스포츠 팬들의 동질적인 특성이 사회네트워크 형성 과정 및 행동 확산에 미치는 영향

Abstract

본 연구의 목적은 온라인 커뮤니티에서 스포츠 팬들이 어떠한 형태로 사회적 네트워크를 형성하고, 이러한 네트워크 속에서 어떻게 정보가 확산하는지 분석하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 온라인 스포츠 커뮤니티 웹페이지를 개발하여 우리 주변에 분명히 존재하고 있지만, 직관적으로는 보이지 않는 스포츠 사회네트워크를 시각화하여 스포츠 팬들 간에 관계를 형성하는 과정을 재현하고 분석하였다. 또한, 정보가 확산하는 과정에서 이러한 사회네트워크 속에서의 관계가 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 최근 온라인 스포츠 커뮤니티 이용하는 소비자들은 콘텐츠에 대해 좋아요를 누르거나, 팔로우하거나, 댓글을 달거나 혹은 다른 사용자에게 공유하는 행위 등을 통해 자신의 감정 또는 태도를 노출해 유형적인 행위의 궤적을 추적할 수 있다. 따라서 본 연구에서 소비자들의 온라인 행위 궤적을 수집하고 수치화하여 연구목적을 달성하였다. 구체적인 연구 과정은 크게 실험 단계와 데이터 분석 단계 두 단계로 나누었다. 실험 단계에서는 실험 설계 단계, 실험 준비 단계, 실험 실행 1단계, 실험 실행 2단계가 포함되어 있다. 실험 설계 단계에서 연구 문제 및 가설을 검증하기 위해 타당한 네트워크 경계와 상황을 설계하여 실험 용도로 웹페이지를 개발하고 운영방안을 검토한 것이다. 실험 준비 단계에서 연구 대상의 선발기준 설정, 피험자 모집 및 집단 분류, 자극물 준비 및 윤리성을 검토하는 과정을 포함한 것이다. 실험 실행 1단계는 웹페이지에 친구 초대 및 추가 행위를 관측하는 것을 통해 네트워크 형성 과정을 파악하는 단계이다. 따라서 해당 실험 단계에서 피험자들의 웹페이지 가입, 프로필 구성, 친구 추가 등 여러 행위를 관찰하였다. 실험 실행 2단계에서 정보가 해당 네트워크에서 어떻게 확산하는지를 탐색하는 단계이다. 따라서 본 단계에서는 피험자가 정보를 공유하는 행위 및 경로에 대해 관찰을 하였다. 또한, 실험 실행 1, 2단계에서 피험자들에게 타당하고 충분한 정보를 제공하기 위해 실험 과정에서 관련된 정보를 수집 및 웹페이지에서 자극물을 투입하여 운영하였다. 데이터 분석 단계는 데이터 정리, 데이터 시각화 및 데이터 결과 도출 세 단계로 나누었다. 데이터 정리단계에서 21일 동안 피험자들이 하는 행동을 날짜별로 수치화하여 속성 데이터 및 관계 데이터로 나누어 매트릭스 형태로 정리하였다. 데이터 시각화 단계에서는 시간에 따라 스포츠 커뮤니티가 형성하는 과정을 보여주며 정보의 확산 과정도 재현하였다. 마지막으로 데이터 결과 도출 단계에서 시각화된 그래프 결과를 분석하여 또 연구 가설을 검증할 수 있는 여러 통계기법(사회네트워크 분석, 로지스틱 회귀분석, QAP 회귀분석, 교차분석, 이항 검증, T 검증 등)을 이용해 과학적인 결과를 도출하였다. 모든 데이터 분석은 SPSS 28 및 UCINET 6 통계 패키지를 이용하여 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 커뮤니티에서 스포츠 팬들은 타인의 영향을 많이 받으며, 동질적인 특성이 행동의 변화를 일으킴으로써 스포츠 사회네트워크 형성 및 확산 과정에서 중요한 요소임이 확인되었다. 둘째, 스포츠 사회네트워크 내에서는 팀 동일시 수준이 높은 팬들은 커뮤니티 내에서 강한 네트워크 파워를 지녀 다른 팬들과 빠르게 소통할 수 있으며, 서로 직접 연결되어 있지 않은 팬들과의 관계까지도 통제할 수 있다. 셋째, 스포츠 팬들의 온라인 커뮤니티 참여 동기 수준은 구성원들 간 동질감을 형성하여 네트워크 형성 및 행위확산 과정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 온라인 스포츠 커뮤니티 내의 행위 확산 과정에서 구성원들 간의 동질적인 특성이 높을수록 중요한 중개자 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 다섯째, 온라인 스포츠 커뮤니티에서의 정보 공유 및 확산 과정에서 정보의 속성과 관련하여 스포츠 팬들 사이에서 긍정적인 내용의 뉴스보다 부정적인 내용의 뉴스 공유 빈도가 더 높은 것으로 나타났다. 또한 정보의 수신자에 대해서는 긍⋅부정의 뉴스 내용과 상관없이 뉴스 공유자가 자신과 같은 팀을 응원하는 사람들에게 뉴스 정보를 공유하고자 하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 아울러 뉴스의 공유자가 수신자와 팀 동일시 수준 또는 온라인 스포츠 커뮤니티 참여 동기 수준이 자신과 비슷하거나 더 높은 사람에게 뉴스를 공유하고자 하는 것으로 확인되었다. 그동안 스포츠 팬들의 온라인 네트워크상에서의 행동을 이해하기 위해서 각각의 개체 수준에서 접근하는 경우가 많았지만, 본 연구에서는 네트워크 수준에서 네트워크의 강도 및 노드를 전체적인 관점에서 분석하고자 한 첫 시도로서 그 의미가 있다고 할 수 있다. 본 연구는 일반적인 네트워크와 달리 스포츠 커뮤니티 네트워크에서는 팀 동일시 수준과 커뮤니티 참여 동기가 네트워크의 질을 결정하는 데에 중요한 역할을 하며, 상대가 같은 팀을 응원하는지에 대한 판단이 네트워크 노드 형성 및 정보 확산에 중요한 역할을 한다는 것을 밝혀내었다.

This study aimed to analyze the process of sport fans constructing social networks in an online community. More specifically, the current study attempted to examine how social networks are formed and how information is diffused within the networks. In this study, the researcher developed an online sport community website, in order to visualize sport social networks that exist around us but cannot be recognized intuitively, while analyzing the relationship building among sport fans. In addition, this study analyzed the effects of relationships in those social networks throughout the process of information spreading. As many online sport community users express their emotions or attitudes by clicking the Like button for, following, commenting on, or sharing with others the contents, the developed webpage made it possible to track the trajectory of their tangible behaviors. Accordingly, this study collected and quantified the online behavior trajectory of the users. The research process was mainly divided into two stages: the experimental stage, and the data analysis stage. The experimental stage was again divided into the experimental design stage, experimental preparation stage, experimental implementation stage 1, and experimental implementation stage 2. In the experimental design stage, in order to test the research questions and hypotheses, a web page was designed and structured for an experimental purpose, network boundaries and contexts were designed, and the operational plan was reviewed. In the experimental implementation stage, the network formation process was examined by observing subjects inviting and adding friends on the web page, and information diffusion within the network was examined as well. Consequently, the researcher investigated the subjects online behaviors, including website participation process their channel of information sharing. The data analysis stage was divided into the three stages of data compiling, data visualization, and data analysis. In the data compiling stage, behaviors of the subjects were compiled and quantified by date for 21 days, and the data were processed in a matrix format after being classified into attribute data and relational data. In the next stage of data visualization, the process of sport community formation over time was presented, while the process of information spreading was reproduced. Finally, in the data analysis stage, the researcher analyzed the visualized graph results and then derived scientific findings by employing a variety of statistical analyses, including social network analysis, logistic regression analysis, QAP regression analysis, cross-analysis, binominal test, and t-test to validate research hypotheses by using SPSS 28 and UCINET 6. The results of this study were as follow. First, it was found that sport fans were greatly influenced by others and homogeneity of sport fans was an important factor in the process of establishing and spreading sport social networks as such characteristics lead to behavioral changes in an online community. Second, within a sport social network, sport fans with a higher level of team identification wielded greater network power, and therefore, they could promptly communicate with other fans and even controlled the relationship with the fans who were not directly connected one another. Third, the level of participation of sport fans in an online community was found to have a positive impact on the network formation process and the spread of behavior as it helped the members to share a sense of homogeneity. Fourth, throughout the spread of behavior in an online sport community, the higher homogeneity in the characteristics of the members, the more important the mediator role it played in the process. Fifth, it was observed that with regard to the attribute of information, negative news was more frequently shared among sport fans compared to positive news in the process of sharing and spreading information within an online sport community. Moreover, as for the recipient of information, those who shared news had a tendency to share news to the people who supported the same team regardless of whether the news is positive or negative. It was also reported that those who shared news intended to share news with the members whose level of team identification or motivation to participate in the online sport community was similar to or higher than their own level of team identification or motivation. Many studies have tried to understand the behaviors of sport fans in online networks by adopting an individual level approach. However, this study has its significance that it is the first research to attempt to analyze the intensity and nodes of networks at the network level from a comprehensive perspective. Unlike other networks, the results of this study revealed that the level of team identification and the motivation to participate in the community played an important role in determining the quality of network, and at the same time, the judgment of whether the other person supported the same team or not was an important factor in network nodes formation and information spreading.