With rapid growth of social media, there are raising concerns about the power of social media to manipulate the public and their negative effects. However, only few attempts have so far been made at examining a characteristic of people on social media. The purpose of this paper is to investigate whether the general users on social media are the crowd or they are the public by estimating social influence of two types of messages based on emotion value. Data set is 27001 tweets submitted to Twitter of 48 members of KAIST in the period from July 25 to September 25 in 2011. Each tweet was manually categorized into emotion messages and value messages. I built a network-autocorrelation model to examine social influence of two types of messages and implemented shuffle test to verify the significance of diffusion. The results show that there is significant social correlation in adopting value messages while emotional messages do not cause social diffusion. The finding could be a scientific evidence of generated public sphere where users adopt messages based on ‘value’. It helps to understand how users communicate on social media in group and then give a clue to predict their behaviors.
온라인 소셜 네트워크의 빅데이터를 이용한 사회과학 연구가 주목 받는 가운데 빅데이터를 이용하여 영향력을 검증하고자 하는 노력들이 있다. 하지만 사회적 영향이 발생하는 원인에 대해서는 규명하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 메시지의 내용이 확산을 일으키는 요인으로 보고 감정의 메시지와 가치의 메시지 중 가치의 메시지가 확산을 유발시키는 요인이라고 가정하였다. 분석 데이터로는 상호 유사성이 높은 KAIST 트윗당 148명의 구성원을 연구 대상으로 선택하여 2011년 7월 25일부터 9월 25일까지 63일 간 27,001건의 트윗 메세지를 수집하였다. 매뉴얼 코딩을 통하여 감정의 메시지와 가치의 메시지로 분류하였고 확산의 여부를 로짓에 기반한 네트워크-자기상관 (network-autocorrelation) 모델로 측정한 후 셔플 테스트를 시행하여 확산의 유의성을 검증하였다. 분석 결과 감정의 메시지에서는 확산을 확인할 수 없었던 반면, 가치 메시지는 통계적인 유의미한 결과를 나타내며 사회적 영향이 있었음을 확인 할 수 있었다. 이는 온라인 소셜 네트워크 서비스 상의 공동체가 가치를 기반으로 상호작용을 통해 서로 영향을 주는 공중의 속성을 지니고 있다는 함의를 갖는다. 또한 메시지의 확산 분석을 통해 온라인 집단의 성향을 판단 하였다는 점에서 SNS 상의 집단 연구에 대한 새로운 접근법을 제시하였다.
