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'전염병 확산모델'에 해당되는 글 1

  1. 2012.01.05 트위터가 급성장한것은 기성 미디어 덕택?(2)
2012. 1. 5. 01:54 대덕밸리과학소식/KAIST

트위터가 단기간에 전세계로 확산된 이유는?

트위터는 가장 먼저 젊고 과학기술을 잘 이용하는 샌프란시스코와 보스톤의 사용자들을 통해 도입됐습니다.

그 다음 단계에서 인접도시로 점진적으로 확산됐고, 오프라인 사회관계망이 정보전파에 주된 역할을 한 것으로 나타났습니다.

예를 들어 처음 도입한 두 도시와 지역적으로 근거리에 있는 캘리포니아의 버클리와 매사추세츠 주의 소머빌의 사용자들이 트위터를 도입했고, 이후 산타페, LA 등을 통해 최종적으로 팜비치, 뉴욕 등 미 전역으로 확산됐습니다


그런데 트위터가 세계적으로 유명세를 타는 데는 전통적인 사회관계망의 역할 뿐만 아니라 미디어의 주목이 큰 기여를 한 것으로 나타났습니다.

KAIST 문화기술대학원 차미영 교수는 최근 MIT 마르타 곤잘레즈 연구팀과 함께 오프라인에서 인간관계에 절대적인 영향을 미치는 지역, 사회, 경제적 요인과 더불어 미디어의 주목이 초기 트위터의 성장에 커다란 영향을 미쳤다는 분석을 담은 연구를 발표했습니다.

이번 연구에서 차 교수가 사회관계망과 더불어 주목한 것은 텔레비전과 신문 같은 전통미디어의 역할입니다.

차 교수 연구팀은 매주 구글 뉴스를 검색해 기사에 트위터가 몇 번이나 언급되었는지 데이터를 모으고 또 같은 시점의 트위터 사용자 수를 조사했습니다.

그리고 뉴스에서의 트위터 언급 횟수와 사용자 수의 상관관계를 분석했습니다.

분석 결과 이 둘은 같은 추이를 보인 것으로 나타나, 미디어가 트위터의 성장에 커다란 영향을 준 것으로 결론내렸습니다.

차 교수는 이와 함께 트위터의 성장에 대한 미디어의 영향을 알아보기 위해 또 다른 흥미로운 사례를 제시했습니다.

2009년 4월 할리우드 영화배우 애쉬튼 커쳐는 CNN에 출연해 누가 먼저 백만 명의 팔로어를 갖게 될 것인지에 대한 내기를 제안했고, 실제 약 이틀 만에 백만 명의 팔로어를 확보했습니다.

또 오프라 윈프리가 첫 번째 트윗을 하는 것이 미디어에서 다뤄졌는, 이는 또 다시 트위터 사용자 수의 급격한 증가를 불러일으킨 계기가 됐다고 합니다.

차 교수의 이번 연구는 2006년부터 2009년까지 트위터 데이터를 바탕으로 미국 내 408개 도시에서의 트위터 성장세를 분석, 이를 토대로 전염병의 확산모델과 유사한 사회관계망 기반의 확산모델을 수립해 밝혀냈습니다.

이번 연구결과는 온라인 과학전문지 '공중과학도서관 원(Public Library of Science ONE)' 저널에 곧 게재될 예정이며 MIT news, 미국 과학전문 소셜미디어 Mashable.com, MSNBC.com등에도 소개됐습니다.

해당 시간대에 각 지역별로 최종 가입자의 13.5%에 해당하는 '크리티컬 매스'에 해당하는 사용자들이 가입을 한 지역이 검은 원으로 표기된다. 작은 회색원은 이미 크리티컬 매스에 이른 지역을 표기한다. 트위터의 첫 도입은 샌프란시스코에서 시작되었으며 다음으로 주변 도시들에서 도입되는 것을 통해, 오프라인 사회관계망이 확산에 중요함을 시사한다. 반면 보스톤과 같은 지역에서도 초기 도입이 되었으며 이는 사회관계망 뿐만 아니라 인터넷과 같은 매체의 영향을 시사한다.

위 그림에서 검은 실선은 주별 최대가입자수를 1.0으로 보았을 때 매주별 트위터 가입자수의 변화를 나타낸다. 빨간실선은 같은 해당주에 대해 구글 뉴스에서 트위터가 언급된 비율을 나타낸다. 트위터 서비스가 시작된지 140주 이후에 각종 미디어를 통해 트위터가 많이 언급됨을 볼 수 있고, 따라서 트위터의 주별 가입자수 역시 급격히 상승하는 트렌드를 볼 수 있다.아래 그림은 매주 트위터에 가입한 총사용자수를 나타내는 검은 선과 이를 예측하는 다양한 모델의 결과를 보여주는 점선을 보여준다. 전통적인 확산모델의 경우 (파란점선) 초기 트위터의 성장세는 잘 예측하지만, 추후 미디어의 영향력 이후의 급성장을 보여주지 못한다. 구글 검색 결과를 반영하여 확산모델을 변형하면 (검은점선 및 노란점선) 실제 데이터와 유사한 트렌드를 예측할 수 있다.

 

지도상의 각 원은 트위터 사용자들이 있는 미국 내 도시를 의미한다. 시간에 따라 더욱 많은 사용자가 트위터에 가입할수록 원의 크기가 커진다. 각 지역별로 최종 가입자의 13.5%에 해당하는 '크리티컬 매스'에 해당하는 사용자들이 가입을 하면 원은 빨간색으로 표기된다. 화면 중앙에 하얀선으로 표기되는 그래프는 시간에 따른 트위터의 주별 가입자수를 의미한다.
<https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=Ncon_z67VQs>

<보 충 자 료> 

1962년 미국의 사회심리학자 에버렛 로저스(Everett Rogers)는 그의 책에서 설명한 개혁의 확산(diffusion of innovations)과 같은 전통적인 확산모델만으로는 트위터의 성장세를 예측할 수 없었다.

업계의 많은 사람들에게 가장 중요한 질문은 '새로운 상품을 입소문으로 퍼뜨려 줄 수 있는 적절한 사람이나 집단을 어떻게 찾을 것인가?'이다. 하지만 이 연구 결과는 일부 신기술을 잘 사용하는 유력자들의 역할만으로는 네트워크 전체의 확산을 일으킬 수 없음을 보여준다.

확산과정에 있어 유력자가 아닌 일반 사용자들의 참여로 이뤄지는 입소문이 중대하며, 빠른 확산을 위해서는 이들의 사회관계망의 지리적 근접성 역시 중요한 요소로 작용한다.

현 시대의 미디어는 사람들의 관심을 반영하고, 그로 인해 사람들이 관심을 가지게 되는 모습을 띄고 있는데 이 연구에서는 이러한 미디어의 역할을 통해 트위터가 어떻게 퍼져나갔는지에 대한 설명을 하고 있다.

전통적인 확산모델은 자동차나 냉장고와 같은 값비싼 소비제품의 구입이 사회적으로 어떤 전파과정을 거치는지에 많이 연구되어 왔다. 반면 과학기술의 도입이나 최근 유통되는 값싼 스마트폰 앱의 전파에는 다른 모델이 사용될 것이라고 기대되어왔다.

이 연구에서는 전통적인 확산모델을 기반으로 제품의 확산과 그것이 채택되는 과정에 지역적 요인, 미디어의 주목과 함께 사회관계망의 역할까지 아우르고 있다는 점에서 큰 학문적 의의를 가지고 있다.


posted by 글쓴이 과학이야기

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  1. 새롭다는 sns도 결국 오프라인과 기존의 미디어의 덕을 봤군요.
    역시 세상은 무엇이든 상부상조인것 같습니다.ㅋㅋ

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