Earticle

초록

한국어

전 세계의 인터넷 사용자들이 매일 유튜브를 시청하지만, 검색결과에 대한 추천 알고리즘을 정확히 인지하는 이용자는 극히 드물며, 구글과 유튜브는 이를 공개하지 않고 있다. 연구자들은 공개되어 있지 않은 유튜브의 알고리즘을 역공학설계 방식으로 탐색하고, 핵심적 요인을 찾아 미디어 플랫폼 사업자들이 어떤 논리적 구조로 키워드 검색결과를 추천하고, 화면에 배열하는지 확인하고자 하였다. 따라서 연구자들은 수개월에 걸친 논의와 데이터의 수집을 통해 기초 적인 콘텐츠 우선순위 요인을 연구하였으며 수집된 키워드 검색 결과 중에 남, 여 성별에 따른 추천결과를 토대로 영향 요인을 역설계하고자 하였다. 비록 연구자들의 설계는 매시간 수백시간 이상 업로드되고 시청되는 거의 무한한 수준의 데이터 중에서 일부를 분석한 것에 그치지 않지만, 이러한 탐색적 시도가 향후 미디어 플랫폼 알고리즘을 연구하고, 사업자 들의 의도를 파악하며, 사용자를 보호할 수 있을 것으로 보았다.

영어

Despite the fact that Internet users around the world watch YouTube every day, very few users accurately recognize the recommendation algorithm for search results, and Google and YouTube are not disclosing it. Researchers tried to explore the undisclosed algorithm of YouTube in a reverse engineering design method, find key factors, and check the logical structure in which media platform operators recommend keyword search results and arrange them on the screen. Therefore, researchers studied the basic content priority factors through several months of discussion and data collection, and tried to reverse engineer the influencing factors based on the recommendation results according to male and female gender among the collected keyword search results. Although researchers' design only analyzed some of the almost infinite level of data uploaded and viewed for more than hundreds of hours every hour, these exploratory attempts will study media platform algorithms in the future, understand the intentions of operators, and protect users. thought it could be done.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 알고리즘
2.2 알고리즘의 논리
2.3 유튜브와 추천 알고리즘
2.4 알고리즘의 변인
3. 연구모형과 가설설정
3.1 연구모형 및 가설설정
3.2 연구 방법
4. 연구 결과
4.1 표본의 계량화 및 분석과정의 특이점
4.2 남성 키워드에 따른 검색결과
4.3 여성 키워드에 따른 검색결과
4.4 남성 및 여성 키워드에 따른 검색결과
4.5 정성적 확인에 의한 추가적 알고리즘 추정
5. 결론
5.1 연구 결과의 요약 및 시사점
5.2 연구의 한계성 및 향후 연구 방향
REFERENCES

저자

• 배승주 [ Seung-Ju Bae | 경성대학교 외래교수 ]
• 이상호 [ Sang-Ho Lee | 경성대학교 미디어콘텐츠학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌