• 디지털 플랫폼에서 썸네일은 헤도닉 미디어 상품의 만연한 홍보 도구이다. 그러나 썸네일 디자인의 소비 효과는 여전히 미지수이다. 이 연구 격차를 해결하기 위해, 우리는 인공지능(AI) 기반 이미지 분석을 적용하여 광고 기반 비디오 공유 플랫폼과 판매 지향 전자 상거래 플랫폼에서 약 50만 개의 썸네일을 분석했다. 다중 선형 회귀 분석을 통해 썸네일 디자인과 헤도닉 미디어 상품 소비 간의 관계에 대한 정량적 증거를 제공한다. 두 플랫폼 모두에서 여러 시각적 단서와 부정적 감정을 가진 얼굴이 소비를 촉진하는 반면, 텍스트가 많을수록 소비가 감소하는 것을 발견했다. 또한, 두 디지털 미디어 플랫폼에서 소비에 대한 여러 가지 뚜렷한 영향을 발견했으며, 이는 서로 다른 비즈니스 모델로 설명된다. 우리는 시각 정보 처리와 선택, AI 기반 디자인, 플랫폼 및 전자 상거래 전략에 관한 문헌에 기여한다. 또한, 정보 시스템(IS) 연구 방법에 AI 기반 이미지 분석을 추가하여 실무에 대한 시사점과 향후 연구 방향을 제공한다.
    • 이 연구는 사람들이 소셜 미디어를 덜 사용하는 이유를 조사했다. 시간이 지남에 따라 사회적 과부하와 정보 과부하가 불만을 일으키고, 이는 소셜 미디어 사용을 줄이게 만든다는 것을 발견했다. 664명의 중국 사용자 설문조사와 26명의 심층 인터뷰를 통해 이를 확인했다.