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초록

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연재형 디지털 콘텐츠에서 플랫폼의 가치는 사용자가 새로운 작품을 발견하여 소비를 시작하는지 뿐만 아니라, 이미 읽기 시작한 작품으로 다시 돌아오는지에도 달려 있다. 그러나 기존의 정보시스템 연구는 추천시스템의 효과성을 주로 초기 선택 단계의 성과를 중심으로 검토해 왔다. 본 연구는 국내 주요 디지털 만화 플랫폼에서 수행한 91일간의 무작위 노출 실험(715개 작품, 53,883개 작품-일 샘플)을 바탕으로, 개인화 추천시스템과 인기 기반 추천시스템에 의한 작품 노출이 이후 소비자의 독서 행동에 미치는 처치효과를 추정하고, 나아가 그 효과를 신규 사용자 방문과 재방문 사용자 방문으로 분해하였다. 분석 결과, 개인화 노출은 전체 독서량을 약 138% 증가시켰으며, 재진입 단계의 증가 효과(약 145%)가 발견 단계의 증가 효과(약 108%)보다 실질적으로 더 컸다. 본 연구는 그동안 초기 발견 단계에 국한되어 논의되어 온 개인화 추천 서비스의 효과성을 확장하여, 이를 재진입 의사결정 지원 장치로 재해석한다.

목차

Abstract
서론
이론적 배경 및 가설 설정
의사결정 지원 도구로서의 추천시스템
콘텐츠 재진입 의사결정 지원
정보 채집 이론과 연재형 콘텐츠의 재진입 문제
가설 설정
연구 환경 및 자료
연구 배경
실험설계
표본구성
변수 측정
실증분석
작품-일 대응표본 추정
단계 비대칭성 검정
분석 결과
평균 대응표본 처치효과: H1과 H2
비대칭성 검정: H3
논의
결론
참고문헌

키워드

저자

• 송민기 [ 고려대학교 경영대학 ]
• 이건웅 [ 고려대학교 경영대학 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658