$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Information Adoption on YouTube: Examining the Influence of YouTube Genre 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.25 no.6, 2020년, pp.131 - 141  

Kong, Min-Young (Graduate School of Business IT, Kookmin University) ,  Ahn, Hyunchul (Graduate School of Business IT, Kookmin University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 Sussman과 Siegal이 제안한 정보수용모델을 기반으로 유튜브 품질과 유튜버에 대한 신뢰성이 정보의 유용성과 정보수용태도에 어떻게 영향을 미치는지 설명하는 모델을 제안한다. 아울러 본 연구에서는 유튜브 장르가 이 모형 내에서 어떤 조절효과를 갖는지도 살펴본다. 실증분석 결과 전체 장르를 대상으로 조사했을 때 유튜브 품질과 유튜버에 대한 신뢰성 모두가 정보의 유용성에 유의한 영향을 미쳤으며, 이는 다시 정보수용 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 하지만 정보장르를 대상으로 조사했을 때에는 유튜브 품질만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 유희장르에서는 유튜버에 대한 신뢰성만 유의미한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 이러한 본 연구의 결과는 유튜브를 정보 제공 도구로 활용하는 비즈니스 전략 수립에 대한 다양한 시사점들을 제공하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a model that explains how the quality of YouTube clip and the credibility in YouTuber affect the usefulness of information and attitude of adapting information, based on 'Information Adoption Model' proposed by Sussman and Siegal. Additionally, we investigate the moderating...

주제어

#유튜브   #정보수용모델   #장르   #품질   #신뢰성  

표/그림 (12)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

문제 정의

  • 이에 본 연구에서는 정보수용모델을 유튜브 환경에 맞게 재설계하고, 유튜브 환경에서 정보수용이 어떤 메커니즘으로 이루어지는지에 대해 살펴보고자 하였다. 구체적으로 본 연구에서는 정보수용모델의 정보의 품질을 적시성, 신뢰성, 생생함으로 구성된 ‘유튜브 품질(quality of YouTube clip)’로 정보원천 신뢰성을 전문성, 진실성, 매력성로 구성된 ‘유튜버에 대한 신뢰성(credibility in Youtuber)’으로 재구성하고, 이를 기반으로 유튜브 환경에 특화된 새로운 정보수용모델을 제안한다.

가설 설정

  • H1 : 유튜브 품질은 정보의 유용성에 정(+)의 영향을 미 칠 것이다.
  • H2 : 유튜버에 대한 신뢰성은 정보의 유용성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
  • H3 : 정보의 유용성은 정보수용태도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
  • H4.: 유튜브 장르는 유튜브 품질과 정보의 유용성 간 관계에 조절효과를 미칠 것이다.
  • H5 : 유튜브 장르는 유튜버에 대한 신뢰와 정보의 유용성 간 관계에 조절효과를 미칠 것이다.
  • H6 : 유튜브 장르는 정보의 유용성과 정보수용태도간 관계에 조절효과를 미칠 것이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
동영상 공유 플랫폼인 유튜브를 통해 발생하는 트래픽은 어느정도인가요? 동영상 공유 플랫폼으로서 유튜브(YouTube)의 가파른 성장이 계속되고 있다. Joins.com의 보도에 따르면 유튜브에는 1분마다 400시간이 넘는 분량의 새로운 동영상이 업로드 되고 한 달 동안 글로벌 유튜브 이용자 수는 19억 명에 달하며 세계인들은 매일 10억 시간을 유튜브 영상 시청에 쓰고 있다[1]. 또한 시장조사업체 와이즈앱의 조사에 의하면 유튜브 이용 시간은 2016년에는 네이버 앱을, 2017년에는 카카오톡 앱을 추월하여 한국인이 가장 많이 쓰는 앱으로 부상했다[2].
유튜브 이용 시간은 우리나라의 다른 앱과 비교했을 때 어떠한가요? com의 보도에 따르면 유튜브에는 1분마다 400시간이 넘는 분량의 새로운 동영상이 업로드 되고 한 달 동안 글로벌 유튜브 이용자 수는 19억 명에 달하며 세계인들은 매일 10억 시간을 유튜브 영상 시청에 쓰고 있다[1]. 또한 시장조사업체 와이즈앱의 조사에 의하면 유튜브 이용 시간은 2016년에는 네이버 앱을, 2017년에는 카카오톡 앱을 추월하여 한국인이 가장 많이 쓰는 앱으로 부상했다[2]. 최근 유튜브는 재미를 추구하기 위한 수단이라는 기존의 인식과는 달리 정보 검색을 위한 도구로서의 사용이 급증하고 있어 조만간 국내 검색 포털 1위인 네이버를 추월할 것이라는 전망도 나오고 있다[3].
소비자 행동에 대한 가장 전형적이고 설득력 있는 모델과 이론에는 어떤 것들이 있나요? 소비자 행동에 대한 가장 전형적이고 설득력 있는 모델과 이론에는 Fishbein & Ajzen[12]이 제안한 합리적 행동이론 (Theory of Reasoned Action, 이하 TRA), Davis[13]의 기술수용모델(Technology Acceptance Model, 이하 TAM), Ajzen[14]이 제안한 계획된 행동이론(Theory of Planned Behavior, 이하 TPB), Sussman & Siegal[7]의 정보수용모델(IAM) 등이 있다[12]. 온라인 정보를 수용하는 방법에 관한 문제는 소비자 행동과 연관된 연구 분야에서 매우 중요한 주제 중 하나로 부상하였고, 그 프로세스를 이해하는데 있어 정보수용모델에 기초한 연구는 새롭고 가치 있으며 실용적이다[15].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (53)

  1. H. H. Park, "Youtube uploaded 400 hours per minute ... How did Google raise YouTube to be a golden goose?," https://mnews.joins.com/article/23253498 

  2. Open Survey, "Report 2020 on Social Media and Search Portals," https://docs.opensurvey.co.kr/report/opensurvey_trend_socialmedia_2020.pdf 

  3. H. W. Lim, T. W. Bae, "Youtube instead of portal search...If you have any questions, touch YouTube," Hankyung.com, https://www.hankyung.com/it/article/2018080117701 

  4. J. M. Hong, "Youtube overtakes Naver as a search engine," KOREA TIMES WEEKLY, http://www.koreatimes.co.kr/www/nation/2019/09/743_266382.html 

  5. H. J. Kim, "Korea stuck in YouTube," Weekly Chosun, http://weekly.chosun.com/client/news/viw.asp?nNewsNumb002541100002&ctcdC01 

  6. S. J. Kang, "KB Knowledge Vitamin: Absolute Power of Online Video Platform, YouTube's Growth and Change," KB Financial Holdings Management Research Institute. No.17-50, pp. 1-8, Jun. 2017. 

  7. S. W. Sussman, W. S. Siegal, “Informational influence in organizations: An integrated approach to knowledge adoption,” Information Systems Research, Vol. 14, No. 1, pp. 47-65, Mar. 2003. DOI: 10.1287/isre.14.1.47.14767 

    상세보기 crossref

  8. I. Erkan, C. Evans, "Social media or shopping websites? The influence of eWOM on consumers' online purchase intentions," Journal of Marketing Communications, 24(6), 617-632, May. 2018. DOI: 10.1080/13527266.2016.1184706 

    상세보기 crossref

  9. N. Rabjohn, C. Cheung, M. K, Lee, "Examining the perceived credibility of online opinions: information adoption in the online environment," In Proceedings of the 41st Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2008) (pp. 286-286). IEEE, Jan. 2008. DOI: 10.1109/HICSS.2008.156 

  10. S. Choi, “Antecedents of YouTube UGC Tourism Information Adoption: An Extended Approach to Information Adoption Model,” Journal of Tourism Management Research, Vol. 24, No. 2, pp. 681-707, Mar. 2020. DOI: 10.18604/tmro.2020.24.2.33 

    상세보기 crossref

  11. S. J. Choi, “Influence of Tourism Contents Quality on YouTube and Source Credibility on Perceived Enjoyment, User Satisfaction and Behavioral Intention,” Journal of Tourism Study, Vol. 44, No. 3, pp. 123-145, May 2020. DOI: 10.17086/JTS.2020.44.3.123.145 

  12. M. Fishbein, I. Ajzen, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Addition-Wesley, Boston, MA, 1975. 

  13. F. D. Davis, "Technology Acceptance Model For Empirically Testing New End-user Information Systems Theory and Result," Doctoral Dissertation, Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, Feb. 1986. 

  14. I. Ajzen, "From intentions to actions: A theory of planned behavior," In Kuhl J., Beckmann J. (eds) Action Control, pp. 11-39. Springer, Berlin, Heidelberg, 1985. DOI: 10.1007/978-3-642-69746-3_2 

  15. Y. Wang, “Information adoption model, a review of the liter ature,” Journal of Economics, Business and Management, Vol. 4, No. 11, pp. 618-622, Nov. 2016. DOI: 10.18178/joebm.2016.4.11.462 

    crossref

  16. S. Chaiken, A. H. Eagly, "Communication modality as a determinant of message persuasiveness and message comprehensibility," Journal of Personality and Social Psychology, Vol 34, No 4, 1976. DOI: 10.1037/0022-3514.34.4.605 

  17. R. E. Petty, J. T. Cacioppo, "The elaboration likelihood model of persuasion," Communication and Persuasion, Springer, New York, NY, pp. 1-24, 1986. DOI: 10.1007/978-1-4612-4964-1_1 

  18. M.M.M.A, Riffai, K. Grant, D. Edgar, “Big TAM in Oman: Exploring the promise of on-line banking, its adoption by customers and the challenges of banking in Oman,” International Journal of Information Management, Vol. 32, No. 3, pp. 239-250, Jun. 2012. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2011.11.007 

    상세보기 crossref

  19. B. S. Chon, "The Effects of Media Genre Preferences on the Degree of Television Channel Viewing," Journal of Broadcasting and Telecommunications Research, pp. 148-170, Jul. 2011. 

  20. C. Y. Joo, "Redefining Television Programme Genre," Journal of Broadcasting and Telecommunications Research, pp. 105-136, Dec. 2004. 

  21. M. S. Shim, "A Study on the Television Genre-Using Patterns of Media Users in Converging Age," Journal of Broadcasting and Telecommunications Research, pp. 175-220, Dec. 2007. 

  22. M. S. Kang, "The Gratification Niche of Webcasting and Television in terms of Genres," Korean Journal of Communication & Information, Vol. 19, pp.7-36, Oct. 2002. 

  23. B. S. Jeon, J. Y. Park, “Users' Media Choice among Genre Markets,” Korean Journal of Broadcasting and Telecommunic ation Studies, Vol. 22, No. 6, pp. 361-389, Nov. 2008. 

  24. D. Y. Oh, “Effects of Demographic Features, Use Motives and Personality of Audience on Usage of YouTube,” Journal of Communication Science, Vol. 17, No. 4, pp. 122-162, Dec. 2017. 

    상세보기 crossref

  25. Y. W. Lee, “A Study on Cognition about Personal Broadcasting,” Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 23, No. 9, pp. 27-34, Sep. 2018. DOI: 10.9708/jksci.2018.23.09.027 

  26. S. Negash, T. Ryan, M. Igbaria, “Quality and effectiveness in web-based customer support systems,” Information & Management, Vol. 40, No. 8, pp. 757-768, Sep. 2003. DOI: 10.1016/S0378-7206(02)00101-5 

    상세보기 crossref

  27. P. Lillrank, "The quality of information," International Journal of Quality & Reliability Management, Aug. 2003. DOI: 10.1108/02656710310482131 

  28. W. H. Delone, E. R. McLean, “The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update,” Journal of Management Information Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 9-30, Dec. 2003. DOI: 10.1080/07421222.2003.11045748 

    상세보기 crossref

  29. J. W. Lee, I. W. Kang, S. W. Jung, “The influence of SNS content quality on users' adoption behavior and WOM,” Knowledge Management Research, Vol. 12, No. 5, pp. 1-10, Dec. 2011. 

  30. C. H. Jung, D. H. Jung, “Effects of Contents Quality on User's Satisfaction and Continuous Usage Intention in UCC Services,” Journal of The Korea Contents Association, Vol. 9, No. 7, pp. 294-303, Jul. 2009. DOI: 10.5392/JKCA.2009.9.7.294 

  31. E. H. Cho, J. S. Han, “The effect of video User Created Content tourism information quality on user's satisfaction, visit intention and information sharing in,” Korean Journal of Hotel Administration, Vol. 27, No. 2, pp. 163-179, Feb. 2018. DOI: 10.24992/KJHT.2018.02.27.02.163. 

  32. D. Y. Kong, P. G. Han, “A Study on Success Factors of Mobile Video User-Created Contents,” Entrue Journal of Information Technology, Vol. 7, No. 1, pp. 89-101, Jan. 2008. 

  33. C. G. Oh, "Effect of the Individual Information Preference and UCC Information Quality on the UCC Usage," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol. 7, No 4, pp. 163-183, Dec. 2007. 

  34. J. B. Rotter, “A new scale for the measurement of interpersonal trust,” Journal of Personality, Vol. 35, No. 4, pp. 651-665, Dec. 1967. DOI: 10.1111/j.1467-6494.1967.tb01454.x 

    상세보기 crossref

  35. M. H. Choi, "A study on the reliability of social media in adolescents." Master's Thesis, Sogang University, 2013. 

  36. S. H. Park, "Acceptance Process of Word-of-Mouth on Internet Consumer Community," Doctoral Dissertation, Yonsei University, 2009. 

  37. D. C. Park, “Effect of YouTube Usage on the Audience’s Attitude and Perception of Importance of Issue,” Journal of Digital Convergence, Vol. 18, No. 5, pp. 411-416, May 2020. DOI: 10.14400/JDC.2020.18.5.411 

  38. K. Y. Lee, "A study on the role of trust in the behavior of website use," Doctoral Dissertation, Chonbuk National University, 2003. 

  39. H. Y. Jang, "An integrated study on the predecessors of customer trust and the process of forming purchase / repurchase intentions at B2C shopping sites," Doctoral Dissertation, Gyeongsang National University, 2006. 

  40. H. W. Cha, H. S. Kim, Y. Yang, “The relationship between the ideal image of the financial sector, the reliability of information sources and the importance of issues and the reputation of financial companies,” Public Relations Research, Vol. 11, No. 2, pp. 89-125, Dec. 2007. 

    상세보기 crossref

  41. R. R. Dholakia, B. Sternthal, "Highly Credible Sources: Persuasive Facilitators or Persuasive Liabilities?," Journal of Consumer Research, Vol 3, No 4, pp. 223-232, Mar. 1977. DOI: 10.1086/208671 

    상세보기 crossref

  42. R. Ohanian, "Construction and validation of a scale to measure celebrity endorsers' perceived expertise, trustworthiness, and attractiveness," Journal of Advertising, Vol 19, No 3, pp. 39-52, Apr. 1990. DOI: 10.1080/00913367.1990.10673191 

    상세보기 crossref

  43. N. H. Anderson, "Integration theory and attitude change," Psychological Review, Vol 78, No 3, 1971. DOI: 10.1037/h0030834 

  44. J. L. Whitehead, "Factors of source credibility," Quarterly Journal of Speech, Vol 54, No 1, pp. 59-63, 1968. DOI: 10.1080/00335636809382870 

    상세보기 crossref

  45. C. Friis-Jespersen, "Celebrity endorser's credibility: effect on consumers' attitude toward advertisement: Factors influencing vloggers credibility among viewers and their relation with attitude toward advertisement," 2017. http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?piddiva2:1117789. 

  46. G. J. Seo, “The effect of hotel customer's information source reliability and satisfaction on visit behavior,” Tourism Research Journal, Vol. 25, No. 2, pp. 255-268, Apr. 2011. 

  47. F. D. Davis, "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology," MIS Quarterly, pp. 319-340, Sep. 1989. DOI: 10.2307/249008 

  48. J. I. Lim, Y. R. Cha, “The Moderating Effects of User and Program Segmentation Variables from the Relationship between TV Program Ratings and Digital VoD Clip Views,” The Korean Journal of Advertising and Public Relations, Vol. 18, No. 4, pp. 239-283, Sep. 2016. 

    crossref

  49. Y. C. Han, S. J. Shim, D. Y. Kong, E. H. Hwang, S. T. Rim, "The Impact of Online Game Interactivity on User Loyalty: Focused on the Type of Games," Journal of Business Research, Vol. 28 No. 1, pp. 57-84, Jun. 2013. 

  50. S. G. Kim, "A study on the adoption of art and culture online media platforms based on the Technology Acceptance model," Master's Thesis, Korea National Open University, 2017. 

  51. J. F. Hair. Jr, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, S. Marko, A Primer On Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Sage Publications, 2017. 

  52. C. Fornell, D. F. Larcker, "Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error," Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50, Feb. 1981. DOI: 10.1177/002224378101800104. 

    상세보기 crossref

  53. J. Cohen, Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edition), Lawrence Erlbaum Associates, 1988. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로