Earticle

본 연구는 2013년, 2019년, 2025년의 싱글소스 데이터를 분석하여 TV와 디지털 매체의 광고 노출 효과 변화와 2013년, 2025년의 매체 임팩트 변화를 실증적으로 규명하였다. 연구 결과, 디지털 매체의 급성장에도 불구하고 TV는 모든 시점과 타겟에서 여전히 디지털 매체 대비 Reach 1+와 Reach 3+에서 우위를 점하고 있음이 확인되었다. 매체 임팩트 조사에서도 2025년 기준 TV가 디지털 매체를 상회하여, 정량적 가치인 광고 노출량뿐만 아니라 정성적 가치인 광고메시지의 인지와 태도 등의 광고 효과 측면에서도 TV가 우세함이 입증되었다. 분석 한 양적·질적 차이를 반영하는 통합 노출 효과 시뮬레이션 결과는 타겟에 따라 TV와 디지털 매체의 배분 비율이 상이하여, 무분별한 특정 매체 중심의 예산 집행은 캠페인 효율성을 적지 않 게 훼손함을 분명하게 보여주었다. 결론적으로 본 연구는 광고주가 막연히 디지털 전환 트렌드 를 추종하기보다, 실증적 데이터 분석에 입각하여 크로스미디어 광고를 전략적으로 활용하는 것 이 필요함을 시사한다.

This study analyzed single-source data spanning 2013, 2019, and 2025 to empirically examine changes in the advertising exposure effects of TV and digital media, as well as shifts in media impact between 2013 and 2025. Despite the rapid growth of digital media, results confirm that TV consistently outperforms digital media in terms of Reach 1+ and Reach 3+ across all time periods and target audiences. Analysis of media impact further reveals that, as of 2025, TV surpasses digital media in both quantitative value(advertising exposure volume) and qualitative value(advertising communication effects such as preference & purchase intention). Based on the quantitative & qualitative analysis, media model simulation results for integrated exposure effects demonstrate that the optimal allocation ratio between TV and digital media varies by target audience, indicating that indiscriminate budget allocation centered on a specific medium may reduce campaign efficiency. Consequently, this research suggests that advertisers should strategically utilize cross-media advertising based on empirical data analysis rather than blindly following digital transformation trends.

본 연구는 네이버 쇼핑 이용자의 실제 구매 행태를 파악하고, 이들의 구매 특성을 집단별로 유형화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 네이버 쇼핑 구매자의 실측 데이터를 활용하 여 PC와 모바일 두 디바이스에서의 전체 업종의 구매 패턴을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 네이 버 쇼핑 이용자들 가운데 다양한 품목군을 폭넓게 소비하는 ‘All-rounders’ 집단이 확인되었다. 이는 네이버 플랫폼이 정보 탐색과 커머스 기능이 상호 긴밀하게 통합된 생활밀착형 포털 기반 커머스로 인식되고 있음을 보여 준다. 둘째, 모바일 중심 구매 환경 속에서도 여전히 ‘PC Shoppers (PC 중심 구매자)’ 행태가 유지되고 있음이 확인되었다. 이는 포털 특유의 정보 탐색 구조인 제품 검색, 가격 비교, 댓글 및 커뮤니티 후기 확인 행동이 PC 환경에서 효율적으로 작 동하며, 결제까지 이어지는 일련의 구매 여정이 존재함을 알 수 있다. 셋째, 구매 특성을 유형화 한 군집 결과 총 다섯 개 집단, ‘All-rounders’, ‘PC Shoppers (PC 중심 구매자)’, ‘식품 구매 중 심자’, ‘생활/건강 구매 중심자’, ‘출산/육아 구매 중심자’가 도출되었다. 이론적 측면에서 본 연구는 동일한 플랫폼 내에서 포털 기반 탐색 행위와 이커머스 구매 행동을 결합한 포털 기반형 커 머스 연계 구조의 특성을 조명했다는 데 의의가 있다. 실무적 함의로는 지속 가능한 성장 전략을 구축하기 위한 실질적 가이드라인을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

This study aims to explore shopping usage pattern on NAVER, the top-ranked portal platform in South Korea, and to identify user segmentation based on actual behavioral purchase data. To accomplish this, we analyzed NAVER Shopping’s transaction-level behavioral data provided by NAVER Cloud, focusing on purchase activities conducted on both PC and mobile devices across various product categories. The analysis revealed three major findings. First, the presence of All-rounders shoppers indicates that consumers increasingly perceive NAVER not only as an information-seeking portal but also as an integrated commerce platform. Second, despite the dominance of mobile transactions, a distinct group of PC Shoppers continues to exist, demonstrating a holistic PC-based consumer journey that includes search, comparison, and purchase within a single portal environment. Third, five shopper clusters were identified: All-rounders, PC Shoppers, Food-focused Shoppers, Life/Health-focused Shoppers, and Baby/Nursing-focused Shoppers. Theoretically, this study contributes by integrating portal-based search behavior with commerce behavior frameworks, extending discussions on how portal platforms evolve into commerce ecosystems. Practically, the findings provide deeper insights into digital commerce patterns and offer strategic implications for platform operators and marketers seeking sustainable growth within portal-based e-commerce environments.

본 연구는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대한 수용자들의 긍정적·부정적 인식이 어떠한 양상으로 나타나는지를 탐색하고, 이러한 인식이 어떤 잠재적 요인 구조로 구성되는지를 살펴보고자 하는 목적에서 진행되었다. 기존 기술 수용 연구가 주로 기능적 효익에 초점을 맞춰 온 데 비해, 텍스트 생성형 인공지능은 정보탐색, 문제 해결, 사고 과정 전반에 영향을 미치는 특 성을 지니고 있어 보다 통합적이고 양가적인 관점의 접근이 요구된다. 이에 본 연구는 탐색적 순 차 설계를 적용하여 연구를 진행했다. 먼저 텍스트 생성형 인공지능을 사용하는 성인 20명을 대 상으로 심층 면접을 실시해 수용자 인식의 주요 속성을 탐색하였으며, 이후 설문조사 자료를 바 탕으로 탐색적 요인분석을 수행하였다. 분석 결과, 긍정 인식은 ‘작업 효율성’, ‘성과 신뢰성’, ‘정 보탐색 효율성’, ‘사고 확장성’이라는 네 가지 요인으로 구분되었으며, 부정 인식은 ‘상호작용 부 정확성’, ‘정보 신뢰 불신성’, ‘사고 저하성’이라는 세 개의요인으로 나타났다. 이러한 결과는 텍 스트 생성형 인공지능이 기능적 효익과 잠재적 위험을 동시에 지닌 기술임을 보여주며, 사용자 의 인식 구조가 단일한 평가 차원이 아닌 복합적이고 양가적인 구조로 이루어져 있음을 시사한 다. 따라서 본 연구는 텍스트 생성형 인공지능에 대한 수용자 인식의 구조를 탐색적으로 제시한 초기 연구로서, 향후 관련 이론 논의 및 후속 연구를 위한 기초적 논의의 출발점을 제공한다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 더불어 텍스트 생성형 인공지능에 대한 기술 설계나 사용자 정책 수립 등에 중요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

This study aims to explore how users’ positive and negative perceptions of text-based generative artificial intelligence are manifested and to examine the latent factor structure underlying these perceptions. While prior technology acceptance research has primarily focused on functional benefits, text-based generative artificial intelligence exerts influence across information seeking, problem solving, and broader cognitive processes, thereby necessitating a more integrative and ambivalent analytical perspective. To address this, the present study adopted an exploratory sequential design. In the initial stage, in-depth interviews were conducted with 20 adult users of text-based generative artificial intelligence to identify key attributes of user perceptions. Subsequently, survey data were collected and analyzed using exploratory factor analysis. The results indicated that positive perceptions were categorized into four factors: task efficiency, performance reliability, information retrieval efficiency, and cognitive expansiveness. Negative perceptions, in contrast, were grouped into three factors: interaction inaccuracy, information distrust, and cognitive deterioration. These findings suggest that text-based generative artificial intelligence encompasses both functional benefits and potential risks, and that user perceptions are characterized by a complex and ambivalent structure rather than a single evaluative dimension. As an exploratory investigation, this study contributes by presenting a preliminary understanding of the structural dimensions of user perceptions toward text-based generative artificial intelligence, providing a starting point for subsequent theoretical discussions and future research. In addition, the findings may offer foundational insights for ongoing discussions related to technology design and user-oriented policy considerations.

본 연구는 유럽 4대 프로축구 리그(프리미어리그, 라리가, 분데스리가, 세리에 A) 소속 축구 클럽에 대한 유니폼 스폰서십이 스폰서 기업의 재무적 가치, 즉 주식 가격에 미치는 효과 를 분석하였다. 이를 위해 이벤트 스터디 분석 방법을 활용하여 스폰서십이 스폰서의 주식 가격 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 분석에는 프리미어리그, 라리가, 분데스리가, 세리 에 A에서 2023-24 시즌 동안 치러진 경기와 해당 클럽 유니폼 스폰서의 주식 자료 등이 활용 되었다. 구체적으로 경기일을 기준으로 전후 ±3일을 사건 기간, 사건일 이전 -63일부터 –4일까 지를 추정 기간으로 설정하고 사건 기간의 비정상 수익률을 추정함으로써 유니폼 스폰서십이 스 폰서 기업의 가치에 미치는 영향을 검증하였다. 또한 기업이나 이벤트별 이질성을 충분히 설명 할 수 없는 한계를 보완하기 위해 패널 회귀분석을 이용하여 개별 이벤트 단위의 반응을 보다 정밀하게 검증했다. 분석 결과, 첫째, 유니폼 스폰서십 자체는 경기일 전후의 AAR(평균 비정상 수익률)과 CAAR(누적 평균 비정상 수익률)에서 통계적으로 일관된 효과가 나타나지 않았다. 일부 사건 기간에서 양(+)의 CAAR을 확인할 수 있었으나 전반적으로는 통계적 유의성이 나타나지 않았다. 둘째, 경기 결과(승·패·무)에 따른 분석에서는 승리 시에 스폰서 기업의 주가가 긍정 적으로, 패배 시에는 부정적으로 반응하는 경향이 부분적으로 나타났다. 무승부는 모든 기간에서 유의하지 않았다. 셋째, 리그, 클럽 위상, 스폰서 기업의 재무 특성은 스폰서십 효과를 설명하는 주요 요인으로 나타났다. 본 연구는 단순히 브랜드 인지도 제고를 넘어서 투자 대비 수익률 관점 에서 프로스포츠 유니폼 스폰서십 효과를 검증하고자 하는 기업 실무자들에게 유의미한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

The current study analyzes the effect of jersey sponsorships on the financial value of sponsoring companies, as measured by stock price reactions, in the four major European professional football leagues (Premier League, LaLiga, Bundesliga, and Serie A). Using the event study methodology, we examined how sponsorships influenced changes in sponsors' stock prices. The analysis drew on match data from the 2023-24 season in these leagues, together with stock market data of the corresponding jersey sponsors. The event window was set to ±3 days around the match date, and the estimation window was defined from −63 to −4 days prior to the event. Abnormal returns were calculated during the event window to empirically assess the impact of jersey sponsorships on sponsor value. To address potential heterogeneity across firms and events, panel regression analysis was also employed to provide more precise estimates at the individual event level. The findings reveal three main insights. First, jersey sponsorships in themselves did not generate consistent or statistically significant effects in terms of AAR and CAAR around match dates, although some event windows showed positive CAARs without overall significance. Second, the analysis by match outcome indicated that sponsor stock prices tended to react positively following victories and negatively following defeats, while draws had no significant impact in any window. Third, league affiliation, club status, and sponsors' financial characteristics emerged as key factors explaining variation in sponsorship effects. This study contributes to the literature by moving beyond brand awareness considerations to evaluate sponsorship efficiency from a return-on-investment perspective, offering meaningful implications for corporate practitioners seeking to assess the financial effectiveness of sport sponsorships.

본 연구는 온라인 성형광고에서 보다 효과적인 성형외과 메시지 전략을 탐색하기 위해 수행 되었다. 히긴스의 조절초점 이론을 바탕으로, 개인 조절동기(향상 vs. 예방), 메시지 조절 초점(향상 vs. 예방), 메시지 소구 방법(이성 vs. 감성) 간의 상호작용 효과를 실험을 통해 검증하 였다. 2×2×2 요인설계에 기반한 온라인 실험을 통해 총 320명의 참여자를 대상으로 광고효과 (광고태도, 성형의도, 병원 방문의도)를 측정하였다. 분석 결과, 개인 조절동기와 메시지 조절초점 이 일치할 때 메시지 효과가 유의미하게 증가하는 조절적합성 효과가 확인되었다. 그리고 광고 태도에서 개인 조절동기, 메시지 조절초점, 메시지 소구 간의 삼원 상호작용 효과가 관찰되었다. 이러한 결과는 성형외과 광고를 제작할 때, 개인의 성향을 미리 파악하고 고려해야 할 필요성을 시사한다.

This aimed to identify more effective messaging strategies for online plastic surgery advertising. Grounded in Higgins’ Regulatory Focus Theory, the study experimentally examined the interaction effects of individuals’ regulatory motivation (promotion vs. prevention), message regulatory focus (promotion vs. prevention), and message appeal (rational vs. emotional). Using a 2×2×2 between-subjects factorial design, an online experiment was conducted with 320 participants, and advertising effectiveness—attitude toward the ad, intention to undergo plastic surgery, and intention to visit the clinic—was assessed. The results supported a regulatory fit effect: message effectiveness significantly increased when individuals’ regulatory motivation was congruent with the message’s regulatory focus. In addition, a three-way interaction among regulatory motivation, message regulatory focus, and message appeal was observed for attitude toward the ad. These findings underscore the importance of identifying audience characteristics and incorporating them into the design of plastic surgery advertising messages.

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.

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.

본 연구는 위험인식이 책임귀속과 개인규범을 순차적으로 거쳐 행동의도로 이어지는 규범활 성화모형을 기반으로, 아동빈곤 위험 인식이 기부의도로 이어지는 과정을 규명하는 데 목 적이 있다. 규범활성화모형을 빈곤아동 기부 맥락에 적용하되, 기부 효능감을 매개 변인으로 추 가해 책임귀속, 개인규범, 기부 효능감이 순차적으로 작동하는 연쇄매개모형을 제안하고 이를 실 증적으로 검증하였다. 연구자료는 설문조사를 통해 수집하였으며(N = 204), 구조방정식모형 분 석을 통해 매개효과를 검증하였다. 분석 결과, 아동빈곤 위험 인식은 책임귀속, 개인규범, 기부 효능감을 순차적으로 거치는 경로를 통해 기부의도를 유의하게 예측하였다. 즉, 위험 인식이 책 임귀속을 활성화하고, 이를 통해 형성된 개인규범이 자신의 기부가 실제 변화를 만들어낼 수 있 다는 효능감 인식(기부 효능감)으로 이어지며, 최종적으로 기부의도를 강화하는 순차적 매개 경 로가 확인되었다. 이는 규범활성화모형에서 제안하듯 위험 인식이 직접 행동으로 이어지기보다 는 매개 변인들이 단계적으로 활성화될 때 기부의도가 강화됨을 보여준다. 특히 효능감 인식이 기부의도의 선행 조건으로 작동함을 실증적으로 규명하였다. 본 연구는 규범활성화모형이 기부 맥락에도 유의하게 적용됨을 검증하였으며, 책임귀속과 개인규범에 더해 기부 효능감의 순차매 개 역할을 실증적으로 확인함으로써 기존 모형을 확장했다는 이론적 의의를 지닌다. 또한 실제 기부 유도 캠페인 커뮤니케이션 실무에서 규범 의식 형성뿐 아니라 효능감 인식을 강화하는 전 략적 메시지의 필요성을 제시한다.

This study aims to examine the process through which the perception of child poverty risk leads to donation intention, based on the Norm Activation Model in which risk perception sequentially influences responsibility attribution and personal norms, ultimately shaping behavioral intention; specifically, the model is applied to the context of donations for children in poverty and extended by incorporating donation efficacy as an additional mediating variable, thereby proposing and empirically testing a serial multiple mediation model in which responsibility attribution, personal norms, and donation efficacy operate sequentially. Data were collected through a survey (N = 204), and the mediating effects were analyzed using structural equation modeling. The results showed that the perception of child poverty risk significantly predicted donation intention through a sequential pathway involving responsibility attribution, personal norms, and donation efficacy, indicating that risk perception activates responsibility attribution, which fosters personal norms, and these norms in turn lead to an increased perception that one’s donation can make a meaningful difference (donation efficacy), ultimately strengthening donation intention. This finding suggests that, as proposed by the Norm Activation Model, risk perception does not directly lead to behavior but enhances donation intention when mediating variables are activated in a stepwise manner, and in particular demonstrates that efficacy perception functions as a critical antecedent of donation intention. This study confirms that the Norm Activation Model is applicable in the context of charitable giving and contributes theoretically by extending the model through the identification of the sequential mediating roles of responsibility attribution, personal norms, and donation efficacy, while also offering practical implications for donation campaign communication by highlighting the importance of not only fostering normative awareness but also enhancing efficacy perception through strategic messaging.