SNS(Social Network Service)는 시간과 공간을 뛰어 넘어 전 세계 모든 인터넷 이용자들의 삶에 깊이 연결되어 있다. SNS 이용자들은 수 많은 사람들과 언제 어디서나 소통할 수 있으며 정치적이고 사회적인 이슈들을 빠르게 전달해 관심이 비슷한 사람들을 동원하여 사회 변혁까지도 이끌어 낼 수 있다. 그러나 SNS의 동원력과 파급력이 올바르지 않은 방향으로 이용되었을 때는 사회적인 문제가 일어날 수 있다. 특히 정치 사회적으로 강한 영향력을 행사 할 수 있는 SNS의 이용이 집단극화(Group ...
SNS(Social Network Service)는 시간과 공간을 뛰어 넘어 전 세계 모든 인터넷 이용자들의 삶에 깊이 연결되어 있다. SNS 이용자들은 수 많은 사람들과 언제 어디서나 소통할 수 있으며 정치적이고 사회적인 이슈들을 빠르게 전달해 관심이 비슷한 사람들을 동원하여 사회 변혁까지도 이끌어 낼 수 있다. 그러나 SNS의 동원력과 파급력이 올바르지 않은 방향으로 이용되었을 때는 사회적인 문제가 일어날 수 있다. 특히 정치 사회적으로 강한 영향력을 행사 할 수 있는 SNS의 이용이 집단극화(Group polarization)를 유발할 때 커다란 혼란을 가져올 수 있다. 선스타인(Sunstein, 2010)은 집단극화 현상에 대해“사람은 서로 생각이 같은 집단 속에 들어가면 극단으로 흐를 가능성이 높아진다.”라고 주장한다. 즉, 집단극화 현상은‘사람들이 자신과 얼마나 동질적인 집단에 속해 있는가’에 따라 그 정도가 달라질 수 있다. 따라서 SNS에서 일어날 수 있는 집단극화 현상에 있어 네트워크의 동질적인 특성은 매우 중요한 역할을 갖는다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 SNS 이용이 집단극화를 유발하는지를 확인하고 네트워크 동질성이 SNS 이용과 집단극화 현상을 매개하는지를 검증하는데 있다. 본 연구는 이용강도가 집단극화에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 이념적 동질성과 사회적 동질성에 영향을 미치고, 이념적 동질성과 사회적 동질성은 다시 집단극화에 영향을 미친다는 모형을 구조방정식모형(SEM)을 통해 검증하였다. 또한 잠재평균 분석(LMA)를 통해서 변인들 간에 트위터 집단과 페이스북 집단의 차이를 살펴본 결과, 트위터 이용자 집단은 페이스북 이용자 집단에 비해 이념적 동질성이 크게 나타났고 페이스북 집단은 트위터 집단에 비해 사회적 동질성이 크게 나타났다. 그리고 트위터 집단과 페이스북 집단 모두에서 이념적 네트워크 동질성이 사회적 네트워크 동질성에 비해 집단극화에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. SNS에서 일어날 수 있는 집단극화에 대한 개괄적인 논의를 시작한 본 연구는, SNS 이용이 집단극화에 정적인 영향을 미치고 있다는 사실을 입증하여 무비판적인 SNS 이용에 대해 돌아 볼 수 있는 단서를 제공하였다. 또한 네트워크의 이념적 동질성과 사회적 동질성이 SNS 이용에 있어 집단극화를 유발할 수 있음을 검증하여 이질적 네트워크의 필요에 대한 시사점을 제시하였다.
SNS(Social Network Service)는 시간과 공간을 뛰어 넘어 전 세계 모든 인터넷 이용자들의 삶에 깊이 연결되어 있다. SNS 이용자들은 수 많은 사람들과 언제 어디서나 소통할 수 있으며 정치적이고 사회적인 이슈들을 빠르게 전달해 관심이 비슷한 사람들을 동원하여 사회 변혁까지도 이끌어 낼 수 있다. 그러나 SNS의 동원력과 파급력이 올바르지 않은 방향으로 이용되었을 때는 사회적인 문제가 일어날 수 있다. 특히 정치 사회적으로 강한 영향력을 행사 할 수 있는 SNS의 이용이 집단극화(Group polarization)를 유발할 때 커다란 혼란을 가져올 수 있다. 선스타인(Sunstein, 2010)은 집단극화 현상에 대해“사람은 서로 생각이 같은 집단 속에 들어가면 극단으로 흐를 가능성이 높아진다.”라고 주장한다. 즉, 집단극화 현상은‘사람들이 자신과 얼마나 동질적인 집단에 속해 있는가’에 따라 그 정도가 달라질 수 있다. 따라서 SNS에서 일어날 수 있는 집단극화 현상에 있어 네트워크의 동질적인 특성은 매우 중요한 역할을 갖는다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 SNS 이용이 집단극화를 유발하는지를 확인하고 네트워크 동질성이 SNS 이용과 집단극화 현상을 매개하는지를 검증하는데 있다. 본 연구는 이용강도가 집단극화에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 이념적 동질성과 사회적 동질성에 영향을 미치고, 이념적 동질성과 사회적 동질성은 다시 집단극화에 영향을 미친다는 모형을 구조방정식모형(SEM)을 통해 검증하였다. 또한 잠재평균 분석(LMA)를 통해서 변인들 간에 트위터 집단과 페이스북 집단의 차이를 살펴본 결과, 트위터 이용자 집단은 페이스북 이용자 집단에 비해 이념적 동질성이 크게 나타났고 페이스북 집단은 트위터 집단에 비해 사회적 동질성이 크게 나타났다. 그리고 트위터 집단과 페이스북 집단 모두에서 이념적 네트워크 동질성이 사회적 네트워크 동질성에 비해 집단극화에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. SNS에서 일어날 수 있는 집단극화에 대한 개괄적인 논의를 시작한 본 연구는, SNS 이용이 집단극화에 정적인 영향을 미치고 있다는 사실을 입증하여 무비판적인 SNS 이용에 대해 돌아 볼 수 있는 단서를 제공하였다. 또한 네트워크의 이념적 동질성과 사회적 동질성이 SNS 이용에 있어 집단극화를 유발할 수 있음을 검증하여 이질적 네트워크의 필요에 대한 시사점을 제시하였다.
SNS goes beyond time and space and connects deeply with the lives of users around the world. SNS users can communicate with many people at any time and location. They can spread and observe political and social issues quickly and further gather those of same interests to start a social revolution. H...
SNS goes beyond time and space and connects deeply with the lives of users around the world. SNS users can communicate with many people at any time and location. They can spread and observe political and social issues quickly and further gather those of same interests to start a social revolution. However, when the mobilizing power and the ripple effect of SNS are misused, problems can arise in society. Specifically, since SNS has great potential to embrace strong political and social influence over majority, use of SNS to create group polarization can result in extreme chaos. Sunstein(2009) explains group polarization as “When people find them-selves in groups of like-minded types, they are especially likely to move to extreames.”. In other words, size of the group polarization phenomenon is influenced by “how coherent individuals and their associated groups are”. Therefore, one can say homogeneity of networks plays a significant role in building potential group polarization phenomenon. The purpose of this study is to confirm if the use of SNS induces group polarization and to invest if homogeneity of networks act as a vector to the use of SNS and group polarization phenomenon. This study utilized Structural Equation Modeling (SEM) to verify that the degree of use of SNS not only influences group polarization directly, its influence extends to ideologic homogeneity and social homogeneity; ideologic homogeneity and social homogeneity then further influences group polarization. In addition, Latent Means Analysis (LMA) was also used to observe and analyze factors of differences between the Twitter community and the Facebook community. The results showed that Twitter community when compared to the Facebook community showed more ideologic homogeneity and the Facebook community, compared to the Twitter community shoed more social homogeneity by large. Also, both communities of Facebook and Twitter showed that ideologic homogeneity influenced group polarization more than social homogeneity. Started by a summarized discussion of the possible rise of group polarization on SNS, this study confirmed that use of SNS has a static influence on group polarization and provided a condition to review indiscriminate use of SNS. Also, by verifying that social and ideological homogeneity in terms of SNS use can trigger group polarization, the study suggested the necessity of an ideological network.
SNS goes beyond time and space and connects deeply with the lives of users around the world. SNS users can communicate with many people at any time and location. They can spread and observe political and social issues quickly and further gather those of same interests to start a social revolution. However, when the mobilizing power and the ripple effect of SNS are misused, problems can arise in society. Specifically, since SNS has great potential to embrace strong political and social influence over majority, use of SNS to create group polarization can result in extreme chaos. Sunstein(2009) explains group polarization as “When people find them-selves in groups of like-minded types, they are especially likely to move to extreames.”. In other words, size of the group polarization phenomenon is influenced by “how coherent individuals and their associated groups are”. Therefore, one can say homogeneity of networks plays a significant role in building potential group polarization phenomenon. The purpose of this study is to confirm if the use of SNS induces group polarization and to invest if homogeneity of networks act as a vector to the use of SNS and group polarization phenomenon. This study utilized Structural Equation Modeling (SEM) to verify that the degree of use of SNS not only influences group polarization directly, its influence extends to ideologic homogeneity and social homogeneity; ideologic homogeneity and social homogeneity then further influences group polarization. In addition, Latent Means Analysis (LMA) was also used to observe and analyze factors of differences between the Twitter community and the Facebook community. The results showed that Twitter community when compared to the Facebook community showed more ideologic homogeneity and the Facebook community, compared to the Twitter community shoed more social homogeneity by large. Also, both communities of Facebook and Twitter showed that ideologic homogeneity influenced group polarization more than social homogeneity. Started by a summarized discussion of the possible rise of group polarization on SNS, this study confirmed that use of SNS has a static influence on group polarization and provided a condition to review indiscriminate use of SNS. Also, by verifying that social and ideological homogeneity in terms of SNS use can trigger group polarization, the study suggested the necessity of an ideological network.
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