소셜미디어는 협의의 개념으로 온라인을 통한 인맥 관리 서비스, 광의의 개념으로는 사람과 사람 간의 연결을 촉진하고 지원하는 서비스로서 이를 포괄하여 다양한 콘텐츠 및 정보 공유를 통해 사회적 상호작용이 가능한 소통의 도구이자 각자의 관심사를 중심으로 참여자 간 공유하고 협업할 수 있는 연결망을 말한다[1].
소셜미디어 광고만이 제공하는 차별점으로 친구 관계를 맺은 사용자를 통해 추천하는 간접광고(페이스북 등의 Sponsored AD 등)를 말할 수 있는데 이는 광고에 반응한 소셜미디어 친구의 활동(좋아요 등)이 노출되는 형태로 사용자에게 친근감을 제공하며 공감확보에 용이한 방식이라 할 수 있다.
이같이 사람 간의 연결에서 관심 콘텐츠가 연결되는 거대한 플랫폼으로 확장되는 소셜미디어의 작동 기제는 바로 “공감”이라고 할 수 있는데 문득 궁금한 생각이 들었다.
과연 우리는 소셜미디어를 통해 타인의 의견을 어느 정도 참고할까?
이를 살펴보기 위해 2017년 당시 필자가 진행하였던 설문조사 결과를 재분석하였다. 해당 조사는 대선투표 성향에 관한 탐색 조사로서 19대 대선(2017년 5월 9일) 다음 날인 5월 10일에서 5월 12일까지 3일간 온라인 설문조사로 이루어졌으며 모두 100명을 대상으로 진행하였다.
해당 조사 중 분석에 사용한 항목은 2가지이다.
첫 번째는 타인 의견의 영향력 확인으로 SNS에서 지인이 올린 자신이 지지하지 않는 후보의 추천의견 목격과 자신이 지지하는 후보의 추천의견 목격으로 설정하였다.
설문은 다음의 내용이다.
1) SNS에서 확인한 지인들의 나와 견해가 다른 특정 후보지지 내용은 내가 최종적으로 선택한 후보자 결정에 영향을 주었다.
2) SNS에서 확인한 지인들의 나와 견해가 같은 특정 후보 지지 내용은 내가 최종적으로 선택한 후보자 결정에 영향을 주었다.
각 문항은 전혀 영향을 주지 않았다(1점)에서 크게 영향을 주었다(7점)까지 7점 척도를 사용하였다.
두 번째는 타인의 의견 동조 성향이 SNS를 통한 타인 의견 영향력과 관계가 있을지를 알아보기 위해 관련 선행연구를 참조하여 동조 성향에 관한 4개의 설문을 준비하였다.
설문은 다음의 내용이다.
1) 나는 보통 의견을 낼 때 주변 사람들의 의견이 맞는지를 고려하는 편이다.
2) 나는 주위 사람들에게 부정적인 평가를 받을만한 의견은 삼가는 편이다.
3) 나의 의견은 보통 친구들 혹은 주위 사람들의 의견에 벗어나지 않는다.
4) 나는 의사결정을 할 때 주위 사람들에게 조언을 듣는 편이다.
각 문항 역시 전혀 영향을 주지 않았다(1점)에서 크게 영향을 주었다(7점)까지 7점 척도를 사용하였다.
분석은 총 100명의 피험자 중 투표권을 가진 성인으로 현재 SNS를 하고 있으며 답변을 누락하지 않고 일관성 있게 응답한 93명을 대상으로 하였다.
93명의 피험자 중 남성은 56명(60.2%), 여성은 37명(49.8%)으로 집계되었으며 20대 18명(19.4%), 30대 27명 (29.0%), 40대 38명(40.9%), 50대 이상 10명(10.8%)로 나타났다.
먼저 SNS를 통한 타인 의견 영향력에 관한 분석이다.
지지하는 대선후보에 대한 질문은 브랜드에 대한 평가 등 일반적인 사항과는 거리가 있을 수 있다. 그러나 자신의 신념 등이 강하게 투사되는 대선 후보 지지 영향력 파악은 다른 조사와 연결할 때 신념 강도 대비 타인 의견 동조에 대한 상대적 차이를 파악할 수 있는 좋은 자료가 될 수 있다.
분석결과, SNS에서 목격한 지인의 다른 후보 지지 영향력은 평균 2.0, 여성(2.40)이 남성(1.78보다 높게 나타났으며 SNS에서 목격한 지인의 자신과 동일한 후보 지지 영향력은 평균 3.1로 다른 후보 지지 영향력보다 높게 나타났고, 역시 여성(3.72)이 남성(2,73)보다 높게 나타났다.
남녀의 차이를 알아보기 위해 통계적 검증결과(독립표본 t 검정), 자신이 지지하는 후보에 대한 영향력이 남성보다는 여성이 더욱 큰 것으로 확인되었으나(p<0.05) 다른 후보 지지 영향력은 성별 간 차이가 나타나지 않았다(p>0.05)[2].
다음은 타인의 의견 동조 성향을 분석하였다.
4개의 설문이 타인의 의견 동조 성향이라는 하나의 개념으로 묶이는지 알아보기 위해 요인분석을 수행, 하나의 요인으로 묶이는지 검증하였다.
분석결과, 4개의 설문은 1개의 단일 요인으로 묶이며(KMO: 0.682, P<0.00) 신뢰도 역시 0.68(Cronbach의 알파)로 유의미하게 나타났다[3].
이에 따라 4개 질문을 합산(평균)하여 살펴본 결과, 타인의 의견 동조 성향은 전체 4.11(7점 척도)이며 남성(4.16)이 여성(4.11)보다 다소 높게 나타났다.
마지막으로 타인의 의견 동조 성향을 동일한 성향을 가진 그룹으로 추출한 후(K-Means), 그룹 간 비교하였다[4].
타인의 의견 동조 성향은 2개 그룹으로 추출할 수 있었는데 그룹 A는 평균 3.2의 동조 성향을 보이며 남성 52%(21명)와 여성 48%(19명)의 비율로 구성되었다.
그룹 B는 평균 4.8의 동조 성향을 보이며 남성 66%(35명)과 여성 34%(18명)의 비율로 구성되었다.
타인 의견 동조 성향 점수가 높고 낮은 A와 B 그룹 간 차이에 대해 통계적 검증결과(독립표본 t 검정), 유의미한 차이가 있음을 확인하였으나(p<0.00) 남성과 여성의 그룹 분포 차이는 유의미하지 않았다(교차분석, p>0.05)[5].
그리고 타인 의견 동조 성향 점수가 높고 낮은 A와 B 그룹 별, SNS에서 목격한 지인의 후보지지 의견 영향력('자신이 지지하지 않는'과 '자신이 지지하는')은 [표 3]과 같이 차이가 크게 나타나지 않았다.
이상의 내용을 정리하면 다음과 같다.
타인 의견 동조 성향과 SNS에서 타인의 의견 영향력(자신과 의견이 다를 경우와 의견이 같을 경우)은 관련 없는 것으로 나타났다(표 3). 이는 성향과 소셜미디어 공감행태는 다르다는 것을 의미한다.
SNS를 통해 목격한 지인의 후보 지지의견은 자신이 지지하는 후보에 관한 것이 그렇지 않은 경우보다 영향력이 높게 나타났으며 남성보다는 여성이 더욱 영향받는 것으로 나타났다. 이는 소셜미디어 이용에 있어 자신의 의견을 강화하는 방식으로 연결됨을 암시하며 성별 차이는 소셜미디어 이용 동기의 차이로 해석된다.
이상의 결과는 브랜드와 소비자와의 관계가 밀접한 브랜드일수록 소셜미디어를 통한 다양한 정보와 경험 거리의 전달력이 더욱 높아질 수 있음을 시사한다. 이를 위해 브랜드의 특징과 혜택의 전달에 더해 브랜드와 관련한 일상성을 공유하는 소셜미디어 운영이 필요할 것이다.
관계가 밀접하다는 것은 결국 브랜드와 소비자가 공유하는 세계(기반)가 넓다는 말과도 다름없는데 일상성 역시 해당 브랜드와의 관련성(Relevance) 연출이 핵심일 것이다. 이는 설득에 있어 중심경로와 주변경로를 말한 ‘정교화 가능성 모델’과도 연결된다.
본 논의는 소셜미디어 이용행태에 있어 사회적 동기 부분 중 타인의 의견 수렴 영향력에 대해 2017년 대선 당시의 조사 내용을 인용하였다. 조사는 시점 및 내용의 특수성, 표본 구성의 한계 등이 있지만 소셜미디어의 타인 영향력 측면을 실증적으로 조명해 본 것에 의의를 가질 수 있다. 당시 조사에는 빠졌지만, 지인의 평판 신뢰도를 추가한다면 인플루언서의 영향력 측면에서 더욱 높은 함의를 얻을 수 있을 것이다.
끝으로 당시 조사 내용 중 하나였던 대선 후보 결정 시점은 처음부터 미리 후보를 정한(투표일 한 달 이전) 비율이 34%(32명)였으나 투표일 불과 2~3일 전에 후보를 정한 비율도 34%(32)였다.
여러분들도 이번 4월 15일 총선에서 각자 좋은 선택을 하셨으면 좋겠다.
김신엽 경영학 박사 rush1226@nate.com
[주]
[1] 심성욱, 김운한(2011). 대학생들의 소셜미디어 이용 동기가 소셜미디어 광고 의향에 미치는 영향. 한국광고홍보학보, 13(2), 342-376.
[2] 독립표본 t검정, 두 집단의 평균값이 같은지 여부에 대한 검정
[3] 요인분석, 변수들의 상관관계를 이용하여 변수들의 공통 인자를 찾아내는 통계기법. 다수의 변수들의 정보손실을 최소화하면서 소수의 요인들(factors)로 축약
[4] K-means, 유사한 속성을 가진 관측치를 묶어 전체 데이터를 몇 개의 그룹으로 나누는 군집분석의 한 종류
[5] 교차분석, 두 명목자료 간의 상호관련성을 알아보고자 할 때 이용. 독립성 검정(χ2)이라고도 한다.
