본 연구는 페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 '좋아요' 수가 포스팅된 제품에 대한 태도와 구매의도에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 남녀 대학생 135명의 피험자를 '댓글'반응 경향이 높은 집단과 낮은 집단으로 나누고 게시글의 '좋아요' 수를 고(高)/저(低) 조건으로 구분하여, 페이스북 뉴스피드에 게시된 제품관련 글을 읽도록 한 후 제품태도와 구매의도를 측정하였다. 변량분석 결과 '댓글'반응 경향 고/저에 따른 제품태도와 구매의도에는 차이가 나타나지 않았지만, '댓글'반응경향과 '좋아요' 수 고/저에 따른 상호작용이 유의하였다. 즉, '댓글'반응경향이 높은 사용자는 게시글의 '좋아요' 수에 따른 제품태도와 구매의도에 차이가 없었지만, '댓글'반응경향이 낮은 사용자는 '좋아요' 수 저(低)조건보다 '좋아요' 수 고(高)조건에서 더 호의적인 제품태도와 높은 구매의도를 보였다. 본 연구를 통해 페이스북 광고의 효과를 높이기 위해서는 사용자의 '좋아요' 반응을 많이 유발하는 것이 유용하며, '좋아요' 수가 많은 게시물 노출을 통해 사용자의 제품태도와 구매의도가 향상되는 것을 실증적으로 확인하였다는 점에 의의가 있다.
본 연구는 소셜 미디어 상 다양한 행위 중에서 '좋아요'를 누르는 행위가 의미하는 바를 감정적, 사회적으로 분석하여 그것이 소셜 미디어에 대한 전반적 태도에 어떠한 영향을 미치는 지, 또한 그 영향력이 성별에 따라 어떻게 달라지는 지 살펴보았다. 구체적으로, '좋아요'라는 행위에 담긴 의미를 감정적인 동감 측면과 사회적인 지지 측면으로 구분한 후, 그 의미를 지각하는 강도가 '좋아요'를 통해 이루고자 하는 단기적 목표 두 가지-관계의 강화 및 정보의 공유-와 소셜 미디어 사용에 대한 전반적 태도에 어떠한 방식으로 영향을 미치는 지 살펴보았다. 또한 여성의 경우 감정적 동감에서 관계 강화로 진화하는 과정이 더 강한 연관성을 보이며 남성의 경우 사회적 지지에서 정보 공유로 이어지는 과정이 더 강할 것이라 가정하였다. 285명의 소셜 미디어 사용자들을 대상으로 설문을 실시한 결과, 행위 관련 총 16개의 가설 중 10개가 채택되어 '좋아요'를 누르는 행위에 부여하는 의미의 강도에 따라 소셜 미디어 사용 태도가 어느 정도 달라지는 것이 확인되었으며 성별 차이의 경우 16개의 가설 중 의미에서 목적으로 이어지는 과정에서만 4개가 부분적으로 채택되어 성별 차이는 존재하지만 크지는 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 '좋아요'를 단순히 양적으로만 이해하고 분석하는 것이 아니라 그 행위 안에 담긴 다양한 감정 및 기대를 규명하였다는 점에서 의의가 있다.
최근 스마트폰 발달로 인터넷 접근이 쉬워짐에 따라 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 이용이 손쉬워졌다. 하지만 현재 SNS는 개인의 일상 또는 관심사 공유에 그치며 여러 사용자 간의 공통관심사 파악은 어렵다. 본 논문에서는 SNS를 통해 개인이 아닌 여러 사용자 간의 공통관심사를 파악하여 스마트폰을 통해 원하는 것을 추천해주는 콘텐츠 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 그룹 내 사용자들의 선호도와 편차를 고려하여 제안한 공식을 포함한다. 시뮬레이션 후 공식에 대해 나올 수 있는 경우는 4가지로 간추려졌다. 그 결과 개인의 선호도를 나타내는 '좋아요' 수가 많으면서 페이스북 사용자들 간 선호도 편차가 적은 콘텐츠를 추천한다. 제안한 방법은 공식에 대한 4가지 경우의 시뮬레이션과 실제 페이스북 사용자들의 '좋아요' 데이터로 증명한다. 제안 시스템은 그룹 내에서의 선호도와 편차를 고려하여 공통관심사를 추천해주기 때문에 양질의 맞춤형 콘텐츠를 제공한다.
최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
만화 장르의 새로운 유통 방식 중 하나로 시작한 웹툰은 성장을 거듭하며 스마트 미디어를 활용한 대표적인 콘텐츠 장르로 자리매김하였다. 웹툰은 영화나 드라마와 같이 다양한 콘텐츠 장르로 활용되면서, 문화적 파급력도 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 웹툰의 흥행 성과에 영향을 미치는 요인들을 고찰함에 그 목적을 두고 있다. 웹툰의 성공 요인과 실무에서 활용될 수 있는 주요연구들이 부족한 상황에서 웹툰의 흥행을 결정하는 요인들을 순서회귀분석 방법을 통해 계량적으로 분석함으로써 산업적 시사점을 밝히고자 하였다. 그 결과, 구독자 평점, 좋아요의 수, OSMU 여부, 작가파워(작가의 전작개수), 그리고 장르와 그림체가 흥행에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이들 결과를 토대로, 평점과 좋아요의 수 등 웹툰 상에 제시되는 항목들을 중심으로 작품을 배치하는 구성이 필요하다는 점과 작가들을 활용한 마케팅적 접근에 대한 시사점을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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