Earticle

초록

한국어

본 연구는 YouTube 댓글 데이터를 활용하여 AI가 활용된 광고에 대한 소비자 반응이 어떻 게 구성되는지를 탐색적으로 분석하였다. 이를 위해 키워드 빈도 분석, LDA 토픽모델링, 네트워크 분석을 수행하고, 전면 AI 활용 광고·딥페이크 활용 광고·부분 AI 활용 광고의 세 가 지 조건 간 반응 차이를 비교하였다. 분석 결과, 전면 AI 활용 광고 사례에서 soulless, cheap, lazy 등 부정적 감정어가 상대적으로 높은 빈도로 관찰되었으며, 해당 광고에서는 비용 절감·품 질 저하·진정성 부족과 같은 인식 구조를 중심으로 의미망이 형성되었다. 반면, 딥페이크 활용 광고는 지역 상권 지원과 같은 사회적 가치가 강조될 때 긍정적 평가가 강화되었으며, 부분 AI 활용 광고에서는 기술·미학적 평가 중심의 반응이 나타났다. 이러한 결과는 소비자가 AI 기술 자체보다 광고 제작 과정의 인간적 의도성, 진정성, 사회적 맥락을 중요한 판단 기준으로 삼고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 활용 범위가 소비자 감정, 신뢰, 광고 평가에 미치는 영향이 단선 적이지 않으며, 기술 효율성과 인간 중심 감성의 균형이 광고 수용성의 핵심 요인이 될 수 있음 을 제안한다.

영어

This study examines how consumers respond to advertisements produced with different levels of artificial intelligence (AI) involvement by analyzing YouTube comments. Using keyword frequency analysis, latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling, and network analysis, we compare fully AI-generated ads, Deepfake-based Ads, and partially AI-enhanced ads. Results show that greater AI involvement is associated with more negative emotional expressions—such as soulless, cheap, and lazy—and fully AI-generated ads are commonly linked to cost-cutting, reduced authenticity, and lower production quality. In contrast, deepfake-based ads receive positive evaluations when they foreground community-oriented or prosocial messages, while partially AI-enhanced ads are interpreted mainly through technical and aesthetic criteria. These findings indicate that consumers assess AI-created ads not simply by the technology used but by perceived human intentionality, authenticity, and the social meaning embedded in the production process. The study highlights how varying degrees of AI involvement differentially shape emotional reactions, trust, and evaluative judgments, underscoring the importance of aligning technological efficiency with human-centered design in AI-enabled advertising.

목차

요약
1. 서론
2. 문헌검토
1) 콘텐츠 제작 관점에서의 AI 활용광고의 특성
2) AI 활용 광고에 대한 소비자 반응의 이론적 기반
3) AI 광고의 신뢰와 진정성 인식
4) AI 활용 범위와 광고 메시지 주제의 효과
3. 연구 문제
4. 연구 방법
1) 데이터 선정 및 수집
2) 데이터 전처리
3) 데이터 분석
5. 연구결과
1) AI 활용 범위에 따른 정서적 반응
2) AI 활용 범위에 따른 신뢰성과 진정성인식
3) AI 활용 광고의 광고 주제에 따른 소비자반응
6. 결론 및 논의
참고문헌
Abstract

저자

• 이가은 [ Lee Kaeun | 이화여자대학교 커뮤니케이션·미디어학부 석사과정 ]
• 이하나 [ Lee Hannah | 서울여자대학교 언론영상학부 조교수 ] 교신저자

참고문헌