Earticle

초록

한국어

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.

영어

This study classifies the success of creators and YouTubers who have created channels on YouTube recently, which is the most influential digital platform. Based on the actual information disclosure of YouTubers who are in the field of science and technology category, video upload cycle, video length, number of selectable multilingual subtitles, and information from other social network channels that are being operated, the success of YouTubers using machine learning was classified and analyzed, which is the closest to the YouTube revenue structure. Our findings showed that neural network algorithm provided the best performance to predict the success or failure of YouTubers. In addition, our five factors contributed to improve the performance of the classification. This study has implications in suggesting various approaches to new individual entrepreneurs who want to start YouTube, influencers who are currently operating YouTube, and companies who want to utilize these digital platforms. We discuss the future direction of utilizing digital platforms.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
2.1 YouTube와 디지털 플랫폼
2.2 디지털 플랫폼에서의 얼굴 정보의 공개성
2.3 디지털 플랫폼에서의 정보 업데이트 빈도
2.4 디지털 플랫폼에서의 정보의 길이
2.5 디지털 플랫폼에서의 다국어 자막
2.6 다른 디지털 플랫폼의 확장성과 영향
Ⅲ. 연구 방법
3.1 데이터 수집
3.2 요인 설명
3.3 분석 도구 및 기법
Ⅳ. 분석 결과
4.1 기술 및 빈도 분석
4.2 상관 관계 분석
4.3 다중 공선성 분석
4.4 분류 분석 결과
V. 논의
5.1 학문적 기여사항
5.2 실무적 기여사항
5.3 한계점 및 향후 연구방향
Ⅵ. 결론
참고문헌
Abstract

저자

• 김호익 [ Hoik Kim | 성균관대학교 경영대학 석박사통합과정 ]
• 김한민 [ Han-Min Kim | 고려대학교 경영대학 연구교수 ] 교신저자

참고문헌