Analyzing Communication Flow Network on Twitter

Abstract

The consumer is the important entity in the formation of sustainable markets, who is the main actor and incentive. To transform them to sustainable consumer who make decisions guided by sustainable practices socially and ecologically, it is vital to improve the communication about sustainable development. Hence, this research aims to get a better understanding of how sustainable development-related information is communicated on Twitter and to find strategies for better communication of sustainable development. At the same time, this paper focuses on theoretically testing the fitness of the communication flow models on Twitter, expanding the application of Exponential Random Graph Models for analyzing large networks and combining the social network analysis with communication research. The research questions are as follows. RQ1. How does information about sustainable development flow through Twitter? RQ1a. Does the influential communication flow on Twitter follow the one-step flow model, the two-step flow model or the multi-step model? RQ1b. Who are the influencers on Twitter about sustainable development? RQ1c. What’s the difference in the influential communication flow between different keywords about sustainable development? RQ2. How do network structure and actors’ attributes influence sustainable development-related communication flows on Twitter? The analysis reveals that there are evidences for the multi-step flow theory in the influential communication flow network on Twitter about sustainable development, but it also allows local clustering. And there are influencers who affect the communication flow, from geographical, temporal, and categorical perspectives. Apart from that, keywords’ meanings and forms lead to actor’s different sensitivity and reaction, and thus affect the communication flow about sustainable development on Twitter. The results of this research show some useful and practical tips for better communication about sustainable development, which are meaningful for organizations which are keen on sustainable development and for for-profit organizations which pursue wide acceptance of sustainable development-related products. This research also has some limitations because of the limitations of the NodeXL and the statnet suite of packages in R. And the node-level attributes on Twitter which can be contained in the ERGMs are limited because of the huge size of the data set. Meanwhile, as there is not absolute standard to define an influencer, I choose 30 actors with the highest PageRank as the influencers of every keyword, based on the distribution of PageRank. It needs further research after a technical breakthrough in the future.;지속가능한 시장의 형성에서 소비자는 주요 행동자이자 동기 부여자로 중요한 개체이다. 사회적으로 생태적으로 지속가능한 지침에 따라 의사결정하는 지속가능한 소비자들로 만들기 위해서는, 지속가능한 발전에 관한 의사소통을 발전시키는 것이 중요하다. 그래서 본 논문은 지속가능한 발전과 관련한 정보가 트위터 상에서 어떻게 전달되고, 더 나은 의사소통을 위한 전략을 모색하는 데에 초점을 둔다. 또한 본 연구는 이론적으로 트위터상 의사소통 흐름 모델의 적합 여부를 확인하고, 거대한 사회연결망을 분석하여 지수확률그래프모형(ERGM)을 확대 사용해보고, 사회 연결망 분석과 커뮤니케이션 연구의 융합에 초점을 둔다. 연구 주제는 다음과 같다. RQ1. 지속가능한 발전에 관련한 정보는 트위터상에서 어떻게 흐르는가? RQ1a. 트위터상에 영향력 있는 의사소통 흐름은 1단계 흐름 모형인가, 2단계 흐름 모형인가, 다단계 흐름 모형인가? RQ1b. 지속가능한 발전에 있어 트위터상에 영향력 있는 개체는 누구인가? RQ1c. 지속가능한 발전에 관한 다양한 키워드 간 영향력있는 의사소통 흐름에 차이는 무엇인가? RQ2. 네트워크 구조와 실행자의 특성이 트위터상 지속가능한 발전과 관련된 의사소통 흐름에 어떻게 영향을 주는가? 연구 결과, 트위터상 지속가능한 발전에 대한 영향력 있는 의사소통 흐름 네트워크는 다단계 흐름 이론에 맞는 단서를 나타냈다. 그리고 지리상, 시간상, 범주의 틀에서 각각 의사소통 흐름에 영향을 주는 사용자들이 발견되었다. 나아가 키워드의 의미와 형태에 따라 행위자의 민감도와 반응이 달랐고, 따라서 트위터상 지속가능한 발전에 대한 의사소통 흐름에도 영향을 끼쳤다. 본 연구 결과는 지속가능한 발전을 다루는 기구나 지속가능한 발전과 연관된 상품을 널리 전파하려는 영리 집단에 지속가능한 발전에 관한 의사소통 방법에 실용적인 시사점 또한 제공한다. 하지만 본 연구는 NodeXL과 R의 statnet패키지의 제약으로 인한 한계점이 존재한다. ERGM에 분석할 수 있는 데이터 크기의 한계로 트위터상 노드 단위의 속성들 중 일부만을 임의적으로 사용한 한계점도 있다. 또한 영향력을 행사하는 사람들에 대해 절대적 기준이 없기에, 각 키워드마다 PageRank에 높은 순위에 있는 30명을 선택하였다. 본 주제에 관한 연구는 미래의 기술 발전과 함께 향후 더 연구되어야 할 것이다.