추천 시스템을 위한 유튜브 앱 GUI 사용성 연구 : 협업 필터링을 중심으로 = A Study on the Usability of YouTube App GUI for Recommended Systems: Focusing on collaborative filtering

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the government and large domestic IT companies take the initiative in providing supports and promoting R&D activities in line with the 4th Industrial Revolution. In particular, the “personalization service” is expected to generate great added value in the future. In the meantime, with the rapid growth of the global OTT, and there is a trend of introducing the ‘recommendation system’, a kind of personalization service enabling it to predict viewers’ tastes for contents and recommend contents to their tastes. In the web services such as OTT, the GUI usability influences the user’s satisfaction and loyalty. Therefore, there are cases of “user-led personalization” such as a launcher app in which users themselves can set the GUI for the purpose of improving the GUI usability, but they may not be able to set and break away because of lack of their IT proficiency, indicating that there is a need for studies on a GUI recommendation system based on the ‘system-led personalization’ in which the system intervenes and automatically recommends the appropriate GUI to the user. In particular, collaborative filtering, a type of recommendation system, groups users with similar characteristics and recommends content that one user in the group prefers to other users in the same group. Therefore, in order to recommend a GUI using the collaborative filtering, it is necessary to group similar users on the basis of the characteristics of users whose GUI usability difference has been verified.
Therefore, this study was intended to empirically verify whether there is a difference in the scores of the four factors constituting the GUI usability of YouTube app according to the user’s gender and age bracket with the aim of deriving meaningful user characteristics of uses to be grouped when developing a GUI recommendation system based on collaborative filtering. First, in order to specify representative cases of domestic OTT to be used in the questionnaire for evaluating GUI usability through a questionnaire survey, the proportion of the recommendation system introduced in OTT serviced in Korea and the type of payment method were examined. As a result, it was found that the hybrid-type recommendation system and AVOD-type payment method accounted for the largest proportion, and then YouTube with the highest usage rate and recognition among OTTs that have introduced the aforementioned recommendation system and payment method, was set as the representative case of domestic OTT. After that, a questionnaire was prepared on the basis of the examples of YouTube screens that play a critical role in the OTT user experience process and variables and questions extracted from prior studies, and the usability was evaluated from the responses from 200 domestic YouTube users.
As a result of verifying the difference in the GUI usability of YouTube app according to gender, the factors of ‘usability’, ‘efficiency’, and ‘ease of perception’ in general YouTube app showed significant differences, whereas ‘clarity’ and ‘esthetics’ did not. Across all factors, male respondents evaluated the GUI usability of YouTube app higher than female respondents, and female respondents showed a relatively higher standard deviation than male respondents. In addition, as a result of testing the difference in the GUI usability of YouTube app according to the age bracket, it was found that only ‘esthetics showed a significant difference. As a result of the post-hoc test, it was found it was 3.66 in the age bracket of 10~20s and 3.67 in the age bracket of 50s, and 3.40 in the age bracket of 30~40s, indicating differences between age brackets. As described above, it can be seen that the only factor for not showing a significant difference between gender and age bracket is ‘clarity’, indicating that that the usability for the GUI clarity of the existing YouTube app is relatively consistent regardless of gender and age bracket in comparison with other factors. In conclusion, when trying to increase the GUI usability of the YouTube app through a collaborative filtering-based GUI recommendation system, when users are grouped on the basis of the gender for the overall YouTube app GUI usability, efficiency, and ease of perception, and the similarity is considered, a meaningful GUI recommendation results can be expected, and when users are grouped by age bracket on the basis of aesthetics, meaningful GUI recommendation results can be expected.
This study was conducted in that system-led personalization-centered studies on GUI personalization have seldom been conducted, and it is expected that the results of this study would contribute to reducing churn rate due to the labor necessity existing user-led personalization and lack of skill proficiency, and increasing the GUI usability. Since the increased GUI usability would have a positive effect on service satisfaction and loyalty, the results of this study are expected to be used as a reference when developing a GUI recommendation system in the future, thus contributing to generating economic added value.

Keyword : Recommendation systems, Collaboration filtering, YouTube, GUI, Usability

국문 초록 (Abstract)

최근 정부와 국내 IT 대기업을 필두로 4차 산업혁명 관련 지원 및 연구개발이 이루어지고 있다. 특히 ‘개인화 서비스(Personalized service)’는 미래에 큰 부가가치를 창출할 것으로 예측된다. 한편, 세계적으로 OTT (Over The Top)의 시장 규모가 급성장하며, 시청자의 콘텐츠 취향을 예측, 추천하는 개인화 서비스의 일종인 ‘추천 시스템(Recommend System)’을 도입하는 추세이다. OTT와 같은 웹 서비스는 GUI(Graphical User Interface)의 사용성이 사용자의 만족감과 충성도에 영향을 미친다. 이에 GUI 사용성 향상을 목적으로 사용자가 직접 GUI를 설정하는 런처 앱과 같은 ‘사용자 주도 개인화’ 사례가 존재하나, IT 숙련도에 따라 설정을 수행하지 못하고 이탈할 수 있다. 따라서 시스템이 개입, 자동으로 사용자에게 적절한 GUI를 추천하는 ‘시스템 주도 개인화’ 기반의 GUI 추천 시스템에 관한 연구가 필요하다. 특히, 추천 시스템의 일종인 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유사한 특성을 지닌 사용자들을 그룹으로 묶어 그룹 내 한 사용자가 선호하는 콘텐츠를 그룹 내의 타 사용자에게 추천한다. 이에 협업 필터링을 활용해 GUI를 추천하기 위해서는 GUI 사용성에 대한 차이가 검증된 사용자의 특성을 중심으로 유사한 사용자들을 그룹화할 필요가 있다.
이에 본 연구의 목적은, 사용자의 성별과 연령대에 따라 유튜브 앱 GUI 사용성을 구성하는 4개 요인 점수에 차이가 있는가에 대하여 실증적 검증하여, 협업 핍터링 기반 GUI 추천 시스템 개발 시 사용자를 그룹화 할 유의미한 사용자 특성을 도출하는 것이다. 먼저, 설문을 통한 GUI 사용성 평가를 위해 설문지에 활용될 국내 OTT의 대표 사례를 특정할 목적으로 국내에서 서비스되는 OTT에 도입된 추천 시스템과 결제방식 유형의 비중을 파악하였다. 그 결과, 하이브리드 유형의 추천 시스템과 AVOD 유형의 결제방식이 가장 높은 비중을 차지하였으며, 해당 추천 시스템과 결제방식을 도입한 OTT 중 이용률과 인지도가 가장 높은 유튜브를 국내 OTT의 대표 사례로 설정하였다. 이후, OTT 사용자 경험 과정에 핵심적인 역할을 하는 유튜브의 화면 예시와 선행연구에서 추출한 변수와 문항을 중심으로 설문지를 제작, 국내 유튜브 이용 경험자 200명을 대상으로 사용성 평가를 실시하였다.
성별에 따른 유튜브 앱 GUI 사용성의 차이를 검증한 결과, ‘전반적 유튜브 앱 GUI ‘사용성’, ‘효율성’, ‘인지 용이성’ 요인이 유의한 차이를 나타내었으며, ‘명료성’, ‘심미성’은 유의한 차이를 보이지 않았다. 모든 요인에 걸쳐 남성이 여성에 비해 유튜브 앱 GUI 사용성에 대하여 높은 평가를 하였으며, 여성이 남성에 비해 표준편차가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 한편, 연령대에 따른 유튜브 앱 GUI 사용성의 차이를 검증한 결과, ‘심미성’만이 유의한 차이를 나타냈다. 사후검정 결과 10~20대가 3.66, 50대 이상이 3.67로 유사하였으며, 30~40대의 평가가 3.40으로 낮게 나타나 집단 간 차이를 보였다. 이와 같이 성별과 연령대 모두 유의한 차이를 보이지 않은 요인은 ‘명료성’ 뿐임을 알 수 있는데, 이는 기존 유튜브 앱 GUI의 명료성에 대한 사용성이 타 요인에 비해 성별과 연령대를 막론하고 비교적 일정한 사용성을 보이는 것으로 판단할 수 있다. 결론적으로 협업 필터링 기반 GUI 추천 시스템을 통해 유튜브 앱 GUI의 사용성을 증가시키고자 할 때, 전반적 유튜브 앱 GUI 사용성, 효율성, 인지 용이성에 대하여 성별을 중심으로 사용자들을 그룹화, 유사도를 고려하면 유의미한 GUI 추천 결과 기대할 수 있으며, 심미성에 대하여 연령대를 중심으로 사용자들을 그룹화할 시 유의미한 GUI 추천 결과를 기대할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 GUI 개인화에 대한 시스템 주도 개인화 중심의 연구가 미비함에 따라 진행되었으며, 기존 사용자 주도 개인화의 노동 필요성과 숙련도 부족으로 인한 이탈률 완화, 나아가 GUI 사용성 증가에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이는 GUI 사용성 증가는 서비스 만족도, 충성도에 긍정적 영향을 미치게 되므로 추후 GUI 추천 시스템의 실 개발에 참고자료로서 활용되어 경제적 부가가치를 창출할 것으로 기대한다.

키워드 : 추천 시스템(Recommendation systems), 협업 필터링(Collaboration filtering), 유튜브(YouTube), GUI(Graphical user interface), 사용성(Usability)

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구 배경 및 목적 1
• 2. 연구 방법 및 범위 7
• 3. 용어정리 9
• Ⅱ. 이론적 고찰 10
• 1. 개인화 서비스의 이해 10
• 1-1. 개인화 서비스의 개념 및 유형 10
• 1-2. 추천 시스템의 개념 및 유형 15
• 1-3. GUI와 개인화 서비스 20
• 2. OTT의 이해 27
• 2-1. OTT의 개념 27
• 2-2. OTT의 결제방식 유형 28
• 2-3. 국내 OTT 이용 동향 32
• 2-4. OTT의 GUI 35
• 3. 국내외 선행연구 39
• 3-1. GUI 사용성 평가 원칙 39
• 3-2. 인구통계학적 특성 42
• 3-3. 기술 특허 44
• Ⅲ. 국내 OTT 추천 시스템, 결제방식 유형 도입 비중 45
• 1. 연구 설계 45
• 1-1. 연구 문제 설정 45
• 1-2. 자료수집 대상 정의 및 범위 46
• 1-3. 자료수집 방법 및 분석 절차 47
• 2. 분석 결과 48
• 2-1. 사례 수집 결과 48
• 2-2. 추천 시스템 유형별 도입 비중 51
• 2-3. 결제방식 유형별 도입 비중 51
• 2-4. 결제방식에 따른 추천 시스템 유형별 도입 비중 53
• 3. 소결 55
• Ⅳ. 성별, 연령대에 따른 유튜브 앱 GUI 사용성 차이 검증 57
• 1. 연구모형 및 가설 57
• 2. 변수의 조작적 정의 59
• 2-1. 유튜브 앱 GUI의 사용성 59
• 2-2. 사용자의 인구통계학적 특성 61
• 3. 설문지 구성 62
• 4. 자료수집 및 분석 방법 63
• 4-1. 자료수집 대상 및 방법 63
• 4-2. 분석 방법 및 절차 63
• 5. 분석 결과 64
• 5-1. 설문 응답자의 인구통계학적 특성 64
• 5-2. 설문 응답자의 유튜브 이용 행태 65
• 5-3. 측정 도구의 타당성 및 신뢰도 검증 66
• 5-4. 성별에 따른 유튜브 앱 GUI 사용성 차이 70
• 5-5. 연령대에 따른 유튜브 앱 GUI 사용성 차이 73
• 5-6. 가설 검증 76
• 5-7. 소결 78
• Ⅴ. 결론 82
• 1. 요악 및 기대효과 82
• 2. 한계점 및 향후 연구 과제 87
• 참고문헌 89
• 부록 97
• Abstract 102