http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
이용자 인구사회학적 특성에 따른 페이스북상의 콘텐츠 공유 동기와 공유 행동의 차이
황유선(Yoosun Hwang) 한국인터넷전자상거래학회 2015 인터넷전자상거래연구 Vol.15 No.6
The purpose of this study is to verify Facebook users’ contents sharing with the perspectives of the users’ demographical traits. To develop the research model, this study has explored previous studies of the different patterns of social media consumption according to the users’ demographical traits. Also, the effect of eWoM(Word-of-Mouth) under the social media environments has been taken into consideration. To gather the data, online survey was conducted and 600 answers were obtained. Then, the motivations of contents sharing and various sharing behaviors were analyzed with the users’ gender, age, monthly income, residence, education, and occupations. The results have showed different patterns according to Facebook users traits. Implications has been further discussed along with the perspective of digital divide.
황유선(Yoosun Hwang) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.8
본 연구에서는 트위터 상에서의 유명인과 트위터 이용자 사이에 이루어지는 트위터 매개 상호작용의 특성 및 감정 반응에 대해 탐색하였다. 이를 위해 유명인과의 트위터 매개 상호작용 유형을 ‘의사 교호작용’, ‘정보 허브’, 그리고 ‘팬덤’ 등의 세 가지로 구분하였고, 유명인의 유형은 ‘연예인’, ‘정치인’, ‘전문인’, 그리고 ‘블로거’ 등의 네 가지로 분류하였다. 이렇게 구분된 트위터 매개 상호작용 및 유명인의 유형 범주에 따라 트위터 이용자들이 수행하는 트윗 행위의 특성을 분석 비교하였다. 또한 트위터 이용자들의 감정 반응을 나타내는 지표로 상정한 ‘이모티콘 이용’과 ‘감정 표현 제시’ 빈도가 트위터 매개의 상호작용 유형 및 유명인 유형 범주에 따라 어떠한 차이가 있는지도 확인하였다. 분석을 위한 자료는 한국 트위터 공식 사이트를 통해 수집되었다. 공식 사이트를 활용하여 각 유형별 유명인에 대해 이루어진 트윗을 검색해 총 960개의 트윗을 수집하였고 각각의 트윗에 대한 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과, 트위터 이용자들의 의사 교호작용 트윗 형태는 정치인과 전문가 유형에 대해서 가장 빈번했고, 팬덤 성격의 트윗은 연예인 유형에 대해서 가장 현저했으며, 정보 허브를 표방하는 트윗은 블로거 유형에 대해서 제일 빈번하게 수행된 것을 알 수 있었다. 감정 반응과 관련해서는 팬덤 유형의 트위터 매개 상호작용에 있어서 이모티콘 이용과 감정 표현의 제시 빈도가 가장 현저했다. 또 유명인 유형 중에서는 연예인에 대한 트윗에서 감정 반응이 가장 현저하게 드러났으며 이모티콘 이용 빈도는 전문인의 경우가 그 뒤를 이었고, 감정 표현 사용은 전문인과 정치인 유형이 유사한 것으로 확인되었다. The present study explored types of Twitter-mediated communication and emotional responses of Twitter users toward celebrities. Three perspectives of para-social interactions, information hub, and fandom were proposed as communication types on Twitter. Celebrities were classified by entertainer, politician, specialist, and blogger. Communication patterns according to each category of celebrities were analyzed. The patterns of emotional responses, which represents the use of emoticons and emotional expressions were also analyzed. The results show that the type of para-social interactions was frequently accepted for the interactions with politicians and specialists, while fandom style was salient for the entertainers. For the power bloggers, the users tend to adopt the type of information hub interaction. The use of emotions and emotional expressions were most frequent in case of fandom style communication and the messages to the entertainers. Implications were further discussed.
황유선(Yoosun Hwang) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.2
본 연구에서는 페이스북 이용자들이 업로드, 공유하는 게시물 감정의 내용분석을 수행했다. 페이스북은 최근 사회적인 소통 수단으로 유용하게 사용되고 있는 SNS의 한 종류로서 그 이용자수는 전 세계적으로 늘어나고 있는 추세다. 페이스북에서는 다양한 인간적 감정이 교류되고 있으며 사진, 동영상 등의 여러 콘텐츠 유형이 동원된다는 점에서 페이스북은 단순한 전자 게시판과 다르다. 기존의 연구에 의하면 특정한 미디어에 의해 매개되는 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication)에서도 시각적 심볼 및 각종 비언어적 단서(non-verbal cues)들을 통해 풍부한 의미 전달을 수행한다. 본 연구에서는 페이스북 게시물 감정의 종류를 구체적으로 탐색 했으며 콘텐츠 타입과 감정 간의 관계를 통해 페이스북 이용자들이 각 유형의 콘텐츠를 어떻게 인식하는지도 분석했다. 자료 수집은 페이스북 게시물을 수집하는 소프트웨어를 개발해 사용했다. 페이스북 이용자 205명의 총 10,308개 게시물을 바탕을 내용 분석을 수행했다. 분석 결과 기쁨 감정의 빈도가 가장 높았다. 콘텐츠 타입에 따라서도 감정 분포의 차이가 확인됐다. 텍스트로만 이루어진 상태 콘텐츠에서는 의문의 감정이 부각됐고, 사진 콘텐츠에서는 사랑의 감정이 두드러졌으며 동영상 콘텐츠에서는 놀람 감정이 비교적 빈번했다. 결과를 바탕으로 학문적 및 실무적 함의를 논했다. The purpose of this study is to explore the emotions of Facebook. Various types of emotions are being exchanged on Facebook. The emotional reactions make the Facebook different from previous electronic bulletin board. According to previous researches, computer-mediated communication can deliver visual symbols and non-verbal cues to enhance the abundance of meanings. Data were collected from 205 Facebook users and the number of users’ posts were total 10308. The contents analysis was conducted to explore emotions of the 10308 Facebook posts. The results showed that the most frequent emotion was pleasure. The emotional distributions were different according to the contents types; text, video, photo, and link. For the text content type, emotion of curiosity was apparent and for the photo content type, emotion of love was more frequent than others, and for the video content type, emotion of surprise was salient. The results of the analysis for the shared contents also revealed that pleasure and hope were more frequent emotions than other emotions.