페이스북 데이터 분석가인 아담 크레이머(Adam Kramer)는 1백만 영어권 페이스북 사용자와 그들의 1억 5천만 페이스북 친구들이 포스팅하는 데이터를 분석하여, 글을 포스팅하는 사람들의 감정 상태가 페이스북 친구들에게 전이된다는 사실을 발견하였다. 예를 들어, 어떤 사용자가 자신의 근황을 짧은 글로 표시하는 “상태 업데이트”에 긍정적인 단어를 사용하면, 그들의 친구들도 유사하게 긍정적인 단어를 사용하거나 부정적인 단어의 사용을 줄인다는 것이다. 크레이머는 SNS (Social Networking Services)를 통한 이러한 감정의 전이가 개인 단위에서 국가 단위로 확장될 수 있다고 전망하였다 [1].

비슷한 예로 인디애나 대학의 한 연구팀(Bollen et al., 2011)의 분석에 따르면, 트위터 사용자들의 온라인 상에서의 감정 표현이 대중 전체의 상태를 반영하고 있다는 사실(그림1)과 다우존스 산업평균지수(DJIA)와도 관계(그림2)가 있음을 발견하였다 [2]. 또 다른 연구(Asur and Bernardo, 2010)에서는 트위터 상에서 사용자들의 반응에 따라 Box Office 영화 매출액을 예측할 수 있다는 것을 보여줌으로써 SNS가 미래를 예측하는 도구가 될 수 있음을 시사하였다 [3].

위의 사례들은 SNS 관련 연구 중 한 분야인 텍스트 마이닝(Text Mining) 연구에서 자주 인용되고 있는 대표적 결과들이다. 이 연구들이 공통적으로 주장하고 있는 것은 온라인 상에서 생성되는 다양한 컨텐츠나 사회적 상호작용(Social Interaction)들이 현실을 예측하거나 변화시킬 수 있을 만큼 SNS의 영향력이 매우 크다는 것이다.

소셜 네트워크는 “온라인 상에서 공통의 관심사를 가진 사용자 간의 관계 맺기를 지원하고, 축적된 지인 관계를 통해 인맥 관리, 정보 공유 등 다양한 커뮤니티 활동을 할 수 있도록 하는 서비스”로 정의된다 [4]. SNS 개념의 중심에는 관계라는 공통된 속성이 자리잡고 있지만, 사용자들의 특성이나 유형에 따라 관계를 중심으로 SNS를 활용하는 형태는 매우 다양하다.

어떤 이들은 자신의 이야기를 쓰기를 좋아하고, 반대로 읽기만을 좋아하는 사용자도 있으며, 남의 글을 리트윗하기만 하는 사용자들도 존재한다. SNS 상에서 자신의 생활을 낱낱이 공개하는 이들이 있는가 하면, 개인의 사적인 부분은 철저히 숨기는 사람들도 공존한다. 어떤 이들은 SNS를 네이트온 메신저(NateOn Messenger)나 MSN 메신저 등과 같은 채팅 도구 대용으로 사용하기도 하고, Social Game을 즐기기 위한 도구 정도로 여기는 이들도 있다.

사용자들의 활용 목적이나 행태가 다양하듯, 학계나 현업에서 SNS를 바라보는 시각 역시 다양하다. SNS 상에서 형성되는 네트워크 구조에 관심을 갖는 학자들도 있고, 정보나 의견 전달과 확산에 관심을 가지는 학자들도 있다. SNS를 마케팅의 한 채널로 바라보는 시각도 있고, SNS 자체를 새로운 온라인 시장으로서의 가능성을 주목하는 학자들도 있다. SNS를 Crowd Sourcing을 통한 집단 지성을 실현할 수 있는 중요한 서비스로 인식하기도 하지만, 반대로 개인의 사생활을 침해하거나 사이버 폭력 또는 범죄의 가능성을 가중시키는 위험성을 내포하고 있다는 견해도 있다.

그렇다면 우리는 다음과 같은 의문을 가지게 된다. 위와 같이 SNS에 대해 학계나 실무에서 다양한 견해가 존재하는 이유는 무엇이며, SNS에 대한 복잡한 이슈들이 제기되고 있는 이유는 무엇인가? 하나의 가설은 SNS가 현존하는 온라인 서비스 중 복잡한 현실 세계와 가장 닮아있기 때문이며, 실제로 기존의 온/오프라인 서비스가 SNS를 중심으로 재편성되고 있기 때문으로 추측할 수 있다. 따라서 본 카테고리에서는 다양한 분야에서 연구되고 있는 SNS 관련 주제들을 살펴보며, 이론적 배경에 기반을 두고 위에서 제기된 문제들의 해답을 찾고자 한다. <이환수, 2011/08/29>

1. Swift, M. (2011),”Facebook spreads emotions among friends,” The Mercury News, June 1.
2. Bollen, J., Mao, H., and Zeng, X. (2011), “Twitter mood predicts the stock market,” Journal of Computational Science, Vol. 2, No. 1, pp. 1-8.
3. Asur, S., and Huberman, B. A. (2010), “Predicting the Future with Social Media,” Proceedings of 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, pp. 492-499, Toronto, Canada.
4. 정유진, 배국진 (2007), 소셜네트워킹서비스(SNS)의 동향과 전망, Emerging Issue Report, 한국과학기술정보연구원.