비선형적 광고 커뮤니케이션 모형구축을 위한 탐색적 연구 : 신경망 이론을 중심으로 = An Exploratory Study on the Construction of the Non-linear Advertising Communication Model : In Consideration of the Theory of the Neural Network

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 그간 광고커뮤니케이션의 효과측정에서 일반적으로 사용하여 왔던 회귀분석모형을 살펴보고, 효율적인 광고효과 측정모형을 위하여, 두뇌의 정보처리에 대한 연구결과를 바탕으로 구축된 비전제(非前提)이고 비선형적 신경망모형을 이성적 광고소구와 감성적 광고소구의 효과측정에 적용하여, 두 모형들의 효율성을 비교하여 신경망모형의 광고효과측정모형의 구축가능성을 검토하였다. 목적함수가 구매의도 형성 혹은 구매의도 비형성이라는 이항적 확률모형을 갖기 때문에 이 연구에서는 로지스틱회귀분석 모형을 실험적 회귀분석 모형으로 사용하였다. 감성적 광고소구의 효과 예측과 관련하여서는 신경망모형이, 그리고 이성적 광고소구의 경우에는 로지스틱모형의 예측력이 우수할 것이라 가정하였는데, 통계적 검증결과는 예측모형과 광고소구유형 간의 관계가 유의하지 않은 것으로 나타났지만, 이 연구에서는 신경망 모형이 감성적 광고효과 예측에 효율적인 것으로 나타났다. 차후의 연구에서 데이터의 유형에 따른 좀 더 정밀한 측정변수의 구축을 통한 후속연구에서 신경망 모형에 대한 지속적인 검증이 필요하다. 그러나 감성적 정보가 기하급수적으로 생산되고, 데이터가 비전제적으로 복잡한 비선형의 모양을 띄어가고 있는 디지털 정보시대의 광고효과 측정의 문제해결의 한 대안으로 신경망 모형의 적용가능성을 모색했다는 점에 그 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In research for taking measurement of the advertising effects, we have used the regression statistic model, that is based on assumptions. In this study we are going to consider this regression statistic model, being compared with the neural model, characteristic of non-assumption model, that is built up with results of the study on the information process in the human brain. With results from this studies we aims to compare advertising measurement efficiencies of two models with rational and emotive types of advertising communication. we apply logistic model to measure advertising effect, for the target variable of the regression statistic model in this study is characterized in binominal probability of whether having or not having buying intention. In this study we suppose that the forecasting for the emotive advertising communication is relevant to the neural model, whereas that for the rational relevant to the regression statistic model. But there is no significance in probability between them. But the neural model is practically very useful in this digital times, when amount of emotive and complex informations are drastically produced and we have to grasp them in real-time. We need to prove these results continually, building up a system of the more fine measurement variable.

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