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영어

This study focuses on the effects of producers' activities on the users' contributions at the user-generated content platform. I determine whether user's participation increase or decrease by what type of producers' activities. This research use users and producers' data from YouTube.com for the user-generated videos for two weeks. I explain the moderating role of the types and the matching effects on the performance of the user-generated content. The analyzed data is crawled by web API developed for this research. The periods of used data are one year in the level of uploaded clips and daily time points. Snow-bowling sampling is used to gather the data which is one of the most popular sampling process for social network researches. In this research, I clean the data as follow steps: listing up the user names of several popular uploaders as producer, saving the friends list of them in my data server, and collecting the list of them for final analysis for empirical model. The model is zero-inflated negative binomial model (ZINB) for considering the data characteristics: participation variable is integer from zero to decades and the data distribution is skewed to zero values. The results of empirical analysis determine that producers’ activities affect positively on the users’ high- and low-involved participations. This effect is related on the role of producers’ activities as quality signal to other users. As results of that producers’ upload, users’ commitments and participations would increase. Based on the empirical results, this study suggests the effective strategy for user-generated content platform and producers to increase the performance of user’s participations.

한국어

이 연구는 이용자 제공 컨텐츠 (user-generated contents, 이하 UGC) 플랫폼에서 발생하는 컨텐츠 생산자의 활동에 관한 연구이다. UGC는 이용자가 생산활동을 하여 다른 이용자에게 컨텐츠를 제공하는 것을 일컫는데, 대표적인 UGC로 YouTube.com을 예로들 수 있다. 전통적으로 생산자가 일방적으로 공급한 상품에 대해 소비자가 선택, 평가, 구전의 과 정을 결정 했다면, 최근 온라인 시장에서는 소비 및 의사소통의 주체와 방식이 모두 변화하고 있는 것이다. 이러한 변화 를 가장 잘 보여주는 환경은 UGC 플랫폼 일 것이다. 본 연구는 가장 많은 사람들이 이용하고 있는 UGC 플랫폼인 YouTube.com을 분석 대상으로 하고 있으며, 그 중에서 이용자의 참여가 활발한 특정 카테고리에서 실제발생 한 생산자의 활동과 이용자의 참여 정보에 집중하여 데이터를 수 집하였다. 데이터의 수집기간은 약 1년이며, 분석단위는 시간에 따른 생산자 활동과 성과를 포착할 수 있는 개별비디오 와 시점 수준이다. 데이터의 수집방법은 사회망 연구에서 많이 이용되는 스노우보울링 표집(snow-bowling) 방법으로, 생산자가 관계를 맺고 있는 다른 모든 이용자의 목록을 수집하고 그중 생산 활동 중인 이용자만을 남기는 과정을 반복하 여 데이터 수집대상을 선정하였다. 분석 모형은 종속변수인 이용자 참여가 count 변수이고, 시점에 따라 ‘0’ 값이 많 이 포함되어 있으므로, zero-inflated negative binomial model (ZINB) 모형을 이용하였다. 실증 분석을 통해 발견된 주요결과로, 생산자의 생산 활동은 이용자의 저관여참여와 고관여참여에 모두 긍정적인 효과 를 주는 것으로 나타났는데, 생산활동이 이용자의 품질평가 신호로 작용하여 이용자의 몰입을 증가시킨 결과로 이해할 수 있다. 이러한 실증 분석 결과를 바탕으로, 생산자는 제한된 시간 동안 어떠한 유형의 활동에 집중함으로써 이용자 참 여성과를 높일 수 있는지를 판단할 수 있을 것이다.