｢정보시스템연구｣ 제23권 제4호	http://dx.doi.org/10.5859/KAIS.2014.23.4.1

한국정보시스템학회

2014년 12월, pp. 01～24

트위터 메시지 유형이 메시지 수용자 반응에 미치는 영향에 관한 내용분석 연구

*   Singapore Management University 박사과정, 주저자, danielswisdom@gmail.com

**  정보통신산업진흥원, 교신저자, laureled@naver.com

*** 성균관대학교 경영대학원, redpine71@naver.com

문성균*․유희숙**․권건우***

			<목 차>
Ⅰ. 서론 Ⅱ. 문헌연구 2.1 온라인 커뮤니케이션과 메시지 유형 2.2 메시지 확산 Ⅲ. 연구방법 3.1 내용분석 3.2 분석 대상 샘플링 3.3 내용분석 접근 및 코딩 카테고리 3.4 코딩 절차				Ⅳ. 분석결과 4.1 100대 브랜드 트위터 메시지 4.2 메시지 유형별 분석결과 4.3 메시지 유형과 수용자 반응 Ⅴ. 결론 및 시사점 5.1 이론적 시사점 5.2 실무적 시사점 5.3 연구의 한계점 참고문헌 <Abstract>

Ⅰ. 서 론

Facebook과 Twitter는 이제 더 이상 우리에게 낯선 Social Network Service(SNS)가 아니다. Cyworld를 시작으로 국내에서는 SNS 붐이 시작되었다. 그리고 Cyworld에 대한 이용이 시들해질 즈음, Facebook과 Twitter가 국내에 서비스를 시작하게 되면서 SNS에 대한 관심과 이용이 또다시 급격하게 증가하게 되었다. 사용자 간의 관계를 기반으로 서비스를 제공하는 Social Network Service(SNS)에 대한 관심이 증가하고, 그 이용자 수가 기하급수적으로 증가하면서 기업은 SNS를 새로운 커뮤니케이션 도구로 사용하게 되었다(황장선과 임지은, 2013). Fortune 500대 글로벌 기업 중에서 상위 100위 안에 속하는 기업 80%이상이 SNS 계정을 운영하고 있었으며(박성민, 2011; Lawrence, D., et al., 2011), SNS가 기업의 마케팅 전략에서 중요한 부분을 차지한다고 생각하고 있는 기업도 무려 89%나 되었다(박성민, 2011; Johnson, 2011). 이렇게 기업이 SNS를 기업과 소비자 간의 커뮤니케이션 채널로 활용하게 되면서 기존과는 다른 새로운 방식을 활용하면서도 좀 더 비용 효율적이고 효과적인 커뮤니케이션 전략을 수립할 수 있게 되었다.

｢정보시스템연구｣ 제23권 제4호, 2014년 12월

	트위터 메시지 유형이 메시지 수용자 반응에 미치는 영향에 관한 내용분석 연구

SNS에 대한 관심이 집중되면서, 많은 기업들이 SNS를 활용하여 마케팅 전략을 수립하고 있고, 소비자와 다양한 커뮤니케이션 활동을 수행하고 있지만, 온라인에서 SNS를 활용하여 소비자와 커뮤니케이션 할 때, 어떻게 하는 것이 효과적인 것인지에 대해서는 여전히 의문이다. 다시 말해서, SNS 상에서 기업은 하루에도 여러 개의 메시지를 소비자들에게 전달하고 있는데, 어떤 메시지가 좀 더 효과적인 메시지이며, 소비자들은 어떤 메시지를 더 좋아하고, 어떤 메시지에 더 잘 반응하는 지에 대해서 명확한 해답을 제시하는 연구는 부족한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 기업이 SNS에서 소비자들에게 메시지를 전달할 때, 어떤 형태의 메시지가 더 효과적인 메시지인지 살펴보고자 한다.

기업이 SNS를 활용하여 소비자들에게 메시지를 전달하고자 할 때, 대부분의 기업은 특정 메시지가 보다 많은 소비자들, 보다 많은 사람들에게 전달되기를 바란다 (Garg et al., 2009). 기업이 광고를 할 때, TV와 같은 Mass Media를 선호하는 이유도 비용이 많이 들더라도, 보다 많은 사람들에게 광고 메시지를 전달하기 위해서라고 할 수 있다. 그런데 SNS를 활용한 커뮤니케이션의 경우, SNS의 사용자가 많다고 해서 기업이 전달하는 메시지가 아무 조건 없이 모든 사용자들에게 전달되는 것은 아니다(Kim & Eiko, 2012). SNS는 사용자들 간의 관계를 기반으로 서비스를 제공하는 것이기 때문에, 기업과 직접적으로 관계를 맺고 있는 사용자들(e.g., Facebook에서는 친구, Twitter에서는 Follower)에게는 메시지가 쉽게 전달될 수 있지만, 그 보다 더 많은 사람들에게 메시지가 전달되기 위해서는 직접적으로 관계를 맺고 있는 사용자들이 다른 사용자들에게 그 메시지를 다시 전달해주어야 한다 (Garg et al., 2009; Gatti et al., 2013). Facebook과 같은 경우 ‘좋아요’ 버튼을 눌러주거나, ‘공유하기’를 통해서 더 많은 사람들에게 메시지가 전달될 수 있으며, Twitter의 경우는 주로 ‘Retweet’을 통해서 특정 메시지가 더 많은 사람들에게 전달되게 된다. 따라서 메시지가 더 많은 사람들에게 전달되기 위해서는 사용자들이 ‘좋아요’, ‘공유하기’를 누르거나 ‘Retweet’을 하는 것과 같은 사용자의 반응을 이끌어내는 것이 중요하다 (Aral & Walker, 2011).

따라서 본 연구에서는 1) 기업의 SNS 메시지는 어떤 유형이 존재하는 지 메시지를 유형화한 후에 2) 그러한 유형 중에서 어떤 메시지에 사용자들이 더 호의적인 반응을 보이는 지에 대해서 규명하고자 한다.

Ⅱ. 문헌연구

2.1 온라인 커뮤니케이션과 메시지 유형

인터넷과 모바일의 발전은 사람들 사이의 커뮤니케이션을 급속하게 온라인 중심으로 이동시켰다. 특히 트위터, 페이스북 등의 Social Network Service의 등장은 시간과 장소에 구애받지 않고 대화하고 정보를 교환하는 시대를 가능하게 하였다. (김종기와 김진성, 2012)

인터넷, 모바일 등의 온라인은 매스미디어와 1대1 미디어의 특징을 함께 가지고 있어 소비자들은 제품과 서비스에 대하여 상호의견교환을 하기에 매우 최적화된 매체이다. (백승록, 2005; 윤영민, 2010)

온라인 커뮤니케이션은 정보를 주고 받는다는 점에서 오프라인 커뮤니케이션과 같지만 주로 말이 아닌 글로 이루어지며 대상과 범위가 매우 넓고 정보의 양이 매우 많다는 특징이 있다.(Christiansen & Tax, 2000; Sun et al., 2006; Chatterjee, 2001; 윤영민, 2010)

이처럼 온라인 커뮤니케이션은 기본적으로는 텍스트 기반의 메시지를 중심으로 이뤄지기 때문에 메시지의 유형은 매우 중요한 관심사항이 되고 있다. (손진아와 이은영, 2006) 기존의 메시지의 유형에 대한 연구는 수신자의 설득이 관심사인 광고학, 마케팅, 정치학 분야에서 주로 연구되어 왔다.

Chatterjee(2001)은 메시지의 방향성을 중심으로 긍정적, 부정적인 메시지로 분류하여 인터넷 쇼핑몰 환경에서 부정적인 구전이 미치는 영향을 연구하였다.

Kamins & Marks(1988)는 메시지의 측면성을 기준으로 분류하여 일면적 메시지, 양면적 메시지로 분류하였다. 일면적 메시지는 어떤 문제와 관련하여 주장하는 사람의 관점만 제시되는 유형을 말한다. 이에 반해서 양면적 메시지는 문제에 대해서 주장하는 사람과 다른 입장이 존재한다는 점이 함께 제시된다.

메시지의 객관성을 중심으로 메시지 유형을 분류한 연구로는 먼저 Smith & Lusch(1976)의 연구가 있다. Smith & Lusch는 제품의 객관적인 특징을 제시하는 사실적인 속성 메시지와 무형적인 특성을 제시하는 주관적인 속성을 제시하였다. Marquez(1977)는 정보제공성격의 메시지와 설득목적의 메시지로 분류하여 연구하였다. Holbrooks & Morris(1978)는 메시지의 입증가능성에 따라 사실적 메시지와 평가적 메시지로 분류하였다. 사실적 메시지란 물리적이고 객관적인 속성에 의한 메시지를 말하고 평가적 메시지는 무형적이고 주관적인 측면을 감성적으로 표현한 메시지이다.

메시지의 소구유형에 따라서는 이성적 어필과 감성적 어필의 메시지로 나눌 수 있다. 이성적 어필이란 수신자의 이성적인 자기 이익에 지향된 어필이다. 제품의 기대되는 기능상의 이점을 제시하는 메시지의 형태이며 이를 뒷받침해주는 실증적이고 객관적인 자료를 제시한다. 감성적 어필은 구매 동기를 긍정적, 부정적으로 자극하는 메시지로서 수신자의 감성적 정서에 어필한다. 긍정적인 메시지로는 사랑, 기쁨 등이 있으며 부정적인 어필에는 공포, 수치심 등이 있다. (이수범과 강은희 2010)

심성욱과 김운한(2013)은 메시지의 공익성을 기준으로 공익연계 메시지와 제품연계 메시지로 구분하였다. 공익연계 메시지란 공익적 가치, 기업의 사회적 책임을 소구하는 메시지로 예를 들면 유한킴벌리의 “우리강산 푸르게 푸르게”를 들 수 있다. 제품연계 메시지로는 기업의 생산 제품과 서비스를 실제 고지하는 것으로 포스코의 “소리없이 세상을 움직입니다” 가 있다.

Hambrick et al., (2010)는 메시지 작성 동기에 따른 트위터 메시지 분류를 6가지 코딩 카테고리 - 상호작용 (Interactivity), 기분전환 (Diversion), 정보공유 (Information Sharing), 프로모션 (Promotional), 콘텐트 (Content), 팬쉽 (Fanship) - 로 분류하였는데 본 연구에서는 팬쉽을 제외한 5가지 카테고리를 사용하였다.

2.2 메시지 확산

기업 메시지의 확산에 대한 초기 연구는 뉴스 확산 연구로 시작되었는데 1940년대 사회학적 접근으로 시작되어 1960년대부터 커뮤니케이션 영역에서 활발히 연구되기 시작했다.(김종현과 박기우, 2010)

뉴스 확산의 범위와 속도는 메시지 내용의 중요성에 따라 좌우되며 (Gantz & Tokinoya, 1987) 사람의 정서적 요인도 중요한 역할을 하는 것으로 연구되었다. (Riffe & Stovall, 1989)

확인되지 않은 메시지의 한 형태인 루머에 대한 연구는 일찍이 심리학과 사회학에서 오프라인 루머를 대한 연구로 시작되었고 최근에는 인터넷의 발전에 따라 온라인 루머 확산에 대한 연구가 시도되었다. (김종현과 박기우, 2010)

인터넷과 모바일이 급격하게 활용되면서 온라인에서 커뮤니케이션 활동이 증가하고 그것이 측정 가능한 형태의 데이터로 축적되었고 온라인 상에서 메시지의 확산은 매우 빠른 것으로 평가 되고 있다. (윤종훈과 정지복, 2008)

온라인 메시지 확산에 대한 연구는 활발하게 이루어졌는데 특히 온라인 구전(Online Word of Mouth)에 대한 연구가 주를 이루었다.  온라인 구전은 오프라인과 달리 인터넷 전체를 대상으로 퍼져 나갈 수 있고 엄청난 파급력 있고(Chatterjee, 2001) 대면접촉이 아니기 때문에 오히려 급속히 전파되고 (Harrison-Walker, 2001) 인터넷으로 이뤄지기 때문에 시간과 장소의 제약으로부터 자유롭게 커뮤니케이션 할 수 있다는 특징이 있다. (DONNA & NOVAK, 1997)

또한 SNS에서의 네트워크 상의 관계 특성(허브, 브로커 등) 정보확산에 영향을 미칠 수 있음이 실증적으로 연구되어왔다. (한상만 등, 2009; 홍재원 등, 2010)

Ⅲ. 연구방법

본 연구는 기업의 온라인 커뮤니케이션 활동과 그 효과를 파악하고자, 기업들이 SNS를 통해 전달하고 있는 메시지 유형과 그 유형에 따른 확산정도를 Content Analysis 방법론으로 살펴보고자 한다. 본 연구에서의 메시지의 유형은 메시지의 텍스트, 이미지, 외부페이지 링크 연결 등과 같은 외형적 특성만을 의미하는 것이 아니라, 메시지 자체가 지닌 문맥에 따른 내용적 특성을 근거로 유형을 구분하고자 하며, 어떠한 내용적 특성을 지닌 메시지가 메시지 수용자로 하여금 호의적인 반응을 이끌어 내는지 살펴보고자 한다.

3.1 내용분석 (Content Analysis)

Downe-Wamboldt (1992) 는 내용분석(content analysis)의 목적은 “연구 중인 현상에 대한 이해와 지식을 제공하는 것 (to provide knowledge and understanding of the phenomenon under study)” 에 있다 하였다. 내용분석은 초기 문화인류학과 민속학에서 주로 사용되어온 연구방법이었으나, 정량적 연구 방법의 한계를 보완하는 노력의 일환으로 다른 학문분야에서도 활용되기 시작하였다.

초기 내용분석은 정성적 연구 혹은 정량적 연구 둘 중 하나에  활용되는 방식이었는데, 이후에는 텍스트 데이터를 (text data) 명확한 범주들로 (explicit categories) 구분하여 코딩한 후 정량적 통계분석을 실시하는 “정성자료의 정량적 분석”이 주를 이루었다. (Morgan, 1993) 최근에는 텍스트 데이터의 문맥적 의미나 언어적 특징에 중점을 두는 정성적 내용분석이 강조되고 있는데, 이는 분석 대상 텍스트 데이터 상에서 특정 단어가 언급되는 개수를 세어 비슷한 의미들을 가진 데이터들을 범주화 하는 것 이상을 의미한다.

본 연구는 기업의 공식 트위터 계정 상의 트위터 메시지들(tweet)의 문맥적 특성을 고려한 체계적인 해석 (interpretation)과 코딩 (coding) 으로 기업의 온라인 커뮤니케이션 현상을 이해하고자 한다.

3.2 분석 대상 샘플링 (sampling)

트위터(Twitter)는 대중적인 SNS 중 하나로, 간결한 메시지 표현과 간편한 메시지 전달이 가능하여 개인은 물론 많은 기업들이 대중을 대상으로 한 메시지 전달에 사용하고 있다. 본 연구는 기업이 SNS를 통해 전달하고 있는 메시지의 내용적 유형과 그 효과를 파악하는데, 대중들이 그의 존재감을 잘 인식하고 있고, 자신들을 알리는 것과 관련한 일련의 활동들을 활발하게 하고 있는 기업들의 SNS 메시지를 대상으로 하고자 하였다.

따라서, 기업이 자신들의 상징적 존재감이라 할 수 있는 브랜드 가치를 구축·관리하는 도구의 하나로 트위터를 활용하고 있고, 상당수의 구독자들 (Followers) 을 보유하고 있는 기업들의 트위터 메시지를 샘플링 하고자, 2013년 인터브랜드가 선정한 “2012년  상위 100대 브랜드 (2012 best global brand 100)”의 공식 트위터 계정 (official twitter account) 에서 기업이 작성한 트위터메시지(tweet)를  대상 모집단 (target population)으로 설정 하였다.

샘플링을 위해 트위터의 검색기능을 사용하여 100대 브랜드의 공식 트위터 계정 존재 유무를 확인한 결과, 100대 브랜드 중 에르메스(Hermes) 등 5개 브랜드를 제외한 총 95개 브랜드가 공식 트위터 계정을 운영하고 있었다. 2013년 9월 9일 기준으로 각 브랜드의 공식 트위터 계정에서 최근 트윗 2,500개를 추출하여 살펴 본 결과, 브랜드별 업로드 빈도의 편차가 심해 기간 단위로 분석대상을 표집 할 경우, 포괄적인 메시지 타입을 파악하기 어려울 것으로 나타났다. 따라서, 95개 브랜드 계정의 업로드 빈도 중간값 (medium)을 구하여 계정별로 그 수만큼 샘플링 하기로 하고, 2013년 9월 9일 기준으로 최근 업로드 된 6개의 트위터 메시지를 (계정 개설 후 총 트윗 수가 2개인 기업도 존재) 브랜드 계정별로 추출하여 총 569개 트위터 메시지를 샘플링 하였다.

3.3 내용분석 접근(Content Analysis Approach) 및 코딩 카테고리 (Coding Categories)

3.3.1 직접내용분석 (Directed Content Analysis)

본 연구는 직접내용분석 (Directed Content Analysis) 을 수행하였다. 직접내용분석은 정성적 내용분석 (qualitative content analysis) 방식 중 하나로, 연구문제 해결을 위한 코딩 카테고리 (coding category) 도출에 기존 이론이나 분석틀을 활용한다. (Hsieh and Shannon, 2005)

본 연구에서는 유명 스포츠 스타들의 트위터 활동을 다룬 기존 연구 (Hambrick et. al., 2010) 의 코딩 카테고리를 수정하여 적용하였다. 유명 스포츠 스타는 경기 성적 외에 대중에 대한 인지도로 자신의 가치를 높이기도 한다는 점에서 기업의 브랜드와 유사한 성격을 지닌다 하겠다. 또한, Hambrick et. al (2010)는 트위터 메시지의 문맥적 내용을 보고, 스포츠 스타의 메시지 작성 동기(motive)에 따라 메시지 유형을 분류하여, 1) 메시지 문맥에 따른 내용적 특성을 근거로 메시지 유형을 구분하고자 하는 본 연구에서 실행하고자 하는 내용분석 방식과 맥락을 같이하고, 2) 분석대상 매체가 트위터로 본 연구 대상 매체와 동일하다는 점에서 본 연구에 Hambrick et. al (2010)의 코딩 카테고리를 일부 활용하였다.

분석 대상인 표집 된 트위터 메시지가 모두 영문으로 구성된 바, 메시지 분석 및 유형 분류를 수행하기 위한 코더로 영문독해와 본 연구의 내용분석 방식 및 맥락을 이해하는 경영학 전공 박사과정 학생 2인, 석사과정 학생 1인이 본 연구에서 코더로 참여하였다.

3.3.2 코딩 카테고리 (Coding Categories) 도출 및 개념 정의

Hambrick et al., (2010) 는 메시지 작성 동기에 따른 트위터 메시지 분류를 6가지 코딩 카테고리 - 상호작용 (Interactivity), 기분전환 (Diversion), 정보공유 (Information Sharing), 프로모션 (Promotional), 콘텐트 (Content), 팬쉽 (Fanship) - 로 분류 하였다. 그러나, 그 중 “팬쉽”은 트윗 상에서 다른 스포츠 스타를 찬양하고, 칭찬하는 내용으로 브랜드 트위터에는 적용하기 적합하지 않아 본 연구에서는 제외하고, 이를 제외한 5가지 코딩 카테고리를 다음과 같이 본 연구의 맥락에 맞게 재정의하여 적용하였다.

•상호작용 (Interactivity)

트위터 계정의 소유자인 (account owner)인 기업이 다른 트위터 이용자 (Other Twitter users)와 게시된 트윗을 통해 대화를 주고 받는듯한 메시지

예시) Adobe

Thanks @JobAdvisor_AU for naming #Adobe the top ranked large company. Read their chat with our own @Hughes_Rhys here: http://t.co/WmihFOOV19

•기분전환 (Diversion)

일상잡담, 유머 등 해당 기업, 그리고 그 기업이 속한 산업과 무관한 주제에 대한 정보를 제공하는 메시지

예시) JohnnieWalkerUS

All the greatest achievers started out as the greatest dreamers. http://t.co/i9fIbGgWw5

•정보공유 (Information Sharing)

신제품 출시, 업계동향 등 해당 기업, 그리고 그 기업이 속한 산업과 관련한 주제에 대한 정보를 제공하는 메시지

예시) Porsche

Porsche World Roadshow is in Atlanta today. Follow the experience here: http://t.co/pLuO9R0ZAZ #PWRS

•프로모션 (Promotional)

신제품 출시 이벤트, 할인쿠폰 정보 등 이용자에게 경제적인 편익과 혜택이 포함된 정보를 제공하는 메시지

예시) Kleenex

This week only! From now until Sept 9th, save $1.00 on one Kleenex® Brand item at http://t.co/bUiFyhcYPj

Hambrick et al.(2010)는 “콘텐트” 카테고리를 외부 콘텐트를 공유하기 위한 동기로 트위터 메시지 상에 동영상, 사진 등의 포함하는 것으로 보았다. 그러나, 브랜드 트위터 상에서 트위터 메시지 상에 동영상, 사진 등의 콘텐트를 포함하는 것은 외부 콘텐트를 공유하기 위한 동기라기보다는 메시지 내용을 구체화하여 전달하기 위한 수단으로 외형적 형태로 분류할 수 있겠다. 따라서, 본 연구에서는 브랜드 트위터 메시지의 내용에 따른 유형분석은 상기의 4개의 카테고리에 기반하여 분류하고, “콘텐트” 카테고리는 내용적 유형분석 외에 추가적으로 메시지의 외형적 형태를 분류하는데 적용 하였다.

•콘텐트 (Content)

트위터메시지 상에 동영상, 사진/이미지, 다른 웹페이지 링크 등을 함께 게시하는 메시지

예시) H&M

Doutzen Kroes in H&M Spring 2014! #HMVogueStudioParty http://t.co/J3tspCXw6l

3.4 코딩 절차 (Coding Process)

본 연구는 Neuendorf (2002)의 휴먼코딩 내용분석 연구절차에 따라 진행하였다. 앞서 기술한 바와 같이 본 연구와 맥락을 같이 하는 이전 연구의 코딩 카테고리를 채택하여, 본 연구 상황에 적합하게 개념화 (Conceptualization) 하고, 코딩 가능하게 조작화 (Operationalization) 하였다. 이를 바탕으로 연구자는 코딩 카테고리별 정의를 설명하는 코딩북 (Coding book) 과 코딩양식 (Coding form)을 작성하여, 3명의 코더 (coder) 에게 전달하였다. 샘플링한 569개 메시지 중 20%에 해당하는 114개를 트위터메시지를 무작위 추출하여 예비코딩을 실시해 보았다. 추가적으로 요구되는 새로운 카테고리는 나타나지 않았으나, 코딩북 상의 코딩 카테고리 정의에 대해 코더들에게 혼선이 있었다. 신제품 출시 관련 메시지들 중 “정보공유” 와 “프로모션”의 구분과 해당 기업 혹은 그 기업의 관련 산업과 무관한 내용의 메시지들에서 “상호작용” 과 “기분전환”의 정의를 좀 더 명확히 할 필요가 있다는 의견이 제시되었다. 이에, 신제품 출시 관련 내용 메시지들 중 “프로모션”은 메시지 내용에 ‘경제적 편익과 혜택’에 대한 내용이 게시되어 있어야 하고, 해당 브랜드나 그 브랜드가 속한 산업과 무관한 내용의 트위터 메시지 중에서는 메시지 내용이 대화 시도 목적이 강하면 “상호작용”, 정보전달 목적이 강하면 “기분전환”으로 분류하는 것으로 코딩 카테고리 정의를 구체화하고, 예시 트위터 메시지를 코딩북에 제시하기 것에 조사자와 코더가 의견을 같이하여, 붙임 1과 같이 코딩북을 최종 수정하였다.

<그림1. 코딩절차>

<그림2. 메시지 내용 유형과 외형 유형 코딩데이터 신뢰도 측정 결과>

최종 수정한 코딩북을 가지고, 분석 대상인 569개의 트위터 메시지에 대한 코딩을 3명의 코더가 각각 독립적으로 실시하였다. 코딩결과 신뢰도 측정을 위해 본 연구는 우선 코더 3인 간 코딩결과 일치도를 계산해 보았다. 그 결과, 메시지 내용적 유형 코딩결과에 있어 코더 간 평균 의견 일치도가 0.900, 외형적 유형 코딩결과에서는 0.970이 나타났다.

또한, 코더 간 평균 코딩결과 일치도와 코딩결과 일치확률을 가지고 3인 이상 코더의 코딩결과 신뢰도를 평가하는 Fleiss' kappa 계수도 계산해 보았다. Fleiss' kappa 계수는 0.000과 1.000사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 평가자간 평가결과가 일치함을 의미한다. 계산결과, 메시지 내용적 유형 코딩결과에 있어 코더 간 평균 의견 일치도가 0.808, 외형적 유형 코딩결과에서는 0.809가 나타났다.

그러나, 본 연구는 엄격한 신뢰도 평가를 위해 Krippendorff alpha 계수를 추가적으로 계산하여 신뢰도 평가의 기준으로 삼았다. Krippendorff alpha 계수는 1.000 (perfect reliability)에서 0.000 (the absence of reliability)의 값을 가지며, 다른 신뢰도 측정 지수들에 비해 코딩 카테고리 수, 참여 코더 수, 코딩 데이터의 척도 유형에 제한 받지 않고 사용할 수 있다는 장점이 있어, 내용분석 데이터의 신뢰도 측정에 널리 쓰이고 있다 (Lombard et al., 2002; Nayes and Krippendorff, 2007).

신뢰도 측정을 위한 측정 도구로는 ReCal이 사용되었다. 신뢰도 측정은 메시지 내용에 따른 유형 코딩 결과와 메시지 외형적 형태에 따른 유형 코딩 결과를 분류하여 아래와 같이 2번 측정하였다.

신뢰 평가도 기준에 대한 기준은 학자들 마다 다양하나, Neuendorf (2002)는 0.90 이상일 경우 모든 상황에 대해 수용할 수 있을 것이고, 0.80 이상인 경우 대부분의 상황에서 수용할 수 있을 것이라고 하였다. 두 데이터 모두 대부분의 경우에서 수용 가능한 신뢰도 값 (내용 코딩: 0.808, 외형 코딩: 0.889)을 얻어 본 연구의 코딩데이터는 신뢰도를 확보하였다고 할 수 있다.

Ⅳ. 분석결과

4.1 100대 브랜드 트위터 메시지

본 연구는, Interbrand 2012년 브랜드 가치 상위 100개의 브랜드 트위터에 대한 데이터를 수집하였고, 공식 트위터를 운영하지 않는 5개 브랜드를 제외하고 95개의 브랜드를 대상으로 트위터를 이용한 커뮤니케이션 활동을 살펴보았다. Interbrand에서 발표하는 브랜드 가치에 따른 순위를 사용한 이유는 브랜드나 기업의 커뮤니케이션 활동이 브랜드 가치와 상당한 상관관계를 갖고 있기 때문이다(심재철과 윤태일, 2003).

<표1. 메시지의 내용적 유형에 따른 메시지 수와 비율>

	상호작용	기분전환	정보공유	프로모션	합계
메시지 수	74	43	322	22	461
메시지 비율	16%	9%	70%	5%	100%

<표2. 메시지 외형적 유형에 따른 메시지 수와 비율>

	콘텐트	해당없음	합계
메시지 수	399	62	399
메시지 비율	87%	13%	100%

총 569개의 메시지를 유형화하는 작업을 거친 후에, 3명의 코더가 모두 같은 유형으로 분류하여 분류 일치도가 100%가 아닌 메시지는 제외하고, 일치도 100%인 메시지만을 추출하여 총 461개의 메시지를 최종적으로 추출할 수 있었다. 즉, 전체 569개 분석 대상 메시지 중 3명의 코더 모두 메시지의 내용적 유형과 외형적 유형에 대한 의견을 일치한 메시지는 461개였으며, 이런 과정을 통해 선별된 461개의 메시지를 바탕으로 본 연구에서의 분석 결과를 논의하고자 한다.

연구 방법에서 코딩 카테고리에 대해서 설명했던 바와 같이, 3명의 코더가 브랜드의 각 트위터 메시지를 1) 상호작용(Interactivity) 2) 기분전환(Diversion) 3) 정보 공유(Infomation Sharing) 4) 프로모션(Promotional)으로 구분하고, 메시지 안에 사진, 동영상 또는 다른 웹사이트의 링크 등이 포함된 메시지는 추가적으로 5) 콘텐트(Content)라는 메시지 유형으로 분류하였다. 메시지 유형 1)에서 4)까지는 메시지를 작성한 동기를 바탕으로 분류한 것이고, 5) 콘텐트는 메시지의 맥락적인 내용과 별도로 메시지의 외형적 형태에 대한 분류라 하겠다. 따라서, 각 메시지는 1)에서 4)에 해당하는 메시지 분류를 갖게 됨과 동시에 5)에 해당하는 분류를 갖게 될 수도 있고, 5)에 속하지 않을 수도 있다. 다시 말해서, 1)에서 4)까지의 메시지 분류는 상호배타적(Mutually Exclusive)이지만, 5)는 1)에서 4)에 해당하는 분류와 독립적이라고 할 수 있는 것이다.

이러한 분류를 바탕으로 461개의 메시지를 살펴본 결과, 1) 상호작용(Interactivity)에 해당하는 메시지는 총 74개, 2) 기분전환(Diversion)에 해당하는 메시지는 총 43개, 3) 정보 공유(Information Sharing)에 해당하는 메시지는 322개, 4) 프로모션(Promotional)에 해당하는 메시지는 22개였고, 5) 콘텐트(Content)로 분류할 수 있는 메시지는 총 399개로 461개 전체 메시지의 87%로 나타나, 브랜드 트윗 메시지의 대부분은  사진이나 동영상, 또는 다른 웹사이트의 링크를 포함하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 메시지의 내용을 바탕으로 메시지 유형을 분류한 것을 살펴보면, 461개의 전체 메시지 중에서 1) 상호작용은  16%, 2) 기분 전환은 9%, 3) 정보 공유는 70%, 4) 프로모션은 5%의 비중을 각각 차지하였다. 브랜드 메시지 트윗의 대부분은 3) 정보 공유에 편중되어 있었고, 소비자들과 상호작용을 위한 메시지가 그 다음으로 많은 비중을 차지했다. 기분 전환이나 프로모션은 매우 낮은 비중을 차지하고 있었는데, 특히 프로모션이 가장 낮은 비중을 차지하고 있는 것으로 보아 브랜드 트윗은 주로 소비자들과의 상호작용이나 정보 공유를 위한 목적으로 운영되고 있다는 것을 알 수 있었다. 다음에서는 1)에서 5)까지 분류한 메시지를 유형별로 좀 더 상세하게 살펴보도록 할 것이다.

4.2 메시지 유형별 분석결과

4.2.1 상호작용(Interactivity)

상호작용은 정제된 461개의 메시지 중에서 총 74개로 나타났으며, 전체 메시지의 16%에 해당하는 것으로 나타났다. 메시지 유형을 분류할 때, 상호작용은 브랜드 트위터가 Follower들과 직접적인 의사소통을 시도하는 메시지라고 정의하였는데(Hambrick et al., 2010), 상호작용 메시지는 주로 어떤 현상에 대한 느낌이나 감정, 의견을 전달하는 내용을 포함하는 경우가 많았고, 문체의 경우는 대화하는 것과 같은 대화체 형태를 나타내고 있어서, 일방향으로 메시지를 생산하는 것임에도 불구하고 Follower들에게 대화를 시도하는 것처럼 보여, 충분히 상호작용에 대한 메시지 작성 동기를 나타내고 있었다.

예를 들어, Nike 트위터의 “There's always a bigger mountain to climb. What's yours? #justdoit”를 살펴보면, “There’s always a bigger mountain to climb.”이라고 메시지를 작성한 것은 메시지 작성 동기 중에서 어떤 정보를 전달하기 위한 것이라고 보기는 힘들다. 이 메시지는 느낌이나 의견을 전달하고자 하는 것인데, 그 다음 문장에서 “What’s yours?”라고 질문하면서 Follower들의 참여를 유도하면서도, 상호작용 하기 위한 노력을 하고 있다는 점이 잘 나타난다. 뿐만 아니라, Pepsi 트위터의 또 다른 메시지를 보면, “Describe #Pepsi in one word: Ready, set go!”라고 다른 사용자의 참여를 유도하면서, Follower들과 상호작용을 하기 위한 메시지라는 것을 잘 보여주고 있다.

이렇게 상호작용(Interactivity)의 유형에 해당하는 메시지는 정보 공유(Information Sharing) 다음으로 전체 메시지 중에서 많은 부분을 차지하고 있었는데, 이는 브랜드가 소비자들과 커뮤니케이션하는 데 있어서 상호작용을 매우 중요시한다는 것을 알 수 있다.

4.2.2 기분전환(Diversion)

기분전환(Diversion)은 기본적으로 정보를 전달하는 메시지다. 그러한 정보 중에서 해당 브랜드나 기업이 속한 산업과 무관한 정보를 제공하기 위해서 메시지를 작성한 경우는 ‘기분전환’이라고 분류를 하고, 메시지에 담긴 정보가 해당 브랜드나 기업이 속한 산업과 관련이 있을 경우, ‘정보공유’라고 정의한다(Hambrick et al., 2010).

특히 기분전환으로 분류한 메시지는 정보를 전달하는 특징을 갖고 있지만, 해당 브랜드와 기업이 속한 산업과는 무관한 생활정보, 연예인에 대한 정보, 시사 정보, 또는 스포츠나 음악과 관련된 정보를 제공하는 메시지를 말한다. 예컨대, Budweiser의 “@Rihanna's What Now Remix EP is now available at @Beatport. Preview and download the tracks here: http://t.co/IwLBcfMl18”라는 트윗 메시지를 살펴보면, 팝스타 Rihanna의 새로운 앨범이 발매되었다는 정보를 전달해주고 있다. 이는 맥주 브랜드인 Budweiser와는 관련이 없는 음악에 대한 정보를 제공하는 메시지로서, ‘기분전환’에 해당한다고 할 수 있다. 뿐만 아니라, KFC는 “The wait is over; football is back. Start your #Couchgating season off right. http://t.co/wnRtDxZMDC”와 같이 메시지를 트위터에 올리면서 미식축구의 시즌이 시작되었다는 것을 알리고 있다. 이 역시 스포츠와 관련된 정보를 제공하는 기분전환형의 메시지라고 할 수 있다. 기분전환 메시지는 461개의 메시지 중에서 43개로 전체 메시지의 약9%를 차지하고 있었는데, 브랜드와 기업이 속한 산업과 관련된 정보를 제공하는 정보 공유의 메시지 수와 비율과 비교하여 상대적으로 매우 적은 메시지 수와 비율을 보여주고 있다.

4.2.3 정보 공유(Information Sharing)

정보 공유(Information Sharing)는 정보를 전달한다는 측면에서 기분 전환 유형의 메시지와 비슷한 측면이 있지만, 그 정보의 내용에 있어서 차이를 보인다. 정보 공유는 ‘해당 브랜드와 기업이 속한 산업과 관련이 깊은 정보를 제공하는 메시지’라고 정의하였으며(Hambrick et al., 2010), 이러한 정보에는 해당 브랜드의 제품에 대한 정보를 제공하거나, 기업이나 브랜드를 홍보하는 메시지, 해당 시장이나 산업에 대한 정보를 제공하는 것을 모두 포함한다.

정보 공유 유형의 메시지는 461개의 메시지 중에서 322개로 나타나 다른 유형에 비해서 월등하게 많은 부분을 차지하고 있었는데, 전체 메시지의 70%가 정보 공유 유형의 형태를 띠고 있는 것으로 나타났다. 대표적으로 PRADA의 메시지를 살펴보면, “PRADA presents the new Real Fantasies FW2013 video #realfantasies #rf #fw13 #fallwinter http://t.co/kYtDIUCLNQ”라고 메시지를 올리면서, PRADA의 제품에 대한 최신 정보를 제공하고 있다. 또한, Google은 “#googlesearch tip: NFL & college football fans, keep up w/ scores & schedules easily w/ Google Voice Search http://t.co/TJTjHDNE2d”라고 메시지를 올리면서 검색을 위한 팁을 제공하고 있다. Amazon의 경우에는 “Meet the new Kindle Paperwhite http://t.co/Bgee6pVuLS http://t.co/Dg44JtktIF”라는 메시지를 통해서 Amazon에서 새로 출시한 제품에 대한 정보를 제공하기도 하였다.

이처럼 브랜드 트위터의 대부분의 메시지가 정보 공유 유형의 메시지로 분류되면서, 브랜드 트위터 활동의 대부분은 자사 제품에 대한 정보를 제공하거나 관련된 정보를 제공함으로써 소비자들에게 유용한 정보를 제공하기 위해서 트위터로 메시지를 작성하여 게시하는 것으로 나타났다. 이러한 정보공유 유형은 상호작용 유형과 함께 브랜드 트위터메시지의 대부분을 차지하면서, 기업이 브랜드 트위터를 통해서 주로 소비자들과 상호작용하면서 관련된 정보를 제공하는 활동에 주력한다는 점을 시사한다.

4.2.4 프로모션(Promotional)

프로모션(Promotional)은 해당 브랜드나 기업의 판촉행사나 할인행사에 대한 정보를 제공하는 메시지(Hambrick et al. 2010)로서 신제품 출시에 따른 할인 행사를 진행한다는 정보를 제공하거나 무료 쿠폰 등과 같은 ‘경제적인 혜택’을 제공하는 정보를 포함하는 것으로 정의하였다. 따라서, 단순히 제품에 대한 정보나 광고 메시지의 경우는 프로모션 유형에 포함되지 않으며, 특정 메시지나 그 메시지에 포함된 웹사이트의 링크에서 ‘경제적인 혜택’이 명시적으로 드러나는 것에 대해서만 프로모션 유형으로 분류하였다. 예를 들어, Sprite의 트위터를 보면, “Vote 4 ur favorite Sprite Slam Dunk Showdown dunk 4 the chance to win a trip to NBA All Star 2014: http://t.co/OMSxUP2nrR NoPurNec ”라는 메시지에서 명시적으로 경제적인 혜택이 나타난다. 이 메시지는 “the chance to win a trip to NBA All Star 2014”라는 경제적인 혜택을 명시적으로 나타내면서 브랜드 이벤트에 참여를 독려하는 형태를 띠고 있다. 뿐만 아니라, AmericanExpress와 같은 경우에는 “Hit beaches on your next stay at the Hard Rock Hotel & Casino Punta Cana. See how to save $300 with #AmexTravel”라는 메시지를 올려, Follower와 소비자들이 American xpress카드를 통해서 할인혜택을 받을 수 있는 할인 행사에 대한 정보를 제공하고 있다.

이와 같은 프로모션 유형의 메시지는 461개의 메시지 중에서 단 22개만 존재하는 것으로 나타났고, 전체 메시지의 5%만을 차지했다. 일반적으로 사람들은 트위터를 통해서 많은 기업들이 브랜드 할인행사를 홍보하거나 판촉 이벤트를 진행하는 것이 메시지의 대부분을 차지할 것이라고 생각할지도 모른다. 그러나 실증적인 분석결과 전체 메시지의 단 5% 만이 프로모션의 형태를 띠는 메시지인 것으로 나타났다.

4.2.5 콘텐트(Content)

콘텐트 메시지 유형은 앞서 분류했던 4가지 유형과는 다르게 ‘메시지의 외형’을 바탕으로 유형을 분류한 것이다. 다시 말해서, 메시지의 맥락적인 내용이나 작성 동기와는 무관하게 메시지의 형태적인 특징으로서 메시지가 사진이나 동영상, 외부 페이지로의 링크를 포함하고 있는 지 여부를 말한다(Hambrick et al., 2010). 따라서, 어떤 메시지가 앞서 ‘메시지 작성 동기’를 바탕으로 분류한 4가지 분류에 해당한다고 하더라도, 그 메시지가 사진이나 동영상, 외부 페이지로의 링크를 포함하고 있다면, 추가적으로 콘텐트 메시지 유형으로 분류될 수 있다.

예를 들어, Nike 트위터의 “It's never too early to separate yourself. #justdoit”와 같은 메시지는 사진이나 동영상, 외부 페이지로의 링크를 포함하고 있지 않았다. 따라서 이 메시지는 콘텐트 유형이 아니라고 할 수 있다. 반면에 Burberry의 “British actor Dan Stevens wearing @Burberry at the premiere of Mandela: Long Walk to Freedom at #TIFF13 last night  http://t.co/1qDpGEIUah”과 같은 메시지는 메시지의 마지막 부분에 외부 페이지의 링크를 포함하고 있었는데, 이 링크는 사진을 포함하고 있었다. 따라서 이 메시지는 콘텐트 메시지 유형으로 분류할 수 있는 메시지다.

461개의 메시지 중에서 이러한 콘텐트 메시지로 분류될 수 있는 메시지는 무려 399개나 되었고, 전체 메시지 중에서 87%를 차지하고 있었다. 거의 대부분의 메시지가 콘텐트 유형의 메시지로 분류되었으며, 이를 통해서 브랜드 트위터가 메시지를 작성할 때, 단순하게 문자만 나열하는 메시지를 작성하기 보다는 사진이나 동영상, 외부 페이지로의 링크를 메시지에 포함하면서 짧은 메시지로 사용자의 흥미를 유발시키면서도, 글자 수의 제한이 있는 트위터의 한계를 극복하여 더욱 풍부한 정보를 제공하기 위해서 노력한다는 것을 알 수 있었다.

그림 2. 메시지 유형별 비율

그림 3. 메시지 유형별 리트윗 비율

4.3 메시지 유형과 수용자 반응

본 연구에서는 Interbrand에서 매년 발표하는 브랜드 가치 순위를 바탕으로 ‘메시지 작성 동기’와 ‘메시지의 형태’를 기준으로 내용 분석(Content Analysis)의 방법론을 활용하여 트위터 메시지를 유형별로 분류하였다. 그리고 ‘4.2 메시지 유형별 분석결과’에서는 각 메시지 유형에 따라서 메시지 유형의 특징과 메시지의 수, 전체 메시지에서 차지하는 비율에 대해서 살펴보았고, 브랜드 트위터의 대부분은 상호작용 유형과 정보공유 유형으로 분류된다는 것을 확인하였다.

그렇다면 과연 이러한 메시지의 유형에 따른 메시지 수용자의 반응은 어떻게 다르게 나타날까? 다시 말해서, 메시지의 유형 분류와 그 유형이 갖고 있는 특징에 대한 분석이 좀 더 의미 있는 연구가 되기 위해서는 각 메시지의 유형에 따라 메시지 수용자의 반응이 어떻게 다른지 살펴볼 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 메시지의 유형을 분류한 후에 각 유형별로 메시지 수용자의 반응이 어떻게 다르게 나타나는지 살펴보았다. 메시지 수용자의 반응을 측정하는 방법은 여러 가지가 존재하지만(이원태 et al., 2011), 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되고 있는 메시지의 확산을 수용자 반응 지표로 사용하고자 하며, 각 메시지 별로 존재하는 리트윗(Retweet)의 수를 측정하여 수용자 반응을 측정하고자 한다. (이주양과 장필식, 2013)

그리고 ‘메시지의 형태’에 따른 유형 분류인 콘텐트 유형은 이 분석에서 제외하였다. 왜냐하면 콘텐트 유형은 메시지의 외형적인 특징이기 때문에 맥락에 따른 내용적인 특성을 포함하고 있지 않아서, 수용자가 메시지의 내용에 대해서 어떤 반응을 보였는지 측정하기에 적합하지 않으며, 메시지의 대부분인 87%가 콘텐트 메시지이기 때문에 이 메시지 유형에 따른 수용자의 반응을 살펴보는 것은 크게 의미가 없을 것이라고 판단했기 때문이다. 따라서 메시지 작성 동기를 기준으로 분류한 상호작용, 기분전환, 정보공유, 프로모션 4가지 유형에 대해서 수용자의 반응을 분석하였다.

<표2>에서 볼 수 있는 것과 같이 수용자에 대한 반응은 리트윗 수를 기준으로 ‘상호작용(Interactivity)’ 유형이 가장 높다고 볼 수 있다. 상호작용 유형은 전체 461개의 메시지 중에서 74개의 메시지로 16%를 차지했지만, 수용자 반응을 측정하는 리트윗 수에서는 전체 리트윗 수 중 무려 50%를 차지하며, 메시지 1개당 평균적으로 322개의 리트윗을 일으켜 4가지 메시지 유형 중에서 적극적인 반응을 이끌어낸 유형이라고 볼 수 있다.

<표2. 메시지 유형과 각 유형별 리트윗 수 및 비율>

	상호 작용	기분 전환	정보 공유	프로 모션
메시지 수	74	43	322	22
비율	16%	9%	70%	5%
리트윗 수	23,867	910	23,066	306
비율	50%	2%	48%	1%
리트윗 평균	323	21	72	14

반면 메시지 수에서 70%라는 압도적인 비율을 차지했던 정보공유 유형은 메시지 수에서는 압도적인 비중을 차지했지만, 리트윗 비율에서는 상호작용 유형보다 낮은 48%를 기록한 것으로 나타났다. 메시지 1개 당 평균적으로 72개의 리트윗을 일으킨 정보공유 유형은 투입에 비해서 수용자의 반응이 상대적으로 낮았다고 볼 수 있다.

브랜드 트위터는 주로 정보공유와 상호작용의 목적을 위해서 온라인 메시지를 작성하고 소비자들과 커뮤니케이션하고 있었다. 그런데, 수용자인 소비자들의 반응은 정보공유보다 상호작용 유형에 대해서 더 적극적이었고 호의적인 모습을 보였다. 이는 정보공유 유형의 메시지가 유용한 정보를 포함하고 있다고 할지라도, 상호작용과 같은 양방향성의 메시지를 사용자들은 더욱 선호한다는 점을 시사한다. SNS의 특성에 비추어보았을 때, 이러한 현상은 자연스러운 것이다. SNS를 이용하는 사용자들이 SNS를 이용하는 가장 큰 이유는 사용자들 간의 커뮤니케이션, 즉 상호작용에 있다.(윤승욱, 2011) 정보공유는 메시지 특성 상 일방향적으로 정보를 전달하는 경향이 크지만, 상호작용 유형의 메시지는 누군가와 대화하는 것과 같은 대화체를 포함하고 있는 양방향성의 메시지가 많아서 어떤 의견이나 감정을 공유하고자 하는 SNS의 속성과 잘 맞아 떨어지고, 이러한 부분이 메시지 수용자의 적극적이고 호의적인 반응을 이끌어낸 것이라고 추측할 수 있다.

Ⅴ. 결론 및 시사점

본 연구에서는 1) 온라인에서 브랜드나 기업이 어떻게 소비자들과 커뮤니케이션하고 있는 지 살펴보기 위해서, 브랜드 트위터(Twitter)의 트윗(Tweet) 메시지를 유형화하고, 2) 그러한 메시지 유형 중에서 소비자들은 어떤 메시지 유형에 더욱 호의적인 반응을 나타냈는지 확인하였다. 그리고 이러한 연구 문제를 규명하기 위해서 기존에 널리 사용되는 정량적인 접근 방법을 사용하지 않고, 정성적인 접근 방법인 내용 분석(Content Analysis)을 활용하여 데이터를 분석하였다. 트위터 메시지를 ‘메시지 작성 동기’와 ‘메시지 형태’를 기준으로 총 5가지 유형인 상호작용, 기분전환, 정보공유, 프로모션, 콘텐트로 분류하였고, 이 중에서 정보공유 유형의 메시지가 가장 많은 것으로 나타났지만, 상호작용 유형의 메시지에 대한 소비자의 반응이 가장 호의적인 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과에 따라서 본 연구는 다음과 같은 이론적, 방법론적, 실무적 시사점을 갖는다.

5.1 이론적 시사점

기존의 온라인 메시지나 온라인 구전에 대한 연구에서도 온라인 메시지를 유형화하려는 다양하게 존재하였다. 그 중에서 대부분은 메시지의 방향성을 기준으로 메시지를 긍정, 중립, 부정의 형태로 분류한 것이었다.(이주양과 장필식, 2013) 또한, 이러한 메시지의 방향성 분석과는 다른 방식으로 메시지를 유형화하려는 노력도 존재하였지만, 그 분류 기준이 최근의 SNS 환경을 잘 반영하지 못하고 한계점을 나타냈다. 이러한 기존 연구의 한계점을 극복하고자 본 연구에서는 커뮤니케이션 이론의 Uses and Gratifications이론을 활용하여 스포츠 스타들의 트위터 메시지 유형을 분류한 Hambrick et al. (2010)의 메시지 유형을 브랜드 트위터에 맞게 수정하여 적용함으로써 명확한 기준을 바탕으로 메시지를 유형화하였다. Uses and Gratifications이론은 사용자들이 어떤 방식으로 서로 다르게 커뮤니케이션하고 그렇게 다른 방식을 활용하는 동기가 무엇인지에 초점을 맞추고 있는데, 이러한 서로 다른 메시지 유형의 근거를 ‘메시지의 작성 동기’로 보고 있다. 따라서, 본 연구는 ‘메시지의 작성 동기’와 ‘메시지의 형태적 특징’이라는 명확한 기준을 바탕으로 메시지를 유형화하여, 기존에 존재하지 않았던 새로운 관점으로 온라인 메시지를 바라볼 수 있는 틀을 제공할 수 있을 것이다.

또한 본 연구는 기업의 SNS 활동 연구에 있어 정성적 내용분석을 시도함으로써 연구방법 측면에서 기여점이 있다 하겠다.  SNS 메시지 분석을 다룬 이전 연구들은 자연어 검색을 기반으로 메시지를 분석하여 내용분석에는 한계가 있을 수 밖에 없었다.

그러나 본 연구는 1) 휴먼 코딩을 기반으로 한 정성적 내용분석을 시도하였고, 2) 코딩 데이터의 신뢰도 측정에 있어 가장 보수적인 지표라고 평가되는 (Lombard et. al., 2002) Krippendorf Alpha 계수를 적용하였음에도 대부분의 경우에 수용 가능한 결과를 얻었으며, 3) 기존 SNS 메시지 연구에서 많이 시도하지 않았던 정성적 방식의 내용분석을 체계적인 연구절차를 거쳐 실행함으로써 방법론적 가치가 있다 하겠다.

5.2 실무적 시사점

본 연구에서는 1) 기업의 SNS 메시지를 유형화한 것뿐만 아니라 2) 그러한 유형 중에서 어떤 메시지에 사용자들이 더 호의적인 반응을 보이는 지에 대해서 규명하고자 하였다. 그 결과, 메시지의 외형적인 특징인 ‘콘텐트’를 제외하고, ‘상호작용’, ‘기분전환’, ‘정보공유’, ‘프로모션’ 4가지 유형 중에서 가장 호의적이고 적극적인 반응을 얻었던 메시지 유형은 ‘상호작용’ 유형이었다. 반면, 브랜드 트위터 메시지 중에서 가장 높은 비중을 차지하고 있는 유형은 ‘정보공유’ 유형으로 나타났다. 이는 브랜드나 기업은 ‘정보공유’ 유형의 메시지를 주로 작성하여 소비자와 커뮤니케이션하는 반면, 소비자들은 ‘상호작용’ 유형의 메시지에 더 호의적이라는 것이다. 다시 말해서, 브랜드나 기업이 소비자의 호의적이고 적극적인 반응을 이끌어내고자 할 경우에는 ‘상호작용’ 유형의 메시지 형태로 커뮤니케이션해야 할 필요가 있다는 것이다. 앞서 분석 결과에서 잠깐 언급했던 것처럼, 소셜미디어를 이용하는 사람들은 기본적으로 양방향의 메시지를 선호하며(조완준과 서종현, 2012), 이는 개방과 소통이 핵심인 소셜미디어에서는 지극히 자연스러운 현상이라고 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 양방향을 지향하는 소셜미디어에서 소비자들과 효과적으로 소통하기 위해서는 ‘상호작용’ 유형의 메시지를 주로 활용할 필요가 있다는 실무적인 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

5.3 연구의 한계점

본 연구는 2013년 발표된 2012년 인터브랜드 상위 100대 브랜드의 공식 트위터 계정을 대상으로 메시지를 샘플링하였다. 그런데 이렇게 추출된 샘플 메시지를 바탕으로 연구 결과의 일반화 가능성을 확신하기는 어려울 것이다. 샘플 메시지를 분석하는 과정에서 각 브랜드 별로 트위터 계정을 활용하는 정도가 달랐기 때문이다. 예를 들어, 어떤 브랜드의 트위터 계정은 하루에도 꾸준하게 5개∼10개의 메시지가 게시되는 반면, 다른 브랜드의 트위터 계정은 일주일에 5개∼10개의 메시지가 게시되어 트위터 계정을 사용하는 빈도에 대한 편차의 범위가 넓은 편이었다. 따라서 인터브랜드의 100개 브랜드 공식 트위터 계정 전체를 대상으로 메시지를 샘플링한 데이터가 연구의 목적에 정확하게 잘 부합하고 있는 지에 대해서는 더 고민해볼 필요가 있는 문제이다.

위와 같은 연구의 한계점을 극복하기 위해서, 향후 브랜드의 트위터 메시지에 대한 연구에서는 메시지 데이터를 샘플링해야할 경우, 1) 브랜드 트위터 계정의 활용도가 높은 트위터 계정의 메시지를 추출하여 데이터를 분석하거나, 2) 브랜드 트위터 계정의 활용도가 높은 계정과 낮은 계정의 메시지를 비교 및 대조 분석할 수 있을 것이며, 3) 이러한 메시지의 변화를 시계열로 살펴보는 것도 좋은 연구가 될 수 있을 것이다.

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문성균 (Moon, Sung-kyun)

성균관대학교에서 경영학 학사학위 를 취득하였고, 성균관대학교 경영 대학원에서 경영학 석사학위를 취 득하였다. 주요 관심분야는 Social network, Diffusion of information,  Strategy with Social Media이다.

유희숙 (Yoo, Hee-Sook)

한국외국어대학교에서 학사학위를  취득하였고, 고려대학교 경영대학원 에서 경영학 석사, 성균관대학교 경 영대학원에서 박사학위를 취득하였다. 현재, 정보통신산업진흥원 SW융합진흥본부 SW진흥단에 근무 중이며, 주요 관심분야는 Social network, Health Care, Knowledge Share 이다.

권건우 (Kwon, Kon-Woo)

서울대학교 외교학과를 졸업, 성균대학교 경영대학원에서 석사, 박사학위를 취득하였다.

주요 관심분야는 Social network, Personalization, Big Data, IT Infra, Online Shopping Mall이다.

<Abstract>

Content analysis in the impact of twitter message type on Receiver Response

Moon, Sung-kyun․Yoo, Hee-Sook․Kwon, Kon-Woo

This study is intended to examine two issues related with social media messages. At first, the authors investigate that how they can categorize messages in the social media and how corporate twitters and brand twitters communicate with consumers. Secondly, after dividing messages in the social media into several groups, the authors investigate how each type of messages differ one another in terms of the consumer response. For examining these research issues, the authors gather twitter message data of global top 100 brands and categorize messages into 5 types (i.e., interactivity, diversion, information sharing, promotional, content) based on the motivation of communication and the format of the messages. Especially, the authors use content analysis methodology, which is normally used as the qualitative approach, in order to identify the type of messages. Furthermore, the authors present interactivity type of messages can communicate better with consumers and induce more favorable responses from consumers in the social media than any other type of messages. This research can provide implications in terms of theoretical, methodological, and managerial perspective.

Key Words: Content Analysis, Social Media, Twitter

* 이 논문은 2013년 10월 25일 접수하여 1차 수정을 거쳐 2014년 8월 7일 게재 확정되었습니다.

Appendix(붙임) : 코딩북 (Coding Book)

『2012년 100대 브랜드』트위터메시지 코딩 기준

각각의 트위터메시지를 다음의 범주들 중에 하나로 분류:

DOMAIN 1: 트위터메시지 내용

1. 상호작용 (Interactivity)

1. 트위터 Follower들과의 직접적인 의사소통을 시도하는 메시지

2. 어떤 현상에 대한 느낌이나 감정, 의견을 전달하거나, 누군가와 대화하는 듯한 대화체 형태인 경우가 많음

예시)

Adobe	Do you agree with our definition of leverage? #MetricsNotMyths #digitalmarketing http://t.co/dxTJ55UdwB
JohnnieWalkerUS	All the greatest achievers started out as the greatest dreamers. http://t.co/i9fIbGgWw5
Smirnoff	Who’s ready to party? #happyfriday http://t.co/72kkpHfJIl

2. 기분전환 (Diversion)

1. 해당 브랜드 기업과 기업이 속한 산업과 무관한 정보를 제공하는 메시지

2. 생활정보, 스포츠 경기소식, 셀러브리티 소식, 타산업의 동향 정보 제공

예시)

Budweiser	@Rihanna's What Now Remix EP is now available at @Beatport. Preview and download the tracks here: http://t.co/IwLBcfMl18
3MNews	Researchers discover breakthrough technique that could make electronics smaller and better : UMNews http://t.co/RHC4irt4GY
Gillette	It's WHO DEY all day at @Bengals camp while getting the inside scoop on #BuiltForTraining w/ pro RB @TheLawFirmBJGE. http://t.co/hZEkX2qxnf

※ “상호작용 (Interactivity)"과 ”기분전환 (Diversion)"은 기업과 기업이 속한 산업과 무관한 내용을 다룬다는 공통점이 있으나, 이 둘 간 차이는 메시지의 정보성 유무로 판단해야 함. 메시지가 감정전달이나 대화 시도 위주로 구성되면 “상호작용 (Interactivity)", 구체적인 정보를 제공한다면 ”기분전환 (Diversion)"으로 분류

3. 정보공유 (Information Sharing)

1. 해당 브랜드 기업과 기업이 속한 산업에 특화된 관련 정보를 제공하는 메시지

2. 자사제품 소개, 기업홍보, 시장 동향 등의 정보 제공

예시)

HSBC_Press	Stephen King, HSBC Group Chief Economist on the contrast between developed and emerging economies http://t.co/vOtU7UADVB
DesignByIKEA	#Tip: A functioning entryway/mudroom space needs to handle shoe, coat and bag #storage like a pro: http://t.co/kjbd2MjidI #organization
LouisVuitton	Easy night in or elegant night out, the #LouisVuitton Men's Shoe fits. http://t.co/jKVlKcZeBL http://t.co/PWAb9KSw7p

※ “기분전환 (Diversion)"과 ”정보공유 (Information Sharing)"는 메시지를 통해 구체적인 정보를 제공한다는 점에서 공통점이 있으나, 이 둘 간 차이는 메시지 내용이 해당 브랜드 기업과 그 기업이 속한 산업과 관련한 내용인가 여부로 판단해야 함. 메시지가 기업과 기업이 속한 산업과 유관하다면 “정보공유 (Information Sharing)", 무관하다면 ”기분전환 (Diversion)"으로 분류

4. 프로모션 (Promotion)

1. 해당 기업의 프로모션과 관련한 정보를 제공하는 광고/홍보  메시지

2. 신제품 출시 할인행사 등 메시지에 경제적 혜택에 대한 정보를 포함

예시)

CanonUSAimaging	Get ready for a One Day Sale tomorrow! Buy 1 pack of Semi-Glossy Photo Paper, get 9 FREE! Expires 9/10 @ 11:59pm ET. http://t.co/MxEnDRMSsa
Visa	2 enter:follow us, tweet fantasy up 2 value of $100K & #MyFootballFantasy @visa,1 entry/person,Thru 2/2/14@12am http://t.co/xc5UNeJqG8 (3/3)
Sprite	Vote 4 ur favorite Sprite Slam Dunk Showdown dunk 4 the chance to win a trip to NBA All Star 2014: http://t.co/OMSxUP2nrR NoPurNec exp9/30

DOMAIN 2: 트위터메시지 외형

5. 외부 콘텐트 (Content)

1. 사진, 동영상, 외부 페이지로의 링크를 포함하고 있는 메시지

예시)

H&M	Doutzen Kroes in H&M Spring 2014! #HMVogueStudioParty http://t.co/J3tspCXw6l
Honda	Visit http://t.co/mCAPelWhNr to relive your drive-in memories. #SaveTheDriveIn
Gucci	A classic beauty ahead of the fashion curve. #GucciBamboo http://t.co/jZwygpjC2F