토픽 모델링과 회귀분석을 활용한 모바일 푸시 메시지의 OTT 서비스 콘텐츠 소비에 미치는 영향 분석 (The Effect of Push Notifications on OTT Content Consumption)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 23권 / 8호 / 1419 ~ 1427페이지
· 저자명 : KIM SANG YEON, 이희대, 박학용, 황동욱

초록

본 연구는 모바일 앱 기반 OTT 서비스로 요리 콘텐츠 분야 한국 내 1위를 기록 중인 ‘만개의 레시피’가 이용자와의 상호작용 활성화를 위해 실시한 4년여간 푸시 알림글을 분석하였다. Latent Dirichlet Allocation (LDA)기반 토픽 모델링을 활용하여 모바일 앱에서 이용자에게 제공하는 푸시 알림 메시지의 잠재 토픽들을 추출하고, 엘라스틱넷 회귀분석을 활용하여 메시지에 포함된 단어들 중 콘텐츠의 조회수에 긍정/부정적 영향을 미치는 단어들을 파악하였다. 연구 결과, 푸시 메시지는 ‘계절음식’, ‘판촉’, ‘식재료 손질’, ‘일품요리’, 그리고 ‘간단식’의 다섯 가지 토픽으로 분류가 가능하였으며, 대체로 판촉 관련 단어를 사용하였을 때 특히 이용자 조회수가 하락하는 것으로 나타났다.

영어초록

This study analyzes texts used in push notifications from an OTT (Over-the-Top) service, “10,000 recipes,” to explore for topic categories and identify words that most/least attract viewers. In this study, representative latent topics and words of push notification messages provided by mobile apps were extracted using Latent Dirichlet Allocation(LDA)-based topic modeling. In addition, the Elastic Net Regression was used to identify the representative words from the push notification message that either positively or negatively affect the number of views of mobile OTT service content. Five topics emerged from the analysis: ‘seasonal food,’ ‘promotion,’ ‘preparing ingredients,’ ‘a la carte,’ and ‘easy meals.’ Use of promotion-oriented words tended to dampen viewer attraction.

참고자료

· 없음