소셜 미디어 빅데이터 분석을 활용한 모션그래픽 로고의 시각적 감성 분석 (Visual emotion analysis of motion graphics Logo using social media big data analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국일러스아트학회
· 수록지 정보 : 조형미디어학 / 26권 / 1호 / 232 ~ 239페이지
· 저자명 : 서 양, 신인식

초록

모션그래픽 로고는 전통 로고보다 완전히 다른 감각 및 감정 경험을 가지고 있다. 모션그래픽 로고와 사용자의 가장 중요한 연결 유대는 감정이며, 모션그래픽 로고의 시각적 구성요소에 대한 사용자의 감성적 평가를 파악하며 긍정적 디자인 요소를 적용하고 사용자가 거부(부정)하는 디자인 요소를 피하는 것은 모션그래픽 로고 디자이너에게 매우 중요하다. 본 논문은 모션그래픽 로고에 대한 빅데이터 분석을 통해 모션그래픽 로고의 시각적 감성 표현 형식과 일반 사람의 모션그래픽 로고에 대한 시각적 요소별 감성 인식을 탐색하고자 한다. 또한, 모션그래픽 로고의 감성 어휘를 알아보고 주관적인 감성을 빅데이터 분석을 통해 객관화하는 정량적 방법론을 제시하며, 나아가 소비자의 감성을 만족시키는 모션그래픽 로고디자인 기초자료를 제공하고자 한다. 분석 결과, 일반인들이 혁신적인 이미지, 생동적인 움직임, 그리고 생명력이 있는 컬러와 입체적인 타이프 그래픽에 대해 긍정적인 감정을 가지고 있으며, 반면, 일반인들이 추상적인 이미지, 복잡한 움직임, 어색한 컬러, 그리고 난해한 타이프 그래픽에 대해 부정적인 감성을 가지고 있음을 판단된다. 본 연구는 데이터의 수집 시간이 실시간이기 때문에 미래 트렌드 예측에 대한 신뢰도가 떨어지고, 데이터 분석 과정에서 성별, 연령 등 객관적인 영향 요인이 고려되지 않는 한계점이 있으며 인구통계학을 고려한 빅데이터 분석은 후속 연구로 진행할 수 있다.

영어초록

Motion graphic logos have a completely different sensory and emotional experience than traditional logos. The most important connection between the motion graphic logo and the user is emotion, and identifying the user's emotional evaluation of the visual components of the motion graphic logo, applying positive design elements, and avoiding design elements that the user rejects (denies) is motion graphic. It is very important for logo designers. This paper seeks to explore the visual emotional expression form of motion graphic logos and the emotional recognition of motion graphic logos by visual elements of ordinary people through big data analysis of motion graphic logos. In addition, we propose a quantitative methodology to find out the emotional vocabulary of motion graphics logos and objectify subjective emotions through big data analysis, and furthermore, to provide basic data for motion graphic logo designs that satisfy consumers' emotions. As a result of the analysis, the general public has positive feelings about innovative images, lively movements, and vibrant colors and three-dimensional type graphics. On the other hand, it is judged that the general public has negative emotions about abstract images, complicated movements, awkward colors, and incomprehensible type graphics. In this study, since the data collection time is real-time, the reliability of predicting future trends is low, and there are limitations in that objective influencing factors such as gender and age are not considered in the data analysis process. Big data analysis considering demographics can be conducted as a follow-up study.

참고자료

· 없음