스포츠 콘텐츠의 사회적 시청 효과 연구 : 2018 평창 동계올림픽 관련 트위터 메시지의 텍스트 및 네트워크 분석 :

노예영

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 노예영 (서울대학교, 서울대학교 대학원)

발행연도: 2019

저작권: 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수3

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

메가 스포츠이벤트의 사회적 시청 행동 연구 : 2018 평창 동계올림픽 트위터 메시지 속성과 온라인 커뮤니케이션 행동 분석

노예영 , 김기한 , 류윤지 한국스포츠산업경영학회지 2022.12 학술저널

2020

트위터에 반영된 2018 평창 동계올림픽의 사회적 시청 이슈 분석: 구조적 주제 모형(Structural Topic Modeling)의 적용

노예영 , 김기한 한국스포츠산업경영학회지 2020.12 학술저널

2019

스포츠 콘텐츠의 사회적 시청 효과 연구 : 2018 평창 동계올림픽 관련 트위터 메시지의 텍스트 및 네트워크 분석

노예영 2019.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

스포츠 방송 프로그램을 시청하면서 동시에 소셜 미디어에서 시청하고 있는 프로그램에 대하여 다양한 수용자들과 이야기를 나누는 사회적 시청 현상이 두드러지게 나타나고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 배경에서 2018 평창 동계올림픽 기간 중 트위터 공간에 나타난 수용자들의 커뮤니케이션 행동을 분석함으로써 스포츠 콘텐츠에 대한 사회적 시청의 효과를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 내용적 관점과 구조적 관점으로 나누어 두 가지 연구를 진행하였다. 먼저 첫 번째 연구에서는 내용적 관점에서 2018 평창 동계올림픽 기간 중 사회적 시청을 통해 어떠한 올림픽 이슈가 온라인 공간에서 현저하게 나타나며, 수용자들은 이슈에 대하여 어떠한 태도와 논조로 이야기를 하고, 그리고 어떠한 내용의 대화가 커뮤니케이션을 촉진하는지를 실증적으로 검증하였다. 이 과정에서 본 연구에서는 파이썬 언어를 사용하여 2018 평창 동계올림픽 기간 동안 트위터에 게시된 약 10만 여개의 메시지를 수집하였다. 수집한 자료를 바탕으로 토픽 모델링을 통해 평창 동계올림픽의 10가지 주요 이슈를 도출하였으며, 50%가 스포츠의 기본 가치와 관련된 ‘전형적 스포츠 이슈’, 나머지 50%가 정치적으로 논쟁의 대상이 된 ‘정치적 스포츠 이슈’인 것으로 나타났다. 이후 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 통하여 수용자 태도와 메시지 톤 관점에서 이슈별 메시지 내용의 특성을 살펴보았다. 분석 결과, 평창 동계올림픽 관련 트위터 메시지의 약 70%에서 판단적 혹은 논쟁적 표현이 많이 사용된 것을 알 수 있었다. 이어서 음이항 회귀모형을 통해 어떠한 특성을 지닌 메시지가 대중들의 반향을 얻는지 검증하였다. 본 연구에서는 이 과정에서 주관적 태도와 메시지 톤의 상호작용이 커뮤니케이션(리플라이/리트윗/페이버릿)에 미치는 상호작용 효과에 주목하였으며, 감성적 메시지는 부정적인 논조의 메시지에서, 그리고 이성적인 메시지는 긍정적 논조의 메시지에서 커뮤니케이션을 유발하는 효과가 큰 것으로 나타났다. 이어서 두 번째 연구에서는 구조적 관점에서 스포츠 콘텐츠에 대한 사회적 시청이 교량적 사회자본 형성에 어떠한 기능을 하는지 다차원적(거시/중시/미시) 수준에서 검증하였다. 이를 위해 첫 번째 연구와 마찬가지로 파이썬 언어를 통해 2018 평창 동계올림픽 기간 동안 트위터에 게시된 약 11만여 개의 메시지와 관련 정보들을 수집하였다. 수집한 자료를 바탕으로 본 연구에서는 네트워크 분석을 실시하여 커뮤니케이션 네트워크의 분산, 하위집단 간 연결정도, 이질적 의견이 병존하는 하위집단에서의 수용자 간 연결정도를 통해 교량적 사회자본의 형성 정도를 살펴보았다. 세 가지 지표 모두 공통적으로 정치적 스포츠 이슈 대비 전형적 스포츠 이슈에 대한 커뮤니케이션 네트워크에서 낮게 나타났다. 이는 전형적 스포츠 이슈에 대한 커뮤니케이션 네트워크에서 교량적 사회자본 형성을 유발하는 효과가 더 큰 것을 의미한다. 요컨대 본 연구는 스포츠 콘텐츠에 대한 사회적 시청이 온라인 공간에서의 커뮤니케이션을 증진시키고, 교량적 사회자본 형성에 중요한 역할을 하고 있음을 실증적으로 검증하였다. 본 연구의 결과는 스포츠 콘텐츠가 우리 사회에 존재하는 이념 및 가치관의 대립 즉, 세대, 성, 지역, 계층을 막론한 첨예한 갈등으로 인한 극심한 분극 현상을 조금이나마 해소시키는 데에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 가능성을 보여준다.

The social viewing phenomenon of watching sport programs while talking to various audiences about the programs on social media at the same time is striking. In this context, the current study examined the effect of social viewing of sport content by analyzing the communication behavior on Twitter during the 2018 PyeongChang Winter Olympics. For this purpose, two studies were conducted in this study: divided into a content and a structural perspective. First, the study 1 empirically examined which Olympic issues were salient on online forums during the 2018 PyeongChang Winter Olympics from a content perspective, what subjective attitudes and message tone of the issue the audiences talked about, and what characteristiced messages facilitated communication. Specifically, current study used Python language to collect about 100,000 messages posted on Twitter during the 2018 PyeongChang Winter Olympics and drew key issues of Olympic through Topic Modeling. In the process, 10 major issues were drawn, with 50 percentage of them being ‘typical sport issues'' related to the basic values of sports and 50 percentage being politically controversial ''political sport issues''. Afterwards, through computerized text analysis, the current study looked at the characteristics of the messages by issue from the subjective attitudes and message tone. The analysis showed that around 70 percentage of Twitter messages related to the PyeongChang Winter Olympics used a lot of judgement or argument expressions. Then, the negative binomial regression model was used to examine which characterized messages were gained more supports by the public. The current study focused on the interaction effect of subjective attitudes and message tone interactions on communication(reply/retweet/favorite), and the effect of emotional messages on negative messages and rational messages on positive messages was found to be significant. The study 2 then examined at a multi-dimensional level (macro-level/meso-level/micro-level) how social viewing of sport content from an structural perspective functions in the formation of bridge social capital. As with the study 1, the current study using the Python language, collected about 110,000 messages and related information posted on Twitter during the Olympic Games. Based on the collected data, the network analysis was conducted to examine the extent of the formation of bridge social capital through the distribution of communication networks, the degree of connectivity among subgroups, and the degree of connectivity among audiences with heterogeneous opinions on controversial issue. All three indicators have shown to be common in the communication network for typical sport issues versus political sport issues. This means that in the communication network for typical sport issues, the effect of creating a bridge social capital is greater. In sum, the current study empirically verified that social viewing of sport content plays an important role in the formation of bridge social capital while promoting communication in online forums. The results of current study showed that the sport content has potential to positively affect the conflict of ideology and values presented in our society. In other words, it has the power to resolve the extreme polarization which is caused by conflicts within generations, genders, regions, and political ideologies.

#스포츠 콘텐츠 #스포츠 커뮤니케이션 #2018 평창 동계올림픽 #사회적 시청 #사회자본 #토픽 모델링 #텍스트 분석 #네트워크 분석

Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 1
2. 연구의 필요성 4
3. 연구의 목적 7
Ⅱ. 이론적 배경
1. 온라인 미디어 소비환경의 변화와 특징 9
1) 미디어 소비환경 및 행동의 변화 9
2) 온라인 미디어 소비환경에서의 사회적 시청(social viewing) 15
3) 사회적 시청 행동으로의 트위터(Twitter) 소비 행동 20
4) 이견 노출(cross-cutting exposure)과 사회적 시청의 효과 27
2. 사회적 시청에 따른 사회자본(social capital)의 형성 37
1) 사회자본 개념에 대한 관점 및 접근의 다양성 37
2) 사회자본의 정의와 구성요소 및 유형 43
3) 사회적 시청과 사회자본과의 관계 53
3. 올림픽, 사회적 시청 그리고 사회자본 61
1) 올림픽의 사회적 시청 유발 기능 61
2) 트위터 텍스트 분석을 통한 올림픽 콘텐츠의 사회적 시청 내용 연구 66
3) 올림픽 콘텐츠의 사회적 시청을 통한 사회자본 형성 기제 74
4) 네트워크 분석을 활용한 올림픽 콘텐츠의 사회자본 형성 기능 검증 79
Ⅲ. 연구문제 및 연구가설
1. 2018 평창 동계올림픽과 스포츠 커뮤니케이션 87
2. 연구문제 및 연구가설 도출 88
1) <연구 1>의 연구문제 89
2) <연구 2>의 연구가설 90
Ⅳ. 연구 1: 스포츠 콘텐츠에 대한 사회적 시청 내용분석
1. 연구방법 및 절차 92
1) 자료 92
2) 분석 및 절차 95
(1) 연구문제 1 분석방법 96
(2) 연구문제 2 분석방법 101
(3) 연구문제 3 분석방법 105
2. 연구결과 110
1) 연구문제 1 검증 결과 110
(1) 2018 평창 동계올림픽의 주요 이슈 도출(연구문제 1-1) 110
(2) 2018 평창 동계올림픽의 주요 이슈별 핵심어 간 연결 관계 탐색 (연구문제 1-2 ) 122
2) 연구문제 2 검증 결과 130
(1) 트위터 메시지의 내용적 속성 탐색(연구문제 2-1) 130
(2) 이슈 간 트위터 메시지의 내용적 속성 차이 검증(연구문제 2-2) 143
3) 연구문제 3 검증 결과 147
(1) 기초통계 분석 147
(2) 트위터 메시지의 내용적 속성이 이슈 전파(리플라이)에 미치는 영향 (연구문제 3-1 ) 151
(3) 트위터 메시지의 내용적 속성이 이슈 공유(리트윗)에 미치는 영향 (연구문제 3-2) 158
(4) 트위터 메시지의 내용적 속성이 이슈 주목(페이버릿)에 미치는 영향 (연구문제 3-3) 165
3. 논의 170
Ⅴ. 연구 2: 스포츠 콘텐츠 커뮤니케이션 네트워크의 다차원적 구조 탐색
1. 연구방법 및 절차 175
1) 자료 175
2) 분석 및 절차 179
(1) 연구가설 1 분석방법 180
(2) 연구가설 2 분석방법 185
(3) 연구가설 3 분석방법 187
2. 연구결과 188
1) 네트워크 자료 기초통계 분석 188
2) 연구가설 1 검증 결과 192
3) 연구가설 2 검증 결과 196
4) 연구가설 3 검증 결과 205
3. 논의 208
Ⅵ. 종합 논의 및 결론
1. 연구 요약 212
2. 연구의 시사점 215
3. 연구의 제한점 및 후속 연구를 위한 제언 219
참고문헌 221
부록 253

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

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)