국내 18개 정부 부처의 유튜브를 활용한 정책 홍보 : 인기 콘텐츠의 내용 분석을 중심으로

김기욱; 강한나

doi:10.16914/kjapr.2023.25.2.5

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김기욱 (한남대학교) 강한나 (한남대학교)

저널정보: 한국광고홍보학회 한국광고홍보학보 한국광고홍보학보 제25권 제2호

발행연도: 2023.4

수록면: 5 - 58 (54page)

DOI: 10.16914/kjapr.2023.25.2.5

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 최근 정책 홍보 수단으로 많이 활용되고 있는 정부 부처 유튜브의 운영 현황을 파악하고, 유튜브를 활용한 홍보 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 18개 정부 부처 유튜브의 인기 동영상 360개의 형식적 · 내용적 특성, 그리고 인플루언서 활용 방법을 분석하고, 이러한 특성과 시청자반응 간의 관계를 살펴보았다. 분석 결과, 336개(93.33%)의 정부 부처 유튜브 인기 동영상은 정책홍보의 내용을 담고 있었으며, 정책 홍보의 세부 주제로는 ‘경제/재정(19.7%)’이 가장 많았고, 이어서 환경/에너지, 공익캠페인, 코로나19관련, 과학기술, 국방/안보 등의 순으로 나타났다. 형식적 특성을 살펴보면, 5분 미만의 영상이 66.67%로 가장 많았고, 1분 미만 동영상의 평균 조회수가 가장 높았다. 섬네일 디자인은 인물과 텍스트, 배경이 어우러진 섬네일이 60.83%로 가장 많았다. 정부 부처 유튜브 인기 동영상에는 동영상 설명(99.17%)과 자막(97.50%), 특수효과(95.00%), 배경음악(94.72%), 효과음(93.33%), 구독버튼(82.78%), 해시태그(78.61%) 등이 대부분 활용됐다. 정부 부처 유튜브 인기 동영상의 내용적 특성은 정보성/유용성(98.06%)이 가장 많았고, 오락성(53.89%)이 그 뒤를 이었다. 다만, B급 감성의 내용적 특성은 나타나지 않았다. 내용적 특성별 시청자 반응을 살펴보면, ‘오락성만’이 나타나는 동영상의 평균 조회수가 가장 높았다. 아울러 정부 부처 유튜브 인기 동영상에는 유명인 인플루언서를 비롯한 전문가 · 일반인 인플루언서가 골고루 활용되는 것으로 나타났고, 특히 유명인 인플루언서가 출연했을 경우 평균 조회수와 댓글수가 가장 많았다. 본 연구는 정부 부처 실무자들이 유튜브를 활용한 보다 효과적인 홍보 전략을 수립하고, 홍보 전문성을 향상시킬 수 있는 실무적인 제언을 했다는 점에서 의의가 있다.

This study examined the contents of government ministry YouTube channels, which are frequently used as a means of policy public relations. We analyzed the formal and content characteristics of 360 popular videos from 18 government ministries, as well as the use of influencers, and examined the relationship between these characteristics and viewer responses. Results showed that 336 (93.33%) of the popular videos on government ministry YouTube channels contained content related to policy promotion, with "economy/finance (19.7%)" being the most common subtopic, followed by environment/energy, public interest campaigns, COVID-19-related topics, science and technology, and national defense/security. In terms of formal characteristics, videos less than 5 minutes in length were the most common (66.67%), and the average number of views for videos less than 1 minute was the highest. Thumbnail designs mostly featured people and text with a background (60.83%). The popular videos on government ministry YouTube channels mostly used video descriptions (99.17%), subtitles (97.50%), special effects (95.00%), background music (94.72%), sound effects (93.33%), subscribe buttons (82.78%), and hashtags (78.61%). In terms of content characteristics, informative/useful content (98.06%) was the most common, followed by entertaining content (53.89%), while content with B-level emotions was not found. When examining viewer responses by content characteristics, videos with only entertaining content had the highest average number of views. Additionally, it was found that both famous and non-famous influencers were used in popular videos on government ministry YouTube channels, with the average number of views and comments being the highest when famous influencers appeared. This study can provide practical suggestions for government officials to establish more effective promotional strategies using YouTube and improve their promotional expertise.

#유튜브 #정부부처 #정책 홍보 #인기 동영상 #내용 분석 #YouTube #Government ministries and agencies #Policy Public Relations #Popular videos #Content analysis

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김기욱

소속기관 한남대학교

주요연구분야 사회과학 > 신문방송학

논문수 1 이용수 1,054

강한나

소속기관 한남대학교

주요연구분야 사회과학 > 신문방송학

논문수 6 이용수 1,553

이 논문과 함께 이용한 논문

공공 서비스 커뮤니케이션의 소셜 미디어 콘텐츠 소구 유형에 따른 효과

서송이 조형미디어학 2021 .05

공공 기관 시책 홍보를 위한 뉴미디어의 전략적 활용 방안

성주아 , 정한민 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021 .10

[Short Form] OTT보다 많이 보는 숏폼 인기 비결은 : “누구나 인플루언서 될 수 있다” Z세대 돌풍

황순민 매경럭스맨 2024 .01

사용자의 메타버스 몰입을 위한 Stable-diffusion 기반의 효과음 생성에 관한 연구

황민규 , 임영윤 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 2023 .09

통일부 정책 홍보 유튜브 콘텐츠의 효과: S-O-R 모델을 중심으로

최종환 문화와 정치 2023 .09

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-324-001406387

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)