소비자 선택에 영향을 미치는 Short-form 영상의 요소 : 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용한 이미지 분석 :Elements of Short-form Videos Influencing Consumer Choices: Image Analysis Using Computer Vision

방유빈

자료유형: 학위논문

저자정보: 방유빈 (한양대학교, 한양대학교 대학원)

지도교수: 이상용

발행연도: 2024

저작권: 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수165

초록· 키워드

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 모바일 중심의 미디어 소비가 확대되면서 사용자의 자체적인 생성 콘텐츠 데이터가 급증하고 있다. 특히 숏폼(Short-form) 영상은 짧은 시간내에 시각적 체험을 제공하여 콘텐츠의 핵심적인 내용을 전달하는 특성을 가지며, 이는 오늘날 정보 소비 형태에 가장 부합한 디지털 콘텐츠로 각광받고 있다. 유튜브 쇼츠, 틱톡, 메타의 릴스 등 다양한 플랫폼에서 활발하게 생성되는 이러한 숏폼 콘텐츠는 이제 개인의 영역을 넘어서, 기관 및 기업의 가치 향상과 마케팅 전략으로까지 그 범위가 확대되고 있다.

이처럼 숏폼 영상이 급격하게 성장하고 있음에도 불구하고, 기존 연구는 주로 사용자의 경험과 특성에 기반한 질적 연구에 치중되어 있으며, 광고, 전자상거래 및 소셜 미디어에서의 고려하는 복합적인 요소에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 일반적으로 숏폼은 추천 알고리즘을 통해 소비자에게 자동으로 전달되는 특성을 가진다. 따라서 소비자는 짧은 영상을 통해 콘텐츠의 소비 여부를 결정해야 하기 때문에 숏폼의 시각적 요소는 다른 매체보다 중요하게 작용될 수 있다. 따라서 본 연구는 숏폼 영상을 프레임 단위로 분할하여 이미지의 시각적 요소가 소비자 선택에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다.

본 연구는 유튜브 쇼츠를 중심으로 데이터를 수집하고, 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 이미지의 시각적 요소를 분석하였다. 숏폼 영상을 프레임별로 나누어 이미지화한 후, 심미도, 품질, 색상, 추출된 객체 등 주요 시각적 요소가 소비자 선택에 미치는 영향을 분석하고, 이러한 요소가 중요한 영향을 미치는 시점을 함께 파악하였다.

연구 결과, 숏폼 영상의 시각적 요소는 소비자 선택에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심미도, 품질, 색상, 추출된 객체 등이 각각 소비자 선택에 유의미한 영향을 미쳤다. 특히 초기 프레임의 시각적 요소가 소비자 선택에 강한 영향을 미쳤으며, 프레임의 길이와 댓글의 감성 역시 소비자 선택에 중요한 영향을 미치는 요인으로 확인되었다.

본 연구는 소셜 미디어 콘텐츠, 특히 숏폼 영상을 프레임 단위로 세밀하게 분석하여 각각의 프레임에서 나타나는 시각적 요소가 소비자 선택에 미치는 중요성과 그 영향이 발생하는 시점을 밝힌 최초의 연구이다. 컴퓨터 비전 기술을 통해 소비자 선택에 영향을 미치는 시각적 요소를 분석한 결과, 초기 이미지의 미적 요소를 고려하고 객체를 효과적으로 배치하고 활용하는 것이 중요함을 밝혀내어 소비자 참여를 극대화할 수 있는 방법을 제시하였다. 이는 향후 이미지의 미적 요소 분석을 기반으로한 이미지 배치 전략 및 콘텐츠 자동화에 기여할 수 있으며, 콘텐츠 제작자와 실무자가 소비자 행동을 유도하고 반응을 예측하기 위한 최적화 전략에 이론적 토대와 방향을 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

The recent expansion of social network services (SNS) and mobilecentric media consumption has significantly increased user-generated content. Short-form videos, in particular, have become highly preferred in today''s digital content landscape, offering visual experiences and conveying core messages in a brief time. Platforms such as YouTube Shorts, TikTok, and Instagram Reels actively use short-form content, extending its application from personal use to institutional and corporate value enhancement and marketing strategies.

Although short-form videos have rapidly grown in popularity, current research predominantly focuses on qualitative studies based on user experiences, with less attention given to the various factors influencing consumer behavior that are commonly considered in studies on social media, e-commerce, and marketing. Generally, short-form videos are automatically delivered to consumers through recommendation algorithms. Thus, consumers must decide whether to engage with the content based on the short video, making the visual elements more crucial than in other media. Therefore, this research seeks to empirically analyze how visual elements in short-form videos influence consumer choices by breaking down the videos into individual frames.

The data for this study were collected from YouTube Shorts, employing computer vision technology to analyze the visual elements of the images. The videos were segmented into frames and transformed into images to examine key visual factors such as aesthetics, quality, color, and objects, pinpointing critical moments where these elements significantly impact consumer choices

The results reveal that visual elements in short-form videos have a substantial impact on consumer decisions. Specific elements like aesthetics, quality, color, and identified objects each significantly affect consumer choice indicators. Particularly, the visual elements in the initial frames strongly influenced consumer decisions, while the frame length and the sentiment of the comments were also important factors.

This research is the first to perform a detailed frame-by-frame analysis of social media content, specifically short-form videos, to identify the importance and critical impact points of visual elements on consumer decisions. By analyzing these visual components with computer vision technology, the study highlights the importance of considering the aesthetic qualities of initial images and strategically using and placing objects to boost consumer engagement. This research aids in developing future strategies for content automation and image placement, providing theoretical foundations and practical guidance for creators and marketers to better capture consumer interest and predict responses.

#숏폼 #쇼츠 #소셜 미디어 #컴퓨터 비전 #이미지 분석 #Short-form #Computer Vision #Visual Elements #Aesthetic Quality

차 례 ⅰ
표 목 차 ⅳ
그림 목차 ⅴ
국문요지 ⅵ
제1장 서 론 1
제1절 연구의 배경 1
제2절 연구의 목적 3
제3절 연구의 구성 4
제2장 이론적 배경 6
제1절 숏폼 영상의 정의 및 특징 6
제2절 유튜브 쇼츠의 사용과 파급력 7
제3절 영상에서 시각적 이미지의 중요성 10
제4절 심미적 요소와 사용자 의사결정 11
제5절 소비자 선택에 관한 이론 13
제3장 연구의 구성 16
제1절 연구 모형 16
제2절 변수 구성 17
제3절 연구 문제와 가설 19
제4절 데이터 수집 및 방법론 23
3.4.1 쇼츠 데이터 수집 및 변환 23
3.4.2 영상 데이터 변환 25
3.4.3 컴퓨터 비전 알고리즘 26
3.4.4 다중 회귀 분석 29
제4장 연구 결과 31
제1절 기초 통계량 분석 및 상관관계 31
제2절 심미도 중심 회귀분석 결과 34
4.2.1 조회수에 대한 프레임별 심미도 34
4.2.2 좋아요 수에 대한 프레임별 심미도 37
4.2.3 댓글 수에 대한 프레임별 심미도 39
4.2.3 댓글 감성에 대한 프레임별 심미도 41
제3절 품질 중심 회귀분석 결과 44
4.3.1 조회수에 대한 프레임별 품질 및 색상 44
4.3.2 좋아요수 대한 프레임별 품질 및 색상 46
4.3.3 댓글 수에 대한 프레임별 품질 및 색상. 48
4.3.4 댓글 감성에 대한 프레임별 품질 및 색상 50
제3절 가설에 대한 결과 53
제5장 결 론 55
제1절 연구 결과 요약 55
제2절 연구 기여도 58
제3절 연구 한계 및 향후 방향성 59
참 고 문 헌 61
Abstract 67

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)