구조적 토픽 모델링(Structural Topic Modeling)을 활용한 유튜브 관련 연구동향 분석

Q: 이 논문에서 정의한 구조적 토픽 모형이란 무엇인가?

구조적 토픽 모형은 비정형 텍스트 데이터에서 문서 간 단어 분포 및 출현 패턴을 바탕으로 잠재된 토픽과 각 토픽을 구성하는 단어를 분류하는 알고리즘이다. 특히, 문서의 메타데이터 정보가 잠재적 토픽들의 출현 확률과 어떤 관계를 나타내는지 추정할 수 있어, 시간의 흐름에 따른 토픽 출현 확률의 증감 추세를 파악하고 통계적 유의성을 검증하는 데 효과적으로 활용된다.

Q: 유튜브 관련 연구 주제의 시간 흐름에 따른 변화 양상은 어떠한가?

연구 결과, 이용자 특성, 시청 동기 및 만족 요인, 저널리즘 관련 토픽은 시간이 흐를수록 출현 확률이 증가하는 양상을 보였다. 반면, 이슈확산 양상, 광고효과, 학습 콘텐츠 관련 토픽은 출현 확률이 감소하는 추이를 나타냈다. 이는 사회적 관심사와 유튜브 플랫폼의 변화가 학술 연구 주제에 반영된 결과이다.

장경은

doi:10.5392/JKCA.2024.24.01.011

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장경은 (연세대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제24권 제1호

발행연도: 2024.1

수록면: 11 - 21 (11page)

DOI: 10.5392/JKCA.2024.24.01.011

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본 연구는 유튜브와 관련된 국내 학술 연구의 주요 토픽과 시간에 따른 토픽의 출현 확률의 변동 추이를 구조적 토픽 모형에 기반하여 탐구하였다. 2007년부터 2023년 상반기까지 국내 학술저널에 출판된 765건의 논문을 분석한 결과, 총13개의 토픽(즉, 이용자 특성, 시청동기 및 만족 요인, 학습 콘텐츠, 브랜드 마케팅, 콘텐츠 이용 및 경험, 문화적 담론, 음악 콘텐츠, 저널리즘, 어린이 콘텐츠, 이슈확산 양상, 광고효과, 뷰티 콘텐츠, 스포츠 콘텐츠)이 다양한 연구에서 주요하게 다뤄진 것으로 나타났다. 또한, 시간의 경과에 따른 토픽 출현 확률의 변화를 분석한 결과, 이용자 특성, 시청 동기, 저널리즘 관련 토픽은 지속적으로 증가하는 반면, 이슈확산 양상, 광고효과, 학습 콘텐츠와 관련된 토픽은 감소하는 양상을 보였다. 본 연구는 유튜브 관련 연구동향 및 유튜브를 둘러싼 사회적 이슈의 진화과정에 관심을 갖는 학자와 실무자들에게 통찰력을 제공할 수 있을 것이다.

#유튜브 #연구동향 #구조적 토픽 모형 #YouTube #Research Trend #Structural Topic Model

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