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====== 위키과제 1: 그룹 멤버 소개 ======
^  이름  ^  학과  ^  이메일  ^  취미  ^
|**권영일**| 미디어학과\\ 소셜미디어 전공| kkwinwin95@naver.com|영화감상,노래듣기|
|**현지희**| 미디어학과\\ 소셜미디어 전공| gloria.hyun92@gmail.com|영화감상,여행다니기,먹기|
|**김재형**| 미디어학부\\ 미디어학 전공| wogud2019@gmail.com|여행가기, 음악듣기|
===== 코멘트 =====
> 저랑 취미가 비슷하네요.
 ---//[[kkhun0804@ajou.co.kr|김기훈]] 2015/11/04/ 16:49// 

> 엄마보고싶다.
 ---//[[carrot7@ajou.co.kr|박규현]] 2015/11/04/ 20:49//
 
> 훈남 훈녀가 한 조네요^^*
 --- //[[hoo2031@ajou.ac.kr|정찬호]] 2015/11/04 23:07//\\
> 항상 좋은 일만 가득하세요
 --- //[[hwaranghsb@ajou.ac.kr|황순범]] 2015/11/06 12:17//

>저도 노래 듣는게 취미인데요 어떤 장르의 음악을 좋아하시나요?
 --- //[[wooseok01@ajou.ac.kr|송우석]]2015/11/09 02:29//\\

>멋진 취미 가지고 계십니다
 --- //[[rlathdwls2@ajou.ac.kr|김성진]]2015/11/09 10:27//\\

====== 위키 과제 2 (가설만들기) ======
**1. ANOVA**

학년에 따라 독서량에 차이가 있을 것이다.

**2. Factorial ANOVA** 

sns 사용 여부와 나이(학년)에 따라 독서량이 다를 것이다.

**3. Regression** 

스마트폰 사용 시간이 독서량에 영향을 줄 것이다.

**4. Multiple-Regression** 

스마트폰 사용 시간, 나이(학년)이 독서량에 영향을 줄 것이다.

====== 위키 과제 3 (관련 논문 찾기) =====
**각 논문에 대한 서지 정보 소개**

1.김태용(2015).초등학생의 스마트폰 사용 실태가 독서 실태 및 자기조절읽기에 미치는 영향.
정보교육학회논문지.436-441.
2.정해인(2014).누가 어떻게 SNS를 이용할까?-개인의 특성, 정서적 유대감 및 SNS 이용양식을 중심으로.
한국심리학회 연차 학술발표 논문집.449.
3.이경란(2013).공공도서관 독서마라톤 프로그램이 독서량과 도서관 이용빈도에 미치는 영향.
한국도서관·정보학회지.97-116. 



**논문 요약**

1. 대학생의 스마트폰 사용량과 독서량의 관계를 조사하려고 하였다. 이 논문에서는 초등학생을 대상으로 스마트폰 보유 여부와 스마트폰 중독에 따른 독서 실태를 조사하였다. 연구 방법은 광주 광역시 소재 2개 초등학교 6학년 326명을 대상으로 2014년 6월 중 2주간 설문을 실시하였고 연구 대상자의 성별,휴대전화 종류, 스마트폰 이용기간, 중독 정도를 조사하였다. 스마트폰 중독 척도는 한국정보화진흥원의 '청소년 스마트폰 중독 자가진잔 척도'를 이용하였다. 연구 결과 첫째 폴더폰이거나 휴대폰이 없는 학생들의 독서량과 독서기간이 스마트폰을 보유한 학생들보다 훨씬 많다. 둘째 스마트 폰 보유 자체가 독서 실태에 많은 영향을 미치며 특히 자기조절읽기의 각 영역별 능력을 크게 저하시킨다. 셋째 스마트폰 중독 위험군에 속한 학생들의 독서량과 독서기간은 일반사용자군보다 적다는 결과가 나왔다.

2. 20대 한국인들의 성격 및 인구통계학적 특성에 따라 SNS 이용양식이 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 연구방법은 20대 남여 총 158명(남 73명, 여 85명 연령평균 = 21.50세 표준편차 = 2.15)이 온라인으로 연구에 참여하였고 SNS 이용양식을 파악하기 위해 이용하고 있는 SNS의 종류, 일일 평균 SNS 이용시간, SNS 이용 목적 등을 조사하였다. 연구결과 첫째 여성이 남성보다 SNS 이용시간이 길다. 둘째 나이가 어릴수록 이용시간이 더 길다는 결과가 나왔다.

3. 독서량과 도서관 이용빈도를 높이기 위해 독서 마라톤이라는 프로그램을 시행하여 영향을 주는지 알아보려했다. 연구방법은 성별,연령,도서관 이용 실태,가정 독서환경, 독서 마라톤 만족도 등을 조사하여 독서량 증가와 도서관 이용 증가에 미치는 영향을 연구하려했다. 그 결과 독서 마라톤에 참석한 사람의 만족도가 높을수록 독서에 더 긍정적으로 영향을 미치고 책 읽는 습관 형성에 긍적적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 실제로 독서 마라톤에 참석한 사람의 만족도가 높을 수록 독서량이 증가된 것으로 나타났고 또한 만족도가 높을 수록 도서관 이용빈도가 증가한 것으로 나타났다. 

**자기 조의 가설/연구문제와의 연관성**

1. 이 논문을 통해 초등학생의 스마트폰 사용 여부와 사용량에 따른 독서량에 차이가 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이 논문은 초등학생만으로 스마트폰의 여부와 사용에 따른 독서량 차이를 설명하였는데 이를 바탕으로 스마트폰 사용이 독서량에 영향을 준다고 보기엔 부족하다고 판단하였다. 따라서 대학생의 스마트폰 여부,사용시간 등을 추가하여 이들 역시 스마트폰 여부와 사용시간에 따라 독서량에 차이가 있는지 연구하려한다.

2. SNS사용 형태와 시간에 대한 논문으로 이 논문을 통해 나이,성별에 따라 SNS사용 시간과 형태의 차이를 확인할 수 있었다. 이 논문의 조사를 바탕으로 SNS이용 시간과 형태의 차이를 통해 이것들이 독서량의 차이와 그 연관성을 설명할 수 있는지 의문이 생겼고 조사하려고 한다.

3. 독서량 증가에 영향을 미치는 요인이 있다는 것을 이 논문을 통해 확인하였다. 독서량에 영향을 줄 수 있는 요인에 무엇이 더 있을까 생각하였고 그 중 우리가 항상 소지하고 다니는 스마트폰을 선택하였고 스마트폰은 독서량에 어떤 영향을 미치는지 연구하려한다.

====== 위키 과제 4 (R 수행) ======
{{c:mrm:2015:미디어조사방법론_3조.docx|}}


====== 위키 과제: 연구 설계 및 디자인 ======

==== 연구주제 ====

**개인의 성향에 따른 영화 Recommand System의 실효성에 관한 연구**

인터넷상에 “왓차” 부터  시작되는 페이스북 어플이나 CGV의 추천 시스템등 이미 다양하게
서비스되고 있는 영화추천시스템들이 있습니다. 본인들의 연구는 이러한 추천 시스템의 효용성과
만족도에 대해서 연구를 해보고 싶었습니다.
영화 추천 시스템에 있어서 가장 중요하게 생각되어 연구되어져야 하는 요소가 무엇인지
파악하는 동시에, 이러한 결과에 이어지는 영화의 추천 시스템이 만들어 진다면 신뢰도가 
높아지며 실질적으로 활용될수 있을 것이라는 생각이 들어 연구하는데 있어서 실질적으로
좋은 문제연구제기가 될수 있을 것이라고 생각했습니다.
단순하게 생각되는 개인의 성향이 영화추천시스템에 연관된다면 그 효용성이 높아질 수 있을지,
또는 SNS상에 평소 개인의 성향이 드러나거나, 아니면 관심있는 주제와 연관된 주제에 관한
영화추천시스템이 효과를 높일수 있는지,
마지막으로 본인이 가지고 있는 무의식이 영화 선택하는데 연관성이 있을지에 대한 의구심으로부터
시작되어, 마지막으로 이런 결과들을 바탕으로 영화추천시스템이 만들어 진다면 보다 기존의
서비스들보다 높은 만족도를 가지고 올수 있을지에 대한 의문으로부터 시작해,
연구를 진행하고자 합니다.

==== 연구문제 ====

SNS 상에서 표현되는 개인의 성향이 영화추천시스템과 연관되면 만족도가 높을 것이다
개인의 성향에 따라 추천된 영화의 만족도가 높을 것이다.

==== 가설 설정 ====

  * **가설1**  SNS상에서 밝은 성향의 사람은 밝은 느낌의 영화를 좋아할 것이다.
 
  * **가설2**  개인의 성향에 따라 그 성향과 비슷한 분위기의 영화를 추천받으면 만족도가 높을 것이다.

  * **가설3**  개인의 성향이 무의식중 영화 선택에 있어 영향을 미칠 것이다.

==== 관련 논문과 요약 ====
**논문**


1.  감정 분석을 이용한 협업적 영화 추천 방법
   (2014 춘계학술발표대회 논문집 제 21권 제1호 , 박한샘 외 3명, 고려대학교 컴퓨터정보학과)
2. 온톨로지 기반 영화 메타데이터간 연관성을 활용한 영화 추천 기법
    ( 2013. 9.   김재영, 아주대 컴퓨터공학과, 이석원 아주대학교 소프트위어 융합학과)  
3. 개인성향과 협업 필터링을 이용한 개선된 영화 추천 시스템
    ( 2013. 9     박두순 , 순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과 교수)
4. 소셜 상황 인지를 통한 추천 시스템 : MYMovieHistory 사례연구
    ( 2014. 3    정재은 중앙대 컴퓨터공학과)

**요약**

1. 협업 필터링 기법은 다른 사람들의 의견을 통하여 항목들을 추천하거나 예측하는 것으로 사용자들에게 수집한 다양한 정보들을 바탕으로 프로파일을 작성하고 이러한 프로파일을 바탕으로 하여 추천하고자 하는 대상 즉 목표고객과 유사한 구매 선호도를 가진 다른 사용자가 구매한 항목이나 선호할 것이라고 예측되는 항목들을 자동으로 추천하는 방법이다. 그러나 협업 필터링에는 희박성의 문제가 있으며 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 이 논문에선 가중치를 부여한 개인성향을 이용한 추천시스템을 제안한다. 개인화 추천을 위해 많은 개인 성향이 필요하지만 가중치를 주어서 가장 적은 개수의 개인 성향만을 가지고도 성능이 매우 우수한 영화 추천시스템을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 시스템은 (선호장르, 성격, 지역) 혹은 (선호장르, 성격,나이) 등에 가중치를 부여하여 6개의 개인성향을 모두 사용한 추천과 같은 결과를 얻었다. 이 시스템의 특징은 사용자가 시스템을 이용하기 전에 사용자 정보를 입력할 때 추천에 필요한 개인화 요인을 입력함으로써 충분한 평가 데이터가 없더라도 최적의 영화 추천리스트를 제안하는 것으로 희박성을 해결한 것이 특징이다.

2. 이 논문에서는 영화 메타데이터의 온톨로지를 만들고 메타데이터간의 연관성을 도출하여 영화 메타데이터 온톨로지에 표현함으로써 사용자가 원하는 영화를 검색하고 추천해주는 시스템, 영화의 메타데이터를 기반으로 영화간의 연관성을 도출하고 사용자의 선호도를 입력받아 사용자의 개인화된 정보를 활용하여 영화를 추천하는 기법을 제안하였다. 이 기법을 평가하기 위하여 7418개의 영화를 사용하여 영화 메타데이터 온톨로지를 구축하고 실험 하였다. 사용자는 사용자의 나이와 성별을 통하여 사용자 그룹이 결정되고 사용자 그룹에 따라 선호하는 장르기반의 영화를 검색하고 추천받게 되고, 사용자의 장르, 배우, 키워드, 줄거리를 입력 받아 해당 메타데이터와 연결된 영화를 검색하고 추천받게 된다. 각 결과를 분석을 통해 각 메타데이터에 대한 사용자의 선호도를 반영하였다. 본 연구의 영화 추천 기법은 사용자의 정보를 활용하여 사용자의 그룹을 정의하고, 사용자가 속한 그룹이 선호하는 영화 메타데이터와 사용자 개인의 선호도를 기반으로 개선된 영화의 추천기법을 제안했다. 또한, 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

3. 이 논문에서는 추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

4. 이 논문에서는 소셜네트워크서비스(SNS)는 사용자들이 자신들의 정보를 가족, 친구, 그리고 소속단체원들과 공유하는 것을 가 능케 해 준다. SNS 상의 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세다. 특히 페이스북은 연예오락(영화, 음악, TV쇼 등)과 관련된 흥미로운 기능을 채택해 오고 있다. 그러나 페이스북은 사용자들에게 관심 아이템을 추천할 때 필요한사용자들의시간, 장소, 소셜 상황등 상황적 정보는 고려하지 않고있다. 따라서 이논문에서 사용자들이 언제, 어디서, 누구와 영화를 보는지 등에 대한 다양한 상황적 정보의 통합에 기반을 둔 영화 추천 접근법을 제안하고 자한다. 또, 한 두명이 함께 영화를 관람하러 갔을때 동시에 만족 할 만한 영화 추천 방법을 제안한다. 실험을 위해 사용자들의 영화관람 내용을 기록하고 이에 기반을 두어 적절한 추천 영화를 소개해 줄 수 있는‘MyMovieHistory'라는 페이스북 응용프로그램을 개발하였다. 따라서 본 시스템의 특징은 사용자가 시스템을 이용하기 전에 사용자 정보를 입력할 때 추천에 필요한 개인화 요인을 입력함으로써 충분한 평가 데이터가 없더라도 최적의 영화 추천 리스트를 제안하는 것으로 희박성을 해결한 것이 특징이라 할 수 있다.


==== 변인 설명과 측정 수준====
**가설1**  
  * IV : SNS상에서의 개인의 성향   DV : 영화의 만족도
**가설2**
  * IV : 개인의 성향   DV : 성향에 맞게 추천된 영화의 만족도 
**가설3**
  * IV : 개인의 성향의 무의식   DV: 영화선택의 장르

**측정 수준**

   * 개인의 성향 ( 종류  -> 숫자로 변환 가능)
   *  영화의 만족도  ( 숫자 )
   * 개인성향의 무의식 ( 종류 -> 숫자로 변환가능 ) 
   *영화의 장르 ( 종류   -> 숫자로 변환 가능 )


==== 데이터 수집 및 분석계획 ====

   개인의 성향  -  설문조사  ( 인터넷상에 검증되어 있는 다양한 본인성향 설문시스템들을 통해 개인성향 파악 )
   영화의 만족도  -  설문결과   ( 위의 설문에서 진행된 본인의 성향과 관련된 영화목록들을 제시해 만족도 평가 )
   개인성향의 무의식 - 설문   ( 다양한 영화의 장르의 네이밍만 나열한 상태에서 기억나는대로 장르에 맞는 영화 나열 )




**샘플**


**설문문항**