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빅데이터 분석을 통한 유명인 모델의 광고효과 예측 모형 개발

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dc.contributor.author김유나-
dc.contributor.author한상필-
dc.date.accessioned2021-06-22T09:14:25Z-
dc.date.available2021-06-22T09:14:25Z-
dc.date.created2021-01-22-
dc.date.issued2020-08-
dc.identifier.issn2233-4890-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/1638-
dc.description.abstract본 연구는 소셜 빅데이터에 기반을 둔 유명인과 브랜드의 이미지 유사도가 광고효과를 예측할 수 있는 결정변수가 될 수 있는지를 파악하기 위해, 광고효과 예측모형을 생성하고 빅데이터 분석기법인 기계학습 방법을 통해 그 타당도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 SNS상의 키워드 네트워크 구조에 기반하여 유명인-브랜드 이미지 유사도를 정량화하고, 학습 데이터를 통해 이미지 유사도를 독립변수로, 광고효과 데이터를 종속변수로 하는 다중회귀모형을 반복 실시하여 광고효과 예측모형을 생성하였다. 이렇게 생성된 예측모형의 정확도를 판단하기 위해 예측 데이터에서 얻은 광고효과 예측값과 비교 기준으로서의 서베이값을 비교한 결과, 타당도를 판단하는 기준치인 75%의 분류 정확도를 보였으므로 본 광고효과 예측 모델링의 타당성은 확보된 것으로 입증되었다. 본 연구는 유명인-브랜드 이미지 유사성 구조를 소셜 네트워크 구조로 설명하고 그 효과를 기계학습을 통한 예측 모델링으로 검증하여 빅데이터 기반 모델링 연구에 새로운 방법론적 대안과 방향을 제시하였다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국융합학회-
dc.title빅데이터 분석을 통한 유명인 모델의 광고효과 예측 모형 개발-
dc.title.alternativeDevelopment of a Prediction Model for Advertising Effects of Celebrity Models using Big data Analysis-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor한상필-
dc.identifier.doi10.15207/JKCS.2020.11.8.099-
dc.identifier.bibliographicCitation한국융합학회논문지, v.11, no.8, pp.99 - 106-
dc.relation.isPartOf한국융합학회논문지-
dc.citation.title한국융합학회논문지-
dc.citation.volume11-
dc.citation.number8-
dc.citation.startPage99-
dc.citation.endPage106-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002615696-
dc.description.journalClass2-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor유명인-브랜드 이미지 유사성-
dc.subject.keywordAuthor광고효과 예측모형-
dc.subject.keywordAuthor기계학습(머신러닝)-
dc.subject.keywordAuthor소셜 빅데이터-
dc.subject.keywordAuthor연상 네트워크 이론-
dc.subject.keywordAuthorCelebrity-brand image similarity-
dc.subject.keywordAuthorAdvertising effect prediction model-
dc.subject.keywordAuthorMachine learning-
dc.subject.keywordAuthorSocial big data-
dc.subject.keywordAuthorAssociation network theory-
dc.identifier.urlhttp://koreascience.or.kr/article/JAKO202025465016365.page-
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