광고성 트윗과 비광고성 트윗의 확산 특성 비교 연구: 전자담배 트윗을 중심으로

Abstract

소셜미디어는 개인의 생각이나 의견, 정보 등을 공유할 수 있는 환경을 제공함으로써, 사회전반에 큰 영향을 미치게 되었다. 이에 기업들은 소셜미디어를 통한 마케팅 활동에 주목하고 있으나, 소셜미디어 마케팅을 위한 콘텐츠 확산 전략에 대한 연구는 거의 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 소셜미디어 마케팅 전략 도출을 위한 기초 연구로 소셜미디어 마케팅을 위한 광고성 트윗이 어떻게 확산되는지 그 특성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 일반 궐련 담배 가격 인상 정책 발표와 함께 대체재로 주목받았던 전자담배에 대한 광고성 트윗과 비광고성 트윗의 확산 특성에 대해 비교 분석을 실시하였다. 2014년 9월 11일부터 2015년 12월 10일까지 “전자담배”라는 키워드를 포함하고 있는 트윗 59,147개를 대상으로, 나이브 베이지안 방법을 활용하여 광고성 트윗과 비광고성 트윗을 분류한 후, 광고성 트윗의 시기별 확산 추이, 유저들의 리트윗 확산 형태를 탐색적으로 살펴보았다. 더 나아가, 리트윗이 10회 이상 이루어진 트윗들의 확산 특성을 확산 양, 확산 속도, 확산 기간을 중심으로 비교하였다. 시기별 확산 추이 분석 결과, 일반 여론 추이와는 달리 특정 이슈가 없는 시점에도 광고성 트윗 양이 급증하는 경향을 보였으며, 광고성 트윗 글과 유저와의 네트워크 분석 결과, 광고성 트윗 글을 의도적으로 확산시키고자 하는 유저 그룹들이 존재하는 것으로 나타났다. 또한 광고성 트윗은 비광고성 트윗에 비해 확산 양이 많은 편임에도 불구하고 확산 속도가 느리고, 확산 기간은 긴 것으로 나타났다.

As social media allows people to share information and has an influence on individual opinions, firms focus on marketing using social media. This study aims to explore how firms’ commercial tweets are diffused. To do so, we compared the diffusion characteristics of commercial tweets and non-commercial tweets for electronic cigarettes, which garnered attention as substitutes after the South Korea government’s announcement to raise the price of traditional tobacco as a policy. We gathered 59,147 tweets containing the keyword “electronic cigarette” from September 11, 2014 to December 10, 2015. We categorized the collected tweets into commercial tweets and non- commercial tweets using the Naïve Bayes classification method. This study investigated the diffusion trends of commercial tweets and diffusion network between commercial tweets and users. Furthermore, the diffusion characteristics of commercial and non-commercial tweets were compared in terms of diffusion quantity, diffusion speed, and diffusion duration. An analysis of diffusion trends in each period found that the quantity of commercial tweets tended to increase sharply even when there was no particular issue unlike public opinion trends. A network analysis between commercial tweets and users revealed that there were user groups who tried to diffuse commercial tweets intentionally. Moreover, even though commercial tweets had more diffusion quantity than non-commercial tweets, their diffusion speed was slower and their diffusion duration was longer than non-commercial tweets.