The Geospatial Characteristics of a Social Movement Communication Network

Conover, M. D., Davis, C., Ferrara, E., McKelvey, K., Menczer, F., & Flammini, A. (2013). The Geospatial Characteristics of a Social Movement Communication Network. PLoS ONE, 8(3), e55957. doi:10.1371/journal.pone.0055957.t001

소셜미디어 데이터를 이용해서 수행할 수 있는 사회과학 연구의 전형이라고 할 수 있을만한 연구인 것 같다. 저자들은 Indiana University 의 Center for Complex Networks and Systems Research 소속인데, 이 연구소는 복잡계와 네트워크 과학 분야에서 굉장히 유명한 연구소이다. 구성원들이 주로 물리학, 컴퓨터과학 등 자연과학 중심이다. 하지만 그들이 가진 연구 테크닉을 통해 사회과학의 문제들을 종종 연구해오고 있는데, 이 연구도 그 일환인 것 같다. 

사실 연구문제와 결과 자체는 아주 특별한 것은 없다. 소셜 미디어를 통해서 사회 운동을 조직해내는 과정에서 이루어지는 커뮤니케이션이, 소셜 미디어 상의 일상적인 정치적 커뮤니케이션과 다른 점이 무엇인지를 밝히는 것이 연구의 목적이다. 특히 소셜 미디어 고유의 위치 데이터를 통해 지리적 위치에 있어서의 차이점에 초점을 맞춘다. Occupy Wall Street 운동이 한창 벌어진 9달 동안 이 운동과 관련된 트위터 데이터를 수집하여 그것의 내용과 위치 데이터를 분석하였다. 결과 역시 특별하다고 할 만한 것은 없었다. OWS 운동 관련 트윗은 일상적인 정치적 커뮤니케이션에 비해 뉴욕이나 LA 등 대도시에 집중되어 있었고, 다른 지역에서는 이 트윗을 리트윗하는 활동이 주로 이루어졌다. 또한 같은 주에서 올려진 트윗을 리트윗하는 경우, 집회의 위치와 시간, 필요한 자원 등 아주 구체적인 활동과 관련된 내용인 경우가 많았고, 반대로 다른 주에서 올려진 트윗을 리트윗하는 경우, 집회의 의미와 궁극적 목표 등과 관련된 내용인 경우가 많았다.

연구 결과가 쇼킹하거나 하지는 않지만, 이런 연구를 실제로 할 수 있는 기술을 가졌다는 점이 무엇보다 부럽다. 트윗을 수집하는 기술, 그 속에서 원하는 정보를 추출해내는 기술(예를 들어, 이 연구에서는 같은 주의 트윗을 리트윗하는 횟수와 다른 주의 트윗을 리트윗하는 횟수의 비율을 지표로 개발하여 사용하기도 했다), 그것을 시각화하여 제시하는 기술 등이 특히 그렇다. 저자들이 결론 부분에서 제시하고 있듯이, 이 연구 자체는 좀 더 발전되고 확장될 소지가 여럿 있다. 하지만 사회과학도 입장에서, computational social science 가 무엇인지 전형적으로 보여줄 수 있는 연구인 것 같다. 특히 커뮤니케이션 학도들이 유심히 봐야 할 연구라고 생각된다. 신뢰하기 어려운 self-reporting survey 데이터나, 많아도 1000개를 넘기 어려운 신문기사들을 대학원생들을 시켜 코딩하게 하는 내용분석 연구로는, 디지털 미디어 시대의 커뮤니케이션 현상에 올바로 접근하기는 어렵다고 생각한다. 또 위치 데이터를 사용한다는 점도 유의깊게 봐야 한다. 커뮤니케이션이라는 것도 특정한 시공간을 점유하는 현상이기 때문에, 어떤 위치에서 커뮤니케이션이 이루어지는가가 중요한 의미를 갖는 경우가 많기 때문이다. 

여러 가지로 눈길이 가는 연구이다.