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소셜 네트워크 분석을 이용한 온라인 매체 및 콘텐츠 유형에 따른 정보 확산과 수용에 관한 연구

Title
소셜 네트워크 분석을 이용한 온라인 매체 및 콘텐츠 유형에 따른 정보 확산과 수용에 관한 연구
Authors
김인영
Issue Date
2018
Department/Major
대학원 의류산업학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
박민정
Abstract
다양한 소셜 네트워크 서비스를 통해 1인 미디어 시대가 활성화되면서 각 업태별로 영향력 있는 개인 소셜 인플루언서가 등장하였다. 소셜 인플루언서는 온라인상에서 자신들의 관심사와 비슷한 팔로워와 상호작용형 커뮤니케이션 과정을 통해 잠재 소비자의 구매력을 확산시키고 있다. 이로 인해 다양한 기업 또는 브랜드는 자사의 제품 또는 아이디어를 홍보하기 위해 인플루언서 마케팅을 많이 활용하고 있다. 인플루언서 마케팅은 이미 미국 시장의 마케터에게도 가성비가 가장 뛰어난 마케팅 전략으로 홍보비 대비 구전효과가 높아 인기가 높다(Kotra, 2017). 그러나, 인플루언서의 다양한 매체를 통한 구전효과 및 홍보비가 점차 증가함과 동시에 실패하는 사례 또한 증가하고 있으므로, 인플루언서 마케팅 목적에 적합한 타겟 팔로워들의 인플루언서를 찾아내는 게 중요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 인플루언서 마케팅에 영향을 미치는 주요 SNS매체 특성과 인플루언서 유형에 따른 팔로워의 특성을 심층적이며 다각적으로 탐색하고자 한다. 이를 위해 2단계 커뮤니케이션 이론(Two-step communication Theory)과 혁신 확산 이론(Innovation Diffusion Theory)을 토대로 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 적용한 두 개의 독립적인 연구를 수행하여 분석함으로써 인플루언서 마케팅 전략 활용에 도움이 되고자 한다. 본 연구의 주요 내용을 요약하면 다음과 같다. Study 1에서는 패션 인플루언서 주요 매체인 유튜브(YouTube)와 인스타그램(Instagram)에 따른 확산 과정을 비교하기 위해 동일 인플루언서의 유튜브 팔로워와 인스타그램 팔로워의 정보 확산 과정을 비교 분석하였다. 이를 위해, 노드엑셀(NodeXL)프로그램을 활용한 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 시행하여 양적·질적 분석을 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 패션 인플루언서의 유튜브 팔로워와 인스타그램 팔로워의 구전 영향력 및 확산력을 비교한 결과 인스타그램의 팔로워들에 의한 영향력 및 확산력이 더 높은 것으로 나타났다. 유튜브의 경우 인플루언서와 반대 또는 동조를 일으키는 댓글을 작성하는 팔로워에 의해 구전 확산력이 발생하는 것으로 확인되었다. 반대로, 인스타그램의 경우 인플루언서의 정보를 동의하며 다른 팔로워들에게 공유하는 팔로워에 의해 구전 확산력이 발생하는 것으로 나타났다. 이를 통해 인플루언서 마케팅에 있어 동일한 인플루언서일지라도 매체에 따라 구전 확산력을 일으키는 요인이 다양함을 시사한다. 둘째, 네트워크 구조적 차이에 따라 팔로워들의 정보 확산 댓글 유형 차이가 있는 것을 나타났다. 외향 중앙성이 높은 유튜브 팔로워와 인스타그램 팔로워는 긍정형 댓글 유형이 많았으며 특히, 인플루언서의 자녀 사진 및 부부간에 애정이 느껴지는 커플 사진 등 가족과 관련된 게시물에 주로 댓글을 작성하는 것으로 확인되었다. 또한, 내향 중앙성이 높은 유튜브 팔로워는 인스타그램 팔로워에 비해 다른 팔로워들의 공감을 유도하는 동조형 댓글유형이 많았고, 내향 중앙성이 높은 인스타그램 팔로워는 인플루언서에 대해 긍정형 댓글유형이 많은 것으로 확인되었다. 마지막으로 매개 중앙성이 높은 유튜브 팔로워는 인스타그램 팔로워에 비해 자신의 의견을 솔직히 말하는 주장형 댓글 유형 비율이 높았으며, 매개 중앙성이 높은 인스타그램 팔로워는 자신의 경험을 공유하는 참여형 댓글 유형이 많은 것으로 확인되었다. 이를 통해 패션 인플루언서 온라인 매체에 따른 팔로워의 댓글 유형 차이를 확인함으로써 정보 확산과정에 어떠한 네트워크 구조적 특성을 가진 팔로워가 영향력 및 확산력에 영향을 미치는지 확인할 수 있었다. Study 2에서는 네트워크 크기가 큰 메가 인플루언서와 네트워크 크기가 작은 매크로 인플루언서 유형에 따른 팔로워들의 특성을 살펴보기 위해 비모수 통계(Nonparametric statistics)기법을 사용하여 이미지 정보 유형 및 공유 유형의 차이를 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 분석을 통해 매크로 인플루언서의 팔로워와 메가 인플루언서의 팔로워의 프로파일을 분석해 본 결과 내향 중앙성이 높은 팔로워일수록 인플루언서와 강한 연결(Strong tie)을 가지고 있는 팔로워로 확인되었으며, 매개 중앙성이 높은 팔로워일수록 약한 유대를 가지고 있는 팔로워인 것으로 확인되었다. 즉, 내향 중앙성이 높을수록 강한 연결(Strong tie)을 가진 가족이나 지인으로 확인되었으며, 매개 중앙성이 높을수록 강한 연결외의 사람들인 약한 연결(Weak tie)을 가진 지인 것으로 나타났다. 둘째, 인플루언서 유형에 따른 팔로워의 계정 특성으로 게시물 수, 팔로워 수, 팔로우 수를 살펴본 결과, 메가 인플루언서에 비해 네트워크 크기가 더 작은 매크로 인플루언서 팔로워의 게시물 수, 팔로워 수, 팔로우 수가 메가 인플루언서 팔로워에 비해 모두 높은 것으로 나타났다. 매크로 인플루언서 팔로워의 경우 라이프스타일 정보를 소환하는 팔로워가 가장 게시물 수가 많은 것으로 나타난 반면, 메가 인플루언서 팔로워의 경우 패션 정보를 비소환 하는 팔로워가 가장 게시물 수가 많은 것으로 나타났다. 하지만, 팔로워·팔로우 수의 경우 패션 정보를 비소환 하는 매크로·메가 인플루언서의 팔로워가 팔로워·팔로우 수가 높은 것으로 나타난 반면, 패션 정보를 소환하는 매크로·메가 인플루언서의 팔로워일수록 팔로워·팔로우 수가 낮은 것으로 확인되었다. 셋째, 인플루언서 유형에 따른 팔로워의 네트워크 특성으로 내향 중앙성, 외향 중앙성, 매개 중앙성을 살펴본 결과, 네트워크 크기에 따라 정보 및 공유 유형에 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 매크로 인플루언서 팔로워가 메가 인플루언서 팔로워에 비해 내향 중앙성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 매크로 인플루언서 팔로워의 경우 라이프스타일 정보를 소환하는 팔로워가 가장 내향 중앙성이 높은 것으로 나타났으며, 메가 인플루언서 팔로워의 경우 라이프스타일 정보를 비소환하는 팔로워가 내향 중앙성이 높은 것으로 확인되었다. 그리고, 외향 중앙성과 매개 중앙성의 경우 메가 인플루언서 팔로워가 매크로 인플루언서 팔로워 보다 모두 높은 것으로 나타났다. 특히, 네트워크 크기에 관계없이 라이프스타일 정보를 소환 하는 팔로워는 외향 중앙성이 높았고, 패션 정보를 소환하는 팔로워는 매개 중앙성이 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 네트워크 크기에 따른 이미지 정보 및 공유 유형 별 팔로워의 특성을 파악할 경우 정보 교환 및 확산 전략에 유용하리라 판단된다. 또한, 네트워크 크기에 따른 네트워크 관계 특성을 확인함으로써 본 논문의 목적인 패션 인플루언서 마케팅 전략에 중요한 시사점을 제시할 수 있었다.;Along with the vitalization of the age of one-person media through various social network services, individual social influencers are making appearances in a wide spread of business fields. Social influencers are expanding potential purchasing power of the consumers through interactive communication with followers who share similar interests with them online. Hence various companies or brands are frequently using influencer marketing to promote their products or ideas. Influencer marketing is already highly popular in the US market as the most cost-effective marketing strategy having greater word of mouth effect for the less publicity budget (KOTRA, 2017). However, along with the increase in word of mouth effect and publicity costs through the various media of influencers, the number of cases of failure is increasing as well, and so it is now important to find influencers for target followers suitable for specific influencer marketing purposes. Therefore this study intends to conduct an in-depth and multilateral examination of the characteristics of followers in accordance with the type of influencer and the characteristics of main SNS media that influence influencer marketing. In order to do so, this study carried out two independent studies applied with a Social Network Analysis based on Two-step communication Theory and Innovation Diffusion Theory, all in purpose of supporting the utilization of influencer marketing strategies. A summary of the main contents of this study is as the following. Study 1 analyzes the process of information spreading of the same influencer’s YouTube followers and Instagram followers in order to compare the spreading process in accordance with YouTube and Instagram which are main media for fashion influencers. This study conducted a Social Network Analysis using the NodeXL program to carry out qualitative and quantitative analyses. The results of this study are as the following. First of all, the results of comparing the word of mouth influences and spreading power of the YouTube and Instagram followers of fashion influencers showed that Instagram followers had greater influence and spreading power than those of YouTube. In the case of YouTube, it was found out that word of mouth spreading power is caused by followers posting comments that disagree with the influencer. On the other hand, Instagram showed that word of mouth spreading power occurs through followers who agree with and share the influencers’ information with other followers. This implies that in terms of influencer marketing, there are various factors that cause word of mouth spreading based on the media the influencer uses. Secondly, study results showed that there are differences in the followers’ comments that spread information in accordance with the differences in network structures. YouTube followers and Instagram followers who show high out-degree centrality had a tendency of posting positive comments, and expecially wrote more comments on posts related to family members of the influencer. Also, YouTube followers with high in-degree centrality showed more agreeing comments that induce other followers’ sympathy than Instagram followers, while Instagram followers with high in-degree centrality showed a lot of positive comments towards the influencers. Finally, YouTube followers with high betweenness centrality showed more comments making honest opinions of their own compared to Instagram followers, while Instagram followers showed more participating comments that share personal experiences. This was to confirm which network structure of the followers the had influences and spreading power in the spreading of information by confirming the differences in the types of comments by the followers based on the online media of fashion influencers. Study 2 confirmed the differences in sharing types and image information types using a non-parametric statistics method to examine the characteristics of the followers based on the types of fashion influencers, and the results are as the following. First of all, the results of analyzing the profiles of followers of macro influencers and followers of mega influencers through network analysis showed that followers with higher in-degree centrality had stronger ties with the influencer, and that followers with higher betweenness centrality had weaker ties with the influencer. In other words, followers with higher in-degree centrality were shown to be family members or acquaintances with strong ties, and followers with higher betweenness centrality were shown to be other people with weak ties. Secondly, the results of examining the number of posts, number of followers, and number of follows in terms of account characteristics of followers based on the types of influencers, showed that the numbers of posts, followers, and follows of macro influencers who has smaller networks than mega influencers were higher than that of mega influencers. In the case of followers of macro influencers, followers sharing lifestyle information were shown to have the highest number of posts, while in the case of followers of mega influencers, followers not sharing fashion information were shown to have the highest number of posts. However, in the case of numbers of followers and follows, followers of macro influencers and mega influencers who do not share fashion information showed greater numbers of followers and follows, while followers of macro influencers and mega influencers who share fashion information had a tendency of having less numbers of followers and follows. Thirdly, the results of examining the in-degree centrality, out-degree centrality, and betweenness centrality in terms of network characteristics of followers based on the types of influencers showed that there are differences in information and sharing types in accordance with network size. Followers of macro influencers showed higher in-degree centrality than followers of mega influencers. Also, in the case of followers of macro influencers, followers who share lifestyle information were shown to have the highest in-degree centrality and in the case of followers of mega influencers, followers who do not share lifestyle information were shown to have the highest in-degree centrality. In addition, followers of mega influencers showed higher levels of out-degree centrality and betweenness centrality than followers of macro influencers. Especially, followers who share lifestyle information regardless of network size showed high out-degree centrality, while followers who share fashion information showed high betweenness centrality. This study shows that grasping the characteristics of the followers for each image information and sharing type in accordance with network size may be useful for information exchanges and spreading strategies. This study also presents an important implication regarding fashion influencer marketing strategy, which is the purpose of this study, by confirming the network relations characteristics based on network size.
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