[논문 리뷰] Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and Douyin

Li Sun, Haoqi Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 03.

Visual Attention and Saliency Detection참고 문헌 15인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 콘텐츠 기반 영상 분석을 통해 틱톡(글로벌)과 도우인(중국 중심) 간의 문화적 차이를 분석한다. 객체 검출에 Faster R-CNN을, 인간 행동 인식에 I3D를 적용한 결과, 도우인은 가족 중심, 정적인 실내 콘텐츠와 음식, 가정용품을 강조하는 반면, 틱톡은 더 동적인, 개인 중심의 실외 활동과 전자기기 요소를 다루며, 라이프스타일과 자기 표현 방식에서 뚜렷한 문화적 가치의 차이를 드러낸다.

ABSTRACT

Short-form video social media shifts away from the traditional media paradigm by telling the audience a dynamic story to attract their attention. In particular, different combinations of everyday objects can be employed to represent a unique scene that is both interesting and understandable. Offered by the same company, TikTok and Douyin are popular examples of such new media that has become popular in recent years, while being tailored for different markets (e.g. the United States and China). The hypothesis that they express cultural differences together with media fashion and social idiosyncrasy is the primary target of our research. To that end, we first employ the Faster Regional Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) pre-trained with the Microsoft Common Objects in COntext (MS-COCO) dataset to perform object detection. Based on a suite of objects detected from videos, we perform statistical analysis including label statistics, label similarity, and label-person distribution. We further use the Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D) pre-trained with the Kinetics dataset to categorize and analyze human actions. By comparing the distributional results of TikTok and Douyin, we uncover a wealth of similarity and contrast between the two closely related video social media platforms along the content dimensions of object quantity, object categories, and human action categories.

연구 동기 및 목표

• 자동화된 영상 콘텐츠 분석을 통해 틱톡과 도우인 간의 문화적 차이를 탐구하기.
• 사용자 생성 단편 영상이 물체 사용과 인간 행동에서 지역적 문화적 선호도를 어떻게 반영하는지 분석하기.
• 두 플랫폼 간 검출된 물체와 행동의 분포를 비교하여 문화적 차이를 밝혀내기.
• 플랫폼별 콘텐츠가 가족 중심성 대 대비 개인주의와 같은 근본적인 문화적 가치를 반영한다는 것을 검증하기.
• 시각적 콘텐츠를 통해 미디어 플랫폼이 사회적·문화적 정체성 형성과 반영에 어떻게 기여하는지 탐구하기.

제안 방법

• MS-COCO에서 사전 훈련된 Faster R-CNN을 활용해 틱톡과 도우인의 단편 영상에서 시각적 물체를 검출하고 분류하기.
• 비교 분석을 위해 검출된 레이블을 구조화된 분류 체계(예: 음식, 동물, 전자기기, 스포츠)로 분류하기.
• 레이블 빈도 벡터 간 코사인 유사도를 적용해 물체 카테고리 간 문화적 다양성과 유사도 측정하기.
• 레이블-사람 분포를 분석해 특정 물체와 함께 사람의 공존 패턴을 평가함으로써 사회적 맥락 파악하기.
• Kinetics 데이터셋에서 사전 훈련된 I3D 모델을 적용해 영상 내 인간 행동을 인식하고 분류하기.
• 스포츠, 일상 활동, 요리 제작 등 카테고리 간 행동 빈도 분포를 비교해 문화적 행동 패턴 유추하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 틱톡과 도우인 간 검출된 시각적 물체의 빈도와 분포는 어떻게 다를까?
• RQ2 코사인 유사도를 통한 레이블 유사성은 두 플랫폼 간 콘텐츠에서 문화적 다양성 또는 동질성을 어느 정도 반영하는가?
• RQ3 사람과 특정 물체의 공존 패턴은 틱톡과 도우인 간 어떻게 다를지, 이는 사회적 맥락에 대해 어떤 시사점을 갖는가?
• RQ4 각 플랫폼에서 지배적인 인간 행동 카테고리는 무엇이며, 이는 라이프스타일과 자기 표현에서의 문화적 차이를 어떻게 반영하는가?
• RQ5 틱톡과 도우인의 콘텐츠 패턴은 개인주의 대 대비 집단주의와 같은 보편적 문화적 가치와 어떻게 부합하는가?

주요 결과

• 도우인 사용자는 주방기구, 식탁, 가정용품과 같은 실내 중심, 가정 중심의 물체를 더 자주 사용함으로써 가정생활과 가족 중심 생활에 초점을 맞추고 있음을 시사한다.
• 틱톡 사용자는 전자기기와 가전제품을 더 자주 사용함으로써 기술 통합형 개인 중심 자기 표현에 대한 선호도를 보이고 있다.
• 음식 카테고리에서 도우인에서는 바나나가 지배를 차지하고 틱톡에서는 사과가 우세함으로써 지역별 식품 선호도와 문화적 습관의 차이를 반영한다.
• 틱톡은 스포츠 관련 행동과 실외 활동의 빈도가 더 높아 자기 표현과 신체 활동에 대한 문화적 기질을 드러낸다.
• 도우인은 바becuing과 식사와 같은 휴식 및 엔터테인먼트 중심 행동을 더 많이 포함하고 있어 여가 활동과 사회적 유대감을 중시하는 경향을 보인다.
• 레이블-사람 분포 분석 결과, 도우인 영상에서는 사람들이 가정 또는 가정 환경에서 자주 묘사되는 반면, 틱톡 영상에서는 개인 또는 동료 그룹 상호작용이 공공 또는 실외 환경에서 더 자주 나타난다.