COMMunication
RESearch.NET

User Tools

Site Tools

You are here: index » c » ms » 2016 » group_03
Trace: • measuring_central_tendency • planning • group_membership
c:ms:2016:group_03

Differences

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

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision		Previous revision
c:ms:2016:group_03 [2016/07/01 14:53] – ↷ Page moved from class:ms:2016:group_03 to c:ms:2016:group_03 hkimscilc:ms:2016:group_03 [2016/07/01 15:06] (current) – ↷ Links adapted because of a move operation hkimscil
Line 1: Line 1:
-**김 현 우([[:class:ms:2016:group_03:gusdnrnt]])**+**김 현 우([[c:ms:2016:group_03:gusdnrnt]])**
  안녕하세요 소셜미디어 김현우입니다. 취미는 운동이고 학문적 관심분야는 빅데이터입니다. 본격적으로 배우기 앞서 여러가지의 가능성을 열어두고 있지만, "실무기술력"을 배우기 위해 IT+통계+경영적인 부분을 위주로 공부하려 합니다.  안녕하세요 소셜미디어 김현우입니다. 취미는 운동이고 학문적 관심분야는 빅데이터입니다. 본격적으로 배우기 앞서 여러가지의 가능성을 열어두고 있지만, "실무기술력"을 배우기 위해 IT+통계+경영적인 부분을 위주로 공부하려 합니다.
  그래서 이번 미디어통계 과목을 수강하면서 조원들과의 교류를 통해 한층 더 제 자신을 보완할것입니다.  그래서 이번 미디어통계 과목을 수강하면서 조원들과의 교류를 통해 한층 더 제 자신을 보완할것입니다.
  
-**김민준**([[:class:ms:2016:group_03:stella0402]]): +**김민준**([[c:ms:2016:group_03:stella0402]]): 
 안녕하세요 소셜미디어 16 김민준입니다. 취미는 음악감상입니다. 빅데이터와 데이터분석 그리고 소프트웨어와 관련된 것들을 배우고 싶습니다. 아직 구체적인 꿈은 없지만 4년동안 이런것들을 배우면서 앞으로의 진로를 구체화하고 싶습니다.  안녕하세요 소셜미디어 16 김민준입니다. 취미는 음악감상입니다. 빅데이터와 데이터분석 그리고 소프트웨어와 관련된 것들을 배우고 싶습니다. 아직 구체적인 꿈은 없지만 4년동안 이런것들을 배우면서 앞으로의 진로를 구체화하고 싶습니다. 
  
-**나동균**([[:class:ms:2016:group_03:idongk530]])+**나동균**([[c:ms:2016:group_03:idongk530]])
 소셜미디어 나동균입니다. 저의 취미는 그림그리는 것, 독서 등 입니다. 저의 학문적 관심분야는 웹과 앱을이용한 서비스 개발 분야입니다. 개인적으로 예술 분야가 관심분야이기 때문에 관심분야에서 서비스를 만들어 교육할 수 있는 직업을 가지고 싶습니다. 소셜미디어 나동균입니다. 저의 취미는 그림그리는 것, 독서 등 입니다. 저의 학문적 관심분야는 웹과 앱을이용한 서비스 개발 분야입니다. 개인적으로 예술 분야가 관심분야이기 때문에 관심분야에서 서비스를 만들어 교육할 수 있는 직업을 가지고 싶습니다.
  
Line 22: Line 22:
 우리 조는 소셜 미디어(SNS)를 이용한 기업의 마케팅에 대한 관심을 토대로 가설을 설정하였다. 먼저, 소셜 미디어에 대해 조사를 해 보았다. 소셜 미디어(social media)는 사용자들 간에 의견이나 정보를 공유하는 온라인기반의 미디어로서 블로그, 페이스북, 트위터, 싸이월드, 유튜브 등이 여기에 속한다. SNS는 Social Network Service의 약자로서 1인 미디어, 1인 커뮤니티를 중심으로 친구, 동료 및 기타 지인 등을 연결시켜주는 소셜 미디어의 서비스기능을 말한다. 1인 미디어로서의 소셜 미디어는 누구나 쉽게 자신의 의견을 내놓을 수 있는 공간이다. 여기에 1인인 나와 맺어진 사람 중에서 내 의견에 공감하는 사람이 있고 이를 자발적으로 또 다른 지인에게 알려준다면 해당 콘텐츠는 인적 네트워크를 타고 빠른 시간에 많은 사람에게 퍼져나가게 된다 SNS 마케팅이란  전술한  SNS 이용자들의  관계망에  접목된  마케팅  이라고 할 수 있으며, 블로그(Blog), 마이크로블로그(Micro Blog) 또는  트위터(Twitter),  Facebook 등의 SNS들을  활용하여  기업이나  브랜드,  상품  등을  광고  선전하거나  홍보하는  계획과  활동들을  통틀어  SNS 마케팅 이라고 한다. 지속적인 이용자의 증가와 함께 전세계에 걸친 SNS의 인맥네트워크를 활용한 SNS 마케팅은 해외에서 일찍이 활용되어 그 성과를 나타내고 있다. 양방향 커뮤니케이션의  가능,  이용자  또는  구매자의  직접적인  참여와  지속적인  소통  채널로  대표되는 SNS 마케팅의 특성은  전통적인  마케팅에  비하여  보다  효율적이고  직접적인  마케팅을 시행할 수 있다는 강점을 가지고 있어 다양한 기업들이 이를 활용하고 있다. 우리 조는 소셜 미디어(SNS)를 이용한 기업의 마케팅에 대한 관심을 토대로 가설을 설정하였다. 먼저, 소셜 미디어에 대해 조사를 해 보았다. 소셜 미디어(social media)는 사용자들 간에 의견이나 정보를 공유하는 온라인기반의 미디어로서 블로그, 페이스북, 트위터, 싸이월드, 유튜브 등이 여기에 속한다. SNS는 Social Network Service의 약자로서 1인 미디어, 1인 커뮤니티를 중심으로 친구, 동료 및 기타 지인 등을 연결시켜주는 소셜 미디어의 서비스기능을 말한다. 1인 미디어로서의 소셜 미디어는 누구나 쉽게 자신의 의견을 내놓을 수 있는 공간이다. 여기에 1인인 나와 맺어진 사람 중에서 내 의견에 공감하는 사람이 있고 이를 자발적으로 또 다른 지인에게 알려준다면 해당 콘텐츠는 인적 네트워크를 타고 빠른 시간에 많은 사람에게 퍼져나가게 된다 SNS 마케팅이란  전술한  SNS 이용자들의  관계망에  접목된  마케팅  이라고 할 수 있으며, 블로그(Blog), 마이크로블로그(Micro Blog) 또는  트위터(Twitter),  Facebook 등의 SNS들을  활용하여  기업이나  브랜드,  상품  등을  광고  선전하거나  홍보하는  계획과  활동들을  통틀어  SNS 마케팅 이라고 한다. 지속적인 이용자의 증가와 함께 전세계에 걸친 SNS의 인맥네트워크를 활용한 SNS 마케팅은 해외에서 일찍이 활용되어 그 성과를 나타내고 있다. 양방향 커뮤니케이션의  가능,  이용자  또는  구매자의  직접적인  참여와  지속적인  소통  채널로  대표되는 SNS 마케팅의 특성은  전통적인  마케팅에  비하여  보다  효율적이고  직접적인  마케팅을 시행할 수 있다는 강점을 가지고 있어 다양한 기업들이 이를 활용하고 있다.
  
-{{:class:ms:2016:ㅁ.png?300|}}+{{c:ms:2016:ㅁ.png?300|}}
  
 그에 따른 많은 연구들이 진행되고 있다. 2008년부터 소셜 미디어 연구가 급증하기 시작하였고, 소셜미디어의 이용 행태와 소셜미디어의 역할을 중요한 주제로 다루어 왔다. 분석 단위는 주로 개인 이었고, 양적 연구 방법론이 주를 이루었다. 심리학과 커뮤니케이션 분야에서 독립적인 연구 분야로 자리를 잡아가고 있는 것으로 나타났고, 소셜 미디어 확산에 따른 사회의 변화 및 특성과 같은 시의 적절한 이슈를 다룸으로써 실질적 기여를 해온 것으로 보인다. 향후 연구에서는 첫째, 소셜 미디어의 확산으로 야기될 수 있는 문제에 대한 심도 있는 논의가 보강되어야 할 것이다. 둘째, 연구 분석 대상이 개별 참여자 뿐만 아니라 구조적 측면에서의 접근이 균 형 있게 이루어져야 할 것이다. 셋째, 이론 개발을 위한 연구 방법론의 다양화와 데이터 수집에 소셜미디어의 강점을 적극 활용할 수 있는 연구 방법의 개발이 요구된 다. 넷째, 다양한 학문의 이론과 학제 간 이론의 적용이 지속적으로 확대될 필요가 있다. 마지막으로, 해당 영역에서 이론적 기반의 구축이 강화되어야 할 것이다.  그에 따른 많은 연구들이 진행되고 있다. 2008년부터 소셜 미디어 연구가 급증하기 시작하였고, 소셜미디어의 이용 행태와 소셜미디어의 역할을 중요한 주제로 다루어 왔다. 분석 단위는 주로 개인 이었고, 양적 연구 방법론이 주를 이루었다. 심리학과 커뮤니케이션 분야에서 독립적인 연구 분야로 자리를 잡아가고 있는 것으로 나타났고, 소셜 미디어 확산에 따른 사회의 변화 및 특성과 같은 시의 적절한 이슈를 다룸으로써 실질적 기여를 해온 것으로 보인다. 향후 연구에서는 첫째, 소셜 미디어의 확산으로 야기될 수 있는 문제에 대한 심도 있는 논의가 보강되어야 할 것이다. 둘째, 연구 분석 대상이 개별 참여자 뿐만 아니라 구조적 측면에서의 접근이 균 형 있게 이루어져야 할 것이다. 셋째, 이론 개발을 위한 연구 방법론의 다양화와 데이터 수집에 소셜미디어의 강점을 적극 활용할 수 있는 연구 방법의 개발이 요구된 다. 넷째, 다양한 학문의 이론과 학제 간 이론의 적용이 지속적으로 확대될 필요가 있다. 마지막으로, 해당 영역에서 이론적 기반의 구축이 강화되어야 할 것이다. 
Line 84: Line 84:
  
  
-Week 12: {{미디어 통계 조별과제.docx|미디어 통계 조별과제 3조}}+Week 12: {{c:ms:2016:미디어_통계_조별과제.docx|미디어 통계 조별과제 3조}}
  
 조별 일지(조원 3명 참여) 조별 일지(조원 3명 참여)
Line 107: Line 107:
  
 **Week 13:** {{미통과제 (최종).docx|미디어 통계 조별과제 3조}} **Week 13:** {{미통과제 (최종).docx|미디어 통계 조별과제 3조}}
-{{ :class:ms:2016:3조_가설.jpg?nolink&300 |}}+{{ c:ms:2016:3조_가설.jpg?nolink&300 |}}
 ◾ 관심사에서 도출된 가설 ◾ 관심사에서 도출된 가설
  
Line 454: Line 454:
 강점을 가지고 있어 다양한 기업들이 이를 활용하고 있다. 강점을 가지고 있어 다양한 기업들이 이를 활용하고 있다.
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_사진1.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_사진1.png?nolink |}}
  
 그에 따른 많은 연구들이 진행되고 있다. 2008년부터 소셜 미디어 연구가 급증하기 시작하였고, 소셜미디어의 이용 행태와 소셜미디어의 역할을 중요한 주제로 다루어 왔다. 분석 단위는 주로 개인 이었고, 양적 연구 방법론이 주를 이루었다. 심리학과 커뮤니케이션 분야에서 독립적인 연구 분야로 자리를 잡아가고 있는 것으로 나타났고, 소셜 미디어 확산에 따른 사회의 변화 및 특성과 같은 시의 적절한 이슈를 다룸으로써 실질적 기여를 해온 것으로 보인다. 향후 연구에서는 첫째, 소셜 미디어의 확산으로 야기될 수 있는 문제에 대한 심도 있는 논의가 보강되어야 할 것이다. 둘째, 연구 분석 대상이 개별 참여자 뿐만 아니라 구조적 측면에서의 접근이 균 형 있게 이루어져야 할 것이다. 셋째, 이론 개발을 위한 연구 방법론의 다양화와 데이터 수집에 소셜미디어의 강점을 적극 활용할 수 있는 연구 방법의 개발이 요구된 다. 넷째, 다양한 학문의 이론과 학제 간 이론의 적용이 지속적으로 확대될 필요가 있다. 마지막으로, 해당 영역에서 이론적 기반의 구축이 강화되어야 할 것이다. 그에 따른 많은 연구들이 진행되고 있다. 2008년부터 소셜 미디어 연구가 급증하기 시작하였고, 소셜미디어의 이용 행태와 소셜미디어의 역할을 중요한 주제로 다루어 왔다. 분석 단위는 주로 개인 이었고, 양적 연구 방법론이 주를 이루었다. 심리학과 커뮤니케이션 분야에서 독립적인 연구 분야로 자리를 잡아가고 있는 것으로 나타났고, 소셜 미디어 확산에 따른 사회의 변화 및 특성과 같은 시의 적절한 이슈를 다룸으로써 실질적 기여를 해온 것으로 보인다. 향후 연구에서는 첫째, 소셜 미디어의 확산으로 야기될 수 있는 문제에 대한 심도 있는 논의가 보강되어야 할 것이다. 둘째, 연구 분석 대상이 개별 참여자 뿐만 아니라 구조적 측면에서의 접근이 균 형 있게 이루어져야 할 것이다. 셋째, 이론 개발을 위한 연구 방법론의 다양화와 데이터 수집에 소셜미디어의 강점을 적극 활용할 수 있는 연구 방법의 개발이 요구된 다. 넷째, 다양한 학문의 이론과 학제 간 이론의 적용이 지속적으로 확대될 필요가 있다. 마지막으로, 해당 영역에서 이론적 기반의 구축이 강화되어야 할 것이다.
Line 505: Line 505:
 **◾ 데이터 분석 및 결과** **◾ 데이터 분석 및 결과**
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_t-test.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_t-test.png?nolink |}}
  
 p-value는 .733로서 α=.05이기 때문에 영가설을 기각하지 못한다. 따라서 등분산 가정에 문제가 없다. 등분산 가정이 된 경우 양측검증에서 t-value가 6.934이고 p-value는 .000로 나타나 영가설은 α=.05에서 기각되지 않는다. 즉, SNS종류에 따른 광고의 만족도에 대한 차이는 있다고 할 수 없다. p-value는 .733로서 α=.05이기 때문에 영가설을 기각하지 못한다. 따라서 등분산 가정에 문제가 없다. 등분산 가정이 된 경우 양측검증에서 t-value가 6.934이고 p-value는 .000로 나타나 영가설은 α=.05에서 기각되지 않는다. 즉, SNS종류에 따른 광고의 만족도에 대한 차이는 있다고 할 수 없다.
Line 554: Line 554:
 **◾ 데이터 분석 및 결과** **◾ 데이터 분석 및 결과**
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_f-test.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_f-test.png?nolink |}}
  
 SPSS의 빈도분석을 통해 가설 검증을 한 결과, p-value가 .000이기 때문에 SNS의 특성 중 정보제공성에 따라 제품에 대한 긍정적인 태도에 차이가 있을 것이다라는 가설이 지지된다. SPSS의 빈도분석을 통해 가설 검증을 한 결과, p-value가 .000이기 때문에 SNS의 특성 중 정보제공성에 따라 제품에 대한 긍정적인 태도에 차이가 있을 것이다라는 가설이 지지된다.
Line 593: Line 593:
  
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_factorial_anova1.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_factorial_anova1.png?nolink |}}
  
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_factorial_anova2.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_factorial_anova2.png?nolink |}}
  
  
Line 661: Line 661:
 **1) 설문1** **1) 설문1**
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_regression1.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_regression1.png?nolink |}}
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_regression2.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_regression2.png?nolink |}}
  
 *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 51.400의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0. 258으로 25.8%의 설명력을 보이고 있다. 해시태그의 사용이 구전 의도에 긍정적 의도를 미칠 것 이라는 가설의 검정 결과, t값은 7.169로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 가설은 기각되었다. *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 51.400의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0. 258으로 25.8%의 설명력을 보이고 있다. 해시태그의 사용이 구전 의도에 긍정적 의도를 미칠 것 이라는 가설의 검정 결과, t값은 7.169로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 가설은 기각되었다.
Line 669: Line 669:
 **2) 설문2** **2) 설문2**
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_regression3.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_regression3.png?nolink |}}
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_regression4.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_regression4.png?nolink |}}
  
 *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 202.146의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0. 577으로 57.7%의 설명력을 보이고 있다. 해시태그의 사용이 구전 의도에 긍정적 의도를 미칠 것 이라는 가설의 검정 결과, t값은 14.218로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설은 채택되었다. *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 202.146의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0. 577으로 57.7%의 설명력을 보이고 있다. 해시태그의 사용이 구전 의도에 긍정적 의도를 미칠 것 이라는 가설의 검정 결과, t값은 14.218로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설은 채택되었다.
Line 677: Line 677:
 **3) 설문3** **3) 설문3**
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_regression5.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_regression5.png?nolink |}}
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_regression6.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_regression6.png?nolink |}}
  
 *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 168.694의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0. 533으로 53.3%의 설명력을 보이고 있다. 해시태그의 사용이 구전 의도에 긍정적 의도를 미칠 것 이라는 가설의 검정 결과, t값은 12.988로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설은 채택되었다. *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 168.694의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0. 533으로 53.3%의 설명력을 보이고 있다. 해시태그의 사용이 구전 의도에 긍정적 의도를 미칠 것 이라는 가설의 검정 결과, t값은 12.988로 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타나 가설은 채택되었다.
Line 743: Line 743:
 **◾ 데이터 분석 및 결과** **◾ 데이터 분석 및 결과**
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_multiple_regression1.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_multiple_regression1.png?nolink |}}
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_multiple_regression2.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_multiple_regression2.png?nolink |}}
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_multiple_regression3.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_multiple_regression3.png?nolink |}}
  
-{{ :class:ms:2016:미디어통계_multiple_regression4.png?nolink |}}+{{ c:ms:2016:미디어통계_multiple_regression4.png?nolink |}}
  
 *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 18.160의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0.617으로 61.7%의 설명력을 보이고 있다. SNS의 네트워크 사이즈와 네트워크 확장행위가 활동성에 영향을 미치는 데, 이 사이에 존재하는 상관관계가 유의할 것 이라는 가설의 검정 결과, 댓글 수에 따른 t값은 3.537, 좋아요 수에 따른 t값은 1.975, 친구 수에 따른 t값은 2.391로, 친구 요청 수에 따른 t값은 -0.507로 나타났다. 댓글 수와 친구수가 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타났다. *결과: 회귀모형은 F값이 p=.000에서 18.160의 수치를 보이고 있다. 회귀식에 대한 R^2의 값이 0.617으로 61.7%의 설명력을 보이고 있다. SNS의 네트워크 사이즈와 네트워크 확장행위가 활동성에 영향을 미치는 데, 이 사이에 존재하는 상관관계가 유의할 것 이라는 가설의 검정 결과, 댓글 수에 따른 t값은 3.537, 좋아요 수에 따른 t값은 1.975, 친구 수에 따른 t값은 2.391로, 친구 요청 수에 따른 t값은 -0.507로 나타났다. 댓글 수와 친구수가 통계적 유의수준 하에서 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Line 768: Line 768:
  
  
-{{:class:ms:2016:미통final.docx|}}+{{c:ms:2016:미통final.docx|}}
c/ms/2016/group_03.1467354201.txt.gz · Last modified: 2016/07/01 14:53 by hkimscil
Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki