저는 금일 오전 11시 17분 경에 @beat1204님께 아래와 같은 메시지를 트위터(Twitter)를 통해 받았습니다.
그것은 초등학교 1학년 남자 아이가 7월 27일 학교 등교 이후 집에 돌아오지 않는다는 매우 안타까운 메시지였습니다. 이후 이 메시지는 국내 트위터 사용자들 사이에 급속도로 확산되었고 대략 금일 오후 5시 30분 경 이 아이를 찾았다는 반가운 소식이 들려오면서 종료되었습니다. (트위터 메시지를 보고 친구분들이 경찰서에 확인해 본 결과 일주일간 친구 집에서 잤다고 하네요.) 큰 사고 없이 마무리 되어 천만 다행입니다.
이번 사례를 통해 얻은 insight를 간단히 정리해 보았습니다.
위의 이미지는 최초 해당 메시지를 트위터(Twitter)에 게시한 @ssungJ님 이후 저의 follower분들을 통해서 제가 전달받은 해당 메시지의 RT(retweet)들을 최초 받았던 11시 17분 부터 분 단위 간격으로 정리한 그래프 입니다. (참고로 제 follower분들은 금일 173분 입니다.)
- 초기 @ssungJ님으로부터 61분(약 한 시간)이 지난 @g8j님의 RT를 받는 순간까지의 그래프의 기울기를 보시면 매우 완만하다는 것을 아실 수 있습니다. 이는 RT(retweet)의 시간 간격이 크지 않다는 것을 의미하며 “이슈 발생 시점 부터 한 시간내의 확산 속도는 매우 빠르다”는 것으로 추정할 수 있습니다. 이 이슈가 기업의 위기를 불러올 이슈였다면 기업은 이 시점 안에 대응 메시지가 나와야 한다고 보여집니다. 항상 말씀 드리는 것처럼 위기 시 초기 대응이 가장 중요한 요소 중 하나입니다.
- 61분이 지난 @g8j님의 RT 메시지 이후 최초부터 109분이 경과한 시점의 @beat1204님의 RT 메시지 까지 그래프 기울기는 급격히 상승합니다. 이후 메시지의 확산 상태가 소강 국면에 접어들었다고 추정할 수 있습니다. 이는 트위터의 구조상 트위터 컨텐츠가 “휘발성이 강하기 때문”이라 보여집니다.
- 하지만 최초부터 109분이 지난 시점에 @beat1204님의 RT이후 다시 해당 메시지는 급격히 확산되기 시작합니다. 이 시점이 follower 4,100여명을 보유하고 있는 MBC 김주하 기자(아나운서)님이 독자적인 메시지를 트위터에 게시했던 시점이었습니다.
- 이후 분들은 김주하님의 메시지에 RT(retweet) 메시지를 게시하며 다시 최초 메시지의 확산에 “동력”을 불어 넣었습니다. 소셜미디어 상에서 관계지수가 높은, 링크(Link)를 많이 보유한, 트위터로 치면 많은 Follower를 보유한 사람이 얼마나 큰 영향력을 발휘할 수 있는지, 그들이 뉴미디어, 소셜미디어(Social Media)상에서 얼마나 큰 힘을 가지고 있는 새로운 인플루언서(Influencer)인지를 여실히 보여주는 대목입니다.
- 이후 해당 이슈는 완전히 소멸 국면으로 돌입합니다. 이슈에 새로운 동력(Influencer의 개입 혹은 해당 이슈의 업데이트,변화)이 있다면 다시 확산의 모습을 보여줄 것입니다. 그래프가 완만한 기울기를 보이다가(이슈의 빠른 확산) 다시 급격한 기울기를 보이는(이슈의 느린 확산) 등 역동적인 모습을 보여주는 것이 앞 전에 말씀 드린 트위터 컨텐츠의 휘발성 때문에 보여지는 특징이 아닐까 사료됩니다.
- 금일 본 이슈로 인해 트위터가 국내에서 공익적인 도구로 충분히 활용될 수 있다는 새로운 긍정적 모습을 발견하였습니다. 이는 트위터의 존재 유무를 떠나서 아직 우리들 사이에는 의로운 일을 행하려는, 의로운 일에 동참하려는 많은 분들이 있기에 이것이 가능할 것이라는 것을 말이죠.
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앰버 경보가 가장 먼저 떠오르네요. 비록 트위터 덕분에 아이를 찾았는지는 확실치는 않아도 실시간 네트워크의 위력을 다시 한번 느끼게 되는 것 같습니다. 앰버경고도 사람들이 경보에 대한 ‘무뎌짐'(용어가 생각이 안나네용)이 가장 큰 적이라고 한 것 같은데 트위터에서의 이러한 경보시스템도 같은 부작용에 대한 대처도 필요할 듯 싶네요. 정말 ‘실시간’의 위력은 대단한 것 같습니다. ^^
크랑님 말씀 맞습니다. 이번 건도 트위터에서 첫 사례인지라 확산이 빠르고 컸다 보여집니다. 향후 동일한 건에 대해선 계속 무뎌질 수 있겠죠. 그보다 트위터 시스템상 혹스 바이러스(Hoax Virus)가 창궐할 소지가 다분합니다. 이런 것들에 대한 자정활동이 수반되어야 할 것 같습니다. 항상 좋은 말씀 감사합니다. 🙂
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아주 흥미로운 수치입니다. 분석결과를 위기관리 시스템에 적용해 보는 insight도 맘에 드네요. Thanks.
트위터를 처음 봤을 때 부터 온라인 상 메시지 확산에 대한 그림을 그릴 수 있는 툴이겠다 싶어서 인위적으로 소문을 퍼뜨려서 트랙킹을 조사해 볼까도 생각했었습니다. 🙂 때마침 좋은 사례다 싶어 아침부터 조사에 들어갔었습니다. 제가 follower수가 많지 않아 모집단이 작지만 기존에 생각했던 가설과 유사하게 나온 듯 합니다. 좋은 말씀 감사합니다!
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재밌고 멋진 분석 이십니다!!.. 역시 트위터는 휘발성이 있군요… 하지만 물론 이것은 트위터만 놓고 봤을 때지 다른 네트워크나 연계된 다른 서비스로 전이 되었을때, 좀더 파급력을 가지겠군요..
좋은 말씀 감사합니다. 말씀 하신 내용에도 동의합니다. 잘 계시죠? 🙂