현재 위치
Home
스트리밍 시리즈의 시즌 간 시청 유지율 결정 요인 : Netflix Engagement Report 기반 머신러닝 분석
-
- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 2026 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회 (2026.06)바로가기
-
- 페이지
- pp.854-857
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A487476
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.
4,000원
원문정보
초록
- 한국어
- 스트리밍 플랫폼의 급성장으로 복수 시즌에 걸친 시청자 유지가 콘텐츠 성과의 핵심 지표로 부상하고 있으나, 시리즈물의 시즌 간 시청 유지율(Season Retention Rate, SRR) 결정 요인에 관한 실증 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 Netflix Engagement Report(2023년~2025년, 6개 반기)를 활용하여, 시즌 1·2 시청 시간이 모두 관측된 1,662개 TV 시리즈를 대상으로 SRR 예측 요인을 분석한다. TMDb 데이터와의 결합을 통해 구성된 1,364개 최종 샘플에 대해 머신러닝 모델(Random Forest 외 3개)과 Permutation Importance·PDP 분석을 적용한다. 본 연구는 장르별 서브그룹 분석을 통해 콘텐츠 유형에 따른 유지율 결정 메커니즘의 이질성을 검토하며, 스트리밍 플랫폼의 콘텐츠 투자 및 갱신 의사결정에 데이터 기반 근거를 제공한다.
목차
초록
1. 서론
1.1 연구 배경 및 필요성
1.2 연구 목적 및 연구 질문
1.3 연구의 기여
2. 선행 연구
2.1 스트리밍 시청자 유지와 콘텐츠 성과
2.2 콘텐츠 성과 예측 및 머신러닝 연구
3. 연구 방법
3.1 데이터 수집 및 구성
3.2 변수 정의
3.3 분석 방법
4. 분석 결과
4.1 SRR 기술통계 (RQ1)
4.2 변수별 분포 분석 (RQ2)
4.3 머신러닝 모델 성능 비교 (RQ2)
4.4 변수 중요도 분석 (RQ2)
4.5 장르별 서브그룹 분석 (RQ3)
5. 논의
5.1 주요 발견과 함의
5.2 모델 선택의 타당성 및 한계
5.3 향후 연구 방향
6. 결론
참고 문헌
저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2026
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
이 권호 내 다른 논문 / 한국경영정보학회 정기 학술대회 2026 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.