SNS 파워 등급이 카스트제도와 다른 이유?

SNS 영향력 평가 ‘파워 유저’에 다양한 혜택

기존에는 우리의 마케팅 관점이 언제나 오프라인에 맞춰져 있었다는 사실을 우리는 알고 있습니다. 기업들이 제품을 만들때에도, 광고를 할때에도 판매를 촉진시키기 위해 가장 최적화 된 방법과 툴을 이용해 왔던 것이지요.

가격과 제품의 특징(신기술 중심 또는 생활에 없어선 안되는 제품 중심..등), 사용 유형별로 주로 이용하는 계층과 사용자에 따라 제품을 기획하고 이런 제품을 소비 할 유저에 영향을 미치는 집단이나 매체를 통해 광고와 마케팅을 진행하면서 영업과 마케팅을 진행합니다.

이런 현상이 온라인에서도 이미 정교화되고 있고 우리가 알게 모르게 다양한 툴이 개발되 활용되고 있는데요. 오늘은 이 이야기를 해볼까 합니다.

이번주 기사중이 이런 내용이 있더군요. "‘온라인 카스트제도’ 아시나요?… 기업들, SNS 영향력 평가 ‘파워 유저’에 다양한 혜택" 해당 기사는 모 기자가 뉴욕타임즈가 지난 25일에 보도한 SNS와 마키텡 결합과 관련한 글로 기사를 활용 했습니다.


기사의 내용은?

SNS에서의 영향력은 팔로어나 친구의 숫자, 발언 횟수, 발언에 대한 반응 등으로 평가된다. 페이스북 이용자라면 친구가 많고 계정에 많은 글을 남겨 '좋아요' 반응을 많이 이끌어낼수록 점수가 높다. 현재 클라우트(Klout)와 피어인덱스(Peer index), 트위터 그레이더 등이 영향력 평가 서비스를 제공하고 있다.

가장 대표적 서비스인 클라우트는 이용자를 1∼100점으로 점수화하고 있다. 보통 이용자의 점수는 10점대 후반이고, 40점이면 어느 정도 영향력을 인정받는다. 100점에 가까우면 SNS 세계에서는 아이돌 스타 가수 저스틴 비버와 비슷한 위치다.

영향력 지수를 단순히 흥밋거리로만 볼 수 없는 이유는 기업들이 이를 마케팅에 활용하기 시작했기 때문이다. 독일 자동차회사 아우디의 미국 지사는 지난주 페이스북에서 판촉 행사를 시작했는데, 이용자의 클라우트 점수에 기반해 배경화면 파일 같은 온라인 사은품을 나눠주고 있다. 현재 클라우트 자료를 이용하는 기업은 2500곳 이상이다. 미 러트거스 대 겸임교수인 마크 섀퍼는 "원하지 않아도 아주 공개적 방식으로 점수를 받게 될 것이며, (점수가 마케팅에 이용되는 건) 곧 대세가 될 것"이라고 말했다.

즉, SNS 서비스가 본격화 되고 이들 서비스를 통해 활동하는 유저들의 수가 많아지면서 이들을 평가하고 분석해 기업들의 비즈니스에 이렇게 분석된 데이터를 활용하려 한다는 것이 기사의 요지입니다.

전체적으로 좋은 글입니다. 구글과 같은 기업이 어떻게든 개인정보를 수집해 비즈니스에 활용하려고 하는 것처럼 많은 기업들이 이런 데이터 수집에 열을 올리고 있으니 말입니다.

다만, 저는 이 과정에서 과연 이런 분석적 접근법을 카스트제도에 비교해야만 했을까 하는 아쉬움이 남아 몇자 적기로 한 것입니다.


카스트제도와 유저 분석이 별개로 봐야하는 이유?
위키백과에 따르면 카스트 제도는 "세계의 수많은 전근대 사회에서 나타났던 문화/사회적 현상으로, 일정 신분 계층 집단의 지위를 자손 대대로 세습하도록 하는 제도"라고 소개되어 있습니다.

신분의 분류는 주로 집단의 경제력, 정치적 권력, 사회 문화에 기인되어 형성이 되는데요. 문제는 이 제도가 태어나면서 얻은 신문으로 인해 수직 계층화되 계층간 이동이 불가능해 사람 사이의 차별이 발생하고 이로 인해 선의의 피해자를 발생 시킬 수 있다는 점입니다.

온라인에서 유저를 분석해 계층을 나누는 것은 결과 그 계층에 따를 활동상의 차별 포인트가 있고 이것이 기업의 이윤 활동에 영향을 미치기 때문입니다.

하지만 문제는 카스트 제도와는 다르게 SNS 분석은 계층간 이동이 언제든 가능하고 차별적 요인이 있긴 하지만 그런 요인에 대한 문제를 인식한다면 피해를 미연에 방지 할 수도 있는 자율성에 기인합니다.

즉, 카스트 제도와 유저 평가는 단순히 같은 접근법으로 비교되서는 곤란하다는 점입니다.


하지만 SNS 유저 평가 문제 의식을 가지고 봐야하는 이유는?
우선, 특정 집단의 활동과 해당 집단에서 벗어나 있는 유저의 활동간의 상관관계와 비즈니스 활용등의 요소를 완벽하게 평가하기 힘듭니다.

또, 유저들 사이에 이런 계층적 구조로 인한 차별이 발생해 소외감도 생길 수 있습니다. 그리고 가장 문제가 되는 것은 결국 개인이 개인의 목적에 온라인에서 생성한 각종 개인 데이터가 잘못 활용되 개인에게 피해로 돌아올 수 있다는 점입니다.

취업시 이런 개인 데이터가 활용된다면 온라인에 무심고 던진 기업 비판글 때문에 최하위 그룹에 속해 자신의 실력이나 능력과는 상관 없이 취업에 문제가 발생 할 수 있습니다.

반대로 기업 입장에서는 이런 분석적 내용을 악용해 기업과 개인간의 밀접한 관계가 설정되 마케팅 활동의 포인트가 다변화하지 못한다는 문제점도 생길 수 있습니다.

어쩃든 기업의 유저 평가 막을 수 없다면 건전한 가이드라인을 제시하는 문화가 필요하지 않을까 생각됩니다.


SNS 유저와 트랜드 평가 서비스는 어떤것이 있나?
실제 이런 상황 유저들이 제한하거나 문제를 제기하는건 한계가 있습니다. 이미 오프라인 시절에도 많은 기업이 자사의 제품을 이용하는 집단을 분석화하고 조직화해 DM, 체험단, 방문마케팅, 광고등 다양한 영역에서 활용해 왔고 이런 분석적 기법들이 온라인화 되면서 좀 더 다양하고 분화된 유저별 계층을 구조화해 영업에 활용하고 있기에 이를 일반 유저들이 찾아다니며 문제 제기하긴 어려울 것입니다.

그렇다면 이걸 막을 것이 아니 그런 서비스들을 찾아서 자신들의 자료중 문제가 될만한 요소를 조금씩 제거하는 방법을 찾는다면 온라인에서 자신의 평판과 이슈 관리를 동시에 할 수 있는 것이 아닐까 생각됩니다.

이런 서비스들은 많지만 소셜 분야에서 두각을 나타내고 있는 몇몇 기업을 소개해 볼까 합니다.

클라우트(Klout), 피어인덱스(PeerIndex), 트윗어라이저(Twitalyzer), 피플브라우저(PeopleBrowsr), 엠블래스트(mBlast) 등이 이런 서비스를 제공하고 있으며 한국에서는 트윗 믹스가 이와 관련한 분석 영역으로 서비스를 확장하고 있습니다.

이 중에서도 클라우트와 피어인덱스, 트윗어라이저 등이 그나마 많이 활용되고 있고 다양한 정보를 제공하고 있습니다.


클라우트와 피어인덱스 어떤 서비스적 특징이 있나?
이들 서비스들은 기본적으로 SNS 이용자의 영향력을 수치화하는 분석 모델을 제시합니다. 측정 기준을 세분화해 트위터나 페이스북에서 활동하는 유저의 영향력을 다양하게 분석하고 있는 것입니다.

클라우트와 피어인덱스는 개인과 기업 사용자로 폭넓은 서비스를 자랑하고, 트윗 어라이저는 기업만을 대상으로해 서비스에 차별점을 두고 있습니다.

특히, 클라우트는 클라우트 스코어(Klout Score)란 자체 지표를 만들었습니다. 이 지표는 나름대로 공신력을 인정받고 있는 중인데요. 여러 트위터와 계정에서 활용 될 수 있는 것이 특징입니다.

클라우트 스코어는 실제도달(True Reach), 파급력(Amplification Probability), 네트워크 영향력(Network Influence) 등 3가지 분야로 지표를 나누고 있습니다. 이 3가지 항목 측정에서 50개 이상의 변수가 이용되며, 100점 만점으로 환산한 점수를 기준으로 영향력을 평가해 클라우트 스코어를 만든 것입니다.

문제는 실제도달률, 파급력, 네트워크 영향력은 측정 범위와 기준에서 수치화하기 어렵다는 문제점이 있스니다. 그래서 클라우트는 실제 도달률의 경우는 팔로어수와 팔로잉수, 리트윗(RT)전체횟수, 팔로어/팔로우 비율, 맞팔 비율, 멘션수, 목록횟수, 목록구독자수 등을 기준으로 해 산출해 공정성을 기하려고 노력하고 있습니다.

파급력은 RT 유니크 계정수와 RT된 메시지수, 팔로어 중 RT한 사람의 비율, 멘션한 계정수, 팔로어중 메션한 사람 비율 등을 통해 콘텐츠 파급력을 산출하고 네트워크 영향력은 좀더 복잡하게 목록에 포함된 횟수와 팔로어/팔로우 비율, 맞팔 비율, 내게 멘션한 계정수, 내글 RT한 계정수, 팔로어 영향력, RT한 사람, 멘션한 사람들 영향력 등 상호작용하는 사람들의 영향력을 분석해 자체 지표에 대한 공신력을 높이려고 하고 있는 것입니다.

클라욷트와 비교될 수 있는 피어 인덱스의 경우도 자체 지표가 있는데요. 피어인덱스도 측정항목을 3개로하고 있습니다.

특히 4천 500만명을 트래킹 할 수 있는 범용성으로 클라우트와쌍벽을 이루고 있는데요. 테크크런치의 글 "PeerIndex hits 45 million profiles tracked, aims to out-clout Klout"과 몇몇 자료를 검색해 보면 다음과 같은 분석 내용을 활용하고 있는 것 같습니다.

주제에 대해 추천과 관련된 의견들에 의존하고 있는지를 분석하며 8개의 벤치마킹 요소를 활용해 주제에 따른 추천과 의견들을 분석한다고 합니다.

또, 주제에 대한 공정성, 대상에 대한 평가(관객들의 도달률과 계정수에 따라 스팸성, 비활성 계정등을 세분화해 청취자에 따른 점수로 다양한 평가)를 진행합니다.

전체적인 로직과 시스템은 클라우트와 거의 동일하지만 피어인덱스의 경우 SNS 이외의 블로그, 게시판, 동영상 활동등 좀 더 다양하 영역을 분석할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. (이부분은 잘 못된 것일 수 있으니 참고만 하세요)

그래서 이런 데이터를 통해 감정 분석을 통해 좀 더 다양한 사용자의 경험을 수치화 할 수 있다고 하네요.


결론, 너무 어렵지만 한편으로 무서워..
제목을 카스트제도로 시작했지만 내용은 SNS 분석에 대해 이야기 했는데요. 전체적인 줄기를 이렇게 이해하시면 될 것 같아요. 앞으로 분석 기법이 날로 발달되고 활용되는 범위도 많아지는데..

과거의 데이터 활용적 접근법으로 카스트제도와 비교하는건 좀 아닌것 같다. 다만, 전반적으로 개인적보 활용과 SNS를 통한 누수에 대한 문제가 있으니 이를 스스로 제어하기 위한 노력이 필요하다는 것이죠.

끝으로 이런 분석적 요소가 개인적 영역을 넘어 기업에겐 비즈니스가 될 수 있는 만큼 개인들도 이런 분석 기술을 활용해 자신의 브랜딩을 관리한다면 기업의 비즈니스와 같이 동반 참여를 통해.. 과거 파워 블로거가 유명세를 탔듯이 파워 SNS 유저도 유명세를 타고 이것이 돈벌이에도 도움을 줄 수 있지 않을까 하는 생각을 남기고 싶습니다.

개인정보 활용은 막아야 하지만 막을 수 없는 현실이기도 한만큼 이젠 개개인 스스로의 개인정보 활용에 대한 방향 전환이 필요한 시기가 아닐까 생각이 되네요.