• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.664-670
• /
• 2015

인터넷과 스마트폰의 발전과 함께 소셜 미디어 공유 사이트인 유튜브도 크게 성장하여 수많은 동영상을 공유하는 사이트가 됐다. 사용자들이 유튜브를 통해 동영상을 공유하면서 소셜 데이터를 만들어내고, 많은 동영상들 중에서 본인의 관심사가 반영된 동영상 추천을 원하게 된다. 본 논문에서는 유튜브 데이터를 이용하여 사용자의 사회적 관계와 유튜브의 특징이 반영된 소셜 카테고리 분류 목록을 기반으로 사용자의 소셜 카테고리를 추출한다. 우리는 좀 더 정확하고 의미있는 추천을 위해 추출된 사용자 소셜 카테고리를 이용한 유튜브 동영상을 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.1-13
• /
• 2020

본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.35-44
• /
• 2021

그간의 선행연구는 짧은 동영상, 숏폼 콘텐츠, 스낵 컬처 등에 한정되었으며, 원본 콘텐츠를 압축·요약한 형태의 서머리 콘텐츠에 대한 연구는 드물었다. 따라서 본 연구는 유튜브 서머리 콘텐츠 이용자의 몰입과 만족을 불러오는 유튜브 서머리 콘텐츠 특성과 콘텐츠 제공자 신뢰성의 요인 분석을 통해, 궁극적으로 이용자 만족도 제고 방안을 탐구하여 서머리 콘텐츠 시장의 활성화에 기여하고자 하였다. 이에 유튜브 서머리 콘텐츠를 이용해 본 경험이 있는 202명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 분석 결과 모든 몰입 세부속성에 유의한 영향을 주는 요인은 오락성인 것으로 나타났으며, 완전성과 독창성은 일부 몰입 속성에만 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 간결성과 정보성은 유의한 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브 서머리 콘텐츠의 특성을 정의하고, 방향성을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제33권2호
• /
• pp.282-297
• /
• 2023

One of the emerging trends in the marketing field is digital video marketing. Online videos offer rich content typically containing more information than any other type of content (e.g., audible or textual content). Accordingly, previous researchers have examined factors influencing videos' popularity. However, few studies have examined what causes a video to remain popular. Some videos achieve continuous, ongoing popularity, while others fade out quickly. For practitioners, videos at the recommendation slots may serve as strong communication channels, as many potential consumers are exposed to such videos. So,this study will provide practitioners important advice regarding how to choose videos that will survive as long-lasting favorites, allowing them to advertise in a cost-effective manner. Using deep learning techniques, this study extracts text from videos and measured the videos' tones, including factual and emotional tones. Additionally, we measure the aesthetic score by analyzing the thumbnail images in the data. We then empirically show that the cognitive features of a video, such as the tone of a message and the aesthetic assessment of a thumbnail image, play an important role in determining videos' long-term popularity. We believe that this is the first study of its kind to examine new factors that aid in ensuring a video remains popular using both deep learning and econometric methodologies.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제25권1호
• /
• pp.119-141
• /
• 2015

With the rapid spread of social media, video-sharing social media like YouTube has emerged as a consumption and distribution channel for entertainment goods such as music videos and movie trailers. In tourism research, there has been a lot of research of how the visual media such as movies and soap operas induced tourism. However, no studies have attempted to examine the role of social media as a music consumption channel and its impact on tourism. Expanding a body of media-induced tourism, we analysed the impact of video-sharing social media on music-induced tourism with a case of Korean pop music and inbound tourism to Korea. Developing a Web-crawler, we collected YouTube users' comments data on 166 Korean pop music video clips which were released from 2009 to 2012 with over 1 million view counts. Controlling many of the determinants of tourism and analysing country-by-country impact of YouTube comments with the panel data, we found that engagement of Korean pop music video clips on YouTube is a significant predictor for the flow of inbound tourists to Korea.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.355-360
• /
• 2021

최근 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 많은 연구에 따르면 소셜 미디어에서 상대적 박탈감이 나타나듯이 본 연구에서는 유튜브에서도 상대적 박탈감이 나타나는지 확인해보고자 한다. 그중에서도 유튜버의 경제적 지위를 잘 드러내는 명품 하울 영상을 중심으로 연구를 진행하였다. 명품 하울이란 많은 양의 명품 제품을 구매하여 보여주는 콘텐츠를 의미한다. LDA, TF-IDF, Word2Vec 기법을 이용하여 유튜브 댓글 분석을 진행하였다. 추가로 LSTM 학습 모델을 기반으로 댓글을 긍정적 그룹과 부정적 그룹으로 분류하였다. 연구 결과에 따르면 다수의 댓글이 긍정적인 의미를 내포하지만, 상대적 박탈감 등을 나타내는 부정적 의미의 키워드를 가진 댓글도 나타났다. 이러한 댓글에서는 자신과 유튜버의 경제적 모습을 비교하는 표현이 등장하였다. 특히 유튜버의 나이가 상대적으로 어리거나 스스로 명품제품을 구매할 능력이 되지 않은 것으로 보이면 상대적 박탈감을 표현하는 댓글이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 유튜브도 다른 소셜 미디어와 같이 이용자가 상대적 박탈감을 느낀 다는 것을 확인 할 수 있었다.

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

• 서비스연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1-19
• /
• 2023

여행 마케팅 분야에서 브이로그와 같은 동영상 기반 소셜미디어 컨텐츠의 중요성이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응 및 참여 행동을 향상시키는 콘텐츠 특징에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 유튜브 여행 콘텐츠의 나타난 감정이 시청자 참여 행동, 특히 "좋아요"와 "댓글" 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 논문에서는 방문자 수가 높은 세계 8개 관광도시에 관한 여행 관련 유튜브 동영상 4,619개의 나래이션을 머신러닝으로 추출하여 텍스트화 한 후 음이항 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 긍정 감정 및 부정의 감정 모두 "좋아요" 수에 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 동영상에서 나타난 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 각각 높을수록 더 많은 시청자들이 "좋아요"를 클릭하는 것으로 나타났다. 댓글 수에 측면에서는 부정적인 감정만 유의한 영향을 보인 반면 긍정적인 감정은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 경험재인 여행 상품의 고유한 특성을 고려할 때 유튜브에서 시청자 참여를 높이고자 하는 마케터들에게 어떠한 동영상 특징이 "좋아요"와 댓글등의 참여 행동을 유도할 수 있는지를 이해하고 전략 수립에 도움을 준다는 면에서 시사하는 바가 크다. 또한 소셜 미디어, 특히 유튜브의 맥락에서 시청자 참여도에 미치는 감정의 영향력을 검증하였다. 향후에는 감정에 대한 긍정-부정의 분류를 넘어 특정 감정이 참여도에 미치는 영향에 대한 고찰을 통해 소셜 미디어 동영상에 나타난 감정의 역할에 대한 이해를 깊이 할 수 있을 것이다.

• 한국의류산업학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.44-56
• /
• 2021

This study analyzes the fashion video content of vegan YouTubers in order to understand how the vegan message is being conveyed in media. This study collected data with NoxInfluencer and conducted a case study of the vegan fashion YouTube content. We collected 143 videos for analysis as follows. The characteristics of vegan fashion content were divided into six categories. First, fashion know-how consisted of YouTubers' explanation on vegan fashion, from styling to where to buy vegan and fair trade products. Second, fashion haul content showed second hand products as well as certified vegan fashion products. Third, fashion daily life focused on a day in the life of a vegan YouTuber, casually showcasing fashion in real life. Fourth, fashion products reviews were about vegan YouTubers' thoughts and concerns about various vegan fashion brands and products. Fifth, fashion coordination category consisted of Lookbooks according to seasons. Last, the fashion entertainment category showed YouTubers challenging themselves to dress outside of their comfort zone. The content of the message was distinguished by consumption methods and aesthetic interaction. Also, vegan YouTubers were always anticipating the possibility of appealing to a wider demographic. This study differs from existing studies because it analyzed fashion YouTube content in order to understand the spread of a vegan message in the media environment. This study has its significance in suggesting the direction that the vegan community should take in delivering vegan messages in the future.

• KNOM Review
• /
• 제24권1호
• /
• pp.20-28
• /
• 2021

소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.