서울대 지역정보 bk21(14 dec2010)
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WEBOMETRICSINSTITUTE
웹 메트릭스와 소셜 미디어 분석Webometrics & Social Media Analysis
Prof. Han Woo Parkhttp://www.hanpark.net
•서울대 농경제학부 지역정보전공 BK21 범국가 및 지역분석가 인력양성팀 특강 , 2010 년 12 월
네트워크 사회 (Network Society) 인터넷으로 대표되는 디지털 미디어 기술 발전과 보편화
현상은 정보 , 자본 , 문화적 소통이 즉각적으로 이루어지는 “네트워크 사회 (networked society)” 가 도래하는 계기를 마련
사회구성원은 변화하고 있다 !! 오늘날 디지털 매체를 매개로한 대중은 정보를 일방적으로
수용하는 관객 또는 소비자라는 객체로서가 아닌 “주체로서의 다수”라는 개념으로 그들의 무한한 잠재력이 강조 집단지성 (collective intelligence) - Levy(1999) 현명한 군중 (smart mob) - Rheingold(2002) 군중의 지혜 (the wisdom of crowds) - Surowiecki(2005) 프로듀저 (produser) - Bruns(2008)
이들 모두는 이전에 간과되거나 부정적으로 묘사된 일반 대중들이 디지털화된 네트워크 사회가 그들의 잠재력을 발휘하도록 도와줌으로써 사회 문화 발전에 긍정적인 기여를 한다는 사실을 주지시킨다 .
웹보메트릭스 (Webometrics) 연구방법 웹보메트릭스는 월드와이드웹 (World Wide Web) 의 ‘웹
(Web)’ 과 계량적 분석을 뜻하는 ‘메트릭스 (Metrics) 가 합성된 용어로 , 인터넷 정보와 디지털 기술의 사용방식을 정량적으로 분석하는 연구방법이다 .
웹보메트릭스라는 이름은 Almin 와 Ingwersen(1997) 의 논문에서 비롯되었다 . 그렇지만 , 웹보메트릭스 분야는 하이퍼링크 네트워크 , 웹 가시성 추적 , 블로그 관계망 , 검색엔진 비교 분석을 포함하면서 사회정보학을 벗어나 급속히 확대되고 있다 .
특히 웹보메트릭스 연구방법은 웹사이트의 콘텐츠와 하이퍼링크 등을 통한 사회네트워크분석 (social network analysis) 에 자주 활용되고 있다 .
Webometrics Webometrics include not only hyperlink data but also
communication content and usage patterns to measure social actions on the World Wide Web.
According to Björneborn and Ingwersen (2004), the defi-nition of webometrics is "the study of the quantitative aspects of the construction and use of information re-sources, structures and technologies on the Web drawing on bibliometric and informetric approaches.”
Webometrics is broadly defined ‘‘as the study of web-based content with primarilyquantitative methods for so-cial science research goals and using techniques that are not specific to one field of study.’’ (Thelwall, 2009, p.6).
http://participatorysociety.org/wiki/index.php?title=Online_Research
Webometrics VS HNA
Seminal publications in the field Garton, L., Haythornthwaite, C., & Wellman, B.
(1997). Studying online social networks. Jour-nal of Computer-Mediated Communication, 3(1).
Wellman, B. (2001). 'Computer networks as social networks,' Science, Vol. 293, Issue (14), pp. 2031-2034.
Park, H. W. (2003). Hyperlink network analysis: A new method for the study of social structure on the web. Connections, 25(1), 49-61 .
Park, H. W., & Thelwall, M. (2003). Hyperlink analyses of the World Wide Web: A review. Journal of Computer-Mediated Communica-tion, 8(4).
Web Hyperlink Networks as Social Networks
Connecting: Endorsement
Connecting: Endorsement
How different across disciplines?
Social media refers to a set of online tools that supports social interaction between users.
Given that social media connect individuals in dramatically different ways, research questions are like these:
What do people talk?Who can see what? Who can reply to whom? How long is content visible? What can link to what? Who can link to whom?
Webometrics and Hyperlink Network Analy-sis can be particularly useful to answer these questions!!!
Web mention, visibility, trend analysis ‘ 폐쇄성과 보수의 도시’ , ‘ 고담도시 대구’
지속적으로 이어지는 인터넷공간에서의 지역 비하 네이버에서 ‘고담 대구’로 이미지를 검색 , 총 279 건 추출 (2010 년 11 월 24 일 검색결과 )
Web Trend Analysis• Jangan district in Suwon City, Gyeonggi
Province(Park, CS)(Lee, CY)
(Ahn, DS)(Yoon, JY)
박찬숙 이찬열 안동섭 윤준영
33,106
38,187
5,570
716
Blogs vs. Votes• Jangan district in Suwon City, Gyeonggi
ProvinceN. of Votes
N. of Blogs
(Park, CS)(Lee, CY) (Ahn, DS) (Yoon, JY)
(Park, CS) (Lee, CY) (Ahn, DS)(Yoon, JY)
Results• Correlation Analysis (N. of Blogs & N. of
Votes)– Pearson r = .586, p < .01 (N=29)– Spearman rho = .797, p < .01 (N=29)
• Simple Regression Analysis– N. of Votes = 1,055.56 + 79.99(N. of Blogs)– R2 = .344 (F = 14.128, p < .01)– ß = .586 (t = 3.759, p < .01)
The Structural Relationship Between Politicians' Web Visibility and Political Finance Networks
Although there was no direct relationship between the amount of financial do-nations and the number of votes, the indirect effect was determined by a path analysis.
As shown in Figure 3, the path analysis assumed a linear relationship among the three variables because financial donations can be used for political cam-paigning on the Web. The indirect effect of the amount of financial donations on the number of votes was .076. The size of the effect was small but significant.
공식선거기간 중 발생된 주요 정치적 이슈들에 대한 웹가시성 분석 결과 , 전반적으로 천안함 사건에 대한 논의가 모든 온라인 플랫폼에서 중요한 선거 이슈 그러나 , 하루단위로 분석된 이슈 분석 결과 , 트위터가 사회 정치적 이슈에 대해 보다 민감하게 반응하는
지방선거 전날인 6 월 1 일에 , 트위터에서는 모케이블 방송사에서 MC 직 사퇴로 논란을 빚은 개그맨 김제동에 대한 논의와 4 대강 사업에 반대하며 소신공양한 문수스님에 대한 논의가 활발히 전개
블로그와 언론사 사이트에서는 천안함 사건에 대한 이슈가 가장 높은 웹가시성을 나타냈다 .
트위터 선거이슈블로그 선거이슈
언론사선거이슈
• 130 Korean National Assembly Members’ Cyworld Minihompies.
• The data were collected April 2008 – June 2009
• 153,602 comments were collected • 1,276 comments contained links
Target link analysis on SNS- Collective action on Cyworld
①②③
The status of minihompy①How active How famous How friendly② ③
Gender
Name
Minihompy
Visitor count
xxx
사진
xxx
xxx
IP address
Cyworld-IP screen captureMinihompy
사진
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
Where do Koreans want take us?-Korea
Category Domain Comments linking to Domain %
Petition agora.media.daum.net 325 17.6
News news.naver.com 150 8.1
SNS cyworld.com 139 7.5
Forum cafe.naver.com 106 5.7
Blog blog.naver.com 72 3.9
Blog blog.daum.net 69 3.7
Blog rokp.tistory.com 61 3.3
NGO bss.or.kr 56 3
Forum cafe.daum.net 51 2.8
Government socialenterprise.go.kr 49 2.7
Total 1078 58.3
Based on 1,078 (58.3%) of 1,849 links to Korean services
Category Domain IP Country Comments linking to Do-
main%
Video-shar-ing
youtube.com United States 15 21.1
Video-shar-ing
video.google.-com
United States 12 16.9
Government ams.usda.gov United States 5 7
Social wel-fare
thesixsys-tem.net
United States 5 7
News reuters.com United States 5 7
Homepage jameswon.awardspace.us
Germany 3 4.2
Advertising danawa.tk Netherlands 2 2.8
News news.bbc.co.uk United King-dom
2 2.8
News ireport.com United States 1 1.4
News iht.com United States 1 1.4
Total 51 71.8Based on 51 (71.8%) of 71 links to overseas services
Where do Koreans want take us?-Oversea
What makes Koreans hyperlink to?
Category Informa-tion provi-sion
Net-work build-ing
Identity/im-age building
Audi-ence sharing
Message amplifica-tion
Spam
Opposition Female
1 20 0 0 11 9
Opposition Male
3 4 1 1 13 8
Opposition Unknown
0 11 1 0 14 2
Ruling Female
1 6 0 0 29 3
Ruling Male
1 5 0 0 23 7
Ruling Unknown
0 12 0 1 16 3
Total 6 58 2 2 106 32
% 3% 28% 1% 1% 51% 16%
Table 6: Comments categorized by link type from the six groups of gender and political affiliation
Based on 206 comments agreed on by both coders from the initial set of 300
Sentiment of Koreans to link
candlelight protest
suicide of ex-president Roh
Bi-linked network of politically act-ive A-list citizen blogs (July 2005)
URI=CentreDLP=LeftGNP=Right
Just A-list blogs exchanging links with politicians
Affiliation network diagram using pages linked to Lee’s and Park’s sites
N = 901 (Lee: 215, Park: 692, Shared: 6)
24May2010
Education Superintendents VS Mayors
25May2010
Education Superintendents VS Mayors
26May2010
Education Superintendents VS Mayors
27May2010
Education Superintendents VS Mayors
28May2010
Education Superintendents VS Mayors
30May2010
Education Superintendents VS Mayors
31May2010
Education Superintendents VS Mayors
1June2010
Education Superintendents VS Mayors
2June2010
Education Superintendents VS Mayors
DateLink(2010_M)
N=44Link(2010_E)
N=69Link(2007_P)
N=20 Date
24-May-10 3.77 0.03
25-May-10 3.82 0.04
26-May-10 3.86 0.04
27-May-10 3.77 0.11 869.66 02-Dec-07
28-May-10 3.62 0.15 785.52 05-Dec-07
30-May-10 3.87 0.63 877.92 08-Dec-07
31-May-10 3.92 0.92 940.58 11-Dec-07
01-Jun-10 4.03 1.24 819.72 14-Dec-07
02-Jun-10 4.10 1.36 1129.62 17-Dec-07
Web 1.0
2000
2001
‣59 isolated in 2000‣more centralised in 2001‣network of 2001 ➭ a ‘star’ net-
work- might affected by political
events➭ presidential election in 2001
Web 2.0
2005 2006
‣hubs disappearing‣easy use of blogs ‣Clear boundaries between different parties‣strong presence of GNP Assembly members
➭ party policy on using blogs
Twitter Network (2010)
GNP
MDP
Independent
Indicators homepage blog Twitter 2010
Average distance 2.02 1.852 1.727
Distance_based cohesion 0.003 0.009 0.405
Distance_weighted fragmentation 0.997 0.991 0.595
Comparison across three networks
• The value should fall between 0 and 1.• The average distance of Twitter 2010 was the shortest•Distance_based cohesion (larger values indicate greater cohesion): Twit-ter 2010 was the most cohesive network•Distance_weighted fragmentation (larger values indicate greater frag-mentation): Twitter 2010 had the lowest value thus was least fragmented.
Power law distribution shows:Twitter ties are made more equally than homepages
0
10
20
30
40
50
60
Home Indegree Home Outdegree Blog Indegree Blog OutdegreeTwitter Indegree Twitter Outdegree
Number of politicians
Nu
mb
er
of
ties
Comparison across three networks
195 politicians (Assembly members & several important people)Data collected between 29-30 Oct 2010 from Twitter Indegree centralization: 33.29% Outdegree centralization: 74.73
Followers Followings
Geun-Hye Park: rank 20th (Indegree centrality: 63)
Follower 50
Geun-Hye Park: rank 139th (Outdegree centrality: 8)
Following 50
Does Web Networking promote Citizen-ship? Free, easy online networking via social media
allows smartizens to become democratic? Allows the creation of Habermas’s free discussion
Public Sphere? Sunstein’s Republic.com 2.0 argues (from a
U.S. perspective) Cyber-balkanization the Internet supports diversity, but individuals choose to cocoon themselves in areas
of agreement, the net result is protection from exposure from dif-
fering opinions = the death of democracy
Five Politicians’ Following-Based Ego Networks
Size of node
Color of node
Number of fol-lowers
1.5 Yellow 0 to 10,0003.0 Purple 10,001 to 100,0003.5 Pink 100,001 to
1,000,0004.0 Blue More than
1,000,000
Diagram 1. Five Politicians’ Following-Based Ego Net-works The size and color of each node corresponds to the number of followers as follows:
GG Kang HR Won
KW Na DY Chung HC Noh한나라당 진보신당 민주노동당 민주당
Five Politicians’ Follower-Based Ego Networks
Size of node
Color of node
Number of followers
1.5 Yellow 0 to 10,0003.0 Purple 10,001 to
100,0003.5 Pink 100,001 to
1,000,0004.0 Blue More than
1,000,000
Diagram 2. Five Politicians’ Follower-Based Ego Networks The size and color of each node corre-sponds to the number of followers as fol-lows:
GG Kang
KW Na
HR Won
DY Chung HC Noh한나라당 진보신당 민주노동당 민주당
Overlaps in terms of Twitter Followers
HR Won
GG Kang
DY Chung
HC Noh
KW Na
한나라당 (GNP)
진보신당 (PNP)
민주노동당 (MDP)민주당 (MP)
HR Won
GG Kang
DY Chung
HC Noh
KW Na
Overlaps in terms of Twitter Followings
한나라당
진보신당
민주노동당
민주당
사례 분석 : 2011 년 대구 세계 육상 선수권 대회 배경
2007 년 3 월 27 일 국제육상경기연맹 (IAAF) 은 제 13 회 세계 육상 선수권 대회를 대구에서 개최하기로 확정 .
대구 세계 육상 선수권 대회 조직위원회는 2011 년 대회를 단순한 스포츠 대회가 아닌 영남권 지역문화를 국내외에 알리는 문화 행사로 그 취지를 살리고 있음 .
조직위 홈페이지 웹링크 분석 구글에서 제공하는
웹보메트릭스 분석 툴인 터치그래프를 이용 (http://www.-touchgraph.com)
주요 관련 웹사이트들은 국내 사이트로 한정
해외 사이트들에 대한 관계 형성 미흡
조직위 트위터 멘션맵 (mention map) 분석 조직위원회의 공식
트위터 계정(2011daegu) 에 대해 멘션맵 (metionmap; http://apps.aster-isq.com/mention-map) 을 이용하여 트위터 이용자들간의 관계 분석
조직위원회 트위터 계정의 팔로윙(following) 수는 2,044, 팔로워(followers) 수는 1,924 명
멘션맵 분석 결과 , 실제적으로 조직위원회 트위터 계정을 언급하며 발생하는 직접적인 소통 관계는 제대로 구축되어 있지 못한 실정
Impact of Smart phone on Twitter style Twitter users are more likely to send socio-
emotional content related to self-presence rather than social information sharing (Naaman, Boase & Lai, 2010)
We examined whether the messages sent from mobile devices tended to be shorter in terms of the length and more interactive (the use of hashtag, mention, reply, retweet)
Qualitatively, we investigated if the messages sent from mobile devices were self-focused, less syntactically complex, playful, and contained more phatic communi-cation.
Communication style related to Sejong city project
Device Tweets Retweets Reply Mention Hashtag Link Length
Mobile 274158
(57.66%)
26
(9.49%)
19
(6.93%)
8
(2.92%)
85
(31.02%)102
Mobile & Web
12846
(35.94%)
19
(14.84%)
3
(2.34%)
3
(2.34%)
36
(28.13%)101
Web 868208
(23.96%)
61
(7.03%)
23
(2.65%)
48
(5.53%)
457
(52.65%)92
TwitKr 691413
(59.77%)
41
(5.93%)
55
(7.96%)
27
(3.91%)
213
(30.82%)122
Not available 176
84
(47.72%)
17
(9.66%)
8
(4.55%)
31
(17.61%)
62
(35.23%)107
Total 2137909
(42.54%)
164
(7.67%)
108
(5.05%)
117
(5.47%)
853
(39.92%)
Average 104.8
Impact of Smart phone on Twitter style Our results show that 72.95% (1,559) of the
2,137 tweets were posted from the web (i.e., Twitter website: 868 tweets, Twtkr: 691 tweets)
Other postings were from mobile devices, users of which tended to send replies (26 tweets, 9.49%)
This might imply that interactive communica-tions happened more frequently when using mobile devices
Regarding the length of a tweet, we did not find significant differences between devices
Source Tweet
twtkr 926 Web파랑새 150 Mobileweb 137 Web
twitaddons 77 WebTwitBird 37 Mobile
Twitter for iPhone 28 Mobiletwtbiz 3 Web
foursquare 3 Mobilemobile web 3 Mobile코리안트위터스 1 Web
Twilk.com 1 Web
De-vice
Tweets
Retweets
Re-ply
Men-tion
Mo-bile
221(16%)
10(16%)
162(18%)
19(10%)
Web 1145(84%)
52(84%)
736(82%)
162(90%)
SUM 1366 62 898 181
Device %Mobile 16.17%
Web 83.82%
De-vice
Tweets
Retweets
Re-ply
Men-tion
Mo-bile
221(100%)
10(4.52%)
162(73.30%)
19(8.60%)
Web 1145(100%)
52(4.54%)
736(64.28%)
162(14.15%)
Ministry for Food, Agriculture, Forestry & Fisheries of Korea 농림수산식품부
조직위 페이스북 (facebook) 네트워크 분석 조직위 페이스북
계정에 친구(friends) 로 등록된 이용자들 상호간의 관계 구조를 나타냄 .
집단 내부 이용자들간의 관계나 그룹간 관계 모두 밀집된 형태
이러한 연결망의 형태는 사회적 관계의 확대를 나타내기 보다는 이미 구축된 관계 네트워크에서 이루어지는 폐쇄적 커뮤니케이션 형태
소셜미디어를 활용한 농림수산식품부의 홍보 활동 평가 : 트위터 분석
66
분석 배경 및 목적 분석대상 : @mifaff 농림수산식품부 트위터
정부부처들이 SNS 를 통해 국민과 소통하고자하는 노력은 예전부터 있어왔다 . 특히 트위터로 대표되는 마이크로 블로그의 등장으로 국민들과 더욱 가까이서 소통할 수 있는 환경에 마주했다 .
트위터는 실시간 대화와 비슷한 방식으로 정보를 나누며 누구나 간단한 글로 손쉽게 글을 남길 수 있는 점이 가장 큰 특징이라고 할 수 있다 . 정부부처 및 관공서들의 적극적인 트위터 활용은 정책을 보다 쉽게 알리고 그에 대한 국민들의 반응을 즉각적으로 받겠다는 의지로 해석할 수 있다 .
농림수산식품부 트위터는 정부부처 다른 트위터 계정들과 비교해 활발한 활동을 보이고 있다고 평가 받고 있다 .
이 보고서는 활발한 활동을 보이고 있는 농림수산식품부 트위터의 활용방식과 정부부처 트위터 계정으로서의 특징을 살펴보고자 한다 .
67
농림수산식품부의 트위터 @mifaff 의 기본정보
Followers Following Favourites Tweets Signup TwitterURL
8252 8775 202 1401 2010/02/10 http://www.twitter.com/mifaff
메시지 수집 기간 : 2010/02/10 ~ 2010/07/14 ( 개설이후 모든 메시지 수집됨 )
맞팔율 : ( 나의 followers 중 내가 following 한 사람의 수 * 100) / followers 수
(8109*100)/8252= 98.2%
68
농림수산식품부의 트위터 @mifaff 의 기본정보
TotalTweets ReTweets Reply Mention Attribution HashTag AvgTweets
1366 217 830 330 0 214 73
Retweets(RT): 다른이의 트윗메시지를 다시 트윗하는 기능 .( 내 글도 RT
가능 )
Reply: @ 아이디 형태 , 특정 트위터 아이디를 언급해서 트윗을 할 때 사용
Mention: 특정 트위터 아이디를 메시지 사이에서 언급할때 Mention 이라
부름 .
Attribution: RT 와 비슷한 기능 , RT 사용시 글 용량의 제한이 생기므로 , RT
가 이루어진 계정을 묶어 via 명령어를 사용함 . Ex)via @oisoo
HashTag: 태그 앞에 샾 # 을 쓰며 , # 주제어 ( 영어 ) 를 트윗에 넣으면 링크가
걸리고 클릭하면 동일한 주제어를 하나의 창에서 다 볼 수 있음 .
AvgTweets: 트윗당 평균 글자수 .(140 자 최대임 )69
Unique ID(@mifaff 와 활발히 정보교류한 ID)= 가장 많은 reply, mention 을 교류함Unique ID 출연횟수
(10 회이상 )
worldwelt 14
Kojaeyoungpao(=kjypao)
14
cafemiss1 14
32smp 12
arisungo 10
sinojoon 10
ebizstory 10
ID 특징
worldwelt Protected account
kojaeyoung-pao
경기도에서 빵집 운영 . 농촌 , 귀농 , 농업 , 정보화마을에 관심이 많으며 그와 관련된 주제로 활발히 교류 .
cafemiss1 각종 이슈 다른 트위터리안과 활발히 교류 ( 일반인 )
32smp 각종 이벤트에 활발히 참여하는 트위터리안 ( 일반인 )
arisungo트위터상에서 정치적 이슈 활발히 토론하는 트위터리안( 일반인 )
sinojoon 각종 이슈 다른 트위터리안과 활발히 교류 ( 일반인 )
ebizstory블로그 ‘강팀장의 웹이야기’ 주인 . 웹과 관련된 다양한 이슈 활발히 교류 .
70
Unique message
메시지출현횟수
(2 회 이상 )
#YamYam 타임 _ 잠시뒤 4 시부터 농림수산식품부의 맛있는 얌얌타임이 진행됩니다 . YamYam 은 Young Agricul-ture Mentoring 을 의미하며 , 음식을 먹을때 나는 의성어 얌얌을 표현하기도 합니다 .
6
@treekeeper16 # 치킨당 _ 4 년에 한번이라면 ... ㅎㅎ 그리고 그 물고기는 혹돔입니다 .^^ 3
[ 아이폰용 무료게임 ] 농림수산식품부가 아이폰용 무료퍼즐 게임인 을 오픈했습니다 ^^ 기사 : http://j.mp/9z8bdn 사진 : http://twitpic.com/1kgvn0
2
#YamYam 타임 _ 매일 오후 4 시는 얌얌타임 , [ 질문 ] 에 RT 와 함께 답변해 주시면 추첨을 통해 맛있는 교환 기프티쇼을 보내드립니다 . 이벤트는 4 시에 시작되어 5 시에 마감 됩니다 .
2
*‘Unique message’ 는 트위터 상의 이슈 분석에 사용하는 것으로서 이 분석을 통해 어떤 메시지가 트윗 상에 가장 많이 등장했고 이슈화 되고 있는지를 알 수 있다 .이 보고서에서는 농림수산부 트위터 (@mifaff) 계정의 메시지만을 분석했으므로 , Unique message 분석을 통해 농림수산부 트위터 계정에 어떤 이슈가 중점적으로 논의되었는지를 알 수 있다 .
@mifaff 의 경우 농림수산부 트윗계정이 중점적으로 진행하고 있는 ‘ #YamYam 타임 _’ 을 둘러싼 농수산 관련 이벤트활동에 많은 할애하고 있다 .
71
메시지 분석 출연횟수 단어
106 #YAMYAM 타임 _
97 막걸리
86 감사
85 농식품부
75 즐거운
69 얌얌타임
65 오후
64 팔로우
63 ㅋㅋ
63 오늘
56 4 시
54 트위터
52 매일
52 질문
45 구제역
41 해당
출연횟수 단어
39 맛있
39 함께
37 하루
36 많이
30 부탁
30 성함
29 농림수산식품부
29 이벤트
27 의견
25 답변
24 사진
24 우리
24 정말
23 기프티콘
22 모두
자주 등장한 단어를 분석함 . 메시지 단어 분석에서도 ‘ #YamYam 타임 _’ 해쉬태그가 붙은 메시지가 가장 활발히 거론되고 있음을 알 수 있다 .
(20 개 이상 등장한 메시지만 나타냄 ) 72
메시지 분석 (concor 분석 )
(10 개 이상 등장한 메시지로 작성하였음 )
서로 관련된 메시지들끼리 그룹화하는 concor 분석을 실시함5 개의 그룹으로 분류됨 .
73
메시지 분석 (concor 분석 )
(10 개 이상 등장한 메시지로 작성하였음 )
노드의 크기는 메시지의 출연횟수를 나타냄 .선의 굵기는 관련성의 정도를 나타냄 .
74
HashTagHashTag 빈도
#YamYam 타임 _ 111
# 해남팸투어 _ 18
# 농어촌사랑당 _ 13
# 치킨당 _ 9
# 농림 _ 5
HashTag 내용
#YamYam 타임 _
YamYam 은 Young Agriculture Mentoring 을 의미하며 , 음식을 먹을때 나는 의성어 얌얌을 표현 . 농림수산부에서 만든 해쉬태그로 농림수산부 트위터에서 진행하는 이벤트 및 관련 정보를 알릴때 사용 .
# 해남팸투어 _ 농림수산부와 다음이 연계해서 농촌을 알리는 팸투어의 하나 .
# 농어촌사랑당 _ 트위터상에 존재하는 모임의 하나 . ( 농림수산식품부에서 만듦 , 농촌 관련 해쉬태그로 그 외 ‘ # 농산물 _ # 농림 # 농촌등이 있음 )
# 치킨당 _트위터상에 존재하는 모임의 하나로 월드컵기간동안 트윗상에 치킨에 대한 얘기가 자주 등장함 .
# 농림 _ 농림수산부에서 즐겨쓰는 농업관련 해쉬태그의 하나 . 75
ego network @mifaff 의 follower network
( 트윗수 2만개 이상을 가진 트위터리안만 가시화시킴 )76
ego network @mifaff 의 following network
( 트윗수 2만개 이상을 가진 트위터리안만 가시화시킴 )77
ego network
( 트윗수 2만개 이상을 가진 트위터리안만 가시화시킴 )
농림수산부 트윗의 경우 팔로잉 , 팔로워 네트워크 형태에 큰 차이가 없음 . 맞팔율 98% 의 영향 .
@mifaff 의 following&follower network
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트위팅 활동 시각화
Wed Jul 14 Wed Jun 30 Sat Jun 19 Tue Jun 08 Thu May 27 Sat May 15 Sun May 02 Tue Apr 20 Thu Apr 08 Mon Mar 22 Thu Feb 110
10
20
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40
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60
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@mifaff Tweets count
2010/02/10 ~ 2010/07/14 ( 개설이후 ~2010/07/14)
*4 월 09 일 인천 강화에서 구제역 발생 . 농림수산식품부 트윗에서는 구제역과 관련된 정확한 정보를 구제역이 잦아들때까지 주기적으로 제공함 .
*5 월 20 일 즈음 농림수산식품부에서 진행한 막걸리 영문애칭 공모 결과가 나와 사회적 이슈가 됨 . ( 영문명 : Drunken Rice)
5 월 26 일 , 농림수산식품부 트윗에서도 가장 많은 트윗량이 기록되었으며 (66건 ) 트위터리안들의 비난과 충고를 즉각적으로 대응함 . 79
트위팅 활동 시각화
Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sunday0
50
100
150
200
250
300
144
241 238
281
230
130102
요일별 트윗
점심시간 전 (10 시 , 11 시 - 104건 ) 과 ‘얌얌타임’을 진행하는 오후 4 시 즈음(144건 ) 에 가장 활발한 트윗이 일어남 .
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 240
50
100
150
200
10 3 141 0 0 4 4
46
120104104
3962
110102
144120
8158 69 69 76
26
시간대별 트윗
80
트위터 분석결과 , 이슈 및 정책에 대한 신속한 정보제공 및 이슈 대응은 돋보임 : Top-down
앞으로 방문자들 간 연결 , 이용자 스스로 다른 사람의 참여 촉진을 통한 ‘에코’ 시스템 구축에 초점을 맞춤 필요가 있음 : Bottom-up
마이크로 블로깅 활성화를 통한 소통 전략
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Thank you!Q & A
Prof. Han Woo PARKWorld Class University Webometrics InstituteCyberEmotions Research CenterDepartment of Media and Communincation, YeungNam University, [email protected] http://www.hanpark.net
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