인 인종 및 성별 불평등이 존재함을 시사한다. 특히 백인 남성 사용자가 네트워크의 우월한 위치에서 가장 유리한 입지를 점유하고 있다.

ABSTRACT

Social media is considered a democratic space in which people connect and interact with each other regardless of their gender, race, or any other demographic factor. Despite numerous efforts that explore demographic factors in social media, it is still unclear whether social media perpetuates old inequalities from the offline world. In this paper, we attempt to identify gender and race of Twitter users located in U.S. using advanced image processing algorithms from Face++. Then, we investigate how different demographic groups (i.e. male/female, Asian/Black/White) connect with other. We quantify to what extent one group follow and interact with each other and the extent to which these connections and interactions reflect in inequalities in Twitter. Our analysis shows that users identified as White and male tend to attain higher positions in Twitter, in terms of the number of followers and number of times in user's lists. We hope our effort can stimulate the development of new theories of demographic information in the online space.

연구 동기 및 목표

• 성별과 인종이 트위터에서의 사회적 네트워크 시각화도와 연결성에 영향을 미치는지 조사하는 것.
• 성별(남성/여성)과 인종(백인/흑인/아시아계) 집단 간의 연결 및 상호작용 방식을 정량화하는 것.
• 온라인 사회 네트워크가 실생활의 사회적 불평등, 특히 '유리 천장 효과'를 어떻게 유지하는지 분석하는 것.
• 인구 통계적 요소가 온라인 소셜 미디어에서의 시각화도와 영향력에 어떻게 작용하는지에 대한 실증적 증거를 제공하는 것.

제안 방법

• 미국 내에 거주하는 프로필 사진이 있는 활동 중인 트위터 사용자 1,670,863명의 대규모 샘플을 수집하였다.
• Face++ 얼굴 인식 API를 사용하여 높은 정확도로 프로필 사진에서 성별과 인종을 추론하였다.
• 사용자 친구 목록과 상호작용 데이터(예: 언급, 재트윗)를 크롤링하여 네트워크 구조를 분석하였다.
• 인구 통계 분포에 비해 각 집단 간 연결 및 상호작용의 상대적 확률을 계산하였다.
• 다른 집단 간 연결에서 기대 비율과의 편차를 평가하기 위해 통계 모델링을 적용하였다.
• 상호작용 패턴을 시각화하여 과대 및 과소 표현된 집단을 강조하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 성별과 인종이 트위터에서 사용자의 시각화도와 팔로워 수에 영향을 미치는가?
• RQ2 다른 인구 통계 집단(남성/여성, 백인/흑인/아시아계)은 트위터에서 어떻게 상호작용하고 연결되는가?
• RQ3 네트워크 연결성과 상호작용이 온라인 소셜 미디어의 체계적 불평등을 어느 정도 반영하는가?
• RQ4 비백인 및 비남성 사용자에게 '유리 천장 효과'의 증거가 있는가?
• RQ5 인구 통계 집단 내에서의 자기 연결(self-loops)과 내재적 연결(endogenous connections)은 관찰된 불평등에 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• 백인 남성 사용자는 다른 인구 집단보다 유의미하게 더 높은 팔로워 수를 기록하고, 사용자 목록에 더 자주 등장하여 구조적 우월성을 보여준다.
• 흑인 남성 및 아시아계 남성 사용자는 활동 수준이 유사함에도 불구하고 백인 남성과 비교해 시각화도와 팔로워 수가 낮아 '유리 천장 효과'를 경험한다.
• 백인 남성 사용자는 백인 및 아시아계 사용자로부터 비례적으로 더 많은 긍정적 연결(친구 관계 및 상호작용)을 받는 반면, 흑인 사용자는 백인 남성의 친구로서의 비중이 낮다.
• 흑인 남성 및 여성 사용자는 각각 130% 및 86%의 높은 자기 연결 비율을 보이며, 강한 내부 집단 연결성과 잠재적 네트워크 분리 현상을 나타낸다.
• 아시아계 사용자는 모든 집단에서 친구 관계와 상호작용에서 과소 대표되며, 다른 인구 집단으로부터의 들어오는 연결에 대해 음수의 상대적 확률을 보인다.
• 아시아계 사용자 간의 상호작용은 기대 수준보다 상대적으로 높지만, 백인 사용자와의 연결은 기대 수준 이하로 떨어져 보이며, 넓은 네트워크에 통합되지 않는 것으로 나타난다.