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     - 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 설명합니다.
+    - 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 설명합니다.
   - e. 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.
+====== 12 ======
+  * a&b. 선정 이유 : 미디어와 데이터 분야에 관심이 있으며, 특히 추천 알고리즘이 사용자 행동에 미치는 영향에 대해 흥미를 가지고 있다. 최근 다양한 온라인 플랫폼에서 알고리즘 기반 추천 시스템이 활용되고 있으며, 이러한 추천 특성이 사용자 참여 의도에 영향을 미칠 수 있다고 판단하였다. 본 논문은 추천 정확성과 해석 가능성이 사용자 인식과 참여 의도에 미치는 영향을 가설을 통해 분석하고 있어 연구 관심사와 부합한다고 생각하여 선정하였다.
+  * c. 논문 링크 : https://doi.org/10.1007/s12144-024-07175-y
+    * 제목 : Unlocking the power of algorithmic recommendations: the effect of recommendation characteristics on users’ willingness to value cocreation
+    * 논문 요약 : 이 연구는 추천 알고리즘의 특성이 사용자의 가치 공동창출 참여 의도에 미치는 영향을 분석한다. 특히 추천 정확성과 해석 가능성이 능력 인식과 따뜻함 인식이라는 매개 변수를 통해 참여 의도에 영향을 미친다고 설명한다.
+  * d.
+    * H1 : High accuracy of algorithm recommendation leads to a higher intention of value co-creation than low accuracy. 추천 알고리즘의 성능이 높아질수록 사용자의 관심도 높아진다.
+    * H2 : Higher interpretability in algorithm icrecommendations is positively associated with users’ willingness to engage in value co-creation. 특정 콘텐츠가 왜 추천되는지를 해석하기 쉬울수록 사용자의 참여 의지가 높아진다.
+    * H3 : Higher accuracy in algorithmic recommendation leads to higher perceived competence than low accuracy.
+====== 양승찬 ======
+  * 가설 [[:hypothesis#예]] in {{:the_third_person_effect_sprial_of_silence.pdf}}