With the rise of social media, a new form of employee-driven social media crisis has appeared. Because negative reporting can spread quickly through electronic word-of-mouth (eWOM), it can be very influential, and it has to be dealt with appropriately. The Domino’s Pizza crisis in 2009 is one such example of an employee-driven social media crisis, and this paper conducts empirical research using Twitter data during that event. Nega-tive sentiment expression is an important factor in eWOM, so this is used as a dependent variable in a logistic regression model. Pre-existing attitudes for behavior and social interaction factors are used as attributes in utility function. Furthermore, we examine CEO apology effectiveness.
We conduct a Chow test to examine structural change before and after an apology. According to the re-sults, there is a structural difference between before and after a CEO apologizes. From the Chow test, we esti-mate each factor’s influence on the probability of negative sentiment expression. Furthermore, comparing the before and after of a CEO apology, we investigate apology effectiveness. In a crisis situation, a user’s attention is concentrated on his or her surroundings, so social interaction attribute factors are more influential than pre-existing attitudes. But after a CEO apology, those effects are attenuated, and pre-existing traits become influen-tial. That is, we can predict that a CEO apology decreases attention on surroundings and brings in pre-existing traits of users in employee-driven social media crisis situations.
소셜미디어 사용이 증가함에 따라 기존의 미디어에서는 크게 이슈화되지 않았던 종류의 위기가 등장하게 되었다. 종업원의 잘못된 행동이 소셜미디어를 통해 확산되어 기업 위기로 발전하는 것이 그것으로, 2009년 발생한 도미노 피자 사건이 대표적인 예라고 할 수 있다. 본 논문에서는 그 동안 많이 다뤄지지 않았던 이러한 종류의 위기 상황에서 사과의 효과에 대해 검증해보고자 하였다. 사건 발생 당시의 트위터 데이터를 활용, 로지스틱스 회귀모형을 통해 실증적인 연구를 진행하였다. 먼저, 소셜미디어 위기 확산에 있어 중요한 역할을 하는 부정적 감정 표출에 영향을 미치는 요소들을 설정하고, 각 요소들이 미치는 영향의 크기와 방향을 추정하였다. 또한 사과 전과 후의 영향을 비교하여 위기 상황에서 사과의 영향을 알아보았다.
분석에 앞서 특정 사건 전과 후의 구조적 변화를 검증하는 Chow Test를 진행한 결과, CEO 사과 전과 후에 구조적 차이가 있음을 확인하였다. 다음으로 로지스틱스 회귀분석 결과, 소셜미디어 위기 발생 시 유저들은 원래 가지고 있던 특성보다 사회성이나 소셜미디어 상 친구들의 반응과 같은 사회적 특성에 더 큰 영향을 받는다는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 CEO 사과 이후에는 사회적 특성의 영향이 감소하거나 사라지고, 원래 가지고 있던 유저의 특성의 영향이 나타났다. 결과로부터 CEO 사과가 위기 상황에서 주변 상황으로 집중하는 현상을 완화시키고, 본래의 유저 특성을 나타나게 하는 역할을 한다고 예측하였다.
본 논문은 그 동안 잘 다루어지지 않았던 종류의 위기 데이터를 이용하여 실증적 연구를 진행하였다는 것과, 소셜미디어 위기 발생 시 본 논문에서 사용된 방법을 적절히 변형, 적용하여 유저들의 반응을 실시간으로 확인하고 위기관리 전략의 적절성을 검증해볼 수 있다는 것에서 의미가 있다.
