Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- c:mrm:2026:schedule:finding_hypothesis [2026/03/13 10:43] – [Headline] hkimscil
+++ c:mrm:2026:schedule:finding_hypothesis [2026/03/19 02:45] (current) – hkimscil
@@ Line 1: / Line 1: @@
-====== 김해원 ======
+====== 김혜인 ======
 저는 게임과 데이터 분야에 관심이 있습니다. 본 과제에서는 게임이 사람에게 어떤 영향을 미치는지에 대해 조사하였습니다.
@@ Line 24: / Line 24: @@
 ===== 황유지 =====
+논문1
+  * H1a. Confirmation is positively associated with the per- formance expectancy of mobile apps. H1b. Confirmation is positively associated with the sat- isfaction with mobile apps.
+  * H2a. Performance expectancy is positively associated with the satisfaction with mobile apps. H2b. Performance expectancy is positively associated with the continuance intention of usage of mobile apps.
+  * H3. Satisfaction is positively associated with the contin- uance intention of usage of mobile apps.
+  * H4a. Effort expectancy is positively associated with the performance expectancy of mobile apps. H4b. Effort expectancy is positively associated with the continuance intention of usage of mobile apps.
+H1a. 확인은 모바일 앱의 성능 기대와 긍정적인 상관관계를 가진다.
+H1b. 확인은 모바일 앱 만족도와 긍정적인 상관관계를 가진다.
+H2a. 성능 기대는 모바일 앱 만족도와 긍정적인 상관관계를 가진다.
+H2b. 성능 기대는 모바일 앱 사용 지속 의도와 긍정적인 상관관계를 가진다.
+H3. 만족도는 모바일 앱 사용 지속 의도와 긍정적인 상관관계를 가진다.
+H4a. 노력 기대치는 모바일 앱의 성능 기대치와 양의 상관관계를 갖는다.
+H4b. 노력 기대치는 모바일 앱 사용 지속 의도와 양의 상관관계를 갖는다.
+references
+Tam, C., Santos, D. & Oliveira, T. Exploring the influential factors of continuance intention to use mobile Apps: Extending the expectation confirmation model. Inf Syst Front 22, 243–257 (2020). https://doi.org/10.1007/s10796-018-9864-5
+논문2
+  * Hypothesis 1 (H1). Personalization in mobile news apps has a significant influence on the continuous use intention of news apps.
+  * Hypothesis 2 (H2). Performance Expectancy significantly influences the continuous use intention of news apps.
+  * Hypothesis 3 (H3). Personalization plays a role in moderating the causal relationship between performance expectancy and the continuous use intention of news apps.
+  * Hypothesis 4 (H4). Eﬀort Expectancy significantly influences the continuous use intention of news apps.
+가설 1 (H1). 모바일 뉴스 앱의 개인화는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다.
+가설 2 (H2). 성과 기대는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다.
+가설 3 (H3). 개인화는 성과 기대와 뉴스 앱의 지속적 사용 의도 간의 인과관계를 조절하는 역할을 한다.
+가설 4(H4). 노력 기대는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다.
+references
+Cheng, Y., Sharma, S., Sharma, P., & Kulathunga, K. (2020). Role of Personalization in Continuous Use Intention of Mobile News Apps in India: Extending the UTAUT2 Model. Information, 11(1), 33. https://doi.org/10.3390/info11010033
+논문 1 — 기대일치모델(ECM) 기반 모바일 앱 지속 사용 의도 연구
+논문 2 — 개인화가 모바일 앱 지속 사용 의도에 미치는 영향 (SDT 기반)
+==== comment ====
   - 아래의 가설은 차이의 (DH) 가설인간 연관의 (AH) 가설인가?
   - 아래의 가설에서 독립변인과 종속변인은 (IV와 DV) 무엇인가?
@@ Line 45: / Line 81: @@
     * 개념화가 정확히 측정의 수준을 말해주지는 않는다. 이를 알아내기 위해서는 위의 개념화와 더불어
     * 3.2 섹션의 Research Instrument를 보면 된다.
-      * <blockqutoe>To measure personalization, we used five items. The first three questions were selected from the scale developed by Komiak and Benbasat [103], and the last two question were taken from Xu and Luo [102], and were modified and made suitable in the context of news apps. A sample question is, “News apps understand my needs”. To measure continuous use intention, the original three items were adapted from the study of Bhattacherjee [104] and made suitable for measuring news app CUI. A sample item is, “I intend to continue using news apps in future”. Both in personalization and CUI, a seven-point Likert scale ranging from “strongly disagree” to “strongly agree” was used to measure all the items. </blockquote>
+<blockquote>To measure personalization, we used five items. The first three questions were selected from the scale developed by Komiak and Benbasat [103], and the last two question were taken from Xu and Luo [102], and were modified and made suitable in the context of news apps. A sample question is, “News apps understand my needs”. To measure continuous use intention, the original three items were adapted from the study of Bhattacherjee [104] and made suitable for measuring news app CUI. A sample item is, “I intend to continue using news apps in future”. Both in personalization and CUI, a seven-point Likert scale ranging from “strongly disagree” to “strongly agree” was used to measure all the items. </blockquote>
     * 위를 읽어보면 (마지막 문단), IV는 5문제를 물어서 구했고, DV는 한문제를 이용한듯 하다.
     * 모두 7포인트 스케일을 썼다고 하니 숫자로 측정을 한 것이다. 따라서
@@ Line 52: / Line 88: @@
     * 이런 경우 첫번째 문제의 가설의 종류는 연관이 (AH) 가설이 된다.
   * 더 흥미로운 것은 이 연구자의 연구모델을 visualzation한 것을 보면 모든 가설이 어떻게 설계되었는지 요약해서 볼 수 있다. (구두로 설명추가)
-    * {{.:pasted:20260313-104158.png}}
+    * {{.:pasted:20260313-112403.png?400}}
+    * {{.:pasted:20260313-104158.png?400}}
 가설 2 (H2). 성과 기대는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다.
 가설 3 (H3). 개인화는 성과 기대와 뉴스 앱의 지속적 사용 의도 간의 인과관계를 조절하는 역할을 한다.
 가설 4(H4). 노력 기대는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다
+===== 강나연 =====
+  - a. 학문적 관심 분야. 저의 학문적 관심 분야는 방송과 미디어 효과(Broadcasting and Media Effects)입. 니다. 특히 텔레비전 프로그램과 같은 방송 미디어가 시청자의 생각이나 인식에 어떤 영향을 미치는지에 관심이 있습니다.
+  - b. a를 바탕으로 한 연구 논문 탐색. 관심 분야를 바탕으로 방송과 미디어 노출이 시청자의 인식이나 판단에 어떤 영향을 미치는지에 관한 논문을 찾아 본 결과 예시이론(exemplar theory)을 활용하여 미디어 노출 효과를 설명한 연구 논문을 찾았습니다. 연구는 텔레비전 프로그램에서 제시되는 사례들이 시청자의 인식 형성에 영향을 줄 수 있다는 점을 분석하고 있습니다.
+  - c. 가설이 포함된 논문 선택. 박웅기(2005), 「예시이론을 통한 미디어 노출 효과 연구」: 이 논문은 텔레비전 프로그램 시청과 미디어에서 제시되는 사례들이 시청자의 판단과 인식에 어떤 영향을 미치는지를 설명하고 있습니다.
+  - d. 논문에 포함된 가설
+    - 연구가설 1. 텔레비전 프로그램 시청 빈도와 텔레비전 프로그램에서 자주 나타나는 접근이 용이한 예시적 구성개념들 간에는 정적 관계가 있을 것이다.
+    - 연구가설 2. 접근이 용이한 예시들은 접근이 어려운 예시들보다 더 생생하고 현실감이 있으며 특이한 것으로 나타날 것이다.
+  - e. 참고문헌 (References)
+박웅기. (2005). 예시이론을 통한 미디어 노출 효과 연구. 한국언론학회 학술대회 발표논문집, pp. 86–88.
+===== 이예원 =====
+a. 나의 관심 분야는 영상 콘텐츠와 디지털 미디어 소비 행동이다. 특히 유튜브와 같은 온라인 영상 플랫폼에서 시청자가 어떤 요소에 의해 특정 영상을 선택하고 클릭하게 되는지에 관심이 있다. 영상 콘텐츠는 단순히 내용만으로 소비되는 것이 아니라 썸네일, 제목, 추천 알고리즘과 같은 시각/구조적 요소에 의해 시청 행동이 크게 영향을 받는다. 이러한 요소들은 영상 제작자와 플랫폼 모두에게 중요한 전략적 도구이기 때문에, 영상 인터페이스 요소가 시청자의 클릭 행동에 어떠한 영향을 미치는지를 연구하는 것에 학문적 흥미를 가지고 있다.
+b. 관련 선행 연구를 조사한 결과, 유튜브 썸네일과 시각적 표현 요소가 시청자의 태도와 시청 의도에 영향을 미친다는 연구들이 다수 존재하였다. 예를 들어 김보겸과 김종무(2023)의 연구는 유튜브 썸네일의 시각적 표현 유형이 시청자의 주목도와 이해도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이 연구에서는 인물 사진과 텍스트, 일러스트와 텍스트, 타이포그래피 등 다양한 썸네일 유형을 비교하여 시청자의 반응 차이를 분석하였다. 또한 이승민(2021)의 연구에서는 유튜브 썸네일의 시각 표현 요소가 시청 만족도와 재시청 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 이미지와 색상과 같은 시각적 요소가 시청 만족도와 재시청 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구들은 영상 플랫폼에서 콘텐츠의 내용뿐 아니라 썸네일과 같은 시각적 요소가 시청자의 콘텐츠 선택 행동에 중요한 역할을 한다는 점을 보여준다.
+c. 관련 연구 중 가설을 포함하고 있는 논문으로 다음 두 편을 선택하였다.
+김보겸, 김종무 (2023) : 유튜브 썸네일의 시각적 표현유형 차이에 따른 시청자 태도 분석
+이승민 (2021) : 유튜브 썸네일의 시각표현 요소가 사용자 만족도와 재시청 의도에 미치는 영향
+d. 선택한 논문에서 제시된 가설 및 연구문제는 다음과 같다.
+첫 번째 연구의 가설 및 연구문제
+  * 1: 유튜브 썸네일의 시각적 표현 유형에 따라 시청자의 주목도에 차이가 있을 것이다.
+  * 2: 유튜브 썸네일의 시각적 표현 유형에 따라 시청자의 이해도에 차이가 있을 것이다.
+두 번째 연구의 가설
+  * 1: 유튜브 썸네일의 시각적 표현 요소는 시청 만족도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
+  * 2: 시청 만족도는 재시청 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
+이러한 가설들은 유튜브 영상에서 썸네일과 같은 시각적 요소가 시청자의 태도와 행동에 영향을 줄 수 있다는 점을 설명한다.
+e. refereces
+  * 김보겸, 김종무. (2023). 유튜브 썸네일의 시각적 표현유형 차이에 따른 시청자 태도 분석: 공공기관 정보제공형 콘텐츠 중심으로. 한국디자인문화학회지, 29(2), 29-37.
+  * 이승민. (2021). 유튜브 썸네일의 시각표현 요소가 사용자 만족도와 재시청 의도에 미치는 영향. 디지털콘텐츠학회논문지, 22(6), 943-950.
+===== 홍석욱 =====
+a. Define your academic interests. 평소 유튜브 영상을 시청하며 비슷한 내용의 콘텐츠라도 썸네일의 디자인이나 제목의 구성에 따라 클릭하고 싶은 욕구가 크게 달라지는 것을 경험했습니다. 특히 썸네일 속 인물의 표정이나 자극적인 문구가 실제 시청자의 선택에 어떤 심리적 기저를 통해 영향을 미치는지 학술적으로 탐구해 보고 싶어 이 주제를 선정하게 되었습니다.
+b. Search research articles based on a . . . 구글에서 유튜브 클릭률과 시각적 요소의 관계를 다룬 연구들을 검색했습니다.
+(키워드: YouTube thumbnail, Facial expression, Click-through rate, Visual attention)
+c. Choose one or two articles that contained hypotheses
+선정 논문: Hou, J., et al. (2020). Understanding the Impact of YouTube Thumbnails on Video Popularity.
+d. Write down the hypotheses
+  * 가설 1 인물 표정의 효과: 유튜브 썸네일에 인물의 얼굴이 포함되어 있고 특히 감정이 풍부한 표정(놀람, 기쁨 등)이 드러날 때 무표정하거나 인물이 없는 썸네일보다 시청자의 시각적 주의를 더 빠르게 끌 것이다.
+  * 가설 2 텍스트와 이미지의 조화: 썸네일 내의 이미지와 제목의 텍스트가 서로 보완적인 정보(예: 이미지는 결과물, 텍스트는 호기심 유발)를 제공할 때 정보가 중복될 때보다 시청자의 클릭 의도가 유의미하게 상승할 것이다.
+e. Write the references
+Hou, J., Yang, X., & Zhang, Y. (2020). Understanding the Impact of YouTube Thumbnails on Video Popularity: A Visual and Textual Analysis, Journal of Digital Content Marketing, 12(3), pp. 45-62.