논문투고일 : , 논문심사일 : , 게재확정일 : 기업의트위터이용행태분석및유형별유력자탐색과시각화 Analysis of corporate twitter usage types and Influence V

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1 논문투고일 : , 논문심사일 : , 게재확정일 : 기업의트위터이용행태분석및유형별유력자탐색과시각화 Analysis of corporate twitter usage types and Influence Visualization on Key Players 주저자 박상은 (Park, Sang Eun) 아주대학교미디어학과 공동저자 조은정 (Jo, Eun Jung) 아주대학교미디어학과 이형중 (Lee, Hyung Jung) 아주대학교미디어학과 문성민 (Mun, Seong Min) 아주대학교라이프미디어, 낭떼르대학교언어과학, 박사과정 교신저자이경원 (Lee, Kyung Won) 아주대학교미디어학과 본연구는 2016 학년도아주대학교 BK 사업단의지원과 2015 학년도아주대학교일반연구비지원에의하여연구되었음.

2 목차 1. 연구의배경및목적 1-1. 이론적배경 1-2. 연구의방법과범위 2. 연구대상선정과유형분류 2-1. 연구대상선정 2-2. 트위터이용행태유형 3. 연구분석 3-1. 기업트위터이용행태 3-2. 트위터사용유형별유력자탐색 3-3. 영향력시각화비교대상확대 4. 연구결과와시각화 4-1. 선정기업간군집분석 4-2. 기존선정기업영향력시각화 4-3. 동종기업영향력시각화비교 5. 결론과한계참고문헌 ( 요약 ) 본연구는기업의트위터마케팅활동을살펴보고자특정기업의트위터를선정해조사하였다. 선정된기업은 Olleh KT, 롯데백화점, 도미노피자, 현대카드로, 기업트위터에서작성된트윗을내용에따라일상형, 일반홍보, 이벤트형, 기업정보, 응답형, 전달형의 6가지유형으로분류하였다. 분류한유형을바탕으로기간을정해기업별트위터이용행태를알아보고, ANOVA, Clustering 분석을실시하여비교하였다. 이후동종기업의시각화비교를위해통신사, 백화점각 2곳을추가선정하였다. 최종적으로리트윗에주목하여각기업별트위터글을리트윗한팔로어를대상으로리트윗횟수, 팔로어수를곱한영향력계산을적용해유력자를찾아내어주로어떤유형의글을리트윗하는지시각화로표현해효율적으로보이도록했다. 연구결과, 이용행태중응답형이기업트위터에서가장많이사용되는것을볼수있었고, 팔로어들은이벤트형에가장많이반응하고리트윗하는것을알수있었다. 본연구를통해기업은각기업의상태를이해하고상태에따른개별적전략을세워, 트위터를보다더효율적인마케팅의수단으로이용할수있을것으로기대된다. (Abstract) This research aims to analyze Twitter marketing strategies by focusing on tweets posted by four corporate Twitter accounts. We classified the posts by the four accounts into six types: daily life, general public relation(pr), event, professional information, customer service and retweet. And compared through Anova and Cluster analysis. In-depth analyses were conducted by selecting an additional four companies to compare the influence structure between companies in the same industry. We aimed to identify key players using an influence formula and gave a clear sense by visualization. According to the study results, retweet type is the most common among usage types, in terms of corporate tweeters; the event-type tweet was responded and retweeted most often by followers. It is expected that, based on the results of the study, a company can use the Twitter as an effective marketing tool by understanding the situation of each company and developing a customized strategy accordingly. (Keyword) Key Player, Marketing Tool, SNS Marketing Strategies, Usage Type, Visual analysis 130 Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

3 1. 연구의배경및목적 최근 SNS(Social Network Service) 를통한웹커뮤니케이션과모바일서비스가급속도로확산되면서 SNS 사용자가증가했다. 이에따라기업에서도 SNS 를통해사용자와쌍방향커뮤니케이션을추구하 고 SNS 의파급력을이용한입소문효과를기대하며마케팅전략을펼치고있다. 기업의 SNS 활용은 선택이아닌의무와필수로보이기까지한다. 주요기업내기업이미지를위한소셜네트워크서비 스를전문적으로담당하는부서가생겨나고, 마케팅팀에서성공적인 SNS 도입전략을연구하여적 용을위한고려사항을분석한바있는것으로그흐름을알수있다. 1) 현재 SNS 마케팅은활발하지만, 마케팅을통한효과가어느정도인지는눈에보이는숫자로만판단 할수밖에없다ㅡ예를들어팔로어수나, 글수같은ㅡ. 그러나 SNS 의핵심기능은확산에있다. 팔 로어가수보다더중요한것은팔로어들이어떤글을좋아하고, 얼마나능동적으로기업의글을확 산시켜주는지의여부이다. 이정보는숫자로얻을수없다. 본연구는이점에주목해주요기업을 선정해그들이트위터이용전략은무엇인지, 또팔로어들의반응유형은어떠한지를알고자했다 이론적배경 SNS 이용행태및입소문효과에대한연구 트위터활용관련연구중이재남 ( 외 2 인 ) 의연구에서는트위터가기업의홍보의수단으로적절한지 밝히기위해고객참여도와기업의자원활용도를트위터활용의중요요소로보고, 기업의트위터활 용유형을네가지로구분하였다. 제품판매촉진, 고객충성도강화, 효율적정보전달, 고객창출 및확보의네가지목적과특성에따라고객참여도와기업자원의활용도의높고낮은정도로구 분해분석하였다. 2) 또한 Riemer&Richer 의연구에서는기업내소통의수단으로쓰이는 Microblogging 글의유형을 Record information, Ask question, share information 등으로나누었다. 그리고의사결정자가어떻게사내 SNS 를활용해야할지제시하고있다. 3) Jansen 외 3 인의연구에 서는기업의트위터콘텐츠를분석하여해당기업제품에대한의견을포함한 Microblog 글을분석 해제품과고객의입소문효과에대한연구를진행하였다. 그들은입소문효과를일으키는고객을 위한수단으로서트위터가마케팅전략으로이용될수있다고제시하였다. 4) 또한 Bongwon.S( 외 3 인 ) 의연구는트위터의확산도에주목하였고, 리트윗이정보확산의 key 라고보았다. URL 과해시태 그가포함된트윗일수록리트윗이많이이루어지고있음을알아내며리트윗이가져오는정보확산 을살펴보았다. 5) 마지막으로박노일 & 정지연의연구역시리트윗에주목하여리트윗행위동기를살 펴사회적상호작용, 정보가치공유, 큐레이터역할, 호혜성, 시의적활용, 공분공유의 6 가지유형으 로도출하였다. 또한리트윗행위는트위터가사적영역에서공적영역으로전환되는행위임을제시 한바있다. 6) SNS 내유력자및영향력에대한연구 SNS 내유력자와영향력에대한선행연구를살펴보면대체로트위터의기능중특정기능 ( 리트윗, 1) 서윤교외, 기업의성공적인 SNS 도입전략, Information Systems Review, ) 이재남, 변유진, 한재민 " 기업의소셜미디어활용방안에대한연구 : 트위터를중심으로, 한국 IT 서비스학회지, 2011, pp.155~160. 3) Riemer.K, Richer.A "Tweet Inside: Microblogging in a Corporate Context", 23rd Bled econference, 2010, pp.6~10. 4) Bernard J.Jansen 외, Twitter Power: Tweets as Electronic Word of Mouth, ASIS&T, ) Bongwon Suh 외, Want to be Retweeted? Large Scale Analytics on Factors Impacting Retweet in Twitter Network, IEEE, ) 박노일, 정지연. " 리트윗은누가왜하는가?: 리트윗동기요인과리트윗행위자의인구사회학적분석 ", 미디어경제와문화, 2011, pp.96~

4 멘션 ) 에초점을맞추고있다. < 표 1> 에각연구의내용을담았다. < 표 1> SNS 내유력자및영향력에대한선행연구 연구명및연구자 소셜미디어 유력자의 네트워크 특성 [ 이원태외 2 인, 2011] 트위터이용행태분석 [ 조창환외 4 인, 2011] The Influentials: New approaches for analyzing influence on twitter [A.Leavitt 외 2인, 2009] Analyzing User Interface of Microblog [Hong Liang 외 2인, 2012] Discovering Influence in Communication Networks using Dynamic Graph Analysis [ Khrabrov. A&Cybenko. G, 2010] Measuring User Influence in twitter: The Million Follower Fallacy [M Cha 외 3 인, 2010] 연구내용 - 트위터유력자의네트워크특성을분석하여적극적인리트윗을매개로팔로어 와의개방적소통방식을이용하고있음을제시 -트위터이용자의특성및영향력, 이용행태를분석한연구 - 영향력측정지표로서팔로어, 언급, RT 수는정적인상관관계를보인다고제시 - 트위터내영향력자 12 명의 10 일간의이용행태를살펴트윗, 리트윗, 팔로어, 팔로잉등의요소로각자의영향력을측정한연구 -Sina Weibo 를중심으로팔로잉, 팔로어의네트워크를분석한연구 -Sina Weibo 내유저의영향력을팔로어수, 유저 PR 을이용하여측정 -SNS 내영향력자, 신뢰도를얻을수있는조건등을특정기간유저간 mention 횟수를통해탐색한연구 - 유저간연결은정보의흐름을의미하고유저의영향력을결정짓는다고제시 - 단기간이아닌지속적인노력이있어야트위터내영향력을얻을수있음 1-2. 연구의방법과범위 SNS 내의영향력자, 즉유력자에관한선행연구들은유력자의특성과조건을적극탐색했다는데에서의의를찾을수있다. 하지만그범위가기업을팔로어한유저가아닌 SNS내전체유저인점을본다면기업의 SNS 홍보마케팅에서그다지효율적이지못하다는한계를지니고있다. 효율적인홍보마케팅을위해 SNS전체가아닌특정기업의 SNS계정안에서유력자를살펴볼필요가있고, 주로어떤유형의글에반응하고확산시키는지알아야한다. 본연구는앞선연구들의한계를극복하고기업의트위터이용행태를분석해선정된기업이어떻게트위터를이용하고있는지확인할것이다. 이후유력자를규명하는범위를좁혀기업트위터내에서유력자를찾아내고이를시각화하여기업트위터의상태를이해하고그에따른개별적목표를수립할수있도록기여하는데목적을갖고있다. 본연구는소셜네트워크서비스 (SNS) 중에서트위터로범위를한정하여트위터에서마케팅을활발하게펼치고있는 4개사를선정해이용행태를살펴보았다. 본연구에서특정기업의트위터트윗, 리트윗정보, 팔로어정보등을수집하기위해 java환경의 twitter4j 를사용해 api를호출한후, mysql데이터베이스에저장했다. 위에선정한 4개기업이 2013년 1월 1일부터 2013년 10월 6일까지작성한트윗을모두모아분류할때각기분류된유형을바탕으로통계적으로 ANOVA 분석을하여유의한차이가있는지살펴보았다. 또한해당기업에서특정유형을쓸때어떤단어를사용하는지그빈도별로도정리했다. 이후각기업의계정에접근해 3일간총 2258개의트윗을수집한후각트윗글의리트윗유저 ( 총9528명 ) 의계정을저장했다. 각트윗글의리트윗유저를검색해유저정보 ( 팔로어, 팔로잉, 글수, 기업리트윗횟수 ) 를수집하는방식을사용했고그방법으로엑셀에선정기업의트윗과, 트윗을리트윗한유저, 유저의정보등을정렬하였다. 연구도중표본을늘려야할필요성을느끼고동종기업간의영향력시각화구조비교를위해백화 132 Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

5 점과통신사기업을 2개씩더선정해유사한지알아보았다. 대상의범위를확대해총 8개기업의영향력구조를분석한것이다. 이후기업에서트윗을할때팔로어중에서리트윗을빈번히했던팔로어를대상으로영향력계산식을적용해영향력을측정하고선정기업간군집분석을실시해기업간유사도를알아본후최종적으로영향력상위팔로어들이주로어떤유형의트윗을리트윗하는지찾아내시각화에나타내었다. 시각화에서는각기업의트위터활용유형별비율을나타내고영향력구조와유형별유력자를제시하였다. 본연구는트위터에서팔로어들의분포와영향력에대한시각화를포함하고있다는점에서기존연구와차별점을두고있다. 2. 연구대상선정과유형분류 2-1. 연구대상선정현재 SNS를상당수기업이이용하고있으며그목적은다양할것이다. 또한트위터를이용하는고객들도기업을팔로어하는이유도다양하기때문에다양한업종의기업을선정하려하였다. 그중에서도통신사, 백화점, 외식업, 카드사 4개의업종을선택한이유는다른업종보다이분야에서트위터를활발히사용하기때문이다. 이업종에서팔로어와의상호작용이충분히이루어지고있고, 트윗수와팔로어수가적절한대표기업을하나씩선정했다. 통신사에 Olleh KT, 백화점군에롯데백화점, 외식업계에도미노피자, 카드사에현대카드가연구대상으로선정되었다. 이기업들은한국기업중팔로어수가순위권에들만큼많고, 마케팅을잘펼쳐 SNS마케팅에선선두에있는그룹이다. 아래표는선정된기업의트위터계정정보이다. 트윗아이디 < 표 2> 분석대상으로선정된기업의트위터정보 (2013 년 11 월 17 일기준 ) Olleh(KT) 롯데백화점도미노피자현대카드 olleh 통합트위터 (@olleh) 롯데백화점공식대표계정 (@LOTTEstory) 도미노피자 (@dominostory) Hyundai Card (@HyundaiCard) 트윗갯수 108,321( 개 ) 11,451( 개 ) 14,506( 개 ) 6,464( 개 ) 팔로잉 625( 명 ) 31,728( 명 ) 10,688( 명 ) 39( 명 ) 팔로어 134,284( 명 ) 63,986( 명 ) 85,349( 명 ) 61,787( 명 ) 구분통신사백화점외식업카드사 2-2. 트위터이용행태유형기업에서작성한트윗을보면일정한유형을발견할수있다. 본연구에서는일반적인트위터유형을나눠야할필요성을느끼고, 선행연구를참조하였다. 조태종 ( 외 2인 ) 의연구에서는특정기업 (Olleh KT) 이트위터에서 6개월간작성한트위터의내용분석을통해유형을일반홍보, IT 정보, 이벤트, 채용, 응대, 단순리트윗 6가지로분류한바있다. 7) 또한이강호의연구에서는기업의트위터활용유형을조사및마케팅, 고객관계관리, 브랜딩, 판매, 협업의 5가지로나누고유형별운영노하우를제시하였다. 8) 본연구에서는언급한선행연구를참고하되, 선정기업의트윗내용을일정기간살펴본후유형을새로만들기도, 여러유형을하나로통합하기도하여 6개의최종유형을도출하였다. 예를들어선행연구에서분류한 ' 채용 ' 유형은 1년에몇차례작성되지않았으므로하나의유형으로분류하기보다크게기업정보에포함된다고보았다. 채용역시기업에관한정보이기때문이다. 정의된유형은일상형, 일반홍보, 이벤트, 기업정보, 응답형, 전달형이다. 7) 조태종외, 기업의홍보마케팅용트위터의리트윗현황분석 : 이용자특성과콘텐츠속성을중심으로, Information Systems Review, ) 이강호, 기업의트위터활용유형에따른도입방안에관한연구, 기업경영연구,

6 3. 연구분석 3-1. 기업트위터이용행태앞서트위터이용행태 (2-2) 에서트윗내용에따라기업의트윗을일상형, 일반홍보, 이벤트형, 기업정보, 응답형, 전달형의여섯가지유형으로정의했다. 아래표는각유형의정의와실제기업에서쓴예시를정리한것이다. < 표 3> 기업의트위터이용행태정의와예시 구분정의유형내용의실제트윗예 일상형일반홍보이벤트형기업정보응답형전달형 기업혹은제품과관련없는일상의커뮤니케이션회사와서비스관련이벤트혹은새소식과홍보를담은내용이벤트중서비스구매가필요하지않은, 트위터내에서행위가이루어지는추첨등의이벤트회사와서비스관련한전문적인정보와리뷰팔로어등트위터이용자들의트윗에응답하는방식다른트위터계정의글을리트윗하는방식 " 나무를심자 " 고말하기전에 " 일단한그루심고 " 오겠습니다 :D 즐거운하루되세요! # 식목일 [ 캐나다구스. 무스너클사전예약 ] 프리미엄패딩을롯데백화점에서구입하세요! 캐나다구스익스패디션파카 1,090,000원, 스틸링파카 1,390,000원 9/30~10/9, 에비뉴엘 3층이벤트홀, 사전예약상담 ) [ 올레퀴즈 ] 아래이미지를보고떠오르는요금제는..? 힌트보기 정답을맞추시는 10분추첨해서별다방아이스커피증정 ~!^^ [ 리뷰 ]ios7 정식출시, 네인터파크앱으로선예매가능합니다, 다만 M포인트결제는앱에서불가한점참고해주세요 ^^ Hyundai Capitalism 그나라의금융이된다 ' 현대캐피탈글로벌현지화편 ' 광고제작스토리 기업간비교 (ANOVA Analysis) 이용행태의비교를위해앞서선정된네개의기업에서일정기간동안작성한트윗을본연구에서정의한 < 표 3> 를바탕으로 1저자와 2저자가최종분류했다. 1저자와 2저자는기업의트위터를직접살펴보고선행연구를오랫동안참조하면서본연구만의 6가지유형을도출한바있다. 그러므로누구보다 6가지유형에대한기준을잘이해하고있었다. 그러나주관성에의해같은트윗을다른유형으로분류할가능성이있었기때문에, 300명의표본을선정했다. 300인은마케팅을잘이해하고있는학부생과관련종사자로이루어졌고, 이들의역할은유형분류판단을돕는일이었다. 이들에게유형의기준과예시를이해시킨후모호한트윗에대해어떤유형이라생각하는지설문조사를실시했다. 전체설문데이터에대해신뢰도분석을실시한결과 Cronbach's alpha값은 0.82로높은신뢰성을보였다. < 표 4> 각기업의트위터이용행태별개수와비율올레 (KT) 롯데백화점도미노피자현대카드 596개 346개 215개 302개일반홍보 (30.53%) (28.9%) (22.63%) (40.64%) 263개 81개 255개 31개이벤트 (13.47%) (6.77%) (26.84%) (4.17%) 일상형 21개 9개 108개 89개 134 Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

7 전달형 기업정보 응답형 (1.08%) (0.75%) (11.37%) (11.98%) 59개 0개 25개 35개 (3.02%) (0%) (2.63%) (4.71%) 282개 21개 26개 129개 (14.45%) (1.75%) (2.74%) (17.36%) 731개 740개 321개 157개 (37.45%) (61.82%) (33.79%) (21.13%) 총합 1952 개 1197 개 950 개 743 개 위의데이터를토대로기업간통계적으로유의한차이가나는지알기위해 ANOVA 분석을실시 하였으며결과는아래와같다. Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 P_value < 표 5> ANOVA Analysis( 분산의동질성검정 ) ANOVA 분석을실시하기에앞서각기업간분산이일정한지를확인한결과유의확률이 0.049<α =0.05 로모분산은같지않다고할수있어기업별트윗글수에는차이가있는것을알수있다. ANOVA analysis Sim of Mean df Squares Square Between Groups Within Groups Total < 표 6> ANOVA Analysis(table) F P_valu e 위의 ANOVA 분석결과집단간차이를알려주는유의확률이 0.432> α =0.05로선정된 4집단간트위터활용비율에는큰차이가없다고볼수있다 기업간비교 (Visualization) 통계분석결과기업간트위터활용유형에큰차이는없는것으로나타났으나, 데이터가정확히어떤형태를띠는지확인하기위해시각화를통한분석을실시하였다. 그결과 Olleh KT는수집기간동안 1952개의트윗을작성했으며그중에서응답형을 731(37.45%) 개로가장많이작성했다. 롯데백화점은 1197개의트윗중기업정보가 21개로전체의 1.75% 에해당했다. 롯데백화점은응답형이전체의 61.82% 를차지해비율이매우치중된것을볼수있었다. 도미노피자역시응답형을가장많이사용했다. 기업정보는 26개 (2.74%) 로매우낮은비율을차지했다. 현대카드는다른기업들과달리일반홍보가전체글 743개중 302개로 40% 이상의비율을보였는데현대카드가정기적으로주최하는콘서트와참가뮤지션에관련된트윗이많았기때문이다. 콘서트에관련된트윗은표면적으로는홍보성트윗이아닐지라도콘서트자체가현대카드의홍보를위한목적이있기때문에일반홍보로분류해비율이높게나타났다. 이로서트위터의주목적이일반홍보인것을알수있었다. 전체적인비율을살피면기업정보는 20% 이상인기업이없을정도로활용비율이전체적으로낮은편이었다. 기업간트위터활용의방향성이크게차이가나지않아 ANOVA 분석에서기업간차이 135

8 가없는것으로결과가나온것에반해, 시각화분석에서는기업간의차이를확인할수있었다. < 그림 1> 4개선정기업의트위터이용행태비율별비교시각화 유형별단어빈도각기업마다특정유형에주로쓰는단어가있는지, 빈도수별로정리가능한지알기위해서 java환경에서 Processing 을사용해 Processing 의 WordCram 클래스를사용하여워들 (Wordle) 을표시했다. 워들이란주어진글내에서가장많이사용된단어가크게보이면서단어들끼리뭉쳐구름같이형성되는것을말한다. 워들을표시하면주요단어가한눈에보일수있다는장점이있다. 본연구에선워드클라우드를분석의보조수단으로사용했다. 트윗유형을분류하면서특정유형에서는특정단어를많이사용한다는생각을했고, 그궁금증을풀기위해사용한것이다. < 그림 2> 를보면단어가클수록사용빈도가높다는것을의미한다. 예를들어왼쪽그림은 Olleh KT의이벤트형워들로, Olleh KT에서이벤트형트윗글을작성할때이벤트, 당첨자, 커피, 선물, 발표의단어순으로많이사용한것을볼수있다. 마찬가지로현대카드의응답형워들을나타낸오른쪽그림에서는가능, 확인, 현대카드, 현대, 안내등의단어를주로사용하였다. 이를통해분석기업중어떤기업이특정한하나의트윗유형에서어떤단어를많이사용하는지알수있다. 9) < 그림 2> 워들 (Wordle) 을이용해기업의유형별글을분석한결과이미지 ( 왼 : 올레이벤트형, 오 : 현대카드응답형 ) 9) 각기업의유형별 Top10 단어표는웹사이트에서추가로확인가능하다. 웹사이트에선시각화를크고자세하게볼수있으며유력자에대한정보들도볼수있다 : Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

9 3-2. 기업의트위터이용행태유형별유력자탐색기업이트위터를사용하는목적은다양할수있으나한가지분명한점은트위터는고객과소통하는창으로쓰인다는것이다. 여기서고객을해당기업트위터아이디를팔로어한유저로범위를한정한다면기업입장에서는수많은팔로어중누가어떤유형의글에반응을하고, 얼마나자주기업의트위터에반응하는지궁금할것이다. 기업의트윗을자주리트윗해자기의팔로어들에게기업의트윗을노출해주는충성심있는사용자를알게된다면소수의유저에게맞춘보다더효율적인홍보마케팅이될수있다. 앞에서언급한기업의트윗을자주리트윗하는충성심있는유저를 유력자 라고부르기로한다. 유력자와영향력에관련된선행연구를살펴보면 ( 본연구 1-1-2참조 ) 유사하게트위터의여러기능중정보확산의중심인리트윗을중요한기능으로본바있다. 본연구에서도리트윗을기업의트위터마케팅에서가장중요한기능으로보고, 4개의선정기업트위터계정에서최근 1000회의리트윗을한사용자를대상으로유력자를알아내기위해그계정의해당기업리트윗횟수, 팔로어수, 트윗수, 팔로잉수, 주로리트윗하는트윗유형을조사했다 영향력계산 SNS 내에서유저의영향력은여러연구에서다루어진주제인만큼관심이뜨겁다. 영향력은트위터의여러기능중식을만드는연구자가중요하다고생각하는요소들을넣어주관적으로평가하는데, SNS 유저의영향력을분석한연구에서리트윗과더불어팔로어수또한중요시되어영향력식에포함되었다. ( 본연구 1-1-2참조 ) 또한에델만은모바일산업세계최대박람회인 2010 모바일월드콩그레스 (Mobile World Congress) 에서트위터유저의영향력을측정하는트윗레벨 (Telecom TweetLevel) 지수를공개했는데, 에델만트윗레벨웹사이트에영향력식과일반트위터유저들이자신의트위터계정을검색해영향력을볼수있도록공개했다. 10) 트윗레벨의알고리즘에서도팔로어수, 리트윗수, 활동분석점수등의요소를넣어중요도에따라가중치를주는방식을사용했다. 본연구에서는앞의선행연구에서중요시한요소를참고하여노출정도를정의하였다. 기업입장에서는기업의트윗이널리퍼져보다더많은노출횟수를가지는게좋다. 단순히보면노출횟수는다음과같이구할수있다. 팔로어가 2000명인트위터유저가있다. 이사람이총 3회기업의글을리트윗했다면기업의트윗이외부로노출된정도는 2000*3인 6000으로볼수있다. 본연구에서는트위터유저가해당기업을노출한횟수가곧유저가기업에미치는영향력이라고정의했으며, 곧유저의팔로어수와기업을리트윗한총횟수를곱한값이해당유저가기업내에서가지는영향력이된다. 영향력 = ( 팔로어수 )*( 기업을리트윗한총횟수 ) 유형별유력자 < 표 7> 롯데백화점의영향력순위상위 10 위까지트윗 id, 닉네임, 기업 RT 횟수, 주리트윗유형등을정리한표 순위트위터 ID 닉네임팔로어수 기업 RT 수 영향력 /100 주리트윗 유형 1 kimkyochon 애기만세 응답형 2 processic?? 일반홍보 3 hyrycho1 달비 이벤트 4 spacestarsky Space Star 이벤트 5 Dalcoming 유달콤 기업정보 10) 137

10 6 SNSD_0805 화수은화 일반홍보 7 boxs201 박성민 일반홍보 8 B2ST_DN 동네외계인 일반홍보 9 monguse_ 몽구스 응답형 10 Berbba 버뮤다빠 응답형 유형별유력자를찾아내기위해선정기업트위터계정에최근 1000회의리트윗을한팔로어를대상으로영향력계산식을적용했고각기업마다점수별로영향력상위 120위까지의팔로어를추출했다. 이후각 120위까지사용자가최근 1000번에서어떤유형의트윗을리트윗했는지분석했다. 방법은간단히앞서유형별로분류했던트윗을리트윗했으면그유형을리트윗했다고기록했고, 대개여러번리트윗한경우에같은유형인경우가많았다. < 표 7> 은롯데백화점의유형별유력자데이터를상위 10위까지정리해본것이다. < 표 7> 과같은형식으로 4개기업의영향력상위 120 위까지정리하였다. 주리트윗유형을살펴보면일반적으로유형중일반홍보, 이벤트, 전문정보이세유형이주리트윗유형의대부분을차지했다 영향력시각화비교대상확대앞에서 4개기업의유력자를탐색한후본연구에서는동종기업끼리비슷한영향력시각화를가지는지호기심이생겼다. 이후통신사군과백화점군에서 2개의기업을더선정했다. 영향력구조의비교를위해선정된기업은 SK텔레콤, LG유플러스, 현대백화점, 신세계백화점이다. 통신사와백화점모두적은수의대기업이경쟁을펼치고있으며, 어느한곳의우위를일반적으로알지못하는상황이다. 그러므로이두업종은비교가가장흥미로운분야일것이다. 추가 4개기업은앞서선정된 4 개기업분석과같이최근 1000회의리트윗을한기업의팔로어를대상으로유력자를찾아내고주 RT유형을정리해보았다. 아래의 < 표 8> 는선정된기업들의정보이다. < 표 8> 영향력시각화비교대상으로선정된기업의트위터정보 SK 텔레콤 LG 유플러스현대백화점신세계백화점 트윗아이디 SK telecom Co. (@SKtelecom) LG 유플러스 (@LGUplus) 현대백화점 (@ehyundai_twee ts) 신세계백화점본점 (@SSG_Main) 트윗갯수 73,896( 개 ) 21,323( 개 ) 3,427( 개 ) 8,418( 개 ) 팔로잉 4,856( 명 ) 2,211( 명 ) 35,255( 명 ) 23,768( 명 ) 팔로어 203,756( 명 ) 86,487( 명 ) 46,298( 명 ) 42,104( 명 ) 구분통신사통신사백화점백화점 4. 연구결과와시각화 4-1. 선정기업간군집분석 (Clustering Analysis) 연구대상으로선정된기업 8개의유력자각 120명의영향력을구한후, 그값을이용해기업간유사한정도를파악하기위해군집분석을실시했다. 본연구는 Clustering 을통해기업별로영향력있는유력자의분포가어떻게다르고어떠한기업이이런유력자를많이보유하는지확인하고자했다. 138 Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

11 < 그림 3> Clustering Analysis (Correlation) 비교를위해연구대상으로선정된 8개의기업에대하여 Euclidean matrix와 Correlation matrix를구하고 4가지의 Clustering 방법을사용하여분석한결과대략 2가지그룹으로나뉘는것을볼수있었다. 1번그룹에는신세계백화점, 현대백화점, 롯데백화점, Olleh KT가속했고, 2번그룹에는도미노피자, SKTWorld, 현대카드, LG U+ 가속한것을확인할수있었다. 1번그룹인 4개기업은비교적영향력이큰유력자를많이가지는것을의미하는데, 즉 Olleh KT, 신세계백화점, 현대백화점, 롯데백화점이다른기업에비해영향력이큰유력자를가지며이는곧해당기업이작성한트윗이다른유저에게확산될가능성이더높은것이다. 백화점세기업이모두 1번그룹에속하는것이눈에띄는점이었다 기존선정기업영향력시각화본연구에서는분석한데이터를바탕으로통계적으로차이가있는지확인한후, 시각화에서는어떻게차이를보일지알아보고자했다. 연구에서시각화한것은기업별유력자상위 120위까지나타낸영향력시각화로각기업별영향력구조를표현하였다. 영향력시각화에는노드의크기, 거리, 색상을통해유력자의영향력과기업리트윗횟수, 주리트윗유형을반영하였다. < 그림 4> olleh KT의트위터영향력시각화와그확대부분 < 그림 4> 는 olleh KT의트위터영향력시각화이다. 노드가방사형으로위치해있고노드에아이디가쓰여있다. 노드의위치와원의크기, 색깔은아래와같은방법으로결정됐다. < 그림 5> 의세번째그림은시각화속에나타난노드들의색을설명하고있다. 각색은유력자의주리트윗유형을나타낸다. 139

12 < 그림 5> 트위터영향력시각화내유형색정리, 중심에서의거리와원크기정리 < 그림 5> 의첫번째그림은동심원의중심으로부터거리를나타내고있는데이것은해당기업을리트윗한횟수이다. 가장바깥줄이해당기업을 1번리트윗한유력자이고한줄씩안쪽으로갈수록 1회씩더해진다. 10이상이되면그범위가 10단위가되는데 11회 ~20회가같은칸에, 21~30회가그다음같은칸으로위치하게된다. 또한 50이상이되면범위가 50으로돼 50~100회가같은칸에, 101~150 회, 151~200 회가그다음같은칸으로위치한다. 두번째그림은원의크기를설명하고있다. 원의크기는 5단계로앞에서정의한영향력을나타낸다. 영향력 /100값이 10이하일때가장작은원, 10 이상 50이하, 그리고 100, 500이원의크기를결정하는기준이된다. 앞에서반영한개념을바탕으로 Olleh KT의영향력시각화를설명하며이해를도우려한다. 하늘색의 ecobee1004 ID를가진유력자는두번째로큰원크기를가지므로 100에서 500사이의영향력을가지며주로기업정보글을리트윗하고 Olleh KT트윗을 7번리트윗한것을알수있다. hyrycho1 유력자역시같은크기원으로같은범위의영향력을갖고있고, 주로일반홍보글을리트윗하고역시 7회의리트윗횟수인것을알수있다. 각기업의트위터영향력시각화에서다음과같은점을발견할수있었다. 우선 Olleh KT 영향력시각화를보면 (< 그림 6> 참조 ) 유력자상위 120위중주리트윗유형이이벤트 58명, 일반홍보 22 명, 일상형 2명, 전문정보 38명으로 4개기업중전문정보가가장많은비율을차지했다. 또한다른기업에비해노드의크기가전체적으로큰데이는 olleh KT의팔로어내에해당기업에영향력이큰유력자가많다는것을의미한다. 또한전문정보유형에대한영향력이가장크게나타났고다른세개기업에비해가장리트윗이빈번히일어나는세가지전문정보, 이벤트, 일반홍보유형이균형있게리트윗되고있다는것이그특징이었다. 롯데백화점의영향력시각화를보면 (< 그림 6> 참조 ) 유력자상위 120위중주리트윗유형이전문정보 14명, 이벤트 47명, 일반홍보 43명, 응답형 16명으로 4개기업중유일하게유력자에의해응답형의리트윗이발생한것을볼수있는데이는트윗의주목적을고객응대 (CS) 에치중하는기업트위터의특징을잘반영한것이라볼수있다. 또한가장영향력이높은유력자도주리트윗유형이응답형인것을알수있다. 도미노피자영향력시각화를보면 (< 그림 7> 참조 ) 유력자상위 120위중주리트윗유형이일상형 3명, 일반홍보 52명, 이벤트 65명으로전문정보를주로리트윗하는유력자가없었다. 이는도미노피자의트위터이용행태에서전문정보가 3% 가채되지않는것을그이유로들수있으며또한이벤트가유력자의주리트윗유형의 50% 이상을차지한것또한도미노피자가 4개기업중가장이벤트를많이활용하는것과그맥락을같이한다. 마지막으로현대카드의영향력시각화를보면 (< 그림 7> 참조 ) 유력자상위 120위중주리트윗유형이전문정보 5명, 전달형 5명, 일상형 36명, 일반홍보 70명, 이벤트 2명, 응답형 2명으로유일하게유형 6가지가모두유력자에의해리트윗되는것을발견하였다. 현대카드는일반홍보유형을 40% 이상사용하였고, 팔로어들도 6가지유형중일반홍보에가장많이리트윗을하였다. 140 Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

13 < 그림 6> Olleh KT( 왼 ), 롯데백화점 ( 오 ) 의트위터영향력시각화 < 그림 7> 도미노피자 ( 왼 ), 현대카드 ( 오 ) 의트위터영향력시각화 4-3. 동종기업영향력시각화비교 본연구에서동종기업영향력구조의비교를위해통신사 2 개기업트윗과백화점 2 개기업트윗을 추가로선정하였고, 아래는선정기업들의영향력시각화이다. < 그림 8> 통신사군의 SKTWorld( 왼 ), LGUPLUS( 오 ) 의트위터영향력시각화 < 그림8> 의 SKTWorld 영향력구조를보면압도적으로일반홍보를주로리트윗하는유력자가많은것을볼수있다. 특이한점은이벤트형이다른통신사에비해현저히적은편인것과더불어일상형은다소비중을차지한다는점이었다. 그러므로 SKTWorld는주로일반홍보유형을트윗내용으로작성했을것이며기업정보와이벤트는비교적적게사용했을것을앞의결론으로유추할수있다. 또한통신사군모두매우큰영향력을가진유력자가리트윗도가장많이한것을발견할수있었다. 그러나그유형은모두달랐다. LG U+ 는이벤트형, Olleh KT는기업정보, SKTwolrd 는일상형이었다. LG U+ 는주리트윗유형이매우극단적으로 2개의유형이거의리트윗되었는데이벤트가 55% 를, 전문정보가 35.83% 를차지했다. 영향력구조로보아 LG U+ 와 SKTworld 는노드크기가큰유력자들을리트윗수를높여가운데로끌어들여야할필요성이있다. 141

14 < 그림 9> 백화점군의신세계백화점 ( 왼 ), 현대백화점 ( 오 ) 의트위터영향력시각화 < 그림 9> 의신세계백화점영향력구조를보면신세계백화점또한매우극단적으로 2개의유형이주로리트윗되는것을볼수있다.( 이벤트형 60.83%, 일반홍보 34.17%) 또한백화점군모두이벤트가가장많이리트윗되고있었는데이는백화점군만의특징이라기보다는일반적인기업트위터가띠는양상이반영된것으로볼수있다. 또한백화점군모두전문정보가매우낮은비율로리트윗되었는데특히신세계백화점과현대백화점은 10% 미만이었다. 신세계백화점의경우영향력이큰유력자가별로없는것도눈에띄는점이었다. 네개의기업을추가로선정해동종기업의트위터영향력시각화구조의양상을살펴보았는데결론적으로모두다른구조를보였다. 동종기업이더라도각기업이어떻게트위터를주목적으로사용하고팔로어들이기업의어떤정보에관심을갖는지모두다르기때문이다. 5. 결론과한계본연구는기업의트위터를활용한홍보마케팅을살펴보면서트위터글을내용에따라 6가지유형으로분류해기업의트위터이용행태를살펴보고유형별로영향력있는유력자를찾아보고자하였다. 또한영향력시각화는해당유저의영향력, 기업리트윗횟수, 주리트윗유형을알수있도록했고각기업마다유력자들이주로어떤유형의글을리트윗하는지살펴보았다. 다음은본연구의한계이다. 주리트윗유형분류를할때꼭하나의유형으로정리해야했던점이다. 어떤유저가어떤기업의트윗을 3차례리트윗했는데 2회는이벤트유형을, 1회는일반홍보유형을했다면연구자는이유저의주리트윗유형을이벤트로분류했지만 1회의차이만으로 주 라고분류할수있는가? 혹은 2차례리트윗에 1회, 1회다른유형이나온경우어쩔수없이기업이활용한비율에따라하나의유형으로분류했지만이경우또한그유저가 주로 리트윗한유형이라고하기에그차이가없었다는점이다. 그럼에도불구하고, 본연구는의의를가진다. 연구결과를토대로기존선정기업의전망과나아가야할방향을제시할수있기때문이다. 기업별유력자 120위를도출한후본연구에서는크게두방향으로분석했다. 하나는통계적접근이었고, 다른방향은시각화를통한접근이었다. 통계적으로 Euclidean matrix와 Correlation matrix를구하고 4가지의 Clustering 방법을사용하여분석한결과기업간비교를용이하게할수있었는데, 8개기업을크게두그룹으로분류할수있었다. 비교적영향력이큰유력자를가진그룹에 Olleh KT, 현대백화점, 롯데백화점, 신세계백화점이속했는데이를통해트윗을작성할때정보의확산이위 4개그룹트윗에서더활발하게이루어질것으로예상할수있다. 시각화는두그룹이아니라각각다른 8개의분포를도출해냈다. 시각화를통해선통계적으로는비교할수없는부분을한눈에확인할수있었다. 통계적으로는기업간에이용행태의차이가크지 142 Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

15 않다는결과를얻었다. 하지만시각화에서는차이를한눈에파악하고, 유력자들이어떤유형을주로리트윗하는지분포를볼수있었다. 이는수치로는확인할수없는정보이며, 확인을넘어 ' 활용 ' 할수있는정보이다. 어떤유저가능동적이어서기업에실질적인도움이되고, 어떤유저가어떤글의유형에주로반응하는지시각화를보면바로파악가능하기때문이다. 영향력시각화구조를분석한결과는다음과같다. Olleh KT는기업정보유형을리트윗하는유력자가상위 120명중 31% 를차지했다. 또한전체팔로어중에서기업정보를리트윗하는영향력이큰팔로어가많았으나대부분의영향력이큰팔로어들은기업트위터와의친밀도가낮은편이었다. 이들은앞으로의잠재적유력자가될가능성이높으므로이들과의친밀도를높이는방향으로나아간다면기업이최종적으로노리는입소문효과를효과적으로얻을수있을것이다. 롯데백화점은다른세기업에비해응답형을독보적으로많이작성했고, 영향력시각화에서다른기업의시각화에선발견할수없었던응답형이유일하게나타났다. 이로볼수있듯롯데백화점은다른기업과차별화된특징으로고객과의소통을보다더중요시한다는것을가지고있고, 주목해야할점은이것이단순한일회성의 CS에서끝나는것이아니라리트윗을통해퍼져나가고있다는점이다. 현대카드는 4개기업중유일하게모든 6개유형이영향력구조에나타났고다른기업과달리이벤트형의사용비율과리트윗비율이매우낮았다. 일반홍보를 40% 이상사용하고유력자들의주리트윗유형에서도 58% 나차지했다. 또한친밀도가높은팔로어들이많이발견되기때문에팔로어들이계속그친밀도를유지하면서영향력을키울수있는방법을찾는다면입소문효과가효과적일것이다. 도미노피자는 6가지유형을모두사용했지만유력자들은이벤트와일반홍보만을극단적으로리트윗하고있는것을발견하였다. 대부분의유력자들은일회적으로이벤트성글만을리트윗해기업과친밀도가낮은편이고영향력또한다른기업의유력자에비해작은것을볼수있었다. 즉도미노피자는일회적인리트윗보다지속적으로리트윗을자주하도록유도해팔로어들과의친밀도를높여지속적인홍보효과를노려야할것이다. 그러기위해서는이벤트에치중하기보다는다른기업처럼정보성글을통해자발적인리트윗을이끌어낼필요성이있다. 이후동종기업끼리영향력시각화비교를위해통신사군과백화점군의리트윗을바탕으로한구조를살펴본결과같은업종일지라도매우다른양상을보였다. 결국기업의영향력시각화구조는기업이해당트위터에어떤유형의글을주로작성하고, 팔로어들은기업의어떤트윗에주로반응하는지반영하고있다는것을알수있었다. 즉, 같은업종이라도다른영향력시각화구조를가지며이는해당기업만의트위터특징을반영하기때문이다. 만약기업에서낮은활용도를가진트윗유형이팔로어에게는많은리트윗을받고있다면앞으로그유형의트윗을자주활용해야할것이다. 또한영향력이큰유력자가기업과친밀도가낮을경우기업트위터와좀더친밀도를높이도록유도해동심원의가운데로끌어당겨야할것이며, 이미친밀도가높은유력자들은계속해서그자리를유지하고강화할수있도록하는전략이필요하다. 팔로어들이 'retweet' 을했을시팔로어가아닌사람에게도확산될수있는무한한가능성이있다. 확산을통해결국홍보효과를톡톡히얻을수있다는것을의미한다. 본연구를통해기업은각기업의상태를이해하고상태에따른개별적전략을세워, 트위터를보다더효율적인마케팅의수단으로이용할수있을것으로기대된다. 143

16 참고문헌 논문 Ÿ 서윤교외, 기업의성공적인 SNS 도입전략, Information Systems Review, Ÿ Ÿ 이재남, 변유진, 한재민 " 기업의소셜미디어활용방안에대한연구 : 트위터를중심으로, 한국 IT 서비스학회지, 2011, pp.155~160. Riemer.K, Richer.A "Tweet Inside: Microblogging in a Corporate Context", 23rd Bled econference, 2010, pp.6~10. Ÿ Bernard J.Jansen 외, Twitter Power: Tweets as Electronic Word of Mouth, ASIS&T, Ÿ Ÿ Bongwon Suh 외, Want to be Retweeted? Large Scale Analytics on Factors Impacting Retweet in Twitter Network, IEEE, 박노일, 정지연. " 리트윗은누가왜하는가?: 리트윗동기요인과리트윗행위자의인구사회학적분석 ", 미디어경제와문화, 2011, pp.96~97. Ÿ 이원태외, " 소셜미디어유력자의네트워크특성 ", 언론정보연구, Ÿ 조창환외, 트위터이용행태분석, 광고연구, Ÿ A.Leavitt 외, The Influentials: New approaches for analyzing influence on twitter, Ÿ Hong Liang 외, Analyzing User Interface of Microblog, IEEE, Ÿ Khraborv.A&Cybenko.G, Discovering Influence in Communication Networks using Dynamic Graph Analysis, Ÿ M.Cha 외, Measuring User Influence in twitter: The Million Follower Fallacy, Ÿ 조태종외, 기업의홍보마케팅용트위터의리트윗현황분석 : 이용자특성과콘텐츠속성을중심으로, Information Systems Review, Ÿ 이강호, 기업의트위터활용유형에따른도입방안에관한연구, 기업경영연구, Ÿ Sangeun Park et al, Analysis of Corporate Twitter Usage Types and Influence Visualization on Key Players,Web based communities and Social Media 2015, pp , Design Convergence Study 61 Vol.15. no.6 ( )

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