원문정보
Big Data Analysis of Contents and User Comments on the Korean Communications Commission’s YouTube Channel
초록
영어
This study aims to provide strategic recommendations for effective promotional activities by comparing the YouTube content and user responses of the Korean Communications Commission (KCC), a national administrative agency. The research involved analyzing the titles and descriptions of KCC's promotional videos to understand the promotional discourse formed on YouTube and comparing it with user discourse evident in comments. Data were collected in unstructured text format, comprising 504 video titles/descriptions and 8,114 comments posted on the 'Korean Communications Commission' YouTube channel from January 2018 to December 2022. Post data mining, the top 50 keywords in terms of frequency were extracted from each dataset and analyzed through CONvergence of iteration CORrealtion (CONCOR) analysis. The study also examined basic statistical analysis results, keyword frequencies, and TF-IDF analysis to assess the promotional effectiveness of the KCC's YouTube channel over the past five years and proposed strategies for more efficient YouTube policy promotion. The findings are as follows: 1) In terms of frequency and TF-IDF analysis results, while KCC focused on promoting its name and services, KCC’s YouTube channel users showed more interest in individual promotional project themes and related contents/characters. 2) Although the KCC's name was relatively less mentioned in user comments, CONCOR analysis revealed that the KCC's name formed a cluster with positive emotional language, indicating that KCC's YouTube promotional activities positively contributed to user perception of the institution. 3) Text mining and CONCOR analysis both showed that promotional activities for 'Digital Literacy' aimed at the elderly elicited the most positive response from YouTube users in the past five years. 4) Promotional activities related to media user protection and benefits, such as spam prevention and used-phone compensation programs, received positive evaluations from YouTube users. Conversely, improving media accessibility for the disabled, introducing media-realted jobs, and supporing local advertising were included in KCC's main promotional discourse but not in user discourse. 5) Utilizing popular existing YouTube characters such as 'Haldambi', 'Pengsoo', and 'Park Mal-rye Grandma' in PR contents was found to have the potential to have a significant impact on user discourse.
한국어
본 연구는 국가 행정기관으로서 다양한 홍보 사업을 진행하는 방송통신위원회(방통위)의 유튜브 홍보 콘텐츠와 콘텐츠 이용자 반응을 비교하여 효율적인 홍보 사업 진행 을 위한 전략적 제언을 제시함을 목표로 한다. 이를 위해 방통위의 홍보 영상 제목과 소개글을 분석하여 유튜브에서 형성되는 홍보 담론을 파악하고, 이를 이용자들의 댓글 에서 나타나는 담론과 비교하였다. 2018년 1월부터 2022년 12월까지 ‘방송통신위원회’ 유튜브 채널에 게시된 504개의 영상과 이에 달린 8,114개의 댓글 데이터를 수집 하였으 며, 이들 데이터에서 추출된 상위 50개의 키워드를 바탕으로 구조적 등위성 분석을 실 시하였다. 또한, 기초 통계 분석과 키워드 빈도 및 중요도 분석을 통해 지난 5년간의 홍 보 성과를 평가하고, 이를 바탕으로 더욱 효과적인 유튜브 정책 홍보 전략을 제안하였 다. 분석 결과는 다음과 같다: 1) 빈도수 측면에서 방통위는 기관명과 기관 서비스를 중 심으로 많이 언급하여 홍보하려 했지만, 콘텐츠 이용자들은 기관에 대한 관심보다는 개 별 홍보 사업 주제와 해당 홍보 콘텐츠/캐릭터에 대해 더 큰 관심을 보였다. 2) 빈도수 측면에서 방통위 기관명은 상대적으로 이용자 댓글에서 많이 언급되지 않았지만 댓글에 대한 구조적 등위성 분석 결과 방통위 기관명은 긍정적인 감정 언어와 같은 군집을 형성하고 있었으며, 이를 통해 방통위의 유튜브 홍보 활동이 기관에 대한 이용자들의 인식에 긍정적인 기여를 하고 있음을 확인할 수 있었다. 3) 텍스트 마이닝과 구조적 등 위성 분석 결과 모두에서 지난 5년간 유튜브 이용자들로부터 가장 좋은 반응을 이끌어 낸 홍보 사업은 노년층을 위한 ‘디지털 리터러시’ 사업으로 나타났다. 4) 스팸 방지와 중고폰 보상 제도와 같은 미디어 이용자 보호 및 혜택 부여와 관련된 홍보 사업들은 유튜브 이용자들에게 긍정적인 평가를 받았다. 반면에, 장애인 미디어 접근성 홍보, 미디 어 관련 직업 소개, 지역 광고 활성화와 같은 사업들은 방통위의 주요 홍보 담론에는 포함 되었지만 주요 이용자 담론에서는 언급되지 않았다. 5) ‘할담비’, ‘팽수’, 그리고, ‘박말례 할머니’와 같이 인기 있는 기존 유튜브 캐릭터를 활용한 사업이 이용자들의 주요 담론에 큰 영향을 미칠 가능성이 높음을 확인하였다.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
1) 방송통신위원회의 정책 사업
2) YouTube를 이용한 홍보
3) 양방향 대칭적 커뮤니케이션 모델(Two-Way Symmetrical Model): 유튜브 홍보 콘텐츠와 이용자 반응 비교 분석
3. 연구 문제
4. 데이터 수집 및 분석
1) 분석 대상 및 데이터 수집 방법
2) 분석 절차 및 방법
5. 연구 결과
1) 기본 통계 분석 결과
2) 연구 문제에 대한 분석 결과
6. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract