ai는 사람들이 평균적으로 재밋어 하는 부분도 감지할 수 잇을가여?

Question

영상들을 보면 사람들이 어떤 부분에 재밋어하고 그런 것도 평균처럼 잇을 거 가튼데여.

ai로 그런것도 구분해서 영상의 어느부분이 시청률이 높다라든지 사람들이 재밋어 한다라는것을 구분할수도 잇을지 궁금해여?

Answer 1

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.

AI는 영상의 어느 부분에서 시청자들이 재미를 느끼는지 평균적인 패턴을 분석할수있습니다.예를 들어, 시청자 반응(댓글,좋아요,이탈률,시청 지속 시간 등)과 표정, 음성 톤, 시선 움직임 같은 데이터를 AI가 학습해 특정구간의 인기도를 추론합니다.이렇게 분석된 정보는 영상 편집이나 추천 알고리즘에 활용돼 더 재미있는 콘텐츠 제작에 도움을 줍니다. 다만, 개인별 취향 차이가 크기 때문에 평균적인 반응 정도로 이해하면 좋습니다. 새로운 기술 덕분에 AI가 점점더 정교하게 사람들의 선호를 파악할수있게 되었습니다.

Answer 2

안녕하세요. 고한석 전문가입니다.

어느 정도는 가능하다고 봅니다.
요즘 AI는 영상 시청 시간이나 반복 재생 구간, 댓글 반응 같은 데이터를 같이 분석해서 사람들이 어디에서 많이 머무는지 파악할 수 있습니다.
그래서 특정 장면에서 이탈이 줄어들거나 다시 보는 비율이 높으면 “여기가 재밌는 구간일 가능성이 크다” 이런 식으로 추정은 합니다.
다만 사람 감정이 항상 데이터랑 완전히 일치하는 건 아니라서, 100% 정확하다기보다는 확률적으로 보는 게 맞는 것 같습니다.

Answer 3

안녕하세요. 조일현 전문가입니다.

관련 정보들은 해당 영상에서 몇분에 시청 수가 많다던가 시청자 수가 줄어 드는지 또는 좋아요 및 구독 타이밍을

반영하여 추천 알고리즘에 반영하고 있습니다. 이를 재미 있다 라고 볼 수만은 없고 행동 패턴을 분석하여 재미 있을 가능성이 높다고 추정한다고 볼 수 있습니다.

Answer 4

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.

AI는 사람들의 행동 데이터를 분석해서 어떤 부분을 재미있어하는지 어느 정도 파악할 수 있습니다.

예를 들어 시청 유지율, 되감기 횟수, 이탈 구간, 좋아요와 댓글 반응 등을 분석합니다. 이를 통해 특정 장면이 사람들의 관심을 끄는지 예측할 수 있습니다. 유튜브, 넷플릭스, 틱톡 등도 이런 기술을 활용해 추천 알고리즘을 운영하고 있습니다만 재미는 개인 취향에 따라 다르기 때문에 AI가 100% 정확하게 판단하는 것은 아닙니다.

현재 AI는 절대적인 재미를 아는 것이 아니라 많은 사람들의 반응 패턴을 기반으로 재미있을 가능성을 예측하는 수준입니다.