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트위터 네트워크의 정보 전파과정 분석: 유력자 및 하이퍼링크 효과 (Analysis of the Information Diffusion Process on Twitter: Effects of Influentials and Hyperlinks)

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최초등록일 2025.07.18 최종저작일 2012.06
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트위터 네트워크의 정보 전파과정 분석: 유력자 및 하이퍼링크 효과
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    • 📊 트위터 네트워크의 정보 확산 메커니즘 체계적 연구
    • 💡 유력자와 하이퍼링크의 정보 전파 영향력 실증적 검증

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국언론학회
    · 수록지 정보 : 한국언론학보 / 56권 / 3호 / 238 ~ 265페이지
    · 저자명 : 이재현, 김찬균

    초록

    트위터의 사회문화적 영향력과 관심을 반영하듯, 선행 연구에서는 정보 전파에 대한 다양한 연구가 진행되어왔다. 하지만 단순한 리트윗 받은 수만을 정보 전파를 분석하는 지수로 사용하여, 다차원적인 트위터 내 정보 전파의 과정을 분석하지 못하였다. 이 논문은 이러한 한계를 인식하고 선행 연구에서 사용된 정보 전파를 측정하는 다양한 지수를 활용하여 트위터 네트워크의 정보 전파과정을 분석하였다. 또한 기존 연구에서 정보 전파에 영향을 미치는 메시지 속성에 주목하고 있지 않다는 점을 한계로 지적하고, 트위터 내 정보 전파의 과정을 트윗을 작성한 이용자의 속성, 즉 유력자의 여부와 트윗의 메시지 속성, 즉 하이퍼링크 유무에 따라 그 차이를 검증하였다. 분석 결과, 유력자의 트윗은 비유력자의 트윗보다 더 많이, 더 깊게 전파되었으며, 더 오래 지속되었고, 비하이퍼링크 트윗은 하이퍼링크 트윗에 비하여 더 많이, 더 오래 지속되었다. 이용자 속성과 메시지 속성의 상호작용 효과를 분석한 결과, 유력자가 생산한 비하이퍼링크 트윗이 전파 정도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 선형 회귀분석 결과, 이용자 속성은 메시지 속성보다 정보 전파에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다.

    영어초록

    Reflecting its great social and cultural influence, a number of researches on the information diffusion on Twitter have been conducted. Previous studies, however, used the number of retweets only as an index of the level of diffusion, causing insufficient results in the aspect of the multidimensional process of information diffusion. The present paper aims to fill up a lacuna in this point, applying a variety of indices to the research and analyzing the very process of propagation. The properties of tweets, which could influence on the information process, have also been overlooked, so this paper tries to differentiate the process according to the property of Twitter user-whether or not (s)he is an influential, and according to the property of tweet messages-the usage of hyperlink. The study shows that the tweets posted by influentials are spread more widely and deeply, lasting longer. Also, the tweets with hyperlink are propagated more widely and longer compared to those without hyperlink. The tweets posted by influentials and containing hyperlink turn out to be the most widely propagated ones. Finally, the linear regression analysis tells us that the user factor has a stronger influence than the message factor when it comes to the spread of tweets.

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