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유료 유튜브 채널멤버십 이용동기가 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향: 소비가치이론을 기반으로 (The Effect of Paid YouTube Channel Membership Motivation on Usage Satisfaction and Continuance Intention: Based on Consumption Value Theory)

  • ;권지윤;양성병
    • 서비스연구
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    • 제13권2호
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    • pp.181-203
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    • 2023
  • 유튜브는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 갖춘 하이브리드적 성격을 띠고 있다. 그러나, 이러한 하이브리드적 특성을, 특히 유료 채널멤버십의 맥락에서 조사한 선행연구는 제한적이다. 따라서, 본 연구에서는 소비가치이론과 선행연구를 바탕으로 유튜브 유료 채널멤버십과 관련된 소비가치 요인이 이용만족도와 지속이용의도에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 유튜브 유료 채널멤버십 맥락에서 인지된 네 가지 소비가치 요인(기능적 가치, 사회적 가치, 감정적 가치, 진귀적 가치)을 도출하고, 각 요인이 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 검증한 후, 이러한 관계에서 상황적 가치(유료 유튜브 멤버십 채널에서의 실시간 방송 시청경험)의 조절효과를 추가적으로 살펴보고자 한다. 데이터는 여러 유료 유튜브 채널멤버십에 가입한 한국 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 총 274부가 수집되었다. 구조방정식모델링 기법을 활용하여 연구모형을 검증한 결과, 네 가지 소비가치 요인이 모두 이용만족에 유의미한 영향을 미치며, 이용만족은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상황적 가치 또한, 기능적/감성적 가치와 이용만족 간의 관계와 이용만족과 지속이용의도 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 포괄하는 유튜브 채널 유료 멤버십에 초점을 맞춘 최초의 연구로서, 본 연구의 결과를 통해 개인방송 진행자 및 이해관계자들에게 시청자의 이용만족에 영향을 미치고 채널멤버십 가입 및 지속유지를 유도하는 동기부여 요인에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

개인화된 뉴스 서비스를 위한 소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천기법 (Content-based Recommendation Based on Social Network for Personalized News Services)

  • 홍명덕;오경진;가명현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.57-71
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    • 2013
  • 세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.