Despite the growing importance of video-based social media content, such as vlogs, as a marketing tool in the travel industry, there is limited research on the characteristics that enhance engagement among potential travelers. This study explores the influence of emotional valence in YouTube travel content on viewer engagement, specifically likes and comments. We analyzed 4,619 travel-related YouTube videos from eight popular tourist cities. Using negative binomial regression analysis, we found that both positive and negative emotions significantly influence the number of likes received. Videos with higher positive emotions as well as negative emotions receive more likes. However, when it comes to the number of comments, only negative emotions showed a significant positive influence, while positive emotions had no significant impact. These findings offer valuable insights for marketers seeking to optimize engagement strategies on YouTube, considering the unique nature of travel products. Further research into the effects of specific emotions on engagement is warranted to improve marketing strategies. This study highlights the powerful impact of emotions on viewer engagement in the context of social media, particularly on YouTube.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.3
no.4
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pp.123-129
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2017
The purpose of this study is to utilize emotional movement and developmental process in literary therapy. So, I tried to reveal the process of the emotional channel that works in the human body when we deal with literary works. As a result, the emotions confirmed that the emotional codes in the human body were pulled from each other and gathered to the positions of amino acids when the shears were spoken. However, it was judged emotionally to act as a catalyst for the synthesis of amino acids. Of course, this is a humanistic and convergent argument, not a medical proof. However, if these studies continue, it will contribute to making people think more healthily.
An analysis of emotional English utterances with 7 emotions (calm, happy, sad, angry, fearful, disgust, surprised) was conducted using the measurement of prosodic distance between 672 emotional and 48 neutral utterances. Applying the technique proposed in the automatic evaluation model of English pronunciation to the present study on emotional utterances, Euclidean distance measurement of 3 prosodic elements such as F0, intensity and duration extracted from emotional and neutral utterances was utilized. This paper, furthermore, extended the analytical methods to include Euclidean distance normalization, z-score and z-score normalization resulting in 4 groups of measurement schemes (sqrF0, sqrINT, sqrDUR; norsqrF0, norsqrINT, norsqrDUR; sqrzF0, sqrzINT, sqrzDUR; norsqrzF0, norsqrzINT, norsqrzDUR). All of the results from perceptual analysis and acoustical analysis of emotional utteances consistently indicated the greater effectiveness of norsqrF0, norsqrINT and norsqrDUR, among 4 groups of measurement schemes, which normalized the Euclidean measurement. The greatest acoustical change of prosodic information influenced by emotion was shown in the values of F0 followed by duration and intensity in descending order according to the effect size based on the estimation of distance between emotional utterances and neutral counterparts. Tukey Post Hoc test revealed 4 homogeneous subsets (calm
This study aims at empiricallly designing method to increase player's play capability through determining of the relations of player's behavior pattern and emotion factors when having gameplay experiences in MMORPG. For modeling emotion factors on gameplay, Our preliminary studies are considered in the process of rule-based systems on cognitive science approach. These study estabilished game architecture process applied of player's cognitieve emotion reactions in specific situation of role playing games that have most noticeable interaction with players based on quest system. This approach is expected to extend instant responses, which can be controlled behind all of anti-main behavior pattern and main behavior pattern in game playing. Therefore, such study is meaningful that is proposed the analysis framework of player's emotion factors to design game playing capability in game interactions.
This study aims to reveal the content of and logic behind a recent negative public sentiment toward female idols with the example of a debate over songstress IU's fourth album that was released late last year. While previous studies on fandom have focused on the identification process towards entertainers and making community, a recent phenomenon of "anti-fandom" or "malicious comments" implies that more research is needed on negative emotions such as hostility or schadenfreude (feelings of pleasure from others' misfortunes). Schadenfreude is a social sentiment that originated in modern liberalism, which features contradictions between public equality and private ownership, and that has been intensified in neoliberalism, which features a maximization of this contradiction centering on a meritocracy. Celebrities in Korea often become the targets of schadenfreude, which is associated with the suspicion that they gain popularity not from their abilities but from "just being popular." It should also be noted that this kind of schadenfreude operates differently between male and female entertainers. Specifically, the acquisition of money and fame by modern women whose presence used to be located in the private possessions of males is considered to be due to their unjustified use of sexuality. This is also the background of the recent online misogyny culture in Korea. In this context, IU, who had been successful at building a differentiated image of "sister-like idol artist," became a valid target. Although accusing IU of utilizing pedophilia reflects a stalemate that a current politics of sexual violence faces, it rather damages the name of an individual than attracts public attention to the structural causes of childsexualabuse. This is why I see the way that pedophilia was used in the debate over IU as a schadenfreude. Consequently, the term pedophilia here contributes to an expansion of the entertainment economy that is sustained by rises and falls of the celebrities' stock prices.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.9-12
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2023
최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.
본 연구의 목적은 웹페이지 배경과 브랜드가 소비자의 감정과 점포이미지에 미치는 영향을 조사하는데 있으며, 또한 소비자의 감정과 점포이미지가 소비자 행동의도에 미치는 영향을 조사하는데 있다. 본 연구는 가상의 웹싸이트를 활용하여 2 (웹페이지 배경: 유 vs. 무) $\times$ 2 (브랜드: 인지도 고 vs. 저) 집단간 실험설계를 하였다. 382명의 응답이 가설검증을 위한 연구결과 분석에 사용되었다. 본 연구의 결과를 살펴보면, 웹페이지 배경이 소비자의 긍정적 감정과 점포이미지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 브랜드의 경우 인지도가 점포이미지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 구조방정식 모형의 유의미한 결과를 살펴보면, 긍정적 감정이 점포이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며 점포이미지가 소비자 행동에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적 측면에서 온라인 환경에 대한 연구분야에 공헌하였으며, 마케팅적 시사점을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.329-332
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2002
본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.3
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pp.101-118
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2014
Given the context of rapid developing ubiquitous computing environment, it is imperative for users to search and use images based on affective meanings. However, it has been difficult to index affective meanings of image since emotions of image are substantially subjective and highly abstract. In addition, utilizing low level features of image for indexing affective meanings of image has been limited for high level concepts of image. To facilitate the access points of affective meanings of image, this study aims to utilize user-provided responses of images. For a data set, emotional words are collected and cleaned from twenty participants with a set of fifteen images, three images for each of basic emotions, love, sad, fear, anger, and happy. A total of 399 unique emotion words are revealed and 1,093 times appeared in this data set. Through co-word analysis and network analysis of emotional words from users' responses, this study demonstrates expanded word sets for five basic emotions. The expanded word sets are characterized with adjective expression and action/behavior expression.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.3
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pp.371-376
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2003
In this paper, we proposes a method for recognizing the facial expressions using ICA(Independent Component Analysis)-factorial representation method. Facial expression recognition consists of two stages. First, a method of Feature extraction transforms the high dimensional face space into a low dimensional feature space using PCA(Principal Component Analysis). And then, the feature vectors are extracted by using ICA-factorial representation method. The second recognition stage is performed by using the Euclidean distance measure based KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm. We constructed the facial expression database for six basic expressions(happiness, sadness, angry, surprise, fear, dislike) and obtained a better performance than previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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