온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 다양한 SNS 중에서도 서비스가 출시된 지 얼마 되지 않아 세계 최대 SNS인 페이스북과 경쟁을 하고 있는 인스타그램의 기업 계정인 "이니스프리" 화장품에세 제공하는 정보 제공 유형 차이에 따라 콘텐츠 정보의 신뢰성, 정보성 및 유희성에 차이가 존재하는지와 콘텐츠 정보의 속성이 이용자의 태도에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 여성 총 311명의 설문을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 정보 제공 유형에 따라 콘텐츠 정보의 신뢰성, 정보성 및 유희성에 차이가 존재하지 않았다. 둘째, 콘텐츠 정보의 "신뢰성"과 "유희성"은 구매의도에 영향을 주었다. 셋째, 콘텐츠 정보의 "정보성"과 "유희성"은 충성도에 영향을 주었다. 넷째, 콘텐츠 정보의 "정보성"과 "유희성"은 이용 만족도에 영향을 주었다. 이런 결과로 볼 때, 기업이 제공하는 정보 제공 유형이 개정 속성에는 영향을 미치지 않으며, 콘텐츠 정보의 "유희성"은 모든 이용자 태도에 영향을 미치는 중요 요인으로 확인 되었다.
이 연구는 인스타그램에 장문의 클래식음악 공연 리뷰를 게시하는 클래식음악 애호가에 주목하여, 공연 리뷰를 작성하는 동기와 목적을 밝히고 리뷰를 매개로 이루어지는 애호가들 사이의 상호 커뮤니케이션을 분석하였다. 분석 자료로는 인스타그램에 리뷰를 게시하는애호가 8인과 진행한 인터뷰를 주로 활용하였으며, 이들이 게시한 리뷰 글도 분석에 포함하였다. 분석 결과, 클래식음악 애호가들이 인스타그램을 애용하는 이유는 인스타그램의 용이성, 익명성, 친밀성의 세 가지 특성(어포던스) 때문인 것으로 파악되었다. 또한 이미지 중심의 인스타그램 운영 방식은 자신이 작성한 공연 리뷰 콘텐츠의 수준에 확신이 없는 애호가들에게 텍스트에 쏠리는 주목과 관심을 회피하는 효과를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 이들은 클래식음악 감상에 적합한 문화자본을 가지지 못했다는 열등감 때문에 인스타그램에 리뷰를 게재하지만, 리뷰를 지속적으로 작성하고 읽는 과정에서 발생하는 애호가들 사이의 상호 학습을 통해 클래식음악 감상에 필요한 문화자본을 축적하고 있었다.
본 연구는 소셜미디어인 유튜브의 강박적 사용에 대해 조사하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 성격 특성 관점(호감성, 성실성, 신경성, 외향성, 개방성)과 이용 동기 관점(실용적, 쾌락적, 사회적 동기)을 동시에 고려한 연구모형을 개발하였다. 본 연구를 위해 설문방법을 이용하였고, 분석을 위한 데이터는 165개의 데이터를 적용하였다. 자료의 분석은 구조방정식모형을 사용하였다. 실증분석결과는 첫째, 호감성과 성실성이 높을수록 강박적 유튜브 사용이 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 실용적 이용 동기가 높을수록 강박적 유튜브 사용이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유튜브 이용자들에게 강박적 사용의 위험성을 경고할 뿐만 아니라, 자체 관리 전략을 개발하는데 도움을 준다는 점에서 의미가 있다 하겠다.
As of November 2021, TikTok has one billion monthly active users and is recognized as the most engaging social media platform. TikTok has seen a surge in users and content creators, ranging from athletes to medical professionals. In the past year, content creators have utilized the app to advocate for social reforms, education, and other uses that were not previously considered. Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women, with an expected 281,550 new cases of invasive breast cancer in 2021. As more individuals with breast cancer choose to undergo resection, the demand for autologous fat grafting in breast reconstruction has increased due to the natural look and feel of breast tissue. The purpose of this article is to analyze content related to breast reconstruction with fat grafting found on TikTok and recommend methods to improve patient education, care, and outcomes. We searched TikTok on November 1, 2021, for videos using the phrase "breast reconstruction with fat grafting." The top 200 videos retrieved from the TikTok search algorithm were analyzed, and all commentaries, duplicates, and nonrelevant videos were removed. Video characteristics were collected, and two independent reviewers generated a DISCERN score A total of 131 videos were included in the study. They were found to have a combined 1,871,980 likes, 41,113 comments, and 58,662 shares. The videos had an average DISCERN score of 2.16. Content creators had an overall low DISCERN score in items involving the use of references, disclosure of risks for not obtaining treatment, and support for shared decision-making. When stratified, the DISCERN score was higher for videos created by physicians (DISCERN average 2.48) than for videos created by nonphysicians (DISCERN average 1.99; p < 0.001).
자연어처리 기술과 비대면 문화의 확산과 더불어 챗봇의 사용 증가세가 가파르며, 챗봇의 용도 또한 일상 대화와 소비자 응대를 넘어서 정신건강을 위한 용도로 확장하고 있다. 챗봇은 익명성이 보장된다는 점에서 사용자들이 우울감에 관해 이야기하기 적합한 서비스이다. 그러나 사용자가 작성한 문장들을 분석해 우울 담론의 유형과 특성을 파악하는 연구들은 주로 소셜 네트워크 데이터를 대상으로 했다는 한계점이 존재하며, 실제 환경에서 사용되는 챗봇과 상호작용한 데이터를 분석한 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는 챗봇-사람의 상호작용 데이터에서 무작위로 추출한 '우울'과 관련된 대화 데이터를 토픽 모델링 방법과 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 채팅에서의 우울 관련 담론의 특성을 파악하였다. 또한, 챗봇에서 빈번히 나타나는 '우울' 담론의 범주와 트위터 '우울' 담론의 범주의 차이점을 비교하였다. 이를 통해 챗봇 데이터의 '우울' 대화만의 특징을 파악하고, 적절한 심리지원 정보를 제공하는 챗봇 서비스를 위한 시사점과 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
This study aims to analyze Instagram hashtags based on big data to investigate changes in consumer trends and perceptions of vegan fashion, and to derive strategies for revitalizing vegan fashion brands based on derived results. Among social media, Instagram was selected as a collection channel, and Instagram hashtags for 'Vegan Fashion' were collected from July 1, 2021 to December 31, 2021. After conducting semantic network analysis with the Ucinet 6 program based on the collected data, the CONCOR analysis on vegan fashion showed the following four clusters: 'Veganism practiced with fashion', 'Bag type of vegan fashion brand', 'Sharing vegan fashion', and 'Diversification of eco-friendly products'. Analysis results showed that the Instagram hashtag for vegan fashion confirmed the MZ generation's increased interest in vegan fashion and their thoughts to recommend and share frequently used items or brand products to people around them. CONCOR analysis of vegan fashion brands showed the following four groups: 'Differentiating the material of vegan bags', 'Eco-friendly products of vegan fashion brands', 'Interest in vegan shoes', and 'Donation campaign of vegan fashion brands'. CONCOR analysis on Meaningout showed the following four clusters: 'MZ Generation's Meaningout Start-up', 'Recommendation Platform for Skin Products', 'Value Consumption Trend for Eco-friendly Clothing', and 'Interest in Eco-friendly Packaging'. The results of this study on vegan fashion, a practical eco-friendly movement that can require changes in social responsibility and perception as issues that directly affect animals, the environment, and humans, are expected to provide basic data to help domestic vegan fashion brands develop marketing strategies.
방송과 통신의 융합으로 매체와 서비스의 구분이 모호해지면서 공익성의 개념을 새롭게 정립해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 방송통신 융합시대에 산업의 변화에 따라 모든 매체와 서비스에 적용가능한 공익성 개념의 정립을 시도하였다. 방송과 통신의 융합으로 미디어 산업은 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 단말이라는 가치사슬로 변화하고 있다. 디지털기술의 발전으로 향후 방송과 통신은 이러한 가치사슬에 따라 산업구조 개편이 불가피해지고 있다. 산업구조의 변화는 이념과 규제정책, 그리고 규제체계의 변화를 수반하고 있다. 그렇지만 융합시대에도 미디어 서비스는 기본적으로 공익성 구현의 의무가 있으며, 이러한 공익성 구현의 궁극적인 목표는 수용자 복지의 증진에 있다. 수용자 복지증진을 위해 콘텐츠 측면에서는 내용의 다양성, 공정성, 객관성, 사회적 가치보존, 플랫폼 측면에서는 개인정보 보호, 소비자 보호, 유해정보 차단, 네트워크 측면에서는 안정적 망 유지, 공정경쟁, 단말기 측면에서는 호환성 유지, 디지털 격차해소 등이 필요하다. 그리고 이러한 공익적 가치를 구현하기 위한 법, 제도적 측면의 규제정책 추진이 요구된다.
본 연구는 4차 산업혁명과 코로나19 팬데믹으로 주목받고 있는 가상세계 기반의 플랫폼인 메타버스의 기술수용의도 과정을 실증적으로 파악함에 목적이 있다. 이에 메타버스 플랫폼 이용에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 분석하기 위해 기술수용모델(TAM)을 활용하였다. 연구방법으로써 일반 성인남녀를 대상으로 설문을 수행하였고, 구조방정식 모델을 이용해 분석하였다. 연구결과, 지각된 용이성에는 지각된 즐거움, 상호작용성, 자기효능감, 사회적 영향이 긍정적 영향을 미쳤다. 지각된 유용성에는 상호작용성과 사회적 영향이 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 용이성이 지각된 유용성에 미치는 영향 관계는 통계적으로 유의하지 않았으나, 지각된 용이성과 지각된 유용성은 모두 메타버스에 대한 태도를 긍정적으로 형성하는데 유의미한 영향을 미쳤다. 마지막으로 호의적인 메타버스 플랫폼에 대한 태도는 지속적 이용 의도에도 긍정적 영향을 미쳤다. 본 연구를 통해 메타버스에 대한 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 확인할 수 있었으며, 메타버스 기술 채택의 요인 및 이용자 연구를 위한 기초자료로써 의의가 있다. 향후에는 연구대상을 확장하고, 다양한 요인을 활용하여 연구한다면 이용자에 대한 심도 깊은 이해가 가능할 것이다.
최근 1인 미디어 시대가 도래하면서, '공연자-관객'의 구도를 보였던 방송인과 시청자의 지위가 변화하고 있다. 본 연구는 유튜브의 1인 방송에 나타나는 '스트리머-시청자' 역할의 층위 변화에 주목하고, 이들이 함께 만들어가는 집단 스토리텔링의 양상을 분석하였다. 구체적인 이론적 배경으로 발터 벤야민과 레슬리 실코의 '이야기와 이야기꾼', 어빙 고프먼의 '사회적 역할론'을 활용하고, 이를 토대로 1인 미디어 내에서 변화하는 역할을 재규정해 보았다. 분석 대상으로 선정한 유튜브 플랫폼 기반의 1인 게임 방송인 <대도서관 TV(buzzbean11)> 채널은 실시간 스트리밍 방송과 녹화 방송으로 구분된다. 특히 녹화된 방송에서는 - 고프만이 말한 - 관객과 만나는 '앞무대'가 확장되면서, 실시간 방송 시청자가 방송팀 구성원의 일부로 참여한다. '스트리머', '게임 참여자', '실시간 방송의 시청자'는 역할의 층위가 조정되면서 새로운 역할을 부여받아 게임 방송 서사를 집단 창작하는 것이다. 여기서 스트리머는 주요 이야기꾼이자 앞무대 진행자로서, 중심 스토리텔링을 전개하며 방송의 정체성을 정의한다. 다음으로 게임 참여자는 보조 이야기꾼이자 앞무대 공모자로, 게임 서사를 보충하고 방송의 정체성을 실현한다. 마지막으로 실시간 방송 시청자는 간헐적인 보조 이야기꾼이자 앞무대의 간접적 공모자로, 스토리텔링의 틈을 메우고 방송의 정체성을 보존한다. 이처럼 복합적인 층위의 역할 수행자를 통해, 각기 다른 조각의 이야기가 덧붙여져 최종적으로 게임 방송의 서사가 전개되는 것이다. 이와 같이 본 연구는 스트리머-시청자의 이분법적 구분에서 탈피하여, 1인 게임 방송의 집단 스토리텔링에 참여한 시청자의 역할에 주목하였다. 급변하는 미디어 환경을 감안할 때, 스트리머-참여자와 집단 스토리텔링의 양상은 더욱 두드러질 것으로 예상된다. 이에 본고에서 다룬 연구방법론이 관련 후속연구를 견인할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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