• 인간식물환경학회지
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• 제24권2호
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• pp.209-218
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• 2021

Background and objective: Instagram, an image-based social media, is being used as an important outlet for the communication and place marketing of public spaces. The purpose of this paper was to analyze how types of place-based content affect user reactions (Likes and Comments) on Instagram in order to provide basic data on the operation and utilization of social media by public places such as botanical gardens and arboretums. Methods: A total of 850 posts uploaded to the Instagram account of Kew Gardens from November 6, 2014 to July 3, 2020 were classified using 14 subject codes. Multiple regression analysis was performed to evaluate the user's reaction between the dependent variables ("Likes", "Comments") and the independent variables (14 subject codes). Results: The findings showed that user reactions appear to differ depending on the typology of the content, and "Likes" and "Comments" were presented in independent behavioral reactions. In particular, "close-ups of plants (botanic, macro)," "plant colony (botanic, wide)," "place-specific landscape (building, landscape)," "anniversary" and "information" showed positive impacts on both "Likes" and "Comments"which could lead to electronic word-of-mouth and content sharing. Conclusion: Based on these findings, it can be argued that the typology of a botanical garden's content can be used to determine factors that affect the immediate reactions and enhance engagement with users.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3023-3036
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• 2019

This study investigated the television (TV) content viewers' behavior influenced by online communication at the choice of new TV series on a terrestrial streaming platform. For exploring the impact of the anchoring effect on the TV content consumption, this study analyzed the correlation between the first episode's TV ratings and the data of online comments or reactions. These data were potential audiences' communication, which were generated on the online article three weeks before the first broadcasting began. To avoid the crucial influence by external factors, such as season and social issue, the test was done with eight (8) TV series which have same genre (drama), similar core audience targeting (20-49's women), similar broadcasting period (Jun-Oct 2016), same scheduling (10.00 to 11.00 pm, weekdays) and aired on terrestrial TV platforms. This research found that not only the amount of comments and reactions, but also the attitude about the comments created before broadcasting, positively influence the audiences' decision-making behavior for new TV content choices. This investigation contributes to the literature on media economics and management by exploring the media content users' consuming behavior with behavioral economics perspectives (anchoring effect) and making a first step for finding a new effect on the media content consumption.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2491-2508
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• 2019

This research investigates the media consumers' behavior with behavioral economics perspective, especially regarding TV content viewers' behavior; how do online communications influence TV viewers' decision when choosing a new TV content among options. We focus on quantity and attribute of comments or reactions on the online news articles. We analyze that online communications data, which were generated before the first broadcast, affect the TV content consumers' choice for a new TV series. Here we identify a predicted utility, experienced utility and distinction bias in TV media consumption to find the effectiveness of the first viewing choice on whole TV series' episodes. To avoid the crucial influence by exogenous factors, such as season and social issue, the test was done with specific conditions. This research found that the total number of reactions to the comments by itself positively affects the audiences' decision-making behavior for a new TV content choice. This influence was regardless of favor/ non-flavor reactions. This study contributes to the literature on media economics and management by exploring the media content users' consuming behavior and making a first step for finding an important influencer on the media content consumption.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.189-198
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• 2019

이 연구는 2018년 12월 MMA의 인트로 공연 유튜브 댓글의 텍스트 마이닝을 통해 국내 대중의 반응을 의미화 하는것에 목적이 있다. 이를 위해 지난 10개월간 15개의 유튜브 영상에 달린 댓글을 수집하였다. 데이터의 수집은 Python과 BeautifulSoup프로그램을 통해 총 5,135개의 데이터를 크롤링하였고, 총 3차시에 걸쳐 데이터를 정제한 후 최종 5,080의 데이터를 분석자료로 활용하였다. 데이터 분석에는 텍스트 마이닝 기법이 적용되였고, 정제, 분석, 시각화의 모든 과정은 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하였다. 연구결과 키워드 분석에서는 '무대', '한국', '영상', '최고', '멋', '춤', '아이돌', '레전드', '사랑', '감사'등의 키워드 순으로 나타났고, '국뽕'이나 '올림픽'과 같은 키워드도 빈번하게 나타났다. N-gram 분석에서는 '한국의 아이돌 무대 중 전설로 남을법한 최고의 무대', '한국의 전통문화를 보여준 아이돌의 무대'라는 문맥의 댓글이 상위권에 랭킹되었다. 이와같은 키워드 분석결과를 바탕으로 토픽모델링을 적용하여 총 5개의 토픽에서 상위 5개의 키워드를 추출하였다. 토픽의 내용과 분포도를 분석한 결과 이 공연영상에 대한 댓글의 토픽은 크게 '공연무대에 대한 극찬', '한국전통춤을 융합하여 예술적으로 승화시킨 것에 대한 애정', '멋진 춤 영상을 올려준 것에 대한 감사한 마음'으로 크게 3가지의 반응으로 이루진 것을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.29-50
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• 2023

Purpose The impact of online reviews is widely acknowledged, with extensive research focused on text-based reviews. However, there's a lack of research regarding reviews in video format. To address this gap, this study aims to explore the connection between company-sponsored product review videos and the extent of directive speech within them. This article analyzed viewer sentiments expressed in video comments based on the level of directive speech used by the presenter. Design/methodology/approach This study involved analyzing speech acts in review videos based on sponsorship and examining consumer reactions through sentiment analysis of comments. We used Speech Act theory to perform the analysis. Findings YouTubers who receive company sponsorship for review videos tend to employ more directive speech. Furthermore, this increased use of directive speech is associated with a higher occurrence of negative consumer comments. This study's outcomes are valuable for the realm of user-generated content and natural language processing, offering practical insights for YouTube marketing strategies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.119-133
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• 2020

최근 유명 유튜버들이 간접광고(PPL)등 협찬, 광고를 받은 영상을 제작, 방영하면서 유료광고라고 밝히지 않은 일명 '뒷광고' 논란이 이어지며 유명 유튜버뿐만 아니라 연예인들까지 논란 속에 속해 있어 진실성에 대한 대중들의 혼란을 야기시키고 있다. 본 연구는 유튜버들의 '뒷광고' 논란의 전과 후의 대중들의 반응을 댓글분석을 통해 알아보고자 한다. 구체적으로 R 프로그램을 활용한 텍스트 분석 중 워드 클라우드, LDA, 딥러닝 기법 word2vec 분석과 같은 다양한 방식으로 분석하고자 한다. 분석 대상은 '뒷광고' 유튜버 논란에 속해 있고 '사과 영상'을 업로드한 3명의 유튜버 채널을 분석해 보기로 했다. 가장 먼저 논란되었던 슈스스 TV의 한혜연 스타일리스트와 콘텐츠 성향이 비슷하면서 100만 명이 넘는 구독자 수를 보유한 먹방 유튜버 문복희와 다양한 콘텐츠를 선보인 유튜버 양팡의 가장 최신 영상 5개(2020년 08월 09일 기준)와 처음에 올린 영상 5개를 기준으로 댓글을 분석하였다. 연구결과 논란 전에는 대부분 긍정적인 반응을 보인 댓글들이 대부분이었으나, 논란 후에는 부정적인 반응이 대부분을 차지하였고, 예전의 논란까지 같이 나타나고 있음을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구는 R프로그램을 이용한 다양한 분석을 통해 '뒷광고' 논란 이후에 인플루언서에 대한 대중들의 변화 정도를 댓글을 통해 알아봄과 동시에 앞으로는 인플루언서들의 뒷광고가 발생하지 않도록 다양한 방안을 제시하는데 그 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.28-36
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• 2022

본 연구는 짧은 동영상 플랫폼 틱톡에서 중국인 인플루언서들이 한국 K-pop 노래와 댄스를 어떠한 방식으로 재창작하며, 어떠한 변형요소들이 틱톡 수용자들의 반응 - '좋아요수', '댓글수', '공유수'에 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 틱톡 K-pop 커버영상 284개를 K-pop 원곡과 비교하여 이미지와 언어 유사성, 수용자 참여 유도 정도, 중국어로 가사/자막 번역된 정도, 유료광고 노출 여부를 분석하였고 추가로 영상길이, 인플루언서 명성 요인을 분석하여 변형요인과 함께 수용자 반응에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석결과, 상대적으로 수동적인 수용자 반응으로 판단되는 '좋아요수'에는 인플루언서의 명성만 유의한 영향을 보였지만, 보다 능동적인 반응으로 판단되는 '댓글수'와 '공유수'에는 재창작으로 활용한 변형요소들이 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 수용자는 인플루언서가 이미지 측면에서 가수와 닮지 않다고 인식될수록 댓글을 더 많이 달아주며, 중국어로 번역된 가사나 자막보다 한국어로 표현한 것이 댓글과 공유를 더 많이 만들어내었다. 본 연구는 짧은 동영상을 활용한 K-pop 콘텐츠의 해외 확산에 있어 로컬 인플루언서들에 의해 재창작되는 K-pop 콘텐츠의 특성에 따른 수용자 반응을 구체적으로 분석함으로서, K-pop 확산을 위한 인플루언서들의 역할의 필요성을 확인하였다는 데 의미가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.107-115
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• 2023

This study analyzes the content of YouTube Vlog videos created by patients of Coronavirus disease 2019 ("COVID-19") in South Korea and viewer comments on those videos. As this new infectious disease started to sweep the world in late 2019 and early 2020, the public started facing fear and uncertainty stemming from the lack of sufficient and accurate information about the virus. At the same time, as COVID-19 patients in South Korea were treated in isolation to prevent the spread of the virus, the patients themselves were experiencing anxiety and exclusion from the society. During this period, there was an increase in YouTube Vlog videos created by the patients in which they shared their experiences going through the treatment and recovery processes. To understand how these YouTube Vlog videos were being used by the patients to connect with the society and seek support in a state of isolation and anxiety, this study conducted a qualitative multi-case analysis of three sample YouTube Vlog video channels to analyze their content, as well as a lexicon-based sentiment analysis of viewer comments to understand the experiences and reactions of viewers. The patients' YouTube Vlog videos showed that they shared similar stages of progress, despite each emphasizing a different main theme. Overall, the tone of the viewer comments became increasingly positive over time, although with some variance among different patient cases and stages. The results confirmed that Vlogs of patients played a significant role in reducing the uncertainty around COVID-19 and strengthening social support for the patients. The findings of this study can improve an understanding of the psychological and behavioral aspects of patient experience in isolated treatment and the impact of shared communication among members of society in times of crisis.

• 한국IT서비스학회지
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• 제23권3호
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• pp.103-118
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• 2024

Due to the advancement of virtual reality technology, virtual idols are widely used in industrial and cultural content industries. However, it is difficult to utilize virtual idols' social perceptions because they are not properly understood. Therefore, this paper collected and analyzed YouTube comments to identify differences about social perception through comparative analysis between virtual idols and general idols. The dataset was constructed by crawling comments from music videos with more than 10 million views of virtual idols and more than 10,000 comments. Keyword frequency and TF-IDF values were derived from the collected dataset, and the connection centrality CONCOR cluster was analyzed with a semantic network using the UCINET program. As a result of the analysis, it was found that virtual idols frequently used keywords such as "person," "quality," "character," "reality," "animation," while reactions and perceptions were derived from general idols. Based on the results of this analysis, it was found that while general idols are mainly evaluated with their appearance and cultural factors, social perceptions of virtual idols' values are mixed with evaluations of cultural factors such as "song," "voice," and "choreography," focusing on technical factors such as "people," "quality," "character," and "animation." However, keywords such as "song," "voice," "choreography," and "music" are included in the top 30 like regular idols and appear in the same cluster, suggesting that virtual idols are gradually shifting away from minority tastes to mainstream culture. This study aims to provide academic and practical implications for the future expansion of the industry and cultural content industry of virtual idols by grasping the social perception of virtual idols.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.