세계인터넷전문가총회(ir15) 트위터 사례를 이미경,박지원,박한우,marc smith

관광연구 제 30권 제 3호, pp. 223～246 (사)대한관광경영학회 2015년 6월

소셜미디어를 활용한 국제회의 네트워크 분석

- 세계인터넷전문가총회(IR15) 트위터 사례를 중심으로 -

*

이미경*․박지원**․박한우***․Marc Smith****

요 약

뉴미디어로 급부상한 소셜미디어와 SNS는 기업, 정부, 지자체 등의 주요한 마케팅 도구로

각광받고 있으며 학계에서도 소셜미디어와 소셜 네트워크 분석에 대한 학술적인 관심이 높

아지고 있다. 본 연구는 2014년 10월 대구에서 개최된 제15회 세계인터넷전문가총회(IR15)를

사례로 트위터를 활용한 소셜 네트워크 분석을 하였으며, 국제회의 네트워크 유형 분석, 유

력자(영향력자) 및 주요 정보원(URL, Domain) 분석, 트윗 메시지의 내용분석을 통해 MICE

목적지 마케팅 도구로서의 소셜미디어의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 연구결과, IR15

트위터 네트워크는 국제회의 네트워크에서 나타나는 타이트 크라우드(Tight Crowd) 유형과

일치하였다. IR15의 상위 10위권 유력자 측정 및 프로파일 분석결과 그룹에서의 유력자는

미국 대학 박사과정 수료생, AoIR 창립멤버․재무이사, 미국․호주․노르웨이․오스트리아

국적의 대학교수와 연구원으로 밝혀졌다. 주요 정보원 분석에서는 snurb.info(IR15의 유력자인

Axel Bruns 교수의 개인 블로그), aoir.org(세계인터넷전문가총회 웹사이트), instagram.com(사

진 공유 사이트), slideshare.net(슬라이드 공유 사이트), docs.google(구글의 문서공유 사이

트) 등이 상위권에 포함되어 있었다. 마지막으로 MICE 목적지 관련 단어인 #korea, #daegu,

#seoul이 포함된 트윗 메시지의 내용분석 결과, 트윗 메시지의 유형은 일상성, 정보공유성,

속보전달성, 평가성 트윗으로 구분되었으며, MICE 목적지, 행사 프로그램, 지역문화 등에 관

한 정보가 트윗되거나 리트윗의 형태로 확산되고 있음을 확인할 수 있었다.

핵심용어: 소셜미디어, 트위터, 소셜 네트워크 분석, MICE 목적지 마케팅

* 영남대학교 사이버감성연구소 연구원, [email protected]

** 영남대학교 언론정보학과 박사과정, [email protected]

*** 영남대학교 언론정보학과, 디지털융합비지니스학과, 동아시아문화학과 교수, 사이버감성연구소장

(교신저자), [email protected]

**** Social Media Research Foundation, Director, [email protected]

관광연구 제30권 제3호224

Ⅰ. 서 론

ICT(Information & Communication Technology)의 발달로 스마트폰 보급의 확대 및 모바일

인터넷이 활성화되면서 트위터, 페이스북, 유튜브 등 인적 네트워크에 기반한 소셜미디어의 기

능과 역할, 그리고 이에 대한 사회문화적 영향력에 대한 체계적인 연구의 필요성이 대두되고

있다(이원태․차미영․양해륜, 2011). 최근 몇 년 사이 소셜 네트워크 서비스(social network

service, SNS)를 통해 방대한 자료인 빅데이터가 끊임없이 만들어지고 있으며, 특히 ‘이용자가

생성해 내는 자료(user generated data)’라는 점에서 트위터나 페이스북 등과 같이 소셜미디어

에서 만들어내는 자료에 대한 사회적 관심도 높아지고 있다(장윤재․조성겸, 2014).

소셜미디어와 SNS의 발달은 사회 구성원 간들의 관계를 중심으로 정보의 공유와 확산, 참

여와 소통을 가능하게 하면서 사회의 구조는 물론 현대인들의 라이프 스타일에도 상당한 변화

를 초래하고 있다. 미국과 유럽을 포함한 해외 선진국은 물론 국내에서도 이미 기업, 정부, 지

자체 등을 중심으로 소셜미디어가 빠르게 확산되고 있지만 일부를 제외하고는 아직까지 활용

적인 측면에서 상당히 제한적이다. 이러한 현상은 관광분야에서도 예외는 아니다.

정부 3.0 공공데이터 개방이라는 정책과 더불어 한국관광공사는 Tour API 3.0을 개발하여

관광정보 서비스를 제공하고 페이스북, 트위터, 유튜브 등을 운영하고 하고 있지만, 오픈 API

서비스나 소셜미디어를 통한 데이터 수집과 분석, 그리고 피드백으로 이루어지는 작업은 아직

까지 활발하지 않다. 관광학계에서도 소셜미디어와 소셜 네트워크 분석에 관한 연구들이 이루

어지고 있지만, SNS를 이용하여 소셜 네트워크 분석을 한 연구는 거의 찾아보기 힘들다(박득

희․박흥수․정희진․이계희, 2013). 소셜 네트워크와 관련된 국내 학술논문으로는 송영민

(2008)의 ‘레저연구에 있어서 사회 네트워크 분석의 적용과 과제’, 김영미․김성섭(2010)의 ‘컨

벤션 서비스 공급업자들 간의 자원교류를 위한 네트워크 분석: 사회 연결망 이론을 적용하여’,

이지선․강신겸(2010)의 ‘커뮤니티관광개발에서의 이해관계자간 협력관계 분석: 사회연결망 분

석을 중심으로’, 박득희․박흥수․정희진․이계희(2013)의 ‘소셜미디어를 활용한 관광소비자의

관광정보탐색 데이터에 기반한 사회 네트워크 구축’ 등을 들 수 있다. 해외 학술논문으로는

D’Agata, Gozzo, & Tomaselli(2012)의 ‘Network Analysis Approach to Map Tourism

Mobility’와 Song & Lee(2014)의 ‘Social Network Analysis on Adolescent Leisure Behavior’

등을 찾아볼 수 있다.

이와 같이 관광학 분야에서 소셜 네트워크 분석에 관한 학술적인 접근이 이루어지고 있는

것은 상당히 고무적이지만 대부분 소셜 네트워크의 개념을 적용한 기본적인 네트워크 분석에

그치고 있으며, 소셜미디어를 활용하여 수집된 데이터 기반의 네트워크 분석은 거의 이루어지

지 않았다. 본 연구의 목적은 소셜미디어인 트위터를 활용하여 국제회의 네트워크를 분석하고,

국제회의 네트워크의 유형과 특징, 유력자(영향력자) 분석, 주요 정보원(URL, Domain) 분석,

트윗 메시지 내용분석 등을 통해 마이스(MICE) 목적지 마케팅 도구로서의 소셜미디어의 활용

가능성을 알아보고자 하였다.

소셜미디어를 활용한 국제회의 네트워크 분석: 세계인터넷전문가총회(IR15) 트위터 사례를 중심으로 225

Ⅱ. 소셜미디어, 트위터, MICE 목적지 마케팅

1. 소셜미디어

소셜미디어라는 용어는 2004년 ‘The BlogOn Conference’에서 뉴미디어 회사인 가이드와이어

(Guidewire Group) 그룹의 창업자 크리스 시플리(Chris Shipley)에 의해 처음 사용되었다(삼성

경제연구소, 2010). 소셜미디어는 사용자들 간의 사회적 상호작용을 지원하는 온라인 도구로

(Hansen, Shneiderman, & Smith, 2011), 자신의 생각, 경험, 정보 등을 생산 또는 확대시키기

위해 사용하는 개방된 플랫폼(블로그, 유튜브)과 관계를 형성하는 소셜 네트워크 서비스(페이

스북, 트위터)를 의미한다(삼성경제연구소, 2010).

소셜미디어 기반의 소셜 네트워크 서비스는 사용자들 간의 커뮤니케이션에 기초하여 사회적

관계를 형성하거나 강화시키는 디지털 미디어로 정보의 공유를 용이하게 하고, 사회적 연결망

을 유지하고 확대시킨다(Choi, Meza, & Park, 2014). 소셜미디어 중에서도 특히 트위터는 정보

생산자의 입장에서 정보에 대한 높은 접근성과 신속한 정보전달 기능으로 인해 효과적인 PR

도구로 각광받고 있다(조성은․박한우, 2013). 미국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드, 유럽, 라틴 아메리

카, 그리고 아시아 국가에서 상당한 수의 정부기관들은 일반인들과 소통하기 위한 수단으로

마이크로블로그 플랫폼인 트위터를 선택하고 있으며(Velde, Meijer, & Homburg, 2014), 한국

에서도 소셜미디어가 정부 서비스 제공 및 PR 활동의 중요한 매체로 인식되면서, 외교통상부,

농림축산식품부, 통일부, 국방부, 중소기업청, 국토교통부, 국무총리실, 산림청, 문화체육관광부,

보건복지부, 고용노동부 등의 정부기관들이 트위터를 활용하고 있다(Kim, Park, & Rho, 2013).

2. 트위터의 특성과 네트워크 유형

2006년 서비스를 시작한 트위터는 웹 보다 모바일에 더욱 최적화되어 있기 때문에 정보 전

달 속도가 매우 빠르며, 급박한 재난 상황이나 중요한 소식들이 순식간에 퍼지는데 중요한 매

개체 역할을 하고 있다(http://ko.wikipedia.org). 블로그의 미디어 특성에서 일부 기능을 축소

하여 소통의 효율성인 높인 마이크로블로그인 트위터는 트윗/팔로잉/팔로워 수 등의 기본 정

보를 제공하며, 스트리밍 형식의 화면인 타임라인, 리플라이, 리트윗, 관심글 담기 등의 기능을

가지고 있다(조성은․박한우, 2013). 트위터의 가장 강력한 기능인 리트윗(retweet, RT)은 다른

사람이 트위터에 올린 글이나 메시지인 트윗(tweet)을 자신을 따르는 팔로워들에게 재전송하

는 것이며, 리플라이(reply)는 트윗에 답글하는 기능이다. 트위터는 140자로 제한된 단문 서비

스를 제공하기 때문에 사용자들은 뉴스나 소식의 핵심 정보를 전달해야 하며, 강력한 정보 확

산 효과를 지니고 있으며, 많은 팔로워를 가진 오피니언 리더의 존재를 가능하게 한다(Choi,

Meza, & Park, 2014). 최근 트위터와 같은 소셜미디어에서 많은 팔로워를 보유하면서 사회정

치적 의제설정, 여론 형성, 정보 확산 등에 큰 영향력을 발휘하는 여론선도자, 즉 유력자 또는


영향력자(influential)에 대한 관심이 증가하고 있다(이원태․차미영․양해륜, 2011).

Velde, Meijer, & Homburg(2014)는 정보 확산 및 관련 개념을 다룬 선행연구들을 토대로

정보 확산의 독립변수로 메시지 특성(URL 포함, 해쉬태그 포함, 멘션, 리플라이에서 논의된

토픽)과 사용자 특성(조직 유형, 관여도, 유익한 정보 제공, 계정 연령, 포스트된 전체 메시지,

인-링크, 아웃-링크)으로 구분하였다. 커뮤니케이션 매체로서 많은 측면을 지닌 트위터는 다양

한 형태의 대화를 허용하는 기술적인 특성도 가지고 있다(Kim, Heo, Choi, & Park, 2013). 예

를 들면, 트위터 메시지는 의사소통 목적에 따라 일상성, 토론성, 알림성, 교훈성, 질의성, 질의

성에 대한 답글, 오락성 트윗으로 분류되거나(허상희․최규수, 2012), 트위터 사용자들 간의 일

상적인 이야기, 상호 간 대화, 정보 공유, 속보 전달, 논평 및 평가의 형태로 구분되기도 한다

(이연경․진보래, 2014).

Smith, Rainie, Shneiderman, & Himelboim(2014)는 (Figure 1)과 같이 트위터 네트워크의

유형을 폴로라이즈드 크라우드(Polarized Crowd), 타이트 크라우드(Tight Crowd), 브랜드 클러

스터(Brand Clusters), 커뮤니티 클러스터(Community Clusters), 브로드캐스트 네트워크

(Broadcast Network), 서포트 네트워크(Support Network) 등 6가지로 분류하였다. 이 중 국제

회의 네트워크는 주로 타이트 크라우드(Tight Crowd) 유형을 띠게 된다(Hansen, Smith, &

Shneiderman, 2011).

Polarized Crowd Tight Crowd

Brand Clusters Community Clusters

Broadcast Network Support Network

(Figure 1) The Six Structures of Twitter Conversation Networks


타이트 크라우드(Tight Crowd)는 2∼6개 중간 규모의 그룹을 형성하는 통합된 구조의 네트

워크 유형으로, 네트워크 내에서 참가자들이 정보, 아이디어, 의견 공유를 목적으로 서로 강하

게 연결되어 있는 회의, 전문 토픽, 취미 그룹과 같은 친밀한 커뮤니티에서 주로 나타난다

(Smith, Rainie, Shneiderman, & Himelboim, 2014).

3. MICE 목적지 마케팅과 소셜미디어

세계가 하나의 생활권으로 개편되면서 지역단위, 권역단위, 국가단위의 교류와 협력이 증가

하고 있으며, 기업․협회․정부조직․비영리조직 등 다양한 형태의 회의 개최는 MICE 산업의

수요를 증대시키고 있다(이태숙․김철원, 2009). MICE는 Meetings(회의), Incentives Travel(포

상여행), Conventions(컨벤션), Exhibitions․Events(전시․이벤트) 관련 산업을 통합하여 일컫

는다. 2013년 UIA(Union of International Associations) 기준 한국은 연간 635여건의 국제회의

를 개최하였으며, 싱가포르, 미국에 이어 세계 3위 국제회의 개최국으로 급부상하였다

(http://k-mice.visitkorea.or.kr). 이처럼 한국은 국제회의 개최지로서의 위상이 높아졌지만 아시

아 주변국들 간의 유치 경쟁은 더욱 심화될 것으로 예측 된다(최현주․이경모․김주연, 2011).

고부가가치 서비스산업으로서의 MICE 산업에 대한 인식이 점진적으로 확대되면서 세계 각

국에서 이에 대한 대규모 투자와 공격적인 마케팅이 이루어지고 있는데(박의서․장태순․이창

현, 2010), 그 이유는 장소를 기반으로 하는 국제회의나 이벤트는 MICE 목적지의 새로운 이미

지를 창출하고 기존 이미지를 개선하는데 탁월한 효과가 있어 그 자체만으로도 지역 마케팅수

단으로써의 활용가치가 크기 때문이다(송재호․김향자, 2010; 정석중․김경현, 2001).

최근 SNS 사용자가 급증하면서 소셜미디어를 이용한 마케팅이 활발하게 이루어지고 있지만

아직 일부에 국한되어 있다(홍종배, 2011). 새로운 마케팅 수단으로 부각되고 있는 소셜미디어

는 시간(신속성, 지속성), 대상(다수성과 다양성), 비용(경제성), 관계(친근성과 신뢰성)라는 4가

지 관점에서 기존 미디어에 비해 유용한 가치를 보유하고 있기 때문에 외국의 선진기업의 경

우 마케팅, 홍보는 물론 다양한 분야에 소셜미디어를 활용하고 있다(삼성경제연구소, 2010).

정보획득이 중요한 관광분야에서 소셜미디어의 등장은 소비자의 행동변화는 물론 관광목적

지 선택에 있어 즉각적인 인터넷 검색과 이용자 경험 공유 등 정보공유 도구로서의 파급력이

매우 클 뿐만 아니라 의사결정에 있어서도 필수적인 요소로 작용하고 있다(고동완․박용순․

이한아름, 2013; 정남호․한희정, 2012). 목적지 마케팅 차원에서 트위터, 페이스북, 유튜브, 플

리커, 블로그, 가상 사회, 위키스 등과 같은 소셜미디어는 여행자들이 미래 여행자들에게 정보

를 제공하면서 그들의 여행 경험을 공유하는 것을 가능하게 하며, 이러한 영향력은 다양한 채

널을 통해 보여줄 수 있는 목적지의 온라인 명성으로까지 확대될 수 있다(Fernandez &

Lopez, 2013).


4. 연구문제

본 연구는 2014년 10월 대구에서 개최된 제15회 세계인터넷전문가총회(IR15)의 사례를 중심

으로 국제회의 네트워크가 어떤 네트워크의 형태를 띠고 있으며, 네트워크의 특성은 무엇인지,

그리고 마이스(MICE) 목적지 마케팅 도구로서의 소셜미디어의 활용이 가능한지를 알아보고자

하였다. 본 연구에서의 연구문제는 다음과 같다.

첫째, IR15 트위터 네트워크는 트위터 네트워크의 6가지 유형 중 국제회의 네트워크에서 나

타나는 타이트 크라우드(Tight Crowd)와 일치하는가?

1-1: 타이트 크라우드(Tight Crowd) 유형이 국제회의의 효과적인 커뮤니케이션에 적합한 네

트워크 유형으로 가정한다면, 이 유형과의 일치정도 여부는?

둘째, MICE 목적지 마케팅 수단으로 트위터의 활용이 가능한가?

2-1: IR15 트위터 네트워크에서 누가 유력자(영향력자)인가? 그들의 특성은?

2-2: IR15 트위터 네트워크에서 주요 정보원(URL)은 무엇인가?

2-3: IR15 트위터 네트워크에서 트윗 메시지를 분석단위로 했을 때, MICE 목적지와 관련된

단어들은 얼마나 트윗 혹은 리트윗 되었는가? 트윗 메시지의 내용적 특성은?

Ⅲ. 연구방법

본 연구에서 데이터 수집은 2014년 10월 21∼24일 동안 대구 세인트웨스튼호텔에서 개최된

제15회 세계인터넷전문가총회(IR15)를 사례로 하였으며, 국제회의에 참여하여 트위터를 사용한

트위터리안과 ‘#IR15’가 포함된 트윗을 대상으로 하였다. 데이터 수집기간은 행사 개최 전인

2014년 10월 17일 19시 57분부터 행사가 끝난 2014년 10월 26일 01시 22분(UTC 기준)까지 8

일 5시간 24분 동안 노드엑셀(NodeXL) 개발자인 마크 스미스(Marc Smith)에 의해 이루어졌

다. 데이터 수집과 분석은 소셜 네트워크 분석 도구인 노드엑셀(NodeXL)을 사용하였으며, 데

이터 세트는 최고 18,000개의 트윗에 제한하였다. 데이터 수집 결과 총 924명의 트위터 사용자

들이 #IR15이라는 키워드를 사용하여 트윗을 하였거나 이러한 트윗에 응답(replied)되거나 언

급(mentioned) 되었다. 본 연구에서 버텍스(Vertex)는 트위터에서 트윗을 한 IR15 참가자이며,

그래프의 버텍스는 Clauset-Newman-Moore cluster 알고리즘을 사용하여 클러스터로 그룹화

하였다. Clauset-Newman-Moore cluster 알고리즘은 네트워크에서 노드를 물리적으로 배치할

때 하위 커뮤니티 구조를 시각적으로 용이하게 추론 내지는 발견할 수 있으며, 소규모의 네트


워크뿐만 아니라 백만 개의 노드와 수천만 개의 링크를 가진 큰 규모의 네트워크를 분석하는

것을 가능하게 해주는 장점이 있다(Clauset, Newman, & Moore, 2004). 따라서 본 연구에서는

네트워크 내에서 커뮤니티 구조를 발견하고 분석하기 위해 Clauset-Newman-Moore cluster

알고리즘을 선택하였다. 버텍스의 opacities는 팔로우어 값(follower values)에 기초하였으며, 엣

지(Edges)는 각 트윗에서 서로 ‘리플라이-투(replies-to)’ 또는 ‘멘션(mentions)’ 하거나, ‘리플

라이-투(replies-to)’ 내지는 ‘멘션(mentions)’ 하지 않은 ‘셀프루프 엣지(self-loop edges)’로 구

분되어 있다. 엣지의 색상, 폭, 투명도는 엣지의 가중치(edge weight values)에, 버텍스 사이즈

는 팔로우의 값(followers values)에 기초하였으며, 그래프는 방향성을 가지고 있다.

본 연구결과에서 사용된 네트워크 분석에서의 주요 개념은 <Table 1>과 같다(Hansen,

Shneiderman, & Smith, 2011).

Term Concept

Vertex

Vertices, also called nodes, agents, entities, or items can represent people or

social structures such as workgroups, teams, organizations, institutions,

states, or event countries.

EdgeEdges, also known as links, ties, connections, and relationships, connect

two vertices together.

Degree centrality A simple count of the total number of connections linked to a vertex

In-degree centrality The number of connections that point inward at a vertex

Out-degree centralityThe number of connections that originate at a vertex and point outward to

other vertices

Betweenness CentralityBridge scores for boundary spanners: a measure of how often a given

vertex lies on the shortest path between two other vertices

Eigenvector CentralityInfluence scores for strategically connected people. If a node has links to

other nodes that are well connected, then, the first node has a high value

Page Rank Determines the importance of a node based on its position in a network

Clustering CoefficientHow connected are my friends? A measure of the density of a 1.5-degree

egocentric network

Geodesic distance A measure based on the shortest path between two nodes in a network.

<Table 1> Main Concept of Network

Ⅳ. 연구결과

1. IR15 트위터 네트워크 유형 및 유력자 분석

장윤재․조성겸(2014)은 소셜 데이터 분석을 위한 자료수집 및 분석에서 연구자의 방법론적

지식이 부족하거나 트위터 웹사이트에서 직접 검색해 수집한 자료는 API를 이용하여 자동 수

집한 자료에 비해 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 어렵다고 하였다. Twitter Search API 1.0에

서 트위터는 쿼리(query) 당 최고 1,500개의 트윗과 시간 당 350개의 요청에 대한 접근까지만


제한된다. Twitter Search API로부터 데이터를 수집하는 데 있어 몇 가지 기술적인 제약 때문

에, 대기시간이 1시간 이상 지속되거나 350개 이상의 요구가 요청될 경우 트위터 데이터를 검

색할 수 없다(Choi, M., Sang, Y., & Park, H. W., 2014). 본 연구에서 데이터 수집은 이러한

특성을 잘 알고 있는 네트워크 프로그램 개발자에 의해 소셜 네트워크 분석 툴인 NodeXL를

이용하여 트위터 데이터가 수집되었다는 점에서 신뢰성을 확보할 수 있다.

사회과학연구에서 웹 데이터(web data)의 구성타당성(construct validity)은 온라인 네트워크

가 현실세계의 행위자들에 의해 나타나는 네트워크와 구조적 특징(structural signatures)이 일

치하는지 또는 웹 데이터로 부터 구성된 변수들이 그 구조와 관련된 다른 채택된 척도들과 상

호 관련되어 있는지를 검사함으로써 제시할 수 있다(Ackland, 2013). IR15 트위터 네트워크의

유력자 분석, 주요 정보원 분석 결과에서 나타난 데이터는 실제로 확인된 인물들의 프로파일

및 URL, 도메인 정보에 근거하는 것으로 나타났다.

<Table 2>는 제15회 세계인터넷전문가총회(IR15) 네트워크의 전체 통계치를 산출한 데이터

값이다.

Graph Metric Value

Vertices 719

Unique Edges 2,131

Edges With Duplicates 3,912

Total Edges 6,043

Reciprocated Vertex Pair Ratio 0.1313

Reciprocated Edge Ratio 0.2320

Connected Components 27

Single-Vertex Connected Components 21

Maximum Vertices in a Connected Component 685

Maximum Edges in a Connected Component 6,005

Average Geodesic Distance 2.9367

<Table 2> Overall Graph Metrics

IR15 네트워크는 719개의 노드가 6,043개의 링크로 연결되어 있으며, 이 중 3,912개의 링크

가 중복으로 연결되어 있다. IR15 네트워크의 최단연결거리는(geodesic distance) 값은 2.9367

으로, 박지원․박한우(2014)의 정치권 선거캠페인에서 유력 후보자들의 최단연결거리 값인 1.94

∼2.41보다 높게 나타났는데, 이것은 정치권에서 특정 후보자를 추종하는 지지자들의 네트워크

가 국제회의 참가자들의 네트워크보다 더 긴밀하게 연결되어 있음을 의미한다.

(Figure 2)는 IR15의 네트워크를 그래프로 시각화한 결과이다. 트위터 네트워크의 유형은 참

가자들이 가까운 커뮤니티를 형성하고 상호간에 정보, 아이디어, 의견 등의 공유를 위해 강하

게 연결되어 있는 타이트 크라우드(Tight Crowd)의 유형을 띠고 있다. 이는 국제회의 네트워

크의 본질적인 특성상 회의 참가자들 사이에 실시간에 가까운 정보 공유, 즉각적인 모임 결성,

신속한 코디네이션 등이 가능하기 때문이다.


(Figure 2) Twitter Network of IR15

전체 네트워크는 1개의 메이저 그룹(G1), 3개의 중간그룹(G2, G3, G4), 그리고 기타 소그룹

등이 모두 연결되어 있는 구조를 나타내고 있다. 하위그룹의 네트워크에서 특징적인 점은 그

룹1(G1)의 경우 동심원형 구조를 이루면서 그룹2(G2), 그룹3(G3), 그룹4(G4) 등 다른 그룹의

사람들과 연결이 많이 나타난다. 또한 커뮤니티(Community)와 청중(Audience)의 관계를 나타

내고 있다. 그룹2(G2)는 나비넥타이형 모양으로 가운데 2명의 특정인들을 중심으로 의견이 양

쪽으로 나누어진 구조를 나타내고 있는 것이 특징적이다. 커뮤니티 구조(Community

Structure)는 네트워크에서 큰 규모의 구조에 관해 가장 잘 연구된 형태로, 사회 연결망 내에

서의 유대가 긴말한 친구그룹 또는 월드 와이드 웹(World Wide Web)상에서의 서로 연결되어

있는 웹페이지의 그룹과 같이 하나의 더 큰 네트워크 내에서의 촘촘한 서브 네트워크들이라

할 수 있다(Newman, 2012). 커뮤니티는 허브에 연결된 노드들이 상호간에도 비교적 연결되어

있으며, 내 친구의 친구들이 서로 잘 알고 있는 구조이다. 이에 반해, 청중(Audience)는 허브에

연결된 노드들이 상호간에 교류하지 않으며, 내 친구의 친구들은 서로 잘 모르고, 허브인 내가

대부분을 매개하고 있는 것이다.

<Table 3>은 IR15의 유력자(빅마우스)를 측정하기 위한 지표 결과이다.

유력자 측정지표 중 하나인 매개 중심성(Betweenness Centrality) 분석 결과 상위 10위에 포

함된 버텍스의 ID는 weboesel, staeiou, nancybaym, michaelzimmer, axelmaireder, jilltxt,

terrisenft, cheeflo, snurb_dot_info, tamaleaver로 나타났다. 이 중 weboesel은 매개중심성 값이

가장 높으면서 연결중심성 값도 높아 IR15에서 브로커 내지는 중개자의 역할을 하고 있을 뿐

만 아니라 사람들과 직접적으로 맺은 관계가 많은 마당발이라고 볼 수 있다.


Twitter IDIn-

Degree

Out-

Degree

Betweenness

Centrality

Eigenvector

CentralityPageRank

Clustering

Coefficient

weboesel 113 77 85230.897 0.017 21.785 0.043

staeiou 100 37 60437.854 0.013 16.219 0.056

nancybaym 115 26 58849.874 0.015 16.701 0.057

michaelzimmer 111 32 40406.657 0.015 14.358 0.066

axelmaireder 62 29 36031.486 0.011 10.746 0.085

jilltxt 78 45 35650.497 0.014 11.920 0.089

terrisenft 72 48 27353.066 0.014 11.117 0.094

cheeflo 41 39 26167.382 0.010 7.757 0.129

snurb_dot_info 73 24 25708.654 0.013 9.565 0.110

tamaleaver 60 50 24356.395 0.014 10.194 0.116

<Table 3> Top 10 Vertices ranked by Betweenness Centrality

이벤트 그래프(Event Graph)는 트위터를 통해 어떤 의제를 토론하고 있는 사람들 간의 연결

구조를 보여주는 내향중심성(in-degree), 외향중심성(out-degree), 매개중심성(betweenness

centrality), 근접중심성(closeness centrality), 아이겐벡터 중심성(eigenvector centrality) 등의

지표로 누가 커뮤니티 그리고/또는 대화에 있어서 가장 중심에 있는지 알아낼 수 있는 소셜

네트워크 다이어그램이다(Hansen, Smith, & Shneiderman, 2011). IR15에서의 상위 10위권에

포함된 유력자들을 이벤트 그래프로 도식화하면 (Figure 3)과 같다.

(Figure 3) Event Graph of IR15 Influentials


<Table 4>의 유력자 프로파일 분석 결과, 매개중심성 값이 높게 나타난 weboesel와 staeiou

라는 ID의 사용자는 각각 Witney Boesel(미국, 매사추세츠 QS 캠브리지대 박사 과정), Stuart

Geiger(미국, UC 버클리 스쿨 박사 수료생)였으며, nancybaym과 michaelzimmer은 Nancy

Bavm(미국, AoIR 창립멤버), Michael Zimmer(미국, AoIR 재무이사)로 조직에서 영향력 있는

멤버로 확인되었다. 그 밖에 axelmaireder는 Axel Maireder(오스트리아, 소셜미디어센터 커뮤

니케이션 연구원), jilltxt는 Jill Rettberg(노르웨이, Bergen대 교수), terrisenft는 Terri(미국, 뉴

욕대 교수), cheeflo는 Florence Chee(미국, 시카고대 교수), snurb_dot_info는 Axel Bruns(호주,

Queensland University of Technology 교수), tamaleaver는 Tama Leave(호주, Curtin University

교수)로 밝혀졌다. 상위 10위의 유력자들 중 Nancy Baym(AoIR 창립멤버), Axel Bruns(호주,

Queensland University of Technology 교수), Jill Rettberg(노르웨이, Bergen대 교수)는 트위터

에서 상대적으로 많은 팔로워들이 따르고 있었다.

Twitter ID Name Nationality Status Following Follower Tweet

weboeselWitney

Erin BoeselUSA

PhD student. QS

cambridge, MA434 2,881 22,214

staeiouStuart

GeigerUSA

PhD candidate, UC

Berkeley School424 1,138 3,020

nancybaymNancy

BaymUSA

Founding member of

AoIR/Microsoft

Research New

England, MIT

610 5,655 37,967

michaelzimmerMichael

ZimmerUSA

Finance Director of

AoIR310 2,773 4,163

axelmairederAxel

MairederAustria

communication

researcher, GfK‘s

Global Social Media

Intelligence Center

975 2,264 5,307

jilltxtJill Walker

RettbergNorway

Professor, Bergen

University1,263 4,079 5,670

terrisenft Terri USA Professor, NYU 1,003 1,311 3,844

cheefloFlorence

CheeUSA

Professor, Loyola

University Chicago1,513 1,683 10,099

snurb_dot_info Axel Bruns USA

Professor, Queensland

University of

Technology

1,315 4,330 22,535

tamaleaverTama

LeaverAustralia

Professor, Curtin

University1,305 2,497 9,489

<Table 4> Top 10 Vertices(Influentials) Profile Analysis


2. 주요 정보원(URL) 및 도메인(Domain) 분석

다음은 트위터 네트워크에서 주요 정보원인 URL과 도메인(Domain) 분석에 관한 결과이다.

전체 네트워크 분석에서 트윗으로 가장 많이 언급된 상위 10개 URL은 <Table 5>와 같다.

URL Summary

http://snurb.info/taxonomy/term/150 Prof. Axel Bruns' Personal Blog

http://aoir.org/ir16/

AoIR(Association of Internet Researchers) Website

- to provide brief information on the venue of

IR16(Phoenix, US) such as hotels, travel etc.

http://www.slideshare.net/bernhardrie

der/aoi-r-presentation-40617291

A Web 2.0 based slide hosting service. User can upload

files privately or publicly in the following file formats:

PowerPoint, PDF, Keynote or OpenDocument presentations

(http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page)

- Prof. Bernhard Rieder uploaded his content titled

'Tweets are Not Created Equal: Intersecting Devices in the

1% Sample'

http://aoir.org/ir16/call-for-proposals/AoIR(Association of Internet Researchers) Website

- to provide some information on IR16: Call for Proposals

http://instagram.com/ir15selfie

An online mobile photo-sharing, video-sharing and social

networking service that enables its users to take pictures

and videos, and share them on a variety of social

networking platforms, such as Facebook, Twitter, Tumblr

and Flickr(http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page)

- to upload self photos taken at the IR15 workshop

https://docs.google.com/document/d/1

FQhAVy5-UCdBn2tg4qjn7m1nZDT_u

dm24cQSNtsgzVg/edit?usp=sharing

Google Docs, Sheets, Slides and Forms are a free,

web-based word processor, a spreadsheet program, a

presentation program and survey program respectively, all

part of a software office suite offered by Google within its

Google Drive service(http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page)

- to share the results of brainstorming at IR 15 Selfie

Workshop

- to provide information on http://bambuser.com/v/5013879

http://web.mit.edu/comm-forum/mit9/- to provide information on 'Media in Transition International

Conference 2015'

http://nms.sagepub.com/content/16/7.toc- to download a paper '10 years of Facebook' on Sage

Journals

http://snurb.info/node/1943

Prof. Axel Bruns' Personal Blog

- to provide the content of IR15 Keynote Speech: From

Worker-Generated Content in China to Hong Kong's

Umbrella Revolution

http://www.tamaleaver.net/2014/10/20

/open-access-week-2014/Tama Leaver's Personal Website

<Table 5> TOP URLs in Tweet in Entire Graph


상위 URL를 분석해보면 세계인터넷총회(AoIR) 웹사이트(차기년도 IR16 총회 정보 제공),

instagram.com(사진공유 사이트를 통해 개최년도 IR15 워크샵 관련 셀피 사진 공유),

docs.google.com(구글에서 운영하는 문서공유 사이트를 활용하여 총회 워크샵 자료 업로드) 등

을 활용하여 당해 및 차기년도 국제행사 관련 정보 및 자료를 공유하고 있었다. 또한 Axel

Bruns의 블로그, Tama Leaver의 개인 웹사이트가 트윗 상에서 많이 공유되고 있었다.

그룹별 상위 URL 분석결과 특징적인 점은 그룹1(G1)의 상위 URL 분석에서는 총회 워크샵

에 관한 내용이 주를 이루고 있으며, 정보원으로 로컬 뉴스채널인 대구MBC뉴스(dgmbcnews)

가 유튜브 네트워크(http://www.youtube.com/watch?v=BnEDduSL0P4&feature=youtu.be)를 통

해 많이 공유된 것으로 나타났다. 그룹2(G2)에서는 http://aoir.org/ir16/call-for-proposals, http:

//aoir.org/ir18/와 같이 2015년도(IR16), 2017년도(IR18) 세계인터넷전문가총회 관련 정보가 공

유되었다. 그룹3(G3)에서도 자료공유 사이트가 인기가 있었으며, http://snurb.info/taxonomy/term/150,

http://snurb.info/node/1943, http://snurb.info/와 같이 Axel Bruns 교수의 개인 블로그 사이트

가 많이 공유되었는데, 이는 트위터를 자신의 발표자료 프로모션 도구로 활용하고 있었다. 그

룹3(G3)의 URL 분석 결과 특징적인 점은 트위터라는 매체는 정보의 양이 140자에 제한되어

있으므로, 트위터에서 전파하고자 하는 내용 즉 정보콘텐츠는 정보의 양이 자유로운 블로그에

올려놓거나 슬라이드쉐어(slideshare)와 연결하는 등 소셜미디어 각각의 특징을 활용하는 하이

브리드 미디어 전략이 사용되었다. 즉 트위터는 정보를 전파하는 데 있어 최상위에서의 역할

을 하고 있었다. 그룹4(G4)에서는 http://bambuser.com/를 통해 세계인터넷전문가총회 관련 실

시간 동영상 제공하고 있었으며, 동영상 자료에 행사 개최지 즉 MICE 목적지의 위치정보를

제공하는 등 트위터가 메신저의 역할을 하고 있었다. 그 밖에 그룹7(G7)에서는 http://zuckerbe

rgfiles.org/를 통해 페이스북 창립자인 마크 주크버그의 연설문을 분석한 내용 즉 연구자료의

원데이터를 공유하고 있으며, 그룹 8(G8)에서는 facebook.com이 주를 이루고 있으며, 그룹 9(G

9)의 경우 GAMES FOR CATS(고양이를 위한 무료게임 다운로드 사이트인 http://gamesforca

ts.com/만 유일하게 공유되고 있었다.

그룹 전반적으로 aoir.org(세계인터넷전문가총회 웹사이트), instagram.com(사진공유 사이트),

slidesshare.net(슬라이드 자료공유 사이트) 링크가 많이 공유되었는데, 이는 참가자들이 국제행

사 웹사이트를 비롯하여 행사 관련 사진 및 발표자료 등을 공유할 수 사이트에 대한 관심이

많음을 시사해준다.

URLs 분석은 각각의 정보에 대한 출처 분석이라고 할 수 있으며, 다음에 나오는 도메인 분

석은 URLs보다 상위영역에 대한 분석이라고 할 수 있다. 전체 네트워크 그래프에서 트윗된

상위(Top) 도메인으로는 <Table 6>에서처럼 instagram.com, aoir.org, snurb.info, slideshare.

net, bambuser.com, google.com, sagepub.com, youtube.com, facebook.com, ow.ly으로 분석되

었다.


Ranking Domains Ranking Domains

1 instagram.com 6 google.com

2 aoir.org 7 sagepub.com

3 snurb.info 8 youtube.com

4 slideshare.net 9 facebook.com

5 bambuser.com 10 ow.ly

<Table 6> TOP Domains in Tweet in Entire Graph

상위 도메인 분석결과에서도 instagram.com(사진공유 사이트), aoir.org(세계인터넷전문가총

회 웹사이트), slideshare.net(슬라이드 자료공유 사이트), bambuser.com(학회행사 생중계 사이

트), google.com(검색엔진), sagepub.com(저널 발행 사이트), youtube.com(동영상 공유사이트),

facebook.com, ow.ly(링크 축약) 등이 순위권에 나타났다. 즉 IR15 국제회의 참가자들은 사진,

슬라이드, 동영상, 문서와 같은 정보를 공유하는데 있어 무료로 사용이 가능한 URL과 도메인

을 적극적으로 활용하고 있었다. URL 분석 결과에서처럼 상위 도메인 분석에서도 Axel Bruns

교수의 개인 블로그인 snurb.info가 많이 사용되었는데, 이는 네트워크에서 Axel Bruns 교수가

영향력이 있는 유력자임을 알 수 있으며, 국제행사에서의 담론이 이러한 빅마우스(big mouth)

에 의해 충분히 좌지우지 될 수도 있다.

3. 해쉬태그(hashtag) 및 단어(word) 분석

전체 네트워크 그래프에서 특정 주제어에 대한 분류라고 할 수 있는 해쉬태그(#)를 중심으

로 트윗된 상위 해쉬태그(TOP Hashtags)를 분석한 결과는 <Table 7>과 같다.

Ranking Word Ranking Word

1 ir15 6 privacy

2 ir16 7 ir18

3 ir15cats 8 ir15news

4 ir15selfie 9 ir15dc

5 conferencebingo 10 ir15dc

<Table 7> TOP Hashtags in Tweet in Entire Graph

상위 해쉬태그의 단어들을 살펴보면 2014년, 2015년, 2017년도 세계인터넷전문가총회행사

(#ir15, #ir16, #ir18), 2014년 총회 세부 프로그램인 워크샵(#ir15cats, #ir15selfie) 등이 주를 이

루고 있다. 상위 해쉬태그에서 프라이버시(privacy)가 많이 사용된 이유로는 국제행사 프로그


램 중 페이스북의 프라이버시에 관한 발표가 많았기 때문이라고 볼 수 있다. 그룹별 상위 해

쉬태그에서 주목할 만한 분석 결과로는 korea, daegu, seoul 등 국제행사 개최국 및 도시명이

순위권에 나타났는데, 이를 분석한 결과는 <Table 8>과 같다.

MICE Destination Tweet Retweet(%)

Korea 240 79(33)

Daegu 215 45(21)

Seoul 59 10(17)

<Table 8> MICE destinations in Tweet: the number of Tweet & Retweet

전체 트윗 중 Korea가 언급된 트윗 수는 240개(리트윗 79개), daegu 215개(리트윗 45개),

Seoul 59개(리트윗 10개)로 분류되었다. 리트윗 비율은 Korea(33%), Daegu(21%), Seoul(17%)

순으로 트윗 수와 비례하는 것으로 나타났다.

<Table 9>, <Table 10>, <Table 11>은 IR15 트위터 네트워크에서 트윗 메시지를 분석단

위로 했을 때, MICE 목적지와 관련된 국가, 도시명인 korea, daegu, seoul이 포함된 트윗 메시

지의 내용을 일상성, 정보공유성, 속보전달성, 평가성 트윗으로 구분하였다. <Table 9>는 IR15

의 개최국인 Korea라는 단어가 포함된 트윗 메시지를 분류한 결과이다. 트윗 메시지는 컨퍼런

스 개최국으로의 이동에 관한 일상성 트윗, 개최국 정보 및 문화, 컨퍼런스 발표 및 토론 내용

과 관련된 정보공유성 트윗, 컨퍼런스 프로그램․이벤트, 알림․공지와 관련된 속보전달성 트

윗, 컨퍼런스 개최국 및 소감에 대한 평가성 트윗으로 구분되었다.

Classification Tweet Messages

Dailiness

Tweet

- anyoung haseyo, South Korea! see you soon, #ir15

- I am on my way to #SouthKorea for #IR15. Yup.

- I am officially on my way to #ir15 in Korea. First stop Copenhagen to catch up

with friends. Next stop: Daegu

- Holy 25 hours of plane-mania! But I'm here in South Korea for #ir15

- Excited to be presenting in Daegu Sth Korea #IR15 conference

Information

Tweet

- Couldn't figure out how to turn off the lights in my hotel room. Korea is too

smart for me

- Korean Air: 'please refrain from smoking, violence or sexual harassment'- in

flight plans, foiled again. Bye #ir15

- Korean Barbecue #ir15

- How Korean pro-gamers live- similar to kpop training

- Korean translate app works great with the front desk at 4am!!#IR15

- In Korea age is totaled differently than in the US

<to be continued>

<Table 9> Tweet Messages including #korea



Information

Tweet

- Long before #selfies were a thing, Koreans had #selcas

- Obligatory traditional Korean Soldier's uniform selfie at Namsan Park #ir15

- Close social networks may indicate why #KakaoTalk games are popular in South

Korea: Yon Soo Lim #ir15

- This research is breaking (or maybe expanding) my brain! Cognitive spatiality to

understand popularity of Korean mobil gaming! #ir15

- Talk about a socio-technical approach to technology and society: Korea is hosting

at the same time the #ir15 and the #ITU2014 #Plenipot14

- Kwangsuk Lee sophisticated model of Korean Internet history via sociology of

techno-generations #IR15

- Good start to the "Critical Perspectives on Korean Digital and Social

Mediascapes" panel. #IR15

News flash

Tweet

- Lori just started the conference with a Korean greeting. She also thanked the

original Thai conference committee. #ir15

- Korean drummers at #IR15 welcome reception!

- #ir15 come down to the 1st floor and try on trad Korean clothes

- #ir15 ended perfectly in an authentic Korean karaoke experience

- For the latest on Internet research, follow #ir15 today. Tweets from Assoc of

Internet Researchs Conf in Korea

Assessment

Tweet

- I love Korea, I really do. Fried chicken in a German beer hall!

- Leaving South Korea after such a great #ir15. Thanks to everybody who made it

amazing. Looking forward to #ir16 next year in Phoenix!

- I have only been at 10 AoIR conferences but I believe food for banquet was the

best ever. #ir15 #Korea #sushi #kimchi

- Thanks to local sponsors and #ir15 country hosts at the Korean Tourism

Organization!

<Table 10>은 IR15의 개최도시인 Daegu라는 단어가 포함된 트윗 메시지를 분류한 결과이

다. 트윗 메시지는 컨퍼런스 개최도시로의 이동에 관한 일상성 트윗, 도시 정보 및 문화와 관

련한 정 공유성 트윗, 컨퍼런스 프로그램․이벤트와 관련된 속보전달성 트윗, 컨퍼런스 개최도

시 및 소감에 대한 평가성 트윗으로 구분되었다. <Table 10>의 정보공유성 트윗에서 IR15의

개최도시 정보 및 문화에 관한 트윗 메시지는 주로 교통, 음식, 및 주변 시설에 관한 내용이

주를 이루었으며, 2․28운동, 대구 고양이 카페 등 국제회의 참가자들의 개인적인 관심 분야와

관련된 메시지가 노출되어 있었다. 컨퍼런스 개최도시 및 소감에 대한 평가성 트윗에서는

IR15에 대해 만족과 감사를 표현하는 메시지가 주를 이루었으며 비록 소수의 의견이기는 하지

만 무리 없이 국제학회가 이루어졌음을 시사해주고 있다.



Dailiness

Tweet

- Woa, the Internet Research conf is kickin off in Daegu!

- Inchon airport waiting for my train to Daegu. Looking forward to #IR15DC that

starts tomorrow and to #IR15 line up.

- Checked in to flights from Cape Town to Daegu, South Korea for fave

conference, Association of Internet Researcher #ir15-Aisle please!

- Off to #IR15 in Daegu. Looking forward to catching up with old friends and

making some new ones.

Information

Tweet

- They have a track, I haven't seen a train. MT @snurb_dot_info: Useful things to

know about Daegu...they've got a monorail. #ir15

- For those of you in Daegu for #ir15, I can recommend a Korean BBQ place near

the venue and provide tips for ordering. Email me.

- Live from Daegu. We found a restaurant with intestines, larvae and probably cat.

#ir15

- IR15 and Internet Cats makes the morning news in Daegu #ir 15

- Daegu Feb student movement is much better frame for Hong Kong Umbrella

revolution, not just another tech uprising #ir15

- Last day #ir15 I visited 28Feb1960 democracy memorial hall. These high school

kids in Daegu changed history

- You'll need cash for the cab ride to your hotel- around 9000KRW from Daegu

airport to conference venue/hotel. #IR15

- Daegu cat cafes, presumably.

- Grabbing some late night #tteokbokki on the way back to the hotel in Daegu.

- On the Daegu subway: no creepshots allowed #ir15

- Daegu at 1:30am; the neon never sleeps. #ir15 @ Downtown Daegu

- Now that's colorful Daegu! #ir15

News flash

Tweet

- #ir15 banquet, last night in Daegu

- Congratulations to Beomeo Chandeliers for being AoIR's 500th Twitter follower!

@BeomeoC #ir15 #Daegu

- Free Downtown Tour of Daegu; 6:30-10 includes free time and dinner recs; 1st

20 ppl. to sign up 1st fl. welcome de나. #ir15

- Hey #ir15 folks in Daegu, if you're up for sushi tonight, email me. Looking to

form a small group.

- If you're in #Daegu today or tomorrow, please holla to meet up for

sightseeing/supper. Everyone else, enjoy safe travels home! #ir15

- Mayor of Daegu will be here at 6pm sharp to welcome us.

Assessment

Tweet

- Now I See why Daegu is hosting this highly-advertised World Water Forum

right after #ir15..#rainraingoaway

- "Once upon a time I was going to Bangkok But Thailand was falling apart Now

I'm in Daegu has captured my heart"

- Just had the most delicious Korean veggie breakfast in #Daegu Ready for

#IR15DC now :-)#ir15

- #ir15 I want to thank our local hosts for welcoming us to Daegu, and all the

local crew in rooms, at the dest & keeping the BTS running!

- Thank you to local sponsor Innopolis Daegu for their support of #ir15!

- Thanks to local sponsor and our lovely city hosts for #ir15 - Daegu Metro City!

<Table 10> Tweet Messages including #daegu


<Table 11>은 Seoul이라는 단어가 포함된 트윗 메시지를 분류한 결과이다. 트윗 메시지는

컨퍼런스 최종 목적지로의 경유지에 관한 일상성 트윗, 경유지 도시 정보 및 문화와 관련한

정 공유성 트윗, 알림 및 공지에 관한 속보전달성 트윗으로 구분되었다. <Table 11>의 정보공

유성 트윗 메시지에서는 국립민속박물관, 명동, 관광, 서울투어, 셀카봉, 남산 케이블카, N 서울

타워와 같이 관광과 관련된 단어가 노출되었다. 즉 IR15 참가자들의 일부는 국제회의의 참가

와 더불어 한국의 대표적인 도시인 서울에서 관광이 이루어졌음을 알 수 있었다.


Dailiness

Tweet

- Departing Vienna for Seoul +Daegu, #ir15 Internet Researches Conference

- Made it to Seoul! Daegu in a few hours #ir15

- #ir15 folk. Changing trains @ Seoul from the airport express-Dongdaegu train is

easy. Can also save long wait at airport for Dongdaegu direct

Information

Tweet

- Take me down to the Digital Media City #ir15 #seoul

- Sorry not to be there #IR15 but my pants are. On display at the National Folk

Museum in Seoul(please don't feel obliged to say hello)

- Kimchi touchdown in Seoul. Nice #ir15 @명동

- Heading to #Seoul today for sightseeing. Thanks all for a great #IR15!

- Anyone in Seoul before #ir15, I highly recommend taking the cable car up to

Namsan, then going up N. Seoul Tower

- We are touring Seoul mostly gawking at the number of selfie sticks in use and

suspecting everyone at #ir15 will leave with one

- I found that the fancy two-screen ATMs(in Seoul, not sure if they're in Daegu)

have a "foreigner card" option in a submenu. #ir15

- That's what I call a civilized protest. Looks like LG workers on strike #Seoul

#ir15

- Saturday is protest day in #Seoul. Yet another demonstration, woman only. No

clue what it's about. #ir15

- Are yellow ribbons of ferry diaster protesters in Seoul related to the yellow

ribbons of #OccupyHK? Or general symbol of democracy? #ir15

News flash

Tweet

- If you're a #ir15 person in the Anguk area of Seoul ping me! my hotel is empty

and @kristineask is miles away in Gangnam because she's cool!

- Who'd like to meet for dinner/beer in Itaewon(Seoul) tonight? #ir15

- Anyone in Seoul before #ir15, want to grab dinner this evening? I'm in

Hongdae/ Hongkik Univ, but I'd travel somewhere a bit more central.

<Table 11> Tweet Messages including #seoul

전체 네트워크 그래프에서 단어(word)의 분석은 단어 각각에 대한 분석으로 하나의 핵심 단

어가 이슈를 만들어 낼 수 있으며 트윗된 상위 단어들(TOP Words)은 <Table 12>와 같다.

상위 해쉬태그를 살펴보면 ir15, internet, media, social, privacy 등으로 나타났는데, 그 이유는

총회 기간 동안 인터넷, 소셜미디어, 프라이버시에 관한 발표 내용이 많았기 때문인 것으로 분

석된다.


Ranking Word Ranking Word

1 ir15 6 now

2 internet 7 weboesel

3 media 8 more

4 social 9 porn

5 privacy 10 research

<Table 12> TOP Words in Tweet in Entire Graph

전체 네트워크 그래프에서 단어쌍(word pairs) 분석은 어떤 단어가 함께 사용되었는지에 따

라 의미가 달라질 수 있으며 맥락을 찾을 수 있는데 트윗된 상위 단어쌍(TOP Word Pairs)은

<Table 13>과 같다. 현저성(Salience)은 tf*idf(term frequency-inverse document frequency)

통계치의 수정된 형태로 단어 혹은 단어쌍이 전체 텍스트 칼럼 내에서 얼마나 중요한지를 측

정한 것이다. IR15의 단어쌍의 현저성(salience)값에서 social과 media가 0.005로 가장 높게 나

타났는데, 이는 IR15 네트워크에서 social과 media라는 단어쌍이 서로 다른 참석자들이 올린

메시지에서 공통적으로 자주 출현하면서 중요한 개념으로 수용되고 있음을 뜻한다.

Ranking Word1 Word2 Salience Ranking Word1 Word2 Salience

1 social media 0.005 6 internet researchers 0.002

2 internet research 0.003 7 here ir15 0.002

3 jacklqiu ir15 0.002 8 working class 0.002

4 steve jones 0.003 9 michaelzimmer ir15 0.002

5 jones steve 0.003 10 way ir15 0.002

<Table 13> TOP Word Pairs in Tweet in Entire Graph

Ⅴ. 결 론

전 세계적으로 화두가 되고 있는 소셜미디어의 등장과 SNS의 확산이라는 시대적 트렌드는 뉴

미디어에 대한 기대심리뿐만 아니라 소셜미디어 열풍에 대한 우려와 부정적인 견해 또한 동시에

표출되고 있다. 하지만 본 연구에서는 소셜미디어의 확산을 새로운 사회현상으로 받아들이고 지

역의 전략산업이라 할 수 있는 MICE 산업에서 소셜미디어의 활용 방안을 모색해보고자 하였다.

본 연구는 2014년 10월 대구에서 개최된 제15회 세계인터넷전문가총회(IR15)를 사례로 하였으며,

행사 개최 전후로 #IR15이라는 키워드를 사용한 924명의 트위터 사용자들의 데이터를 수집한 후

소셜 네트워크 분석도구인 노드엑셀(NodeXL)를 사용하여 트위터의 네트워크 유형, 유력자분석,

주요 정보원(URL) 분석, 그리고 MICE 목적지 관련 트윗 메시지의 내용분석을 하였다.

연구결과를 요약하면 첫째, IR15 트위터 네트워크는 트위터 네트워크의 6가지 유형 중 국제


회의 네트워크에서 주로 나타나는 타이트 크라우드(Tight Crowd) 유형과 일치하였다. 전체 네

트워크는 1개의 메이저 그룹, 3개의 중간그룹, 그리고 소그룹들이 모두 연결되어 있는 구조이

며, 국제회의 참가자들이 가까운 커뮤니티를 형성하고 상호간에 정보, 아이디어, 의견 등의 공

유를 위해 강하게 연결되어 있었다.

둘째, IR15의 상위 10위에 포함되는 유력자를 측정한 결과 트위터 계정 ID는 weboesel,

staeiou, nancybaym, michaelzimmer, axelmaireder, jilltxt, terrisenft, cheeflo, snurb_dot_info,

tamaleaver로 나타났다. 유력자의 프로파일 분석결과 Witney Boesel(미국, 매사추세츠 QS 캠

브리지대 박사 과정), Stuart Geiger(미국, UC 버클리대 박사 수료생), Nancy Bavm(미국,

AoIR 창립멤버), Michael Zimmer(미국, AoIR 재무이사), Axel Maireder(오스트리아, 소셜미디

어센터 커뮤니케이션 연구원), Jill Rettberg(노르웨이, Bergen대 교수), Terri(미국, 뉴욕대 교

수), Florence Chee(미국, Loyola University 교수), Axel Bruns(호주, Queensland University

of Technology 교수), Tama Leave(호주, Curtin University 교수)로 각각 밝혀졌다. 상위 1, 2

위는 미국 대학 박사과정 수료생들이었으며, 3,4위는 AoIR의 창립멤버 및 재무이사로 조직에

서 영향력 있는 멤버로 트위터에서의 팔로워 수도 상대적으로 많은 편이었다. 그 밖에 유력자

들은 미국, 호주, 노르웨이, 오스트리아 국적의 대학교수 및 연구원으로 밝혀졌다. 유력자들은

트위터에서 약 1,139∼5,655명의 팔로워를 가지고 있는 파워 트위터리안이었다.

셋째, IR15 트위터 네트워크에서 주요 정보원(URL)으로 http://www.slideshare.net(슬라이드

자료 공유), http://instagram.com(사진 자료 공유), https://docs.google.com(구글의 문서 공유),

http://aoir.org(세계인터넷전문가총회 웹사이트), http://nms.sagepub.com/(Sage 웹사이트),

http://snurb.info(유력자 Axel Bruns교수의 개인 블로그), http://www.tamaleaver.net(유력자

Tama Leaver 교수의 개인 웹사이트), http://web.mit.edu/(Media in Transition International

Conference 사이트) 등으로 분석되었다. 즉, 세계인터넷전문가총회의 참가자들은 자료 공유 및

정보 제공에 있어 슬라이드쉐어(slideshare), 인스타그램(instagram), 구글(google) 등 무료 사

용이 가능한 웹․모바일 기반 프로그램들을 적극 활용하고 있었다.

넷째, IR15 트위터 네트워크에서 해쉬태그(#) 분석결과 ir15, ir16, ir15cats, ir15selfie,

conferencebingo, privacy, ir18, ir15news, ir15dc, aoir 등으로 나타났다. MICE 목적지 관련 단어

인 #korea, #daegu, #seoul를 중심으로 트윗을 분석한 결과 전체 트윗 중 Korea가 언급된 트윗

수는 240개(리트윗 79개), daegu 215개(리트윗 45개), Seoul 59개(리트윗 10개)로 분류되었다. 리

트윗 비율은 Korea(33%), Daegu(21%), Seoul(17%) 순으로 트윗 수와 비례하였으며 특징적인 점

은 발견되지 않았다. 트윗 메시지의 내용은 일상성 트윗, 정보공유성 트윗, 속보전달성 트윗, 평

가성 트윗으로 구분되었으며, #korea, #daegu, #seoul가 포함된 트윗 메시지 분석 결과 약간의

차이가 있었다. 국제행사의 개최도시인 대구 관련 트윗 메시지에서는 컨퍼런스 프로그램․이벤

트, 개최도시의 교통․음식․주변 시설, 컨퍼런스에 대한 만족과 감사를 표현하는 내용이 두드러

졌다. 경유지였던 서울 관련 트윗 메시지에서는 국립민속박물관, 명동, 관광, 서울투어, 셀카봉,

남산 케이블카, N 서울타워와 같이 관광과 관련된 단어 및 사진이 더 많이 노출되고 있었다.

트위터, 페이스북, 유튜브 등과 같은 소셜 미디어는 각 매체별 특성에 따라 다양한 형태의


데이터를 생성해내고 있기 때문에 이러한 웹 데이터를 기반으로 한 소셜 네트워크 분석은 관

광학과 같은 사회과학분야에서 복잡하고 다양한 사회현상을 예측하거나 설명하는 것을 가능하

게 해준다. 이러한 측면에서 본 연구는 소셜미디어인 트위터를 활용하여 수집된 데이터로부터

국제회의 네트워크의 유형과 특징을 파악하고 데이터 값들이 내재하고 있는 함축적인 의미와

시사점을 찾아낼 수 있었다는 점에 의의가 있다.

본 연구결과는 관광학분야에서 소셜 네트워크 분석에 대한 이해를 넓히는데 기여할 수 있으

며, 국제회의에 소셜 네트워크 분석을 적용한 대표적인 사례가 될 것으로 기대된다. 또한 산업

적인 측면에서 관광목적지나 MICE 목적지를 알릴 수 있는 홍보마케팅 도구로서의 소셜 미디

어의 가능성을 확인시켜주었다. 목적지 마케팅 기구(DMO)들은 기존의 온․오프라인 마케팅

접근방식에서 한발 더 나아가 뉴미디어인 소셜미디어를 입소문 마케팅 혹은 바이럴 마케팅의

도구로 적극 활용할 필요가 있다. 즉 표적시장에서의 유력자 혹은 빅마우스, 주요 정보원을 찾

아내고 이들을 정보 확산의 선봉자 및 주요 매체로 활용한다면 시간․비용 절감은 물론 효과

적인 홍보효과를 기대할 수 있을 것이다. 마지막으로 트위터 사용자들이 올린 트윗 메시지의

내용분석 결과는 관광목적지나 MICE 목적지의 경쟁력을 분석․평가하는데 있어서도 유용한

자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구의 사례인 세계인터넷전문가총회(AoIR)의 참가자들은 대부분 인터넷이나 네트워크

분야의 전문가들로 구성되어 있기 때문에 정보 공유 및 커뮤니케이션에 있어 다양한 형태의

매체를 적절히 사용하고 있었다. 이런 특성을 고려해 볼 때 본 연구방법을 다른 국제회의 네

트워크 분석에 적용할 경우 충분한 양의 데이터 수집 및 결과 도출이 이루어질 수 있을지 우

려되는 바이다. 그러므로 소셜미디어를 활용한 네트워크 분석을 하고자 할 경우 연구자는 연

구주제 및 연구방법이 적합한지 사전에 신중히 검토해볼 필요가 있다.

후속 연구로 첫째, UCINET과 같은 네트워크 분석 도구를 이용하여 IR15 트윗의 의미연결

망분석, Concer분석 등을 해 볼 필요가 있다. 둘째, 2015년 미국 피닉스에서 개최되는 제16회

세계인터넷전문가총회(IR16)의 트위터 네트워크와 비교․분석을 해보는 것도 고려해볼 만하다.

이와 더불어 소셜미디어를 활용한 MICE 목적지 마케팅의 차별화 전략을 모색함으로써 MICE

목적지 마케팅 도구로서 소셜미디어의 효용성에 힘을 실어 주는 것도 의미가 있을 것이다.

참 고 문 헌

고동완․박용순․이한아름(2013). 소셜미디어이용동기가몰입과여가만족에미치는영향: 대학생

의 페이스북 이용을 중심으로. 관광연구, 28(4): 137-156.김영미․김성섭(2010). 컨벤션서비스공급업자들간자원교류를위한 네트워크분석: 사회연결망

이론(Social Network Theory)을 적용하여. 관광학연구, 34(8): 83-106.박득희․박흥수․정희진․이계희(2013). 소셜미디어를활용한관광소비자의관광정보탐색데이터


에 기반한 사회 네트워크 구축. 호텔관광연구, 15(4): 75-91.박지원․박한우(2014). 페이스북 팬페이지의 동시댓글 데이터를 이용한 네트워크 분석: 대구․경

북 유력 후보자를 중심으로. Journal of the Korean Data Analysis Society, 16(6B):3243-3253.

박의서․장태순․이창현(2010). MICE산업론. 학현사삼성경제연구소(2010). 확산되는 소셜미디어와 기업의 新소통 전략.송영민(2008). 레저연구에 있어서 사회 네트워크 분석의 적용과 과제. 관광학연구, 32(4):

277-299.

송재호․김향자(2010). 관광목적지마케팅 연구경향 분석연구: 2000～2009년 관광관련 국내주요

학회지 분석을 중심으로. 관광학연구, 34(4): 143-166.이연경․진보래(2014). TV드라마에 관한 트위터 메시지 내용분석: 메시지의 형식과 성격을 중심

으로. 방송통신연구, 87: 209-234.이원태․차미영․양해륜(2011). 소셜미디어 유력자의 네트워크 특성: 한국의 트위터 공동체를 중

심으로. 언론정보연구, 48(2): 44-79.이지선․강신겸(2010). 커뮤니티관광개발에서의 이해관계자간 협력관계 분석: 사회연결망 분석을

중심으로. 관광연구논총, 22(2): 75-97.이태숙․김철원(2009). 컨벤션개최목적에따른회의유형별컨벤션참가자의선택속성및만족도

에 관한 인식차이 연구. 관광연구, 24(5): 85-105.장윤재․조성겸(2014). 소셜 데이터분석을위한자료수집및표집방안비교: 트위터를중심으로.

사회과학연구, 25(2): 3-25.정남호․한희정(2012). 소셜 미디어에서 참여혜택과 온라인 정체성을 통한 여행정보 공유에 관한

연구. 관광연구, 27(5): 479-499.조성은․박한우(2013). 정부부처의 소셜미디어 소통방식: 국가간 트위터 이용 및 연결망에 대한

탐색적 연구. 한국콘텐츠학회논문지, 13(8): 160-170.최현주․이경모․김주연(2011). 국제회의 온라인서비스의 웹사이트품질이 e-로열티 및 참가의도

에 미치는 영향. 관광연구, 26(3): 483-501.허상희․최규수(2012). 트위터에서트윗(tweet)의특징과유형연구. 한민족어문학, 61: 455-494.홍종배(2011). 스마트 미디어와 SNS, 커뮤니케이션 혁명의 도구인가?: 비즈니스적 진단을 중심

으로. 한국언론학회2011 봄철정기학술대회 특별세션, 75-104.Ackland, R.(2013). Web Social Science: Concepts, Data and Tools for Social Scientists in the

Digital Age. Sage, 16.

Choi, S. C., Meza, X. V., & Park, H. W.(2014). South Korean Culture Goes Latin America: Social

network analysis of Kpop Tweets in Mexico, International Journal of Contents, Vol. 10,

No.1, 36-42.

Clauset, A., Newman, M. E. J., & Moore, C.(2004). Finding community structure in very

large networks, Physical Review, E 70, 066111, 69-70.


D'Agata, R., Gozzo, S., & Tomaselli, V.(2013). Network analysis approach to map tourism

mobility, Qual Quant, 47, 3167-3184.

Fernandez, J. & Lopez, M.(2013). Communication, destination brands and mobile applications,

Communication & Society, Vol. 26, No.2, 95-113.

Hansen, D., Shneiderman, B., & Smith, M. A.(2011). Analyzing Social Media Networks with

NodeXL: Insights from a Connected World, Morgan Kaufmann.

Hansen, D., Smith, M., & Shneiderman, B.(2011). EventGraphs: Charting Collections of

Conference Connections, Proceedings of the 44th Hawaii International Conference on

System Sciences, 1-10.

Kim, M., Heo, Y., Choi, S., & Park, H. W.(2013). Comparative trends in global communication

networks of #Kpop tweets, Quality & Quantity International Journal of Methodology,

Vol. 47, No.6

Kim, S. K., Park, M. J., & Rho, J. J.(2013). Effect of the Government's Use of Social Media

on the Reliability of the Government: Focus on Twitter, Public Management Review.

Choi, M., Sang, Y., & Park, H. W.(2014). Exploring political discussions by Korean twitter

users: A look at opinion leadership and homophily phenomemon, Aslib Journal of

Information Management, Vol. 66 Iss:6, 582-602.

Smith, M., A., Rainie, L,, Shneiderman, B., & Himelboim, I.(2014). Mapping Twitter Topic

Networks: From Polarized Crowds to Community Clusters, Pew Research Internet

Project. http://www.pewinternet.org/2014/02/20/mapping-twitter-topic-networks-from-

polarized-crowds-to-community-clusters/

Newman, M. E. J.(2012). Communities, modules, and large-scale structure in networks, Nature

Physics, Vol. 8., 25-30, www.nature.com/naturephysics.

Song, Y., & Lee, H.(2014). Social Network Analysis on Adolescent Leisure Behavior,

International Journal of Tourism and Hospitality Research, Vol. 28, No.4, 5-16.

Velde, B., Meijer, A., & Homburg, V.(2014). Police message diffusion on Twitter: analysing the

reach of social media communications, Behaviour & Information Technology, 1-13.

접수일(2015년 4월 10일)

수정일(1차:2015년 5월 20일)

게재확정일(2015년 5월 22일)


Network Analysis of the International Conference Utilizing

Social Media: the Case of Internet Research Conference(IR15)

*

Lee, Mi-Kyung*․Park, Ji-Won**․Park, Han-Woo***․Marc Smith****

Abstract

Social media is a major communication tool for companies, national governments,

municipalities, and other organizations. Academics also have an interest in social media

and social networks. This study reveals the types of network structures that emerge

during an international research conference. Network analysis, combined with contents

analysis, can reveal the people who are influential or leading voices along with the leading

key words, hashtags and URLs associated with a topic. Using content and Social Network

Analysis(SNA) enables this study is to examine the utility of social media like Twitter for

Meetings, Incentives, Conventions and Exhibitions (MICE) destination marketing. We

found that the twitter network for the IR15 conference held in Daegu, South Korean in

2014 was consistent with a Tight Crowd structure. The top 10 influentials of IR15 were

composed of PhD students, key members of Associate(AoIR), researchers, and professors

who have a number of Twitter followers. The top URLs linked to the personal blog of

professor Axel Bruns, the AoIR website, Instagram, and Slideshare, and docs.google.

Messages in Twitter including the terms #korea, #daegu, #seoul were analyzed and

classified by message type. We conclude that social media like Twitter can play an

important role in sharing or diffusing information related to mega events or MICE

destinations.

Key Words: Social Media, Twitter, Social Network Analysis(SNA), MICE Destination

Marketing

* Researcher of Cyber Emotions Research Institute, Yeungnam University,

[email protected]

** Doctoral Student, Dept of Media & Communication, Yeungnam University, [email protected]

*** (Corresponding author) Professor, Dept of Media & Communication, Yeungnam University,

Director of Cyber Emotions Research Institute, [email protected]

**** Director, Social Media Research Foundation, [email protected]