Quantitative Analysis of Differentiation in Sustainability-Themed Advertising Imagery

이 연구의 목적은 지속가능성 주제 광고 이미지의 차별성을 정량적인 방법으로 탐구하는 것이다. 지속가능성 주제의 광고 이미지는 광고 데이터베이스 사이트에서 "Socially Responsible" 영역 중 "taking care of the planet"로 세분된 광고를 선정하였고(그룹1). 그룹1의 차별성 확인을 위해 타 광고 이미지(그룹2)와 잡지표지 이미지(그룹3)를 선정하여 비교하였다. 파이썬을 사용하여 변수를 추출하였고, 변수들의 평균 차이, 색상 차이, 군집 분석, 분류추정을 수행하였다. 추가로 명시적 변수 설정 없는 딥러닝을 활용하여 분류추정을 실행하고 결과를 비교하였다. 변수의 평균차이에서 일부 유의성이 발견되었고, 청·녹색 사용에 유의미한 차이를 카이제곱 검정에서 보였으나, 색상차이, 군집분석, 분류추정에서는 광고 이미지간의 차별성이 확연히 나타나지 않았다. 이 연구는 지속가능성을 주제로 하는 광고의 차별성이 어느 정도인지를 정량적으로 제시하였으며, 방법론적으로는 명시적으로 변수를 추출하여 이미지를 분석하는 방법을 제안함으로써 향 후 다양한 광고 주제를 이미지 분석으로 접근할 수 있는 기초를 제공하였다. The purpose of this study is to explore the differentiation of sustainability-themed advertisement images in a quantitative way. The sustainability-themed advertisement images were selected from the "Socially responsible" section of the advertisement DB site and subdivided into "taking care of the planet" (Group 1). Other advertisement images (Group 2) and magazine cover images (Group 3) were selected and compared to confirm the differentiation of Group 1. Variables were extracted using Python, and mean difference, color difference, cluster analysis, and classification estimation were performed. In addition, we ran classification estimation using deep learning without explicit parameterization and compared it to the results of machine learning. While some significance was found in the mean differences of the variables, and a chi-square test showed a significant difference in the use of blue-green, the color differences, clustering, and classification estimates did not show any discrimination between the ad images. This study quantitatively presented the extent to which sustainability-themed advertisements are differentiated, and methodologically proposed a method for analyzing images by explicitly extracting variables, providing a basis for future research on various advertising themes through image analysis.