유튜브 알고리즘 요인 탐색을 위한 역공학설계 연구 - 머신러닝과 딥러닝 응용을 중심으로 (A Study on the Reverse Engineering Design for Exploring YouTube Algorithm Factors - Focusing on Machine Learning and Deep Learning Application)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 23권 / 6호 / 1123 ~ 1130페이지
· 저자명 : 김철년, 배승주, 하윤수, 이상호

초록

본 연구는 유튜브 알고리즘 요인 탐색을 위한 역공학설계 방식의 연구로서 머신러닝과 딥러닝 응용을 중심으로 진행하였다. YouTube는 콘텐츠 제작자에게 가장 인기 있는 콘텐츠 플랫폼이자 광고 플랫폼이다. 전세계의 수많은 유저들이 사업목적과 오락목적으로 유튜브를 이용함에도 불구하고, 유튜브의 알고리즘은 공개된 바가 없기에 연구자들은 이를 역공학 설계방식으로 탐색해보고자 하였다. 따라서 머신러닝 방식의 설계를 통해 동영상 콘텐츠의 조회수와 상관관계가 높은 변인들을 다수 확인하였다. 또한 이들 변인들을 이용한 머신러닝과 딥러닝 예측의 정확성을 확인하였다. 연구자들은 본 연구의 결과가 조회수와 구독자 수를 늘리는 데 중요한 변인이 무엇인지에 대한 통찰력을 제공하는 등 실무적 측면에서 긍정적인 기여를 할 것으로 기대한다.

영어초록

This study deals with the reverse engineering design method for the search for factors in the YouTube algorithm, focusing on the application of machine learning and deep learning. YouTube is the most popular content platform and advertising platform for content creators. Despite the fact that many users around the world use YouTube for business and entertainment purposes, YouTube's algorithm has not been disclosed. Thus researchers tried to explore it using a reverse engineering design method. Therefore, many variables highly correlated with the number of views of video content were identified through the design of the machine learning method. Additionally, the prediction accuracy of machine learning and deep learning was checked by the variables. Researchers expect that the results of this study will make a positive contribution in practice, such as providing insight into what are important factors for increasing the number of views and subscribers.

참고자료

· 없음