피처 맞춤 모델링을 통한 인기 유튜브 채널 특성 유형화 프레임워크
저자
최보현(Bo-Hyun Choi) ; 김고은(Go-Eun Kim) ; 문미란(Mi-Ran Moon) ; 박나예(Na-Ye Park) ; 정은지(Eun-Ji Jeong) ; 채규현(Kyu-Hyun Chae) ; 최예림(Ye-Rim Choi)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
자료형태
학술저널
수록면
224-230(7쪽)
제공처
유튜브 플랫폼 및 채널 운영에 대한 관심이 점점 증가하면서 새로운 개인 유튜버들이 채널을 개설하고자 하는 동기가 높아지고 있다. 본 연구는 다양한 장르의 유튜브 채널 중 구독자가 50 만명 이상인 채널을 선정하여 채널의 토픽을 추출하고 영상 특성을 유형화하는 프레임워크를 제안함으로써, 신규 개인 유튜버들이 채널을 성공적으로 운영하는데 도움을 주고자 한다. 인기 유튜브 채널의 특성 추출을 위해 997 개의 채널 정보 데이터와 339,154 개의 영상 정보 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 가공하여 영상 평균 업로드 주기, 영상 평균 길이, 쇼츠 비율이라는 특성을 정의하고 채널의 주제, 썸네일 타입, 업로드 시간대 특성을 다양한 모델링 기법을 활용하여 유형화하였다. LDA (Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 각 채널의 토픽과 키워드를 분석하였고, Faster R-CNN 모델을 사용하여 썸네일을 유형화하였다. 그리고 KL divergence 지표와 K-Means 알고리즘을 사용하여 업로드 시간대를 유형화하였다. Silhouette Score 로 확인한 결과 채널별 특성 유형화 성능이 우수하였다. 본 연구에서 제공하는 프레임워크를 통해 사용자가 선택한 토픽과 유사한 주제를 가진 인기 유튜브 채널의 다양한 특성들을 시각적으로 제공할 수 있다. 이를 통해 신규 유입자들에게 채널 운영 전략 도출에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
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