본 연구는 스토리의 주체에 따른 스토리텔링 광고의 효과를 검증하기 위하여 스토리 없이 정보만 제공하는 비스토리텔링, 스토리의 주체가 기업(주)인 기업스토리텔링, 고객인 고객스토리텔링인 세 종류의 라디오 광고를 제작하였다. 이를 고등학교들에게 노출시킨 다음 광고 제품기억, 광고태도, 광고에 대한 감정, 제품구매의도, 광고 구전의도를 종속변인으로 측정하였다. 연구결과 제품명에 관한 기억은 기업스토리텔링 광고가 가장 효과적이었으며, 이는 스토리가 포함되지 않은 메시지에 노출된 집단과 유의한 차이를 보였다. 고객스토리텔링과 비스토리텔링 간의 태도에 유의한 차이가 있었으며, 광고에 대한 긍정적 감정에 있어 고객스토리텔링과 비스토리텔링, 고객스토리텔링과 기업스토리텔링 간에 유의미한 차이가 있었으나 기업스토리텔링과 비스토리텔링 간에는 차이가 없었다. 비스토리텔링이 광고메시지에 대해 가장 부정적인 감정이 높았으며 고객스토리텔링이 가장 낮은 것으로 나타났다. 고객스토리텔링과 비스토리텔링 간에 구매의도에 차이가 있었으며 구전의도에 있어 고객스토리텔링이 비스토리텔링, 기업스토리텔링에 비해 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.
Objective: The aim of this study was to investigate the association between conceptual metaphors of affect and physical dimensions. Background: The evidence that affect is unconsciously linked to physical dimensions(e.g., position and color) has been obtained in western cultures. However, in eastern cultures, especially, in Korea, it has been seldom tested. It is indispensable to examine whether or not cultural differences exist for better understanding of the conceptual metaphors. Method: 50 positive and 50 negative words were adopted from previous studies in order to determine the relationship between physical domains and abstract affect. Three hypotheses were tested in this study: (1) Good is up. (2) Good is bright. (3) Good is right(for right-handers). The automatic association between valence(positive vs. negative) and vertical position (up vs. down) was investigated in experiment 1, in which 100 words were randomly presented on either the top or the bottom of a LCD screen and the evaluation time of the presented word was recorded. The unconscious association between valence and color(white and black) was examined in experiment 2, where each word was randomly presented in either white or black. Lastly, we tested whether right-handers tend to associate rightward space with positive ideas and leftward space with negative ideas. Results: Reaction time was faster when words were presented in metaphor congruent domains(e.g., 'positive words on the top, in bright color, and on right space vs. negative words on the bottom, in dark color, and on left region) than when they were shown in metaphor incongruent domains. Conclusion: The results might give the groundwork for various directions in further understanding perception, emotion, and behavior. Application: This study may provide useful points to GUI designers and service developers if further studies enhanced in validity and reliability are followed.
컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.
Objectives : The dysfunctional neural networks underlying self-evaluation in schizophrenia are overlapped with the neural structures involved in emotion regulation. The purpose of this study was to investigate the influence of anhedonia on the self-evaluation attitude of patients with schizophrenia. Methods : Twenty healthy controls and twenty patients with schizophrenia performed a self-evaluation task, presenting a pair of the face (self, familiar other, and unfamiliar other) and word (negative, neutral, and positive noun) at the same time. Participants were asked to evaluate relevance between the pairs by pressing a corresponding button. Relevance rating scores were compared between the groups and were correlated with the severity of physical and social anhedonia. Results : Patients evaluated the condition of a self face with a negative word and a familiar face with a negative word to be more relevant than healthy controls. In the patient group, the scores of relevance rating in the condition of an unfamiliar other face with a negative word were positively correlated with the anhedonia scale scores (physical : r=0.486, p=0.030 ; social : r=0.499, p=0.025). There was no correlation between the self-evaluation attitude and the severity of anhedonia. Conclusion : Patients with schizophrenia evaluate themselves badly in only negative circumstances, and anhedonia is not related to self-evaluation, but rather other-evaluation.
본 연구는 알고리즘 기반 가격차별이 부정적 입소문(NWOM)에 미치는 영향을 규명하는 것을 목표로 하며 귀인 이론을 통해 살펴본다. 또한, 고의귀속과 부정적 감정의 매개 효과과 가격 민감도의 조절 효과도 검토한다. 이를 위해 772명의 항공권을 구매한 소비자들이 설문 조사를 완료하였고, 수집된 자료는 SPSS 27.0 및 AMOS 24.0 소프트웨어를 이용하여 분석 및 검증되었다. 연구 결과는 알고리즘 기반 가격차별이 고의귀속, 부정적 감정 및 NWOM에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것을 보여준다. 특히, 고의귀속와 부정적 감정이 알고리즘 기반 가격차별과 NWOM 간의 관계를 매개하고, 가격 민감도는 부정적 감정과 NWOM 간의 관계를 긍정적으로 조절한다. 따라서 기업들은 소비자들의 부정적인 감정을 완화하고 긍정적 입소문을 강화하기 위해 마케팅 전략에서 알고리즘의 세부 내용을 투명하게 공개하는 것을 고려해야 하며, 가격 민감도에 따라 대상 소비자들에게 맞춤형 전략을 시행해야 한다.
멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.
Purpose: Through this study, first, we try to understand the characteristics of SNS beauty advertising using SNS. Second, focusing on S-O-R Theory, we aim to confirm the impact of SNS beauty advertising characteristics on positive emotions, commitment, and voluntary word-of-mouth intentions. Third, we intend to suggest measures related to effective SNS beauty advertising operation. Research design, data and methodology: To analyze the data collected of 308 questionnaires, the SPSS and AMOS statistical program was used, and the SNS beauty advertising characteristics were reclassified after analyzing the credibility and validity of the responses. Results: It was found that all SNS beauty advertising characteristics (interactivity, entertainment, credibility, and irritation) had a significant effect on positive emotions. However, entertainment and irritation did not have a significant effect on commitment. In addition, it was found that positive emotions had a positive effect on commitment, and commitment had a positive effect on voluntary word-of-mouth intentions, and positive emotions had no significant effect on voluntary word-of-mouth intentions. Conclusions: In order to improve consumers' commitment in SNS beauty advertising, it is important to secure trust through interaction, and it is judged that the more commit in SNS beauty advertising through positive emotions, the more spontaneous and positive word-of-mouth effect can be created.
Online communities are an important source of electronic word-of-mouth (e-WOM). However, few studies have examined the use of such messages within the Middle Eastern context. This study focuses on Saudi women as members of an online beauty forum. Previous work suggested a mediating effect of gender, with women being more likely to trust word-of-mouth and follow it up with a purchase. A conceptual model with a theoretical underpinning from existing contributions in literature provides the basis of a coding framework for the message characteristics that influence members' e-WOM adoption. A total of 310 threads and 2200 messages coded into 5725 units were content analyzed to demonstrate cases where e-WOM was adopted and indicate further continuance intention with members returning to the forum. A new category of 'community bonding' was created from the content analysis given the prevalence of emotional aspects in messages. Emotion expressed in messages, often expressed in religious terms, is as influential and important as the cognitive aspects of community bonding.
텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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