지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박종민
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수39
이 논문의 연구 히스토리 (4)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 실험을 통해 온라인 정책 기사의 베스트 댓글 방향성과 베스트 댓글 강도에 따라 정책과 정책 기사에 대한 이용자 태도의 차이가 발생하는지 살펴보았다. 특히 기존 댓글 연구에서 활발히 활용되지 않은 휴리스틱-체계적 모델(HSM)을 적용함으로써, 베스트 댓글의 속성(방향성, 강도)이 온라인 뉴스 이용자의 정보처리 과정에서 어떤 경로를 통해 처리되는지 알아보았다. 연구는 선행 연구를 바탕으로 상황 관여도(고/저), 베스트 댓글 방향성(긍정/부정), 베스트 댓글의 강도(약/강)를 독립변인으로 채택했으며, 정책에 대한 태도와 정책 기사에 대한 태도를 종속변인으로, 정책에 대한 사전태도는 통제변인으로 설정했다. 2020년 4월 17일부터 4월 22일까지 만 19~34세 청년 350명을 대상으로 온라인 실험이 진행되었고, 관여도에 따라 1차로 분류된 집단에 대해 4개의 실험 조작물이 무선할당되었다. 최종 분석에는 불성실한 응답을 제외한 317개의 응답이 사용되었다.
정책에 대한 사전태도를 공변인으로한 공분산분석(ANCOVA) 결과, 고관여 상황의 경우 베스트 댓글의 체계적 속성으로 설정한 베스트 댓글 방향성의 주효과가 정책에 대한 태도에서는 통계적으로 유의미했으나, 정책 기사에 대한 태도에서는 유의미하지 않았다. 즉, 베스트 댓글의 방향성이 고관여 정책에 대한 태도에는 체계적 속성으로써 유의미한 영향을 미쳤지만, 정책 기사 전반에 대한 태도에서는 체계적 속성으로 고려되지 않았다. 또한 휴리스틱 속성으로 설정한 베스트 댓글 강도의 주효과는 정책과 정책 기사에 대한 태도 모두에서 발견되지 않았는데, 이를 통해 고관여 상황에서 휴리스틱 속성(베스트 댓글 강도)이 체계적 속성(베스트 댓글 방향성)보다 태도에 더 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 확인했다. 한편 저관여 상황의 경우 베스트 댓글 방향성뿐만 아니라 휴리스틱 속성으로 설정한 베스트 댓글 강도 역시 정책과 정책 기사에 대한 태도에 유의미한 효과를 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 저관여 정책에 대한 정보처리 과정에서 베스트 댓글 강도의 영향력은 베스트 댓글 방향성보다 크지 않으며, 베스트 댓글 강도가 휴리스틱 단서로 활용되지 않음을 확인했다.
정책에 대한 사전태도를 공변인으로한 공분산분석(ANCOVA) 결과, 고관여 상황의 경우 베스트 댓글의 체계적 속성으로 설정한 베스트 댓글 방향성의 주효과가 정책에 대한 태도에서는 통계적으로 유의미했으나, 정책 기사에 대한 태도에서는 유의미하지 않았다. 즉, 베스트 댓글의 방향성이 고관여 정책에 대한 태도에는 체계적 속성으로써 유의미한 영향을 미쳤지만, 정책 기사 전반에 대한 태도에서는 체계적 속성으로 고려되지 않았다. 또한 휴리스틱 속성으로 설정한 베스트 댓글 강도의 주효과는 정책과 정책 기사에 대한 태도 모두에서 발견되지 않았는데, 이를 통해 고관여 상황에서 휴리스틱 속성(베스트 댓글 강도)이 체계적 속성(베스트 댓글 방향성)보다 태도에 더 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 확인했다. 한편 저관여 상황의 경우 베스트 댓글 방향성뿐만 아니라 휴리스틱 속성으로 설정한 베스트 댓글 강도 역시 정책과 정책 기사에 대한 태도에 유의미한 효과를 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 저관여 정책에 대한 정보처리 과정에서 베스트 댓글 강도의 영향력은 베스트 댓글 방향성보다 크지 않으며, 베스트 댓글 강도가 휴리스틱 단서로 활용되지 않음을 확인했다.
목차
Ⅰ. 연구 배경 및 목적 2Ⅱ. 이론적 배경 및 선행 연구 41. 사회비교이론(Social Comparison Theory)과 온라인 댓글의 영향력 42. 정교화 가능성 모델(ELM)과 휴리스틱-체계적 모델(HSM) 73. 관여도(involvement) 114. 베스트 댓글과 베스트 댓글의 강도 12Ⅲ. 연구가설 및 연구 모형 151. 연구가설 152. 연구 모형 163. 주요 변인의 조작적 정의 16Ⅳ. 연구방법 171. 실험 참가자 172. 실험 자극물 및 조작점검 173. 실험 설계 및 측정 도구 22Ⅴ. 연구 결과 231. 실험 참가자의 인구통계학적 특성 252. 변인 설정의 타당성 253. 가설 검증 26Ⅵ. 결론 및 논의 311. 연구 결과의 요약 312. 연구 결과의 해석 323. 연구의 의의와 한계점 34<참고문헌> 36<부록Ⅰ. 실험 자극물> 41<부록Ⅱ. 온라인 실험 설문지> 49Abstract 53
최근 본 자료
댓글(0)
0