PC 혹은 모바일 환경이 점점 발전됨에 따라 사용자들은 자신의 목적에 맞는 다양한 콘텐츠들을 쉽게 이용하고 있다. 사용자는 정상적인 콘텐츠를 이용할 경우 콘텐츠가 가지고 있는 태그정보를 통해 콘텐츠의 내용을 식별하여 사용한다. 하지만 올바른 태그정보가 들어있지 않은 콘텐츠의 경우 사용자는 잘못 입력된 태그정보로 인해 콘텐츠를 식별하는 과정에서 어려움을 겪을 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 가지고 있는 콘텐츠에 접근하여 스마트폰 혹은 PC에 저장되어있는 다양한 콘텐츠들을 유튜브 API를 통해 유튜브 플랫폼에 존재하는 영상들과 매칭 시키고, 매칭 시킨 영상들을 사용자 계정에 동기화시키는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에 내장된 GPS 센서와 카카오 로그인 API, 기상청 API, 유튜브 라이브러리, 크롤링을 활용한 체감 온도 기반 코디 추천 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 카카오 로그인 API를 활용한 제삼자 로그인 인증 방식을 사용하고 사용자별 체질 정보를 입력받아 개인화된 옷차림 정보를 제공하도록 구현한다. 또한 GPS 센서로 받아온 위치 정보를 기상청 API와 연동하여 사용자의 현재 위치에 해당하는 날씨 정보와 체감 온도를 계산하여 제공하도록 구현한다. 그리고 유튜브 라이브러리를 사용하여 유튜브 코디 영상을 제공하여 사용자의 코디에 도움을 주도록 구현한다.
본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.
이 연구는 지역 지상파 방송사의 유튜브 시사뉴스 콘텐츠의 특성과 이용자 반응 간의 상관관계를 살펴보고 대응 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 유튜브 오픈 API를 활용하여 전국 31곳의 지역 지상파 방송사의 유튜브 뉴스 채널에서 한 달 간 업로드 된 3,950건의 동영상을 표본으로 추출하였다. 개별 동영상을 분석 단위로 설정하고 형식적 특성과 내용적 특성, 이용자 반응 등을 내용분석 하였다. 연구결과, 디지털 전용 콘텐츠를 생산하고 있었지만 매우 낮은 비율이었으며, 대부분은 제목과 형식이 그대로 업로드 되는 방송 다시보기 영상이었다. 또한, 상당수의 채널이 TV편성과 같은 종합 채널의 형태로 운영되고 있어 독자적인 플랫폼으로서의 전문성을 보여주지 못하고 있었다. 이는 지역 방송사의 유튜브 채널은 TV나 자사 홈페이지와의 차별성이 부재하며, 여전히 TV플랫폼의 보조적 역할이나 아카이브 기능에 편향되어 있음을 알 수 있는 부분이다. 그럼에도 불구하고, 지역 전문성과 유튜브 감성을 반영한 소수의 디지털 전용 콘텐츠는 높은 조회 수와 반응을 이끌며 온라인 공간에서의 확장성을 보여주었고 지역 방송사 유튜브 뉴스 채널에 현실적이고 효과적인 방향성을 제시했다.
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.
전 세계 최대 규모의 동영상 공유 플랫폼인 유튜브는 수많은 영상을 제공하며 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있다는 점에서 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그렇지만 영상마다 공감 비율(싫어요/좋아요)은 동일 채널의 영상일지라도 주제나 업로드 시기 등에 따라 많은 편차를 보여, 기존 연구들은 공감 비율과 영상 조회 수와 같은 수치를 통해 그 원인을 유추하거나 해석하려 한다. 이러한 방식은 공감 현황을 파악하는 데는 도움을 주지만, 특정 영상의 선호도 원인을 파악하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 영상별로 수집한 댓글들로부터 추출한 토픽어(명사 상당 어구)와 사전에 분류한 비공감 유형 간 매칭을 통해 그 원인을 파악하고자 한다. 공감 비율에서 있어서 아웃라이어가 많이 발생하는 반려동물과 요리 분야의 상위 10개 채널에서 제작한 영상 중 비공감 지수(비공감 수/공감 수)가 가장 높은 상위 10개 영상(반려동물 임계값: 4.000, 요리 임계값: 0.723)에 대해 유튜브 API를 통해 수집한 11,110개 댓글들을 수집하고 토픽어를 추출하여 사전에 정의한 비공감 유형과 매칭시켰다. 이를 통해 댓글 분석만으로도 비공감 비율이 높을 것인지, 어떠한 비공감 유형일지 예측 가능함을 확인하였다. 향후 유튜브 채널 운영자를 위한 비공감 영상 예측 및 제작 기준을 구축하는 후속 연구를 통해 사용자에게 긍정적인 영상을 제공할 수 있는 유튜브 환경을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 중국의 커버가수이자 유명 크리에이터인 '펑티모(Fengtimo)'의 동영상이 국내에서 어떠한 네트워크를 가지고 소비되는지, 확산의 영향요인은 무엇인지를 살펴본 것이다. 국내 문화산업계와 학계에서 중국 시장을 한국 콘텐츠의 대상 시장으로만 보는 경향이 있어, 중국 콘텐츠의 국내 소비에 대한 연구는 매우 부족하다. 이에 본 연구자는 한국에서도 많은 인기를 가지고 있는 유명 크리에이터 영상콘텐츠의 사례를 선정하여 연구를 진행하였다. 연구 결과, 연결된 네트워크에서 게시자들의 그룹은 국내 공식채널, 국내 개인 유튜버, 해외 공식 채널로 크게 구분되며, 연결정도와 매개중심성 모두 국내 공식채널 그룹에서 게시한 동영상들의 값이 높았다. 공식채널 그룹의 연결정도 상위 영상들은 주인공인 펑티모의 핵심 콘텐츠인 커버송 및 팬 소통 영상이었다. 이에 반해 국내 개인 유튜버들의 연결정도 상위 영상들은 밈(meme) 현상의 특성을 보여주고 있었다. 콘텐츠의 확산을 나타내는 조회수에 대한 영향요인은 댓글수, 좋아요수, 외향연결정도, 싫어요수, 내향연결정도, 매개 중심성의 순서로 유의했다. 게시자 특성에 따른 확산 영향은 국내 공식채널 그룹과 개인 유튜버 그룹 간의 차이가 유의했다. 연결정도와 매개중심성은 일반요인과 콘텐츠 확산을 매개하는 효과가 있었다. 선행연구들 사이에 시점이나 콘텐츠 종류 등에 따라 연구 결과가 다르게 보고되고 있어, 향후 후속 연구를 통한 지속적인 검증과 연구 축적이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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