<5강> 소셜네트워크와 캠페인 효과
Ⅰ. 연구문제
이 연구는 19대 총선을 사례로 SNS의 정치적 효과를 실증적으로 분석하려는 목표를 가지 고 있다. 특히 득표율이나 선거 당락과 같은 실체적 결과에 대한 인과적 논증을 시도한다.
나아가 이 연구는 트위터에 내재된 각 플랫폼의 정치적 효과를 규명한다. 가령 트위터의 경 우 네트워킹(팔로우), 커뮤니케이션(트윗), 전파(리트윗) 플랫폼이 연동하면서도 독립적으로 기능한다. 이를 위해서 19대 총선에서의 트위터 공간의 빅데이터를 추출하여 집합자료를 집 적한 후 적실한 회귀분석을 수행한다.
Ⅱ. SNS 플랫폼의 정치와 빅데이터 분석
트위터 플랫폼은 다음과 같은 기능과 속성으로 분류할 수 있다. 첫째, 네트워킹의 측면에서 트위터는 이용자가 다른 이용자에게 관계를 맺는 팔로우 연결망이다. 국내 이용자들이 팔로 우를 상호 교환하는 비율은 68%로 세계 평균 비율(22%)에 비해 월등하게 높다. 그리고 세 계 평균 트위터 네트워크 거리는 4.1단계인데 비해 국내의 경우 3.8 단계로 나타나고 있다 (장덕진·김기훈, 2000). 정치인의 팔로우 규모는 잠재적 자원동원 능력을 시사한다.
둘째, 커뮤니케이션 측면에서 트윗은 메시지 교환을 통한 담화 상황(discourse state)의 시발 점이다. 트윗의 교환은 공동의 정체성을 형성하며 관계 밀도를 높이는 가장 기본적인 행위 이다. 특히 선거과정에서 트윗 교환의 정도는 선거이슈의 강도를 좌우하며 투표참여와도 불 가분의 관계를 맺는다.
셋째, 전파의 측면에서 리트윗은 팔로우와 트윗 간의 연결고리로서 트위터의 가치를 증대하 는 플랫폼이다. 웹상의 펌질에 해당하는 리트윗은 이용자들을 지속적인 대화 상태에 있도록 만든다. 리트윗된 메시지는 팔로우 네트워크를 통해 연쇄적으로 파급되기 때문에, 거래비용 이 들지 않으면서도 매우 전략적인 수단이다(장우영·이현출, 2012).
<표 1> 트위터 플랫폼의 기능과 정치적 속성
유형 플랫폼 기능 정치적 속성
네트워킹 팔로우
(follow) 내향·외향 관계맺기 지지자 규합 및 동원 커뮤니케이션 트윗 메시지 포스팅 및 공론화 정치적 대화, 주장, 논쟁,
※ 출처: 장우영·이현출(2012) 보완.
최근에는 SNS 공간에서의 행동 패턴을 분석하여 이용자의 인식 및 의견을 파악하는데 빅 데이터(big data)가 광범하게 활용되고 있다. SNS는 실시간성과 가독성이 크고 이슈의 확산 속도가 빠르기 때문에 빅데이터의 보고라고 할 수 있다. 그리고 SNS 빅데이터는 설문조사 자료와는 달리 사실상 전수 데이터의 성격을 가지고 있다. 요컨대 SNS 환경에서 선거 등 정치과정에서 빅데이터 활용은 기존의 패널 설문조사 분석에 비해, 보다 과학적이며 맥락을 독해할 수 있는 분석기법상의 강점을 가지고 있어 통계분석의 정확성을 높일 수 있다.
Ⅲ. 19대 총선 트위터 캠페인 현황과 분석변수 1. 현황
19대 총선에서는 20개 정당 소속 및 무소속으로 중도 사퇴자 26명을 제외한 1.090명(지역구 902명, 비례대표 188명)이 입후보하였다. 그리고 전체 후보들 중에서 49.5%인 539명이 트위 터 캠페인에 참가하였다. 지역구 후보의 경우 54.6%인 492명, 비례대표 후보의 경우 25.0%
인 47명이 트위터 계정을 개설하고 선거운동을 벌였다. 지역구 기준으로 주요 정당별로는 새누리당 75.7%(174명), 민주통합당 87.6%(185명), 자유선진당 25.0%(9명), 창조한국당 0.0%(0명), 통합진보당 39.3%(22명), 기타 정당 25.2%(32명) 그리고 무소속은 29.2%(70명)의 분포를 보였다. 비례대표 기준으로 주요 정당별로는 새누리당 11.4%(5명), 민주통합당 29.0%(11명), 자유선진당 12.5%(2명), 창조한국당 25.0%(1명), 통합진보당 75.0%(15명), 기타 정당 18.6%(13명)의 분포를 보였다. 이념 차원에서는 진보 후보 26.2%(286명) 그리고 보수 후보 23.2%(253명)의 분포를 보였다.
<표 1> 19대 총선 소속 정당별 후보 트위터 캠페인과 당선자 분포
(tweet) 설득
전파 리트윗
(retweet) 메시지 전파 및 이슈화 선거 이슈, 의제설정, 여론형성
소속 정당
총선 참가자 트위터 캠페인 참가자
후보수 당선자수 후보수 당선자수*
새누리당 230명 127명 174명 102명
※ 주: *는 트위터 캠페인에 참가한 후보 중에서의 당선자 비율임.
<표 2> 19대 총선 지역·이념별 후보 트위터 캠페인과 당선자 분포
2. 분석변수
(55.2%) (75.7%) (58.6%)
민주통합당 211명 106명
(50.2%)
185명 (87.7%)
97명 (52.4%)
자유선진당 43명 3명
(7.0%)
9명 (20.9%)
3명 (33.3%)
창조한국당 2명 0명
(0.0%)
0명 (0.0%)
0명 (0.0%)
통합진보당 55명 7명
(12.8%)
22명 (40.0%)
7명 (31.8%)
기타 정당 121명 0명
(0.0%)
32명 (26.5%)
0명 (0.0%)
무소속 240명 3명
(1.3%)
70명 (29.8%)
2명 (0.03%)
합계 902명
(100.0%)
246 (100.0%)
492 (54.6%)
211 (42.9%)
권역 후보수
트위터 캠페인 참가자 보수 트위터 캠페인 참가자
진보 트위터 캠페인 참가자
후보수 당선자수 후보수 당선자수 후보수 당선자수
수도권 385명 254명
(66%)
107명 (42.1%)
121명 (47.6%)
38명 (31.4%)
133명 (52.4%)
69명 (51.9%)
영남 258명 127명
(49.2%)
55명 (43.3%)
81명 (63.8%)
52명 (40.9%)
46명 (9%)
3명 (6.5%)
호남·제주 135명 47명
(34.8%)
25명 (53.2%)
7명 (14.9%)
0명 (0%)
40명 (85.1%)
25명 (62.5%)
충청 95명 48명
(50.5%)
21명 (43.8%)
26명 (54.2%)
9명 (%)
22명 (45.8%)
12명 (54.5%)
강원 29명 16명
(55.2%)
6명 (37.5%)
8명 (50.0%)
6명 (75.0%)
8명 (50.0%)
0명 (0.0%)
비례 188명 47명
(25.0%)
16명 (34.0%)
10명 (21.3%)
0명 (30.0%)
37명 (78.73%)
13명 (35.1%)
합계 1,090명 539명
(49.5%)
230명 (42.7%)
253명 (46.9%)
108명 (42.7%)
286명 (53.1%)
122명 (42.7%)
<표 3> 분석변수의 일반적 특성: 기술통계량
※ *: 평균(표준편차), **: 빈도(구성비)임.
Ⅳ. 트위터 캠페인의 정치적 효과 1. 득표율 결정요인
<표 4> 트위터 캠페인이 득표율에 미치는 영향
구분 후보(N=902) 당선자(N=246) 낙선자(N=656)
득표율(%)* 27.151%
(21.8271)
46.681%
(14.0952)
19.827%
(14.0952)
당선 여부**
당선 246(27.3%) 246(100%) 0(0%)
낙선 656(72.7%) 0(0%) 656(100%)
트윗수(개)* 499.93
(1,884.944)
453.93 (1,035.841)
517.18 (2,117.782)
팔로우수(명)* 3,736.47
(10,728.568)
4,672.18 (7,658.948)
3,385.58 (11,659.241)
리트윗수(회)* 31.74
(74.847)
31.24 (51.485)
31.93 (81.941) 트위터 활동 기간(월)* 9.14
(11.123)
13.84 (11.329)
7.38 (10.656) 트위터
캠페인 여부**
참가 489(54.2%) 188(76.4%) 301(45.9%)
미참가 413(45.8%) 58(23.6%) 355(54.1%)
성별**
남성 841(93.2%) 229(93.1%) 612(93.3%)
여성 61(6.8%) 17(6.9%) 44(6.7%)
연령(세)* 56.23(8.23) 54.62(6.969) 53.25(8.634)
재산(백만원)* 3.36E9
(6.748E10)
1.05E10 (1.291E11)
6.63E8 (1.609E9)
학력* 4.42(0.779) 4.57(0.634) 4.33(0.941)
소속정당**
새누리당 230(25.5%) 127(52.4%) 103(15.4%)
민주통합당 211(23.4%) 106(42.7%) 105(16.2%) 기타 정당
및 무소속 461(51.55%) 13(4.9%) 448(68.4%)
※ * p⟨0.1, ** p⟨0.05, *** p⟨0.01.
첫째, 트위터 활동월수의 경우 소속 정당과 연령을 제외한 통제변수군의 후보 특성요인들보 다 더 크게 득표율에 영향을 미쳤다. 그리고 초기부터의 꾸준한 트위터 활동이 각 플랫폼의 기능적인 활용보다 득표율을 제고하는데 더 중요하다는 것을 알려준다.
둘째, 단순한 커뮤니케이션(트윗)보다는 조밀한 네트워킹(팔로우)과 메시지 전파(리트윗)가 득표율을 제고하는데 효과적인 트위터 캠페인 전략이라는 것을 알려준다. 즉 유권자와의 밀 도 높은 유대감이 확보되지 않은 상태에서 선거 기간에 집중적으로 이루어지는 트윗 행위는 득표율을 높이는데 별반 유용하지 않다는 것이다.
2. 당락 결정요인
<표 5> 트위터 캠페인이 당락에 미치는 영향
변수 비표준화계
수(B)
표준화계수
(β) 표준오차 t값 유의확률(p)
설명변수
트윗수 0.000 -0.007 0.000 -0.480 0.632
팔로우수 0.000 0.041 0.000 2.645 0.008***
리트윗수 0.011 0.025 0.007 1.662 0.097*
트위터 활동 기간 0.376 0.156 0.047 7.929 0.000***
통제변수
성 0.561 0.004 1.704 0.329 0.742
연령 0.100 0.156 0.031 3.187 0.001***
소득 -2.947E
-12 -0.006 0.000 -0.461 0.645
학력 0.777 0.100 0.389 1.995 0.046**
소속 정당
새누리당
더미 30.782 0.446 1.121 27.466 0.000***
통합민주당
더미 27.147 0.377 1.219 22.272 0.000***
분석모형 유의성과 적합도
F값=584.689 (p=0.000) 결정계수(R²)=0.868
사례수(N)=902
변수 회귀계수(B) Exp(β) 표준오차 wald 유의확률(p)
설명변수
트윗수 0.000 1.000 0.000 0.775 0.379
팔로우수 0.000 1.000 0.000 0.003 0.957
리트윗수 -0.008 0.992 0.003 6.084 0.014**
트위터 활동 기간 0.036 1.037 0.019 3.771 0.052*
※ * p⟨0.1, ** p⟨0.05, *** p⟨0.01.
첫째, 선거 기간의 집중적인 활동보다는 꾸준한 활동이 효율적인 트위터 캠페인의 첩경이라 는 것이 재확인된다. 즉 트위터가 당선에 미치는 긍정적인 영향은 지속적인 활동을 통하여 유권자와의 유대감을 공고히 함으로써 발생할 수 있다.
둘째, 후보의 트윗이나 팔로우보다는 유권자의 리트윗이 당락에 미치는 영향력이 유효하였 다. 유권자의 전략적 리트윗 행위는 포지티브 리트윗과 네거티브 리트윗의 두 가지 쏠림 가 능성이 존재한다. 이 분석에서 소셜네트워크의 등장으로 네거티브 캠페인은 효과 면에서도 매우 크게 증폭되었다.
Ⅴ. 분석의 함의
첫째, 트위터 캠페인의 경우 활동 기간과 리트윗이 당락에 영향을 미치기는 했지만, 기성 정 당의 영향력에 비할 바는 아니었다고 할 수 있다.
둘째, 후보의 네트워킹(팔로우)과 유권자의 확산(리트윗) 활동이 득표율의 결정요인으로 판 명되었다. 그리고 후보의 트위터 활동 기간은 공히 득표율과 당락의 결정요인으로 분석되었 다. 이는 트위터의 기능적 활용에 앞서 후보의 신뢰 구축이 성공적인 캠페인의 전제임을 시 사한다.
셋째, 유권자의 리트윗은 득표율에 정의 영향을 미치는 반면, 당선에는 부의 영향을 미침으 로써 보완적 탐색의 여지를 제공한다. 즉 이러한 결과는 통계적 논의와 함께, 리트윗 행위의 실체적 맥락과 성격에 대한 심도 있는 분석의 과제를 부여한다.
통제변수
성 0.397 1.488 0.632 0.395 0.530
연령 -0.069 0.933 0.017 16.117 0.000***
재산 0.000 1.000 0.000 0.028 0.866
학력 -0.308 0.735 0.193 2.538 0.111
소속 정당
새누리당
더미 8.449 4668.930 0.681 153.776 0.000***
통합민주당
더미 2.706 14.963 0.585 21.375 0.000***
분석모형 유의성과 적합도
-2 Log 우도=247.214 χ²=1003.223 (p=0.000)
적중률=96.2%
사례수(N)=902
<참고문헌과 읽을거리>
장우영. 2008. “인터넷과 선거캠페인: 17대 대선 UCC 활용을 중심으로.”『한국정치학회보』
42(2). 171-201.
조희정. 2013.『민주주의의 기술: 미국의 온라인 선거운동』. 파주: 한국학술정보.
한종우. 2012.『소셜 정치혁명 세대의 탄생』. 서울: 부키.
Lassen, D. S., and Brown, A. R. 2011. "Twitter: The electoral connection?" Social Science Computer Review 29(4). 419-436.
Lilleker, D. G., Pack, M., Jackson, N. 2010. "Political Parties and Web 2.0: The Liberal Democrat Perspective." Politics 30(2). 105-112.
