Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.1
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pp.99-115
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2022
The purpose of this study is to explore the benefits of social capital obtained through the use of social media from the perspective of fashion. The study conducted in-depth interviews with 10 women in their 20s who utilized Instagram and YouTube for fashion-related activities. The results show that bonding social capital was related to Instagram and led increasingly to narrow and deep relationships with acquaintances who had already established offline relationships. The study also finds that informational benefit was derived from people who use Instagram image information for smart fashion consumption; in addition, positive feedback on their posts brought the emotional benefit of psychological satisfaction. On the other hand, bridge social capital developed from YouTube users and subscribers. The study discovers that YouTuber public communication or the exchange of opinions leads to an increase in bridge social capital, which is a wide and shallow relationship. Video-based YouTube brought informational benefits as a specific product description, and there were emotional benefits in terms of entertainment while watching videos that combined fashion and entertainment. This report sheds light on individual fashion activities on social media, which is discussed from the perspective of social capital.
This study examined the structure of YouTube video network and the factors for the diffusion of Chinese creator's videos through the case of famous Chinese creator Fengtimo. There is few interest to the diffusion of Chinese contents among Korean researchers, while they have been studied the consumption of Hallyu(Korean wave) contents overseas. Using the data that YouTube Data API offers, this study analysed the video network that the comments of which are same users with NodeXL tools and the regression model with JASP tools. The study found that there are three groups of the YouTube channels of that network. They are domestic official accounts of Fengtimo, foreign officail accounts of Fengtimo and individual creators' accounts. The official accounts share the videos of Fengtimo's songs and entertainment contents for the fans, where the individual creators share their own meme videos(UGC). The significant factors for the diffusion in the YouTube video network are comments, likes, out-degree, dislikes, in-degree and betweenness centrality. There are significant difference between official channel and indivisual groups on the views. And degree and betweenness centrality have mediating effect. It is necessary to conduct more research on that subject with many other cases if we want to get to know the generalized explanation.
The widespread adoption of smartphones and advancements in internet technology have notably shifted content consumption habits toward video. This research aims to dissect the nature of videos posted on YouTube, the global video-sharing platform, to understand the characteristics of both produced and preferred content. For this study, dance was chosen as a specific subject from a variety of video categories. Data on YouTube videos associated with the term "dance" was compiled over three years, from 2019 to 2021. The investigation revealed a clear distinction between the types of dance videos frequently uploaded to YouTube and those that receive a high number of views. The empirical analysis of this study indicates a viewer preference for vlogs that provide insights into the daily lives of dance students, as well as for purpose-driven videos, such as those highlighting dance exam preparations or school dance events. Notably, the vlogs that attract the most attention are typically created by dance students at the college or secondary school level, rather than by professionals. Although the study was focused on dance, its methodologies can be applied to different subjects. These insights are expected to contribute to the development of a recommendation system that aids content creators in effectively targeting their productions.
The stability and dynamic performance of a flapper-nozzle servo valve depend on several factors, such as the motion of the armature component and the deformation of the spring tube. As the only connection between the armature component and the fixed end, the spring tube plays a decisive role in the dynamic response of the entire system. Aiming at predicting the vibration characteristics of the servo valves to combine them with the control algorithm, an innovative dynamic stiffness based on a distributed parameter model (DPM) is proposed that can reflect the dynamic deformation of the spring tube and a suitable discrete method is applied according to the working condition of the spring tube. With the motion equation derived by DPM, which includes the impact of inertia, damping, and stiffness force, the mathematical model of the spring tube dynamic stiffness is established. Subsequently, a suitable program for this model is confirmed that guarantees the simulation accuracy while controlling the time consumption. Ultimately, the transient response of the spring tube is also evaluated by a finite element method (FEM). The agreement between the simulation results of the two methods shows that dynamic stiffness based on DPM is suitable for predicting the transient response of the spring tube.
The purpose of this research is to examine the relationship between motivation, reliability, satisfaction, and sustainability of YouTube content and suggest the implications needed for content consumption or production of beauty workers in the future as K-beauty's interest is increasing due to the global Hallyu craze, and beauty industry workers are also watching YouTube hair care content and exchanging the latest trends. The analysis methods included frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and multi-recovery analysis. As a result, the correlation between the motivation for content use, reliability, satisfaction, and persistence was shown, the motivation for content use was statistically significant (+) and the impact of content reliability on YouTube content satisfaction and sustainability (a significant statistical+).
In this paper we draw from recent theoretical discussions of fan culture and the new media technologies to explore how online communities contribute to new forms of K-pop fandom. We suggest that these online sites play an important role in setting the new stage of dissemination and dialogue of K-pop knowledge, through which particular forms and spaces of online fan culture are being created and sustained. Moreover, these web-based communities challenge the existing concepts that have embraced interrelations between culture, consumption and technology. Based on an empirical study of YouTube, carried out using netnographic methods, this study tackles the following questions: how fans construct themselves as Korean pop fans through the online activities; how they exchange information and opinions of Korean stars; and, what meaning they extract from online file-sharing activities.
In this study, models for predicting the popularity of mukbang content on YouTube were proposed, and factors influencing the popularity of mukbang content were identified through post-analysis. To accomplish this, information on 22,223 pieces of content was collected from top mukbang channels in terms of subscribers using APIs and Pretty Scale. Machine learning algorithms such as Random Forest, XGBoost, and LGBM were used to build models for predicting views and likes. The results of SHAP analysis showed that subscriber count had the most significant impact on view prediction models, while the attractiveness of a creator emerged as the most important variable in the likes prediction model. This confirmed that the precursor factors for content views and likes reactions differ. This study holds academic significance in analyzing a large amount of online content and conducting empirical analysis. It also has practical significance as it informs mukbang creators about viewer content consumption trends and provides guidance for producing high-quality, marketable content.
Recently, mukbang and cookbang or cooking shows on TV and YouTube channels have increased, and the influences of these broadcasts on food consumption have been gradually increasing. There were several news articles on 'Baek Jong-won effect', in which the consumption of the agri-food Mr. Jong-won Baek mentioned on his broadcast soared, and even foods named after him are on the market. In this study, Mr. Jong-won Baek, who produces influential cooking contents through various media, was taken as a representative example. We evaluated if 'Baek Jong-won effect' exists on potato consumption, which Mr. Jong-won Baek broadcasted potato cooking recipes on TV and YouTube. After the potato recipe was broadcasted for the first time on the TV show called HomeFoodRescue, the differences in the amount of money to purchase potatoes before and after the broadcast were estimated by using the money amount to purchase data of Agri-food consumers panel and the difference-in-differences method at 6 time points (3, 6, 9, 12, 24, and 36 months). Among the time points analyzed, the potato purchases at post-broadcast were less than those at pre-broadcast. No results were observed suggesting the existence of 'Baek Jong-won effect' on potato consumption through HomeFoodRescue show in the study.
Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.40
no.1
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pp.13-28
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2020
This study attempted to understand the characteristics of images of scientific experiments represented and consumed on YouTube, a representative of today's new media. In particular, this paper analyzes the case studies of YouTube's hydrogen peroxide decomposition experiment based on Baudrillard's theory of Simulation and Simulacra, which discusses the strong status of images and the ambiguity of the boundary between virtual and reality. A total of 14 YouTube videos related to hydrogen peroxide decomposition experiments were analyzed. In those videos, hydrogen peroxide decomposition experiments were typically conducted with several signs representing scientific experiments, but the most important sign in the videos were bubbles produced through experiments. For more public consumption of the content, the bubbles resulted from hydrogen peroxide decomposition reproduced in YouTube have been transformed into a more spectacular image as 'super-huge' and 'explosive' bubble. Considering the influence of new media that can be accessed by students anytime and anywhere, it is positive that science experiments in new media enhance students' intimacy and access to science. At the same time, however, it is also important to note the danger that the purpose of scientific experiments will be limited to only 'showing specular images', due to the nature of new media, which mainly deals with immediate and superficial images. Furthermore, this study argues that improving students' science media literacy is required to critically examine the science-related images represented in the new media based on understanding the characteristics and limitations of new media that deeply affect daily life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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