본 연구는 숏폼(short-form) 동영상 소셜미디어 플랫폼인 틱톡의 이용 동기를 파악하고 틱톡 광고에 대한 소비자의 인식 및 태도를 고찰함으로써 틱톡 광고 효과에 주요한 광고 요인을 탐색하고자 한다. 20-30대 틱톡 이용자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행한 결과, 주요 틱톡 이용 동기로는 정보성과 오락성이 도출되었으며 틱톡 특성으로 짧은 동영상, 다양한 콘텐츠 내용, 형식의 참신성이 언급되었다. 또한, 유용성, 오락성, 광고 회피를 위한 조작용이성, 친근감, 상호작용이 주요 틱톡 광고 특성으로 제시되었다. 마지막으로, 틱톡 광고 참여행위는 대체적으로 '좋아요' 클릭, 댓글쓰기, 공유, 구매 링크/광고주 홈페이지 클릭, 광고 제작 참여 등으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과는 소셜미디어 광고의 이론적 확장에 기여하고 효율적인 틱톡 광고 전략 수립을 위한 지침을 제공할 것이다.
Purpose The online comments on news content have become social information and are understood based on deliberative democracy. Although the related research has focused on the relationship between online comments and their deliberative quality, the social information provided by online comments consists of not only direct information such as comments themselves but also indirect information such as 'likes' and 'dislikes'. Therefore, the research on online comments and deliberative quality should study this direct and indirect information together, and the direction and the degree of the indirect information should be also considered with them. Design/methodology/approach This study distinguishes comments by the attached 'likes' and 'dislikes', identifies highly supported and highly unsupported comments by the intensity of 'likes' and 'dislikes', and investigates the relationship between their existence and the deliberative quality measured as the topic diversity. Then, we applied topic modeling to the 2,390 news articles and their 74,385 comments collected from five news sites. Findings The topic diversities of the supported and unsupported comments are related to the topic diversity of all comments but the degree of the relationship is higher in the case of supported comments. Furthermore, the existence of highly supported and unsupported comments is led to less diversity of all comments compared to the case where those comments are absent. Particularly, when only highly supported comments are present, topic diversity was lower than in the opposite case.
This paper attempts an allegorical reading of female sexuality in Henry James' The Aspern Papers, wherein the narrator reveals his obsession with the love letters of the dead poet, Jeffrey Aspern. Not only the old papers, but does he also fetishize female protagonists in order to maintain his belief in the "great poet." Discussing such fetishistic elements in the novella is in order firstly to reveal the self-splitting logic of phallocentric language, and secondly to analyze the limitation of such language, which resonates with the Freudian construction of female sexuality as critically presented by Irigary. The first part of this study explains the binary structure of The Aspern Papers crystalized in the symbolic courtship in the Bordereaus' garden. It also represents the psychological mindset of the narrator/protagonist: symbolically located "outside," the narrator describes the two Bordereaus as being closed "inside" in a dark mansion, concealing the precious papers from him and the public. In other words, the women are nothing but the obstacle for the self-elected agent, the narrator, from the publication of the language and ideas of the "great man". The women are associated with secrecy and surreptitiousness, while the man with transparency and the truth. Second part of this paper mimics this In/Out binary as a means to reveal insufficiency, if not impropriety, of the predominant discourse of female sexuality constructed and controlled from the male perspective. Employing Irigary's argument, this paper reads the female characters as allegory for female sexual organs, which explains the narrator's inevitable failure. That is, female sexuality is something that cannot be articulated by the intruding language of a masculine subject. since the female sex as such is not only plural but also harmonious and self-contained,
본 연구에서는 유튜브 먹방 콘텐츠의 인기를 예측하는 모형을 제안하고 사후 분석을 통하여 먹방 콘텐츠의 인기에 영향을 주는 요인들을 식별하였다. 이를 위해 API와 Pretty Scale을 활용하여 구독자수 상위 먹방 채널들로부터 22,223개 콘텐츠의 정보를 수집하고 Random Forest, XGBoost 및 LGBM 등의 머신러닝 알고리즘을 기반으로 조회수와 좋아요수 예측모델을 구축하였다. SHAP 분석 결과 조회수 예측 모형에서는 구독자수가 예측에 가장 큰 영향을 미치는 반면, 좋아요수 예측 모형에서는 크리에이터의 매력도가 중요변수로 도출되는 등 콘텐츠 조회와 좋아요 반응에 대한 선행요인이 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대량의 온라인 콘텐츠를 분석하여 실증 분석을 진행하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며 먹방 크리에이터들에게 시청자들의 콘텐츠 소비 경향을 알려주고 상품성 높은 콘텐츠 제작의 가이드를 제공한다는 점에서 실무적인 의의를 지닌다.
본 연구는 소셜미디어 사용에 있어 like 기능에 대한 인식이, 자신이 받은 like의 수에 의해 어떻게 영향을 받는 지 알아보았다. 일반적으로 사람들은 like의 개수가 콘텐츠의 질과 유명세를 반영한다고 생각한다. 그러나 본 연구는 사람들이 like에 대해 고정된 인식을 갖고 있지 않고, 상황에 따라 변하는, 양가적인 인식을 가진다는 점에서 출발하였다. 구체적으로, 연구모델은 사람들로부터 받은 like에 대한 감정적인 반응이 like의 가치 판단에 영향을 미칠 수 있다고 제안한다. 또한 그 과정에서 생성되는 like에 대한 모순적인 판단을 전통적으로 알려진 지각에서 감정으로 생성되는 메커니즘을 감정에서 지각으로 형성되는 메커니즘으로 전환함으로써 해결한다고 제안한다. 이에 대한 검증은 548명의 소셜미디어 사용자들을 대상으로 이루어졌다. 분석 결과는 소셜 미디어 사용자들의 like에 대한 태도는 그들이 받은 like 수에 대한 감정적 반응에 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 본 연구는 소셜 미디어 사용자들의 like에 대한 양가적인 태도를 그들이 받은 like의 수에 대한 가치 판단을 기반으로 설명한다는 점에서 시사점을 준다.
이 연구는 정부의 위기 상황에서, 정부 운용 소셜 미디어의 매체 환경적 특성에 따라 이용자의 참여가 얼마나 능동적인지, 메시지 확산 유형에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 소셜 미디어 환경을 인간 상호작용성과 매체 상호작용성을 기준으로 유형화했고, 이용자의 능동성은 좋아요, 공감 같은 감정을 표현하는지, 댓글까지 쓰는지를 기준으로 능동성 정도를 측정했다. 소셜 미디어에 올라온 댓글에 대해서는 네트워크 분석을 통해 유형화했다. 분석 결과 정보제공 참여형과 관계지향적 참여형의 경우, 이용자의 능동적 참여가 높게 나타났고, 정보 제공형과 제한적 플랫폼에서 능동적 참여가 낮았다. 메시지 확산 유형을 분석한 결과 제한적 플랫폼에서 합리적 의견 제한형이 나타났고, 나머지 소셜 미디어 환경에서는 감정적 의견 확산형과 감정적 의견 제한형이 형성됐다. 메르스 사태와 같은 위기 상황에서 정부는 소셜 미디어의 매체 환경적 특성에 적합한 메시지를 제공하지 못하는 것으로 나타났고, 이러한 매체 환경은 이용자의 참여와 댓글 형성에 영향을 미친 것을 알 수 있었다. 정부는 이용자와의 상호작용성을 증가시켜 이용자 친화적인 소셜 미디어 환경을 만들고, 위기 상황에서 이용자와 소통하는 노력을 해야 할 것이다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
이 연구는 한류 확산 도구로서 SNS가 대중화됨에 따라 SNS 이용과 한류간에 어떠한 관계가 있는 지 조사하고자 하였다. 특히 한국엔터테인먼트에 대한 정보를 얻기 위한 도구로서의 SNS 이용이 한류 및 한류 콘텐츠에 대한 중국인의 태도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보기 위해 중국의 가장 대표적인 SNS 인 시나 웨이보의 사례를 분석하였다. 중국에서 Sina Weibo를 사용하는 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 240부를 최종분석에 사용하였다. 그 결과 Sina Waibo의 이용은 한류 및 한류 콘텐츠에 대한 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중국 대학생들이 Sina Weibo를 통하여 한국의 연예 정보를 많이 얻을수록 한류 콘텐츠에 대한 긍정적인 태도와 한류의 수용이 높아짐을 알 수 있었다. 또한, 한류 수용에 대한 한류 태도는 시나 웨이보 이용자들의 활동 수준에 달려 있음을 발견했다. 즉, 시나 웨이보의 수동적인 사용자 (예를 들어 눈으로 읽기만 하는 경우)는 활동적인 사용자 (예를 들어 Weibo에서 한국 오락 정보를 다시 리트 윗하거나 '좋아요'를 클릭하는 경우)에 비해 한류를 수용할 가능성이 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이 연구의 함의 및 한계점, 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.
본 연구에서는 과학교육 관련 유튜브 동영상 콘텐츠 이용자의 시청 특징으로 학습자와 시스템의 상호작용을 알아보기 위해 '유입과 접속'을, 학습자와 콘텐츠의 상호작용을 알아보기 위해 '반응과 구독'으로 구분하여 분석하였다. 이를 위해 초등과학 교과서 내용과 융합·영재교육이 주된 동영상인 유튜브 채널 '초등과학TV'를 연구 대상으로 선정하여, 유튜브 스튜디오의 데이터를 분석하였다. 데이터 분석을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, '유입과 접속' 분석 결과 과학교육 관련 유튜브 동영상 콘텐츠는 외부 링크를 통해 유입되는 경우가 가장 많았으며, 접속기기는 주로 컴퓨터였다. 둘째, '반응과 구독' 분석 결과 동영상에 대한 반응으로 수행하는 '좋아요'와 댓글 작성 등이 조회 수 대비 모두 1% 미만으로 반응을 거의 하지 않았으며, 대부분 이용자는 구독하지 않은 상태에서 시청하며 자발적으로 이용할 때 더 오래 시청하였다. 비록 이번 연구가 '초등과학TV'라는 한정된 채널을 통해서 분석되었지만, 과학교육 관련 유튜브 동영상 콘텐츠 이용자들의 시청 특징을 조금이라도 알아볼 수 있었다. 향후 원격수업을 위한 과학교육 관련 동영상 제작, 과학교육 동영상 플랫폼 구축의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
최근 도서관에서는 다양한 SNS를 활용하여 이용자와의 소통을 시도하고 있다. 이중 인스타그램은 최근 이용자들이 가장 많이 사용하고 있는 SNS이다. 이에 본 연구에서는 국내에서의 도서관 인스타그램을 활성화하기 위해 도서관에서의 인스타그램은 어떻게 운영되고 있는지, 사람들은 어떤 게시물과 내용에 관심이 있는지, 도서관에서 어떻게 활용을 할 수 있는지에 대한 연구질문을 바탕으로, 현재 국내 도서관 인스타그램 운영의 개선방안 및 활성화 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 SNS와 인스타그램의 이론적 배경 조사, 선행연구 분석 및 관련 자료를 수집하고 분석하였다. 다음으로 인스타그램에 개설된 국내 도서관의 계정 82개를 대상으로 도서관의 관종, 지역과 인스타그램 계정의 게시물 수, '팔로워' 수, '팔로우' 수, 이미지 등을 수집한 후 각 게시물의 텍스트, 해시태그, 업로드 날짜, '좋아요' 수, 댓글 등을 분석하였다. 연구 결과, 도서관 인스타그램의 활성화를 위해서는 팔로워 증가, 이용자 맞춤 게시물 업로드, 계정 프로필의 공식화, 도서관만의 해시태그 활용, 이용자와의 소통이 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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