온라인 동영상 플랫폼의 알고리듬은 어떤 연관 비디오를 추천하는가: 유튜브의 K POP 뮤직비디오를 중심으로

이영주; 이창환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이영주 (서울과학기술대) 이창환 (서울과학기술대)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제4호

발행연도: 2020.4

수록면: 1 - 13 (13page)

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본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop 간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.

#콘텐츠 추천 시스템 #알고리듬 #온라인 동영상 플랫폼 #연관 비디오 #Contents Recommendation System #Algorithm #Online Video Platform #Related Video

참고문헌 (41)

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김도균 / 2017 / 과학기술정보 서비스 플랫폼에서의 빅데이터 분석을 통한 개인화 추천서비스 설계 / 한국비블리아학회지 28(4):501~518

M. L. Katz / 2019 / Multisided Platforms, Big Data, and a Little Antitrust Policy / Review of Industrial Organization 54:695~716

조성기 / 2016 / 유료 방송 가입자의 장르 선호도와 VOD 구매의 관계에 관한 연구 :IPTV 영화 VOD 이용을 중심으로 / 한국콘텐츠학회 논문지 16(11):91~102

M. Airoldi / 2016 / Follow the algorithm : An exploratory investigation of music on Youtube / Poetics 57:1~13

B. Hallinan / 2016 / Recommended for you : The Netflix Prize and the production of algorithmic culture / New Media & Society 18(1):117~137

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