최근 유튜브의 성장이 주목받고 있다. 유튜브는 콘텐츠를 소비하는 채널일 뿐만 아니라 소비자의 의사를 표시하는 공간이 되고 있다. 소비자들은 댓글이라는 형식으로 유튜브 안에서 그들의 의견을 표출한다. 이 연구는 유튜브에 업로드되어 시청되는 글로벌 기업가 연설문과 영상을 시청하고 작성한 댓글의 텍스트를 연구대상으로 한다. 텍스트 마이닝 소프트웨어인 Leximancer를 사용하여 각각의 연설문과 댓글을 대상으로 내용 분석(content analysis)을 시행하였다. 각 기업가 연설문의 주제는 대응분석(correspondence analysis)을 사용하여 분석하였고 기업가 개인의 성향과 특성과 관련 있는 주제를 도출하였다. 댓글에서는 각 연설문의 내용과는 관계없이 공통적으로 money, work, need의 주제를 발견하였다. 텍스트의 길이가 다름을 고려하여 추가로 중요도 지표 (Prominence Index) 분석을 실행하였고 연설문 내용과 시청자 댓글의 공통적인 주제를 구성하는 핵심어로 time, future, better, best, change, life, business, need를 도출하였다. 유튜브 연설문의 시청자는 인생과 시간, 미래, 고객의 니즈, 긍정적 변화에 대한 메시지에 대하여 동일한 주제로 반응하는 것으로 나타났다.
많은 소셜 서비스 상에서 악성 댓글로 인한 문제가 발생되고 있으며, 특히 매체로서의 성격이 강한 유튜브는 모바일기기를 이용한 쉬운 접근성으로 인해 악성 댓글로 인한 폐해가 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 자연어 처리를 통해 유튜브 콘텐츠에 대한 악성 댓글을 판별하고 악성 댓글의 비율, 악플러들의 닉네임, 그리고 빈도를 시각적으로 표현해 주기 위한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템을 설계하고 구현하였으며, 성능을 평가하였다. 약 5만 개의 댓글 데이터셋을 통해 악성 댓글 여부를 판별하였을 때, 약 92%의 정확도로 악성 댓글을 검출해 낼 수 있었으며, 이를 활용하여 악성 댓글의 통계가 자동으로 생성되도록 함으로써 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글로 인한 사회적 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
This study focused on popular YouTube subculture content and male YouTuber characteristics. We conducted a case study on YouTube videos and viewer's comments of male YouTubers who interacted with subculture or fashion themes within YouTube. Based on Dick Hebdige's subculture theory, we categorized male subculture characteristics of style expression to show how YouTube plays a role in the formation of subculture. The representative types of male subculture were divided into metro sexual, adolescent boys, drag queen, and homosexual. YouTube simultaneously played a role in accumulating video viewing as well as indirect experiences in various communication activities and cultures among viewers. YouTube was used as a space for video producers as well as viewers and subscribers to discover and build identity. Subculture makes people aware of cultural diversity within society, and their doubles and lifestyles serve as important clues to track culture and fashion changes. This research is significant in the field of fashion media and subculture research due to its examination of male subculture phenomenon on YouTube based on an analysis of the video content of culture insiders and viewers' comments as well as immediate responses.
This study analyzed users' emotional responses to VI character design through YouTube comments. The researchers applied text-mining to analyze 116,375 comments, focusing on terms related to character design and characteristics of VI. Using the BERT model in sentiment analysis, we classified comments into extremely negative, negative, neutral, positive, or extremely positive sentiments. Next, we conducted a co-occurrence frequency analysis on comments with extremely negative and extremely positive responses to examine the semantic relationships between character design and emotional characteristic terms. We also performed a content analysis of comments about Miquela and Shudu to analyze the perception differences regarding the two character designs. The results indicate that form elements (e.g., voice, face, and skin) and behavioral elements (e.g., speaking, interviewing, and reacting) are vital in eliciting users' emotional responses. Notably, in the negative responses, users focused on the humanization aspect of voice and the authenticity aspect of behavior in speaking, interviewing, and reacting. Furthermore, we found differences in the character design elements and characteristics that users expect based on the VI's field of activity. As a result, this study suggests applications to character design to accommodate these variations.
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.
본 연구는 유튜브 채널 비디터의 '브레이브걸스_롤린_댓글모음' 영상을 중심으로 댓글이 차트 역주행에 미치는 영향에 관해 분석하였다. 먼저, 이를 위해 채녈 주인인 비디터가 영상에 사용한 댓글이 어떻게 스토리텔링을 이룰 수 있었는지를 알아보았다. 또한 이 영상에 사용자들이 직접 작성한 댓글들을 "티핑 포인트" 법칙을 통해 분석함으로 인기의 이유를 조사했다. 그 결과, 이 영상은 브레이브 걸스를 군대 이야기와 연결시킴으로 스토리텔링을 만들었음을 알 수 있었다. 티핑 포인트에서 소수의 법칙은 군대임이 나타났고, 고착성의 요소는 백령도 공연에서 남긴 좋은 이미지가 메시지로 보였다. 마지막으로 상황의 힘 법칙에서는 코로나라는 어려운 현실 상황과 브레이브 걸스 멤버들과 관계자들의 댓글을 통한 직접적인 소통으로 인한 좋은 상황이라는 것을 알 수 있었다.
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.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권2호
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pp.146-158
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2020
As one of the successful brand activism ad campaigns in recent years, the current study focuses on the Always #LikeAGirl campaign that took on the issue of girls and female empowerment. As a viral video marketing campaign with YouTube as their main vehicle for campaign dissemination, this study examined how Always brand activism campaigns spread on YouTube by conducting a network analysis of YouTube video networks generated by the #LikeAGirl campaign spanning across five campaign periods. Quantifiable data (i.e., views, comments, likes, dislikes, user-generated videos) and structural network patterns show that the Always #LikeAGirl campaign was successful by both standards. Although the follow-up campaign periods were not as successful as the initial campaign, the substantial amount of views, comments, likes, and user-generated content showed that the consecutive campaigns still had impact. As shown through the network patterns, the main campaign ads were central in the diffusion of the campaign during the earlier periods but that role was passed onto the user-generated contents in the later periods. Implications of the findings and future social network analysis studies in brand advertising and brand activism campaigns are further discussed.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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