Predicting Social Media Engagement Through a Dual-Process Lens: The Role of Emotional, Temporal, and Exposure Features

본 연구는 이중과정 이론의 관점에서 소셜 미디어 참여의 인지적 기반을 탐구한다. 우리는 노력이 적게 드는 상호작용(‘좋아요’)은 단순한 휴리스틱 단서에 의해 유도되는 반면, 노력이 많이 드는 상호작용(‘댓글’)은 더 깊고 체계적인 처리에 의존한다는 가설을 검증한다. 정서적, 시간적, 노출 특성을 포함하는 600곡의 데이터셋을 분석하여, 우리는 예측 가능성에서 뚜렷한 비대칭을 발견했다. 그래디언트 부스팅 모델은 ‘좋아요’ 분산의 98%를 설명했으며, 이 결과는 주로 노출에 의해 주도되었으나 정서가(valence)와 각성(arousal)에 의해 유의미하게 향상되었다. 반면, 동일한 모델은 ‘댓글’ 분산의 41%만을 설명했다. 이러한 비대칭은 이중과정 모델에 대한 강력한 경험적 증거를 제공하며, 온라인 행동의 예측 가능성이 그것이 요구하는 인지적 노력의 직접적인 함수임을 시사한다.