• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.706-718
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• 2018

본 연구는 네이버TV의 이용자들이 네이버TV에서 제공하는 영상클립을 어떻게 이용하는지 살펴보고, 영상클립의 인기도에 영향을 미치는 요인들을 실증적으로 분석했다. 이를 위해 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지 2주간 네이버TV의 영상클립 상위50위에 올랐던 영상클립 572개를 선정해 분석대상으로 삼았다. 분석대상 영상의 성격은 장르, 유형, 스타출연 여부로 나눴고, 성격에 따른 인기 정도를 알아보기 위해 개별 영상클립 인기도를 지수화 했다. 연구결과, 이용자 반응특성 중에서는 개별 영상클립의 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수가 영상클립 인기정도와 정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 영상클립 특성 중에서는 좋아요수, 프로그램 채널 구독자수, 장르, 유형, 스타출연 여부가 영상클립 인기에 영향을 미치는 요인이었다. 장르 중 기타장르의 영향력 정도가 가장 낮았으며, 미세한 차이지만 드라마, 음악, 예능장르 순으로 영향력 정도가 높았다. 유형 중 웹 전용, 미방송분 유형이 하이라이트 유형의 영상클립에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 영상클립의 인기정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 영상클립 내에 스타가 등장할 경우 영상클립의 인기정도가 더 높았다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.471-476
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• 2018

이 논문은 한 가정에서 나타난 가족관계의 형성과 분열과정의 원인과 결과, 관계회복에 대한 의미를 파악하는 데 목적을 두고 있다. 분석 작품으로는 2018년 상반기 가장 높은 시청률을 보인 드라마<황금빛 내 인생>을 선정하였다. 연구방법은 이 드라마에서 나타난 한 가정을 중심으로 베이비부머세대와 에코부머세대, 그 이후 세대를 통해 분석하였다. 그 결과로는 가족관계에 대한 세대 간의 부담과 갈등, 그리고 책임감은 가부장적인 일방적인 관계였다. 이러한 관계는 부담감으로 얽혀있는 관계를 끊어버리고 해체하였다. 가족 간의 관계단절은 가족의 굴레에서 벗어나 개인의 주체성을 회복하는데 중요한 역할을 하였으며, 해체된 관계단절의 회복은 개인의 자존감과 정체성이 먼저 정립된 후 이루어지는 쌍방향성 관계에서 가능한 것으로 나타났다.

• 한국언론정보학보
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• 제41권
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• pp.200-231
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• 2008

본 연구는 최근의 국내 케이블TV에서 묘사되고 있는 폭력적 장면들을 대상으로 다양한 맥락적 차원에서의 포괄적인 내용 분석을 실시하였다. 전반적으로 폭력행위를 둘러싼 다양한 맥락적 요소들은 장르별로 상당히 차별적인 분포를 보였다. 스포츠 채널이나 어린이 채널에서는 여타 장르와는 전혀 다른 등장인물의 성별 연령별 특성이 두드러졌으며, 영화 장르에서는 고전적인 악당과 영웅의 대립구도가 보다 선명한 것으로 나타났다. 또한 폭력의 희화는 연예 오락 장르에서 가장 많이 일어났으며 어린이 프로그램에서도 상당수의 폭력이 희화된 것으로 관찰되었다. 폭력의 동기로는 개인 집단의 이익이 전반적으로 빈번한 폭력행위의 주요 동기로 분석되었으나, 드라마나 영화 장르의 경우 분노 보복으로 인한 폭력도 상당히 빈번히 묘사되었으며, 연예 오락 장르의 경우는 단순재미가 현저히 높은 폭력동기의 비중을 차지했다. 한편, 시청등급별 분석에 있어서는 장르별 분석에서처럼 분류기준별 맥락 요인의 분포 차이가 크지 않았다. 다만, 7세 시청가 프로그램들에서 다른 등급에서와 달리 주요 맥락변인에 따라 일정 수준의 분포 차이를 보였는데, 주로 청소년층의 남성 인물에 의한 폭력이 자주 묘사되었으며, 폭력행위에 대한 처벌 빈도 역시 타 장르에 비해 상대적으로 높은 수치를 보였다. 주목할 점은 전체 시청가에 해당하는 프로그램에 나타난 폭력의 맥락화 수준이 다른 상위 시청등급의 프로그램들과 크게 다르지 않다는 것이다. 이런 결과는 프로그램 시청등급제의 제도적 취지와는 달리 적어도 맥락화된 폭력의 관점에서는 등급의 의미가 크지 않다는 점을 암시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.