[논문 리뷰] Who shapes crisis communication on Twitter? An analysis of influential German-language accounts during the COVID-19 pandemic

Gautam Kishore Shahi, Sünje Clausen외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 12.

Public Relations and Crisis Communication참고 문헌 52인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 2020년 1월에서 5월까지의 300만 건의 독일어 트윗을 대상으로 한 재트윗 네트워크 분석을 통해 코로나19 팬데믹 기간 동안 영향력 있는 독일어 트위터 계정을 특정했다. 페이지랭크 중심성 기반 분석을 통해 뉴스 및 기자 계정이 일관되게 영향력 있는 것으로 드러났으며, 봉쇄 조치 기간 주변에 정부 계정의 영향력이 증가함을 확인하여 사회적 미디어에서 위기 커뮤니케이션을 이끄는 다양한 주체들의 역할이 어떻게 변화하는지를 보여주었다.

ABSTRACT

Twitter is becoming an increasingly important platform for disseminating information during crisis situations, such as the COVID-19 pandemic. Effective crisis communication on Twitter can shape the public perception of the crisis, influence adherence to preventative measures, and thus affect public health. Influential accounts are particularly important as they reach large audiences quickly. This study identifies influential German-language accounts from almost 3 million German tweets collected between January and May 2020 by constructing a retweet network and calculating PageRank centrality values. We capture the volatility of crisis communication by structuring the analysis into seven stages based on key events during the pandemic and profile influential accounts into roles. Our analysis shows that news and journalist accounts were influential throughout all phases, while government accounts were particularly important shortly before and after the lockdown was instantiated. We discuss implications for crisis communication during health crises and for analyzing long-term crisis data.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹 초기 단계 동안 영향력 있는 독일어 트위터 계정을 특정하는 것.
• 뉴스 미디어, 기자, 정부 기관 등 다양한 유형의 주체들이 위기 상황에서 시간이 지남에 따라 영향력이 어떻게 변화하는지 이해하는 것.
• 네트워크 중심성 지표를 활용하여 공중보건 긴급 상황 동안 트위터에서 정보 확산의 구조적 역학을 분석하는 것.
• 다양한 주체 유형이 소셜 미디어 커뮤니케이션을 통해 공중의 인식과 위기 대응에 어떤 역할을 하는지 평가하는 것.

제안 방법

• 2020년 1월에서 5월까지 수집된 290만 건의 독일어 트윗을 기반으로 재트윗 네트워크를 구축함.
• 개별 트위터 계정의 영향력을 측정하기 위해 페이지랭크 중심성 지표를 적용함.
• 주요 팬데믹 사건에 대응하는 7개의 시간 기반 단계로 분할하여 영향력의 시간적 변동성을 파악함.
• 계정 유형과 콘텐츠를 바탕으로 영향력 있는 계정을 뉴스, 기자, 정부, 보건 기관 등 역할로 분류함.
• 네트워크 분석을 통해 시간이 지남에 따라 주요 주체 유형 간 영향력 이동을 추적함.
• 정확한 분류를 확보하기 위해 수작업 분류 및 메타데이터 분석을 통해 계정 역할을 검증함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 팬데믹 초기 단계 동안 독일어 위기 커뮤니케이션을 이끌었던 주요 트위터 계정의 유형은 무엇인가?
• RQ2 뉴스 미디어, 기자, 정부 기관 등 다양한 주체 유형의 영향력은 주요 팬데믹 사건에 대응하여 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는가?
• RQ3 국가 봉쇄 조치 시기 주변에서 정부 계정이 공적 논의에 미친 영향은 어느 정도였는가?
• RQ4 evolving 위기 상황 동안 영향력 있는 계정 네트워크는 얼마나 안정적이거나 변동성이 있었는가?
• RQ5 기자와 뉴스 미디어는 팬데믹 기간 동안 정보 흐름을 유지하고 공중의 이해를 형성하는 데 어떤 역할을 했는가?

주요 결과

• 뉴스 및 기자 계정은 팬데믹 분석의 전 세션 동안 가장 일관되게 영향력 있는 주체로 나타났다.
• 정부 계정은 국가 봉쇄 조치 시행 전후에 최고의 영향력을 확보하여 정책 전환기 동안 전략적 커뮤니케이션 역할을 수행했음을 시사한다.
• 보건 기관 및 공공 서비스 계정의 영향력은 뉴스 및 정부 계정에 비해 상대적으로 낮게 유지되었다.
• 재트윗 네트워크는 주요 공중보건 사건과 연계된 영향력 패턴의 변화를 반영하며 높은 시간적 변동성을 보였다.
• 기자와 뉴스 미디어는 위기 정보의 주요 확산자 역할을 하였으며, 중요한 순간에는 공식 소스보다 더 자주 재트윗되었다.
• 페이지랭크 중심성 지표는 영향력의 동적 변화를 효과적으로 포착하여 실시간 위기 커뮤니케이션 분석에서의 유용성을 확인하였다.