수용자 반응특성(ROC)을 이용한 가상관광 실감콘텐츠의 반응추정 = Estimation of the Response Size to the Immersive Content of Virtual Tourism Using Receiver Operating Characteristics (ROC)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to provide a technically necessary reference value for producing immersive content in virtual tourism. In order to estimate the size of responsiveness of immersive content for VR tourism, the size of the responsiveness regarding animation, narration, and dynamics (the three properties that have the most significant influence on the number of views) were used in this study. One hundred fifty-two 360° VR videos posted on YouTube were purposively selected and they were compared in terms of responsiveness by simultaneously performing the estimation formula according to the Pythagorean definition and the cut-off point of Receiver Operating Characteristics (ROC) curve analysis. The results of the analyses showed that animation was the most significant discriminating power as a diagnostic tool. It elicited the most robust viewer responses out of all the virtual tourism immersive contents. This indicates that videos with added animation enhance storytelling and viewer immersion. Although the narration and dynamics had relatively weak predictive power, it still demonstrated a significant predicting power for an increase in the number of views. Throughout this study, numerical estimation and objective analyses of realistic types were possible. In addition, ROC research turned out to be a useful diagnostic tool in examining the predictive power for immersive content in virtual tourism.

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 VR 관광을 위한 실감콘텐츠의 반응성 크기를 추정하여 향후 관광 분야의 실감콘텐츠 제작에 필요한 기술적 기준 값을 제공하는데 있다. 이 연구에서는 실감형 효과 크기 분석을 위해 실감콘텐츠에 사용되는 기술 중에서 조회 수에 가장 큰 영향력이 있는 3개의 속성인 애니메이션과 내레이션 그리고 화면역동성을 사용 하였다. 자료는 YouTube 플렛폼에 게시된 360° VR영상 152개를 대상으로 목적표출을 하였고, 실감콘텐츠의 반응 크기 추정을 위하여 피타고라스정의에 의한 추정공식과 ROC curve 분석을 동시에 실시하여 cut-off point와 비교하였다. 분석결과 애니메이션의 경우 진단도구로 가장 높은 변별력을 보여줌으로서 가상관광 실감형 컨텐츠에서 가장 높은 시청자의 반응을 이끌어 내었다. 이는 애니메이션이 추가된 영상은 스토리텔링 효과로 인해 시청자의 몰입감을 높였다는 점을 보여준다. 상대적으로 내레이션과 화면역동성은 미약한 예측력을 가지고 있었지만 여전히 조회 수 증가의 진단에 적용이 가능함이 증명되었다. 이 연구를 통해 가상관광 실감콘텐츠에 대한 수치 추정과 객관적 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 수용자반응특성(ROC) 분석은 관광분야 실감콘텐츠의 진단도구로서 예측력을 알아보는데 유용하였다.

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