Emoticon by Emotions: 소비자 감성 기반 이모티콘 추천 시스템 개발 = Emoticon by Emotions: The Development of an Emoticon Recommendation System Based on Consumer Emotions

국문 초록 (Abstract)

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 “표상”, “형상”, “색상”의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The evolution of instant communication has mirrored the development of the Internet and messenger applications are among the most representative manifestations of instant communication technologies. In messenger applications, senders use emoticons to supplement the emotions conveyed in the text of their messages. The fact that communication via messenger applications is not face-to-face makes it difficult for senders to communicate their emotions to message recipients. Emoticons have long been used as symbols that indicate the moods of speakers. However, at present, emoticon-use is evolving into a means of conveying the psychological states of consumers who want to express individual characteristics and personality quirks while communicating their emotions to others. The fact that companies like KakaoTalk, Line, Apple, etc. have begun conducting emoticon business and sales of related content are expected to gradually increase testifies to the significance of this phenomenon. Nevertheless, despite the development of emoticons themselves and the growth of the emoticon market, no suitable emoticon recommendation system has yet been developed. Even KakaoTalk, a messenger application that commands more than 90% of domestic market share in South Korea, just grouped in to popularity, most recent, or brief category. This means consumers face the inconvenience of constantly scrolling around to locate the emoticons they want. The creation of an emoticon recommendation system would improve consumer convenience and satisfaction and increase the sales revenue of companies the sell emoticons. To recommend appropriate emoticons, it is necessary to quantify the emotions that the consumer sees and emotions. Such quantification will enable us to analyze the characteristics and emotions felt by consumers who used similar emoticons, which, in turn, will facilitate our emoticon recommendations for consumers. One way to quantify emoticons use is metadata-ization. Metadata-ization is a means of structuring or organizing unstructured and semi-structured data to extract meaning. By structuring unstructured emoticon data through metadata-ization, we can easily classify emoticons based on the emotions consumers want to express. To determine emoticons’ precise emotions, we had to consider sub-detail expressions―not only the seven common emotional adjectives but also the metaphorical expressions that appear only in South Korean proved by previous studies related to emotion focusing on the emoticon’s characteristics. We therefore collected the sub-detail expressions of emotion based on the “Shape”, “Color” and “Adumbration”. Moreover, to design a highly accurate recommendation system, we considered both emotion-technical indexes and emoticon-emotional indexes. We then identified 14 features of emoticon-technical indexes and selected 36 emotional adjectives. The 36 emotional adjectives consisted of contrasting adjectives, which we reduced to 18, and we measured the 18 emotional adjectives using 40 emoticon sets randomly selected from the top-ranked emoticons in the KakaoTalk shop. We surveyed 277 consumers in their mid-twenties who had experience purchasing emoticons; we recruited them online and asked them to evaluate five different emoticon sets. After data acquisition, we conducted a factor analysis of emoticon-emotional factors. We extracted four factors that we named “Comic”, Softness”, “Modernity” and “Transparency”. We analyzed both the relationship between indexes and consumer attitude and the relationship between emoticon-technical indexes and emoticon-emotional factors. Through this process, we confirmed that the emoticon-technical indexes did not directly affect consumer attitudes but had a mediating effect on consumer attitudes through emoticon-emotional factors. The results of the analysis revealed the mechanism consumers use to evaluate emoticons; the results also showed that consumers' emoticon-technical in...

참고문헌 (Reference)

1 정세진, "현대 예술 장신구에서의 보석의 의미와 역할" 한국기초조형학회 15 (15): 495-505, 2014

2 김영국, "타이포그래피 미디어(이모티콘)의 소통과 공공성" 한국콘텐츠학회 11 (11): 197-204, 2011

3 이은경, "카카오톡 이모티콘 캐릭터 디자인에서 웃음 유발 요인에 관한 연구" 한국멀티미디어학회 18 (18): 253-259, 2015

4 박도형, "지능형 시뮬레이션 모형을 기반으로 한 정보기술 투자 성과 요인 및 전략 도출에 관한 연구" 한국지능정보시스템학회 19 (19): 35-55, 2013

5 강현화, "중·고급 학습자를 위한 감정 기초형용사의 유의관계 변별 기제 연구 -기쁨·슬픔을 나타내는 형용사의 통합관계를 중심으로-" 한국어의미학회 17 : 43-64, 2005

6 박도형, "조절일치가 소비자 제품 태도에 미치는 영향: 광고 조절일치 vs. 소비자 후기 조절일치" 국제e-비즈니스학회 15 (15): 127-148, 2014

7 김영수, "제품 카테고리 개념 지도(Product Category Concept Map)를 통한 혁신 제품의 구조화된 소비자 지식 연구: 3D TV와 스마트 TV를 중심으로" 엘지씨엔에스 12 (12): 181-197, 2013

8 양근영, "전통문화 게임 캐릭터의 디자인 사용자 평가 연구 -국내외 게임 캐릭터 디자인 선호도를 중심으로-" 한국디자인문화학회 20 (20): 333-342, 2014

9 김승연, "이모티콘(Emoticon)의 표현 양상에 관한 연구" 한국어의미학회 38 : 1-25, 2012

10 이은지, "이모티콘 사용자의 이용 동기에 대하여이용 동기와 친밀도에 따른 이모티콘 이용 태도와 행태 차이" 한국에이치씨아이학회 12 (12): 5-12, 2017

11 최유지, "웹검색 트래픽 정보를 활용한 유커 인바운드 여행 수요 예측 모형 및 유커마이닝 시스템 개발" 한국지능정보시스템학회 23 (23): 155-175, 2017

12 박현구, "온라인 환경의 이모티콘과 비언어 행위의 관계: 관계통제 기제로서의 이모티콘" 한국지역언론학회 5 (5): 273-302, 2005

13 박도형, "여행자 관심 기반 스마트 여행 수요 예측 모형 개발: 웹검색 트래픽 정보를 중심으로" 한국정보시스템학회 26 (26): 171-185, 2017

14 박도형, "심리적 거리로서의 가상성과 시간적 거리: 제품 정보 유형의 제품 태도에 미치는 효과를 중심으로" 한국지식경영학회 18 (18): 165-182, 2017

15 박도형, "심리적 거리로서의 가상성 : 가상성에 따른 광고메시지 전략" 한국데이타베이스학회 24 (24): 39-54, 2017

16 이동원, "소비자 구매의사결정단계에 따른 PC 기반 쇼핑과 모바일 기기 기반 쇼핑 행태 차이에 관한 연구: 과업 기술 적합 이론을 중심으로" 엘지씨엔에스 13 (13): 107-122, 2014

17 김건우, "소비자 가치기반 디자인 평가 모형: 제품 속성, 인지 속성, 소비자 가치의 3단계 접근" 한국지능정보시스템학회 23 (23): 57-76, 2017

18 김선진, "모바일 메신저의 이모티콘 특성에 관한 비교 연구 - 국내, 해외 대표 앱(카카오톡, 라인, 페이스북, 왓츠앱)을 중심으로 -" 한국디지털디자인학회 14 (14): 87-96, 2014

19 전광실, "만화적 텍스트 차용에 따른 감성 표현의 커뮤니케이션 특징 분석 - MIM에서 카툰콘, 캐릭터 이모티콘을 중심으로 -" 한국디지털디자인학회 15 (15): 173-182, 2015

20 조규명, "디지털 커뮤니케이션 환경에서 감성기호로서 이모티콘에 관한 연구" 한국디자인학회 17 (17): 2004

21 김원철, "데카르트, 인지주의 감정이론의 기원과 한계" 한국철학회 (114) : 1-25, 2013

22 박도형, "고객 관점의 UX 품질 평가 및 제품개선 방향 도출 프로세스: 휴대폰 카메라 경험을 중심으로" 엘지씨엔에스 12 (12): 165-175, 2013

23 나주연, "게임화 기반 디자인 사고 방법론의 개발과 실제 : 대학교 로열티 프로그램을 중심으로" 한국IT서비스학회 15 (15): 65-80, 2016

24 Coyle, K., "Understanding metadata and its Purpose" 31 (31): 160-163, 2005

25 Lee, S., "The study of emoticon as a nonverbal symbolic representation of CMC" 7 (7): 99-111, 2001

26 Lee, M., "The structural analysis of adjective meanings: Related to affective vocabulary" 2 : 118-138, 1990

27 박요한, "S/W개발자의 IT 프로젝트 참여 의도 연구: 조절초점에 따른 프로젝트 기술 최신성의 효과를 중심으로" 한국지식경영학회 18 (18): 45-63, 2017

28 Halvorsen, A., "Patterns of emoticon usage in ESL students' Discussion Forum Writing" 29 (29): 694-717, 2012

29 Choi, H., "Music recommendation system based on user emotion and music mood" 142-145, 2011

30 Lee, J., "Mobile media and mobile society, 33" Communication Books 2004

31 Lim, J., "Linguistically encoding aspects of physiological effects of emotions" 6 (6): 89-117, 1999

32 Crystal, D., "Language and the internet, 45" Cambridge University Press 2001

33 Semeraro, G., "Knowledge infusion into content-based recommender systems" 301-304, 2009

34 Sarwar, B., "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms" 285-295, 2001

35 Beyer, M., "Gartner says solving big data challenge involves more than just managing volumes of data" Gartner

36 Jack, R. E., "Facial expressions of emotion are not culturally universal" 109 (109): 7241-7244, 2012

37 Wolf, A., "Emotional expression online: Gender differences in emoticon use" 3 (3): 827-833, 2000

38 Park, J., "Emoticon style: Interpreting differences in emoticons across cultures" 466-475, 2013

39 Balabanovic, M., "Content-based, collaborative recommendation" 40 (40): 66-72, 1997

40 Kang, T., "Beyond the numbers: The effect of 10-K tone on firms' performance predictions using text analytics" 35 (35): 370-381, 2018

41 Johnston, F. E., "Basic interviewing: A practical guide for counselors and clinicians" 41-55, 1998

42 Lim, J., "A study on the metaphorical aspects of basic emotional expressions in Korean" 17 : 135-162, 2002

43 Pazzani, M. J., "A framework for collaborative, content-based and demographic filtering" 13 (13): 393-408, 1999

44 Laney, D., "3D data management: Controlling data volume, velocity and variety, META Group Research Note, 6"