본 연구는 국내 대표적인 중국어 교육 관련 유튜브 채널들을 중심으로 유튜브 중국어 교육 채널에 속한 동영상 콘텐츠를 내적 구성요소와 외적 구성요소와 나누어 분석하였다. 분석 결과 유튜브 중국어 교육 채널 콘텐츠 들에서는 상호작용, 기타 이용의 편의성, 멀티미디어 자료 활용 등 외적 구성요소와 학습 목표 및 내용, 강의 방식, 강의 분량, 학습 자료, 학습 평가 및 연습, 교육과정의 연계 및 체계성 등 내적 구성요소가 다양한 형태로 나타나고 있었다. 유튜브 중국어 교육 채널 콘텐츠들에서는 전통적인 교실 수업이나 면대면 수업에서 나타나지 않는 웹 기반 교육 자료의 특징들을 보여 주었으며 이를 통하여 기존 교실 수업의 부족함을 채울 수 있는 새로운 교육 매체로써 역할을 할 수 있는 가능성을 보여 주었다. 그럼에도 불구하고 상당수의 유튜브 중국어 교육 채널 콘텐츠들의 내적 구성요소와 외적 구성요소에서는 여전히 개선해야 할 문제점이 나타났으며 이러한 문제점들은 동영상 콘텐츠를 제작하는 교수자 개인의 노력과 관심뿐만 아니라 인적, 물적 자원이 필요할 것으로 보인다.
Purpose: This study aims to analyze the factors affecting customer satisfaction in the customer reviews of omni-channel, posted on Internet blogs, cafes, and YouTube using text mining analysis. Research, data, and Methodology: In this study, frequency analysis is performed and the LDA (Latent Dirichlet Allocation) is used to analyze social big data to respond to reviewers' reaction to the recently opened omni-channel shopping reviews by L Shopping Company. Additionally, based on the topic analysis, we conduct a sentiment analysis on purchase reviews and analyze the characteristics of each topic on the positive or negative sentiments of omni-channel app users. Results: As a result of a topic analysis, four main topics are derived: delivery and events, economic value, recommendations and convenience, and product quality and brand awareness. The emotional analysis reveals that the reviewers have many positive evaluations for price policy and product promotion, but negative evaluations for app use, delivery, and product quality. Conclusions: Retailers can establish customized marketing strategies by identifying the customer's major interests through text mining analysis. Additionally, the analysis of sentiment by subject becomes an important indicator for developing products and services that customers want by identifying areas that satisfy customers and areas that evoke negative reactions.
사용자는 일반적으로 멀티미디어 소셜 서비스로부터 다른 사람들과 같은 결과를 제공받는다. 따라서 소셜 네트워크 안에 개인의 어려운 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 의사 결정 시스템 구축을 사용자의 활동, 사용자의 기분과 소셜 네트워크를 통한 사용자의 친구 관계 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 사용자의 현재 기분 상태에 따라 시스템은 사용자에게 가장 적합한 영상을 유추한다. 이 시스템은 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 데이터베이스에서 추출한 추천 방법의 집합을 측정하고, 가중치에 따라 모호한 값이 각각의 방법에 할당한다. 본 논문에 시스템에서는 퍼지 수집 솔루션을 찾아서 하위 집합들로 방법들을 분류하고, 가장 적절한 방법을 선택하기 위해 퍼지로직을 기반으로 상기 하위 집합을 결정한다. 마지막으로, YouTube API와 다양한 영상을 이용하여 시뮬레이션 실험을 진행하였다. 이 실험에서 채널 추천 시스템은 사용자 특성에 맞는 적절한 결과를 보여주며, 이것은 여러 사용자의 평가에 기반하는 현재 유투브 보다 더 좋은 만족감을 준다.
본 논문은 한류의 전세계적 확산이 유튜브라는 새로운 SNS 서비스의 등장으로 확산방식이 달라진 것에 주목한다. 싸이의 '강남스타일'은 유튜브와 SNS의 매개를 통해 전세계적으로 성공했고 이로 인해 미디어 학자들은 한국 대중문화의 전세계적 확산과 유통의 새로운 양식에 대해 주목하게 되었다. 따라서 음악의 직접적인 전파뿐만 아니라 유튜브 사용자들의 K-pop의 전유양식에 대한 검토도 역시 필요하다. 즉, 단순히 대중문화 수용자들이 문화적 텍스트를 보거나 듣는 것을 넘어 어떻게 이러한 전유양식이 대중문화의 국제적 확장과 증폭에 기여하는 지를 검토할 필요가 있다. 이전에는 CD나 DVD와 같은 유형의 재화의 유통을 통해 대중문화의 유통이 매개되었으나 유튜브의 등장으로 유형의 재화 없이도 문화 교류가 이루어지는 새로운 현상이 발생한다. 이 연구는 어떻게 이런 유튜브 사용자들의 전유양식, 특히 K-pop 팬들이 만든 동영상이 K-pop의 전세계적 확산에 어떻게 간접적으로 기여하는 지를 살펴 본다. 이론적 측면에는 팬덤 연구 등을 검토한다. 연구방법으로는 온라인 공동체에 대한 민속지학적 연구방법인 넷노그래피를 사용한다.
Explosive deployment of smart mobile devices such as smart phones, and tablets along with expansion of wireless internet bandwidth have enabled the deployment of mobile video streaming such that video traffic becomes the most important service in wireless networks. Recently, for more efficient video streaming services, the ISO MPEG group standardized a protocol called DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) and the standard has been quickly adopted by many service providers such as YouTube and Netflix. Despite of the convenience of mobile streaming services, users also suffer from low QoE(Quality of Experience) due to dynamic channel fluctuations and unnecessary downloading due to high churning rates. This paper proposes a noble efficient video rate selection algorithm considering user buffer level, channel condition and churning rate. Computer simulation based performance study showed that the proposed algorithm improved the QoE significantly compared to a method that determines the video rate based on current channel conditions. Especially, the proposed method reduced the rebuffering rate, one of the most important performance factors of the QoE, to a nonnegligible level.
현재의 유튜브는 사용자가 실제 소비한 콘텐츠를 기반으로 사용자에게 유사한 콘텐츠를 추천한다. 이런 알고리즘의 특성으로 인하여 사용자는 비슷한 분야의 콘텐츠는 잘 추천받지만 소비 한적이 없는 분야의 콘텐츠는 추천 받기가 어렵다. 폭넓게 영상을 추천 받는데 있어서 한계가 있다. 크라우드 소싱을 활용하여 이 문제를 해결하고자 한다. 유튜브를 사용하는 대중들의 직접적인 참여를 통하여 다양한 채널을 추천받을 수 있는 플랫폼을 제안한다. 사용자는 다양한 채널을 추천받고 채널 토론 방에서 사람들과 소통할 수 있으며 동시에 채널을 추천하여 수익을 창출할 수 있다. 본 플랫폼이 다양한 크라우드 소싱 기반의 추천 플랫폼에서 활용될 수 있기를 기대한다.
소셜 정보망의 발달로 마케팅의 방법도 다양하게 변화되고 있다. 기존의 유명인, 경제적 지원 기반의 성공적인 마케팅방법론과 달리, 최근 인플루언서 기반 유튜브 마케팅이 큰 대세를 이루고 있다. 본 논문 에서는 처음으로 유튜브 양적 정보 및 댓글분석 기반 다각도 질적 분석을 활용하여 54개 이상의 유튜브 채널에서 인플루언서 특징을 추출하고 대표적인 주제들을 모델링하여 개인 맞춤형 영상 만족도 극대화는 물론 기업체가 새로운 아이템을 마케팅 할 때 기존의 인플루언서 특징을 참고하여 새로운 아이템의 영상을 제작하고 배포함으로써 성공적인 홍보 효과를 누릴 수 있도록 보조 수단 제공을 목적으로 한다. 유튜브 채널 별 다양한 영상의 모든 댓글을 각 문서로 가정하고 TF-IDF 및 LDA알고리즘을 적용하여 성능 극대화 향상을 보였다.
최근 폭발적인 인기를 끌고있는 짧은 동영상 애플리케이션(e.g., TikTok, YouTube Shorts)은 광고집행을 위한 새로운 SNS 플랫폼으로 관심을 받고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 짧은 동영상 애플리케이션에서 집행되고 있는 스토리텔링 광고를 분류하고 그 효과를 측정하는 것을 목적으로 한다. 상술 하면, 전통적 광고 분류기준인 허구성을 기준으로 스토리텔링 광고를 리얼리티, 패러디, 창의형식으로 구분하였다. 또한 인지심리학 정보처리 맥락에서 높은 수준과 낮은 수준의 메시지가치가(MSV)로 광고들을 분류하였다. 전 세계적으로 가장 많은 이용자를 보유한 틱톡을 대상으로 총 784명 중국인 이용자의 응답을 수집하였다. 연구결과 두 개의 주요 변인(허구성과 MSV) 간에 유의미한 조절효과가 발생하였다. 가장 주목할 만한 결과는 정보처리 리소스의 사용을 높게 요구하는 높은 허구성의 창의적 기법이 높은 메시지자극가를 사용하게 되면 인지과부하(cognitive overload)를 야기하여 광고효과가 낮아지는 것으로 나타났다. 보다 자세한 이론적 논의와 효과적인 짧은 동영상 스토리텔링 광고제작을 위한 제언들을 본문에서 상세히 소개하였다.
한국 언론과 소셜미디어에서 한미관계와 관련해 어떤 의제가 확산하는지 알아보기 위해 한미정상회담 관련 뉴스와 정보에 대해 의미연결망 분석과 네트워크 분석을 했다. 분석 결과, 보수 성향의 조선일보는 문대통령의 방미 성과를 과소평가했다. 조선일보의 주요 정보원은 야당이었다. 반면, 진보 성향의 경향신문은 문대통령의 방미를 강조하고, 방미 성과를 성공적이라고 평가했다. 경향 신문의 주요 정보원은 여당이었다. 보수, 진보 언론 모두 미국에 대해서는 비판적인 입장을 드러내지 않았다. 조선일보는 바이든 정부의 우선적 외교정책으로 북한 인권을 언급했고, 양국이 이 문제를 해결해야 한미관계가 발전적으로 나아갈 수 있다고 전망했다. 다음으로 뉴스검색 채널 역할을 하는 유튜브에서 한미정상회담 관련 동영상을 검색하고 영향력이 있는 동영상을 찾기 위해 네트워크 분석을 했다. 분석 결과, 영향력 상위 영상들은 정부에 호의적이었으며, 진보 성향의 신문과 마찬가지로 문대통령의 방미 성과를 높이 평가하고, 긍정적으로 전달했다.
본 연구는 뉴스 이용자의 사회 신뢰와 갈등 인식이 뉴스 이용에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 국내 거주 20세 이상 69세 이하 성인 548명을 대상으로 온라인 설문조사를 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 응답자의 정치성향에 따라 사회 갈등의 인식 수준에 차이가 나타났다. 둘째, 사회 신뢰 인식이 높을수록 지상파채널, 종합편성채널, 온라인채널의 뉴스 이용이 증가하였다. 셋째, 사회 갈등 인식은 JTBC와 TV조선, 채널A, 유튜브를 통한 뉴스이용에 영향을 미쳤다. 넷째, 응답자의 연령대와 정치성향도 채널별 뉴스이용에 영향을 미쳤다. 마지막으로, 진보적 성향일수록 JTBC를 통한 뉴스 이용이나 포털에서 뉴스 다시보기가 증가하는 경향성이 발견되었다. 반면에 진보적 성향일수록 지상파3사와 TV조선, 채널A를 통한 뉴스 이용은 감소하였다. 이상의 결과를 통해 본 연구는 다채널 다매체 시대 뉴스환경에 대한 논의를 이용자 중심에서 살펴보고, 개인의 사회 인식이 뉴스 이용에 미치는 영향력의 차이를 발견했다는 점에서 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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