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이슈논문 사회적으로 이슈가 되고 있는 주제와 관련된 논문을 추천해 드립니다.

이달의 핵심 키워드

신문기자의 유튜브 1인 방송 콘텐츠 생산의 특징과 저널리즘 역할 인식 연구

양형모 ( Hyung-mo Yang ) , 박주연 ( Joo-yeun Park )
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이 연구는 지면, 활자로부터 온라인, 동영상 플랫폼의 이동이라는 격변을 경험하고 있는 신문기자들 중 유튜브에서 1 인 방송을 제작하고 있는 현직 신문기자를 대상으로 심층인터뷰를 실시해 그들의 1 인 방송 제작에서 나타나는 특성과 기자의 역할 변화에 관한 인식을 살펴보았다. 인터뷰 대상자들은 1 인 방송 콘텐츠를 제작하는 동기와 목적을 저널리즘의 확장에 두고 있다는 점에서 다른 유튜버들과 차별되는 특징을 나타냈으며 장기적인 기자 경험을 통해 획득한 전문성을 차별화 전략으로 내세우고 있었다. 신문기자들은 저널리즘의 확장, 영향력 증대 외에도 1 인 방송을 통한 경제적 수익 역시 기대하고 있었으며, 1 인 방송을 제작하면서 기자로서의 역할 및 조직에 대한 인식의 변화와 함께 직무 만족도의 변화도 파악할 수 있었다. 본 논문은 언론 매체 중에서도 뉴미디어 적응에 가장 소극적이고 뒤처져 온 신문사 조직에 소속된 신문기자들과 이들의 1 인 방송을 통해 콘텐츠 생산과정에서 나타나는 특성과 기자 역할의 변화, 직무만족도, 지원과 기여로 연결되는 조직과의 관계를 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 저널리즘 영역에서 업무를 행하고 있는 현직 기자들의 1 인 방송을 연구대상으로 하였다는 점에서 기존 인터넷개인방송 연구와 다른 의미를 제시한다. 이는 특히 1 인 방송에 대한 전통매체 기자들의 인식과 변화를 예측하는 데에 기여하는 한편 신문기자를 포함한 기자들에게 1 인 방송의 제작 동기를 부여할 수 있을 것이다. 전통 언론사에게는 기자 1 인 방송이 지닌 저널리즘적, 경제적 가치를 고려할 수 있게 하는 실용적 의미도 제공할 수 있을 것으로 보인다. 나아가 1 인 미디어와 저널리즘 연구에 대한 새로운 시각을 제시하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

북한의 유튜브 대외 선전매체 활용 양상

하승희 ( Ha¸ Seunghee )
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이 글은 북한 유튜브 콘텐츠영상의 활용양상을 분석하여 특징과 의미를 살펴보고자 했다. 분석 결과, 첫째, 국제관광 사업 추진 및 홍보를 목적으로 다국어 콘텐츠를 제작하여 다양한 전략을 통해 활용하였다. 이는 인터넷 활용에 따른 정치적 영향과 경제발전 사이에서 최근 경제발전을 통한 이익에 중점을 둔 북한 당국의 행보라 할 수 있다. 더불어 개방적이고 유연한 미디어플랫폼 활용양상도 확인할 수 있었다. 둘째, 북한은 유튜버가 등장하는 브이로그(Vlog)형식을 선택하면서 보통의 일상을 이야기하고자 했지만, 일상의 강조는 브이로그에서 나타나는 의미와는 다른 차원의 보통의 삶으로 생산되고 소비되었다. 셋째, 유튜브 콘텐츠 내 정치적 내용을 최소화하며 보편국가로서 대외의 인식 전환을 시도하고자 했다. 국제적 미디어 환경 속에서 북한이 보이고 있는 참여와 소통 의지는 국제사회 일원으로 편승하기 위한 자체적 검열의 시도라 할 수 있다.
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현대는 영상 관련 활동가들의 전성시대다. 그러나 현실은 충분한 수익을 보장받지 못하는 실정이다. 1인 제작 환경인 유튜브 채널 활동을 통한 유튜브와의 수익 공유에 대해 살펴보는 것은 의의가 있다. 오픈 플랫폼인 유튜브의 수익 창출 구조와 역사에 대해 분석했다. 최초로 회사의 수익을 콘텐츠 제작자와 나누는 시스템을 구축한 것은 유튜브의 큰 업적이다. 광고 수익의 공유는 많은 크리에이터가 탄생한 배경이다. 저작권을 갖고 있는 1인 제작자가 공급하는 콘텐츠는 유튜브의 필수 구성 요소이고, 수익을 나누는 유튜브의 정책은 당연해 보인다. 왜냐하면 유튜브 수익의 대부분이 광고료에서 발생하기 때문이다. 오리지널 콘텐츠를 공급하는 크리에이터나 유튜브 모두의 입장에서 최대 수익을 도모하고 있다. 개인들의 자구책과 더불어 MCN과 오프라인 사업을 결합한 채널 JustKiddingFilms를 통해 미국 유튜버들의 수익 증진 현황을 분석했다. 또 수익 다변화를 추구하는 유튜브의 자구 노력에 대해서도 서술했다. 크리에디터가 받는 광고 수익 배분의 정확한 액수는 유튜브만이 알고 있다. 45퍼센트의 구글컷을 제외하고도 상당한 액수가 유튜브의 내규에 따라 공제되고 크리에이터에게 지급된다는 것은 공공연한 사실이다. 고가의 장비 구입과 제작비에 더해 채널들은 높은 수익을 추구한다. 그래서 유튜브 내의 지명도를 이용해 오프라인에서 사업을 벌이고 있고 활동 폭을 다른 온라인 사이트로 넓히고 있다. 또 유튜브 자체도 광고 수입에서 벗어나 좀 더 다양한 수입 창출 포트폴리오를 만들고 있다. 유튜브 레드는 그 시도의 일환이다. 이를 위해 더 다양한 콘텐츠가 필요하게 됐고, 대규모 저작권 업체들과의 협업은 더욱 확대될 것이다.

국내 외국인 유학생의 소셜미디어 리터러시 유형 연구: 유튜브 영상물을 중심으로

조순정 ( Soon-jeong Cho ) , 이동현 ( Dong-hyun Lee )
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본 연구는 유튜브(YouTube)의 영상을 활용하여 외국인 유학생의 소셜미디어 리터 러시(Social media literacy) 유형 이해를 목적으로 했다. 이에 따라, Rheingold(2009)가 제시한 5대 유형의 소셜미디어 리터러시를 기반으로 외국인 유학생의 학습 관점과 비학습 관점의 소통 능력을 보고자 유튜브 영상물을 내용분석 하였다. 그 결과, 다섯 가지 리터러시 유형 증 ‘건전한 참여’ 및 ‘성숙한 협력’에서 학습에 관련된 의견 교환이, ‘적절한 주의’, ‘연결된 지식’과 ‘비판적 소비’ 유형에서 비학습 관점의 의사 표현과 경험 공유가 활발했다. 외국인 학생들은 한국 사회의 다양성을 능동적으로 수용하면서도 비평적인 이해는 물론 학생과 교수를 상대로 한 협력적인 소통에도 적극성을 보였다. 전반적으로, K-팝, 공동체 의식, 한글 학습, 높은 생활비, 대학행사 참여, 국내 학생과의 사회 활동 및 그룹 학습을 통한 협업이 주요 관심사로 파악됐다. 한편, 다수의 정규 과정 유학생은 한국어로 의사를 표한 반면, 대부분의 교환 학생과 일부 언어 연수생은 자국어를 소통의 도구로 삼았다. 동 연구는 기존 리터러시와 구별된 소셜미디어 리터러시의 5대 유형을 유튜브 영상물 분석을 통해 실증한 의의가 있다. 또한, 국내 외국인 유학생의 교내외 소통 역량과 사회적 참여 능력을 한층 이해하는데 유용할 것이다. 본 연구는 유관 연구의 확대는 물론, 더욱 내실 있는 국내 외국인 유학생들의 학업 지도와 생활 상담에 기여하고자 한다.

유튜브에 나타난 정치의 사인화와 정당정치의 미래

박영득 ( Young-deuk Park )
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본 논문은 정치인 유튜브 채널을 분석함으로써 정치의 사인화 수준을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 정치인이 정당조직을 통하지 않고도 사적인 소통의 수단을 활용하여 다수 유권자들과 상호작용할 수 있게 된 현재의 정치 커뮤니케이션 환경이 정치의 사인화를 야기하고 있다고 주장한다. 20대 국회의원과 정당의 유튜브 채널 모두를 소셜미디어 분석 프로그램인 Webometric을 활용해 분석했다. 분석결과는 자신이 속해있는 정당보다 유튜브에서 더 강력한 영향력을 가지고 있는 정치인들이 모든 정당에 존재하며, 평균적으로 민주당을 제외한 모든 정당에서 정당보다 개별 정치인이 더 강한 영향력을 가지는 정치의 사인화 현상이 나타난다는 것을 보여준다.
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인터넷 개인방송 및 유튜버 관련 조사

(주)마크로밀엠브레인(구엠브레인트렌드모니터)
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1인 미디어의 공신력 판단기준에 대한 세부요소 분석: 뷰티유튜버를 중심으로

이혜린 ( Lee Haeryn ) , 양미현 ( Yang Mi Hyun ) , 최지희 ( Choi Jihee ) , 김다은 ( Kim Daeun ) , 장수연 ( Jang Su Yeon )
한국소비자학회|소비자학연구  30권 6호, 2019 pp. 75-95 (총 21pages)
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본 연구는 유튜브 온라인 구전 상황에서 소비자들이 정보원천인 유튜버의 공신력을 어떠한 기준으로 평가하고 이러한 기준이 구전효과에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 뷰티유튜버의 영상을 중심으로 고찰하였다. 유튜브는 소비자들이 온라인 정보검색 서비스 1위인 구글 다음으로 많이 찾는 매체이고 기존 온라인 구전의 특징과는 다른 특성인 구전 발신자 신원의 확실함을 지니고 있다는 특이점이 있다. 뷰티유튜버의 경우, 여성 소비자의 외모 관리 및 구매행동에 막강한 영향력을 행사하는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 많은 화장품 회사들이 뷰티유튜버를 통해 자사 제품을 홍보하고 있으며 더 나아가 이들과의 협업을 통해 새로운 제품을 개발하고 또 이를 뷰티유튜버를 통해 홍보, 판매하고 있다. 따라서 유튜브 온라인 구전 상황에서 소비자들이 정보원천의 공신력을 어떻게 판단하고 이것이 구전효과에 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보는 것은 필요하다. 이를 위해 심층면접 방법을 통해 정보원천의 공신력 판단 기준과 이에 따른 구전효과에 대해 구체적으로 살펴보고자 한다. 심층면접 결과, 소비자들은 뷰티유튜버 영상을 시청하는 상황에서 정보원천의 공신력을 판단하는 자신만의 기준을 가지고 있었다. 정보원천의 공신력은 크게 전문성, 신뢰성, 매력성으로 구분될 수 있다. 먼저 전문성에 영향을 미치는 요소는 언어적 표현, 화장기술, 유명도, 협찬으로 나타났다. 다음으로, 신뢰성에 영향을 미치는 요소는 유명도, 제품에 대한 태도, 콘텐츠의 일관성, 다른 시청자들의 동조, 협찬으로 나타났다. 마지막으로 매력성에 영향을 미치는 요소는 개성, 친근감, 유사성, 애호성으로 나타났다. 또한 자신이 판단한 정보원천의 공신력에 따라 다른 구전효과가 존재하는 것으로 확인되었다. 특히 유사성이 높을수록 높은 구전효과를 가지고 있었다. 본 연구는 정성적 연구를 통하여 유튜브라는 특수한 구전상황에서 소비자들이 판단하는 정보원천의 공신력 기준에 대해 알아보고 이를 유형화하였다는데 의의가 있다. 또한 이를 통해 유튜브 온라인 구전 상황에서 소비자에 대한 이해를 높이고 더 바람직한 소비환경 마련을 위해 기여할 수 있다. 이러한 연구결과는 실무적 측면에서 시사점을 제공하고 이에 대한 이해의 폭을 넓혀주는 계기가 될 것이다.
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나날이 유튜브의 영향력과 소셜미디어를 통한 동영상 관광콘텐츠의 사용이 늘어남에도 불구하고, 유튜브 사용자의 특성과 이들이 선호하는 관광콘텐츠의 속성 및 태도 변화에 미치는 영향 관계에 관한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기존 소셜미디어 연구에서 사용자 제작 콘텐츠(user generated contents: UGC)의 구전효과와 태도변화 검증에 사용되었던 이중정보처리 이론을 적용하여 사용자가 평가하는 유튜브 관광콘텐츠의 품질과 그 콘텐츠를 제작·유통시킨 정보제공자의 신뢰성이 사용자 만족과 사후 관광 행동의도에 미치는 영향을 파악하려고 하였다. 그리고 이러한 영향 관계 속에서 사용자들이 유튜브 시청 중에 느낀 즐거움의 감정이 어떠한 역할을 하는지도 파악하고자 하였다. 본 연구를 위하여 최근 6개월 내에 관광 및 여행 관련 유튜브 동영상을 시청한 이용자들을 대상으로 설문을 실시하였으며, 464개의 유효한 표본을 추출할 수 있었고, 이 데이터를 활용하여 구조모형 분석을 시도하였다. 연구 결과, 유튜브의 관광콘텐츠 품질과 관광정보를 제공하는 유튜버의 신뢰성은 지각된 즐거움을 매개로 하여 사용자의 정보만족에 긍정적인 영향을 미치고 궁극적으로 관광행동을 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 소셜미디어의 동영상 콘텐츠를 활용한 관광마케팅에 대한 이론적·실무적 시사점을 제시하였다.
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본 연구에서는 유튜브 과학 채널에 대한 대중들의 관심과 이용실태 및 특성을 알아보기 위하여 구독자 수와 동영상 수가 많은 두 개의 채널을 선정하고, 소셜 빅데이터 분석의 관점에서 연구를 수행하였다. 또한, 머신 러닝을 이용하여 유튜브 채널 판별에 대한 예측모형의 평가로 대중들의 반응에 대한 체계적인 탐색 가능성을 살펴보았다. 연구 결과, ‘1분과학’이 ‘과학쿠키’보다 조회수, 좋아요수, 싫어요수, 댓글수의 유튜브 지표에서 모두 평균이 높았다. 하지만, 조회수가 좋아요수로 귀결되는 추세선 분석 결과는 ‘과학쿠키’가 ‘1분과학’보다 높은 수준을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 대중들이 많은 좋아요수를 통해 관심을 보인 동영상의 주제는 우주와 양자역학에 관련된 주제였다. 채널을 개설한 이후부터 분석한 댓글 추이도 위의 2가지 주제의 동영상이 주목을 받거나 업로드가 되었던 시기에 눈에 띄는 변화를 보였다. 머신 러닝을 이용한 유튜브 채널 판별의 예측 모형 분석결과는 SVM의 시그모이드형 커널 함수가 90.06%의 정확도를 보여 가장 성능이 우수한 모형이었다. 그리고 랜덤 포레스트 모형, 로지스틱 회귀분석도 각각 89.96%, 88.20%의 높은 정확도를 가진 것으로 나타났다. 의사결정 나무 모형과 knn 분석의 정확도는 앞선 모형들과 비교하였을 때 다소 낮은 편이었으나, 인공 신경망 모형은 다양한 조합의 활성 함수와 은닉 노드의 개수 변화에도 불구하고 모형의 성능이 개선되지 않았다. 본 연구의 결과를 토대로 빅데이터 분석과 머신 러닝을 활용하여 대중들의 관심사를 신속하게 파악하고 그 관심이 높아지고 있는 분야에 대한 교육이 이루어져야 할 것이다.