첫째, 인지 차원에서는 ‘페이싱’과 ‘어휘 다양성’을 평가합니다.
먼저, 페이싱은 메시지의 컷(cut) 전환 빈도를 뜻합니다.
이는 가변성(variation: 새로운 장면의 등장 비율)과 템포(tempo: 장면 전환의 속도)를 중심으로 자동화 분석 방법을 적용하고 있습니다.

오픈소스 라이브러리인 OpenCV 기반의 컴퓨터 비전(Computer Vision) 파이썬 코드를 활용하여 분석 대상 영상에서 키프레임(key frame)을 추출합니다.
키프레임은 장면 정보를 완전하게 저장하는 I-frame(Intra-coded Frame)을 기준으로 설정하였습니다.
이후 추출된 키프레임 가운데 중복되는 프레임을 제거하여 동일한 장면이 반복적으로 계산되지 않도록 정제 과정을 거칩니다.
최종적으로 생성된 키프레임 수를 영상의 재생 시간으로 나누어 단위 시간당(1분) 장면 전환 빈도를 측정합니다.

구체적으로 살펴보면, 1분 단위 기준으로 카메라 구도나 배경 전환이 발생하는 장면 변화를 측정하는 방식입니다.
이는 동일한 시간 동안 더 많은 키프레임이 추출될수록 영상 내 장면 전환이 빈번하게 발생하였음을 의미하는 것입니다.
장면 전환 여부는 프레임 간 시각적 차이를 계산하여 판단하였으며, 이 과정에서 장면 전환 검출 정확도를 결정하는 임계값(threshold)을 설정하였습니다.

연구진들은 해밍 거리(Hamming distance) 기반 유사도 기준을 활용하여 임계값을 0.3으로 설정하였는데, 이는 인접 프레임 간 시각적 차이가 30%를 초과할 경우 새로운 장면 전환이 발생한 것으로 판단하는 것입니다.
구도가 유사한 경우(예: 동일 배경에서 캐릭터의 시선·표정·동작만 미세하게 변화하는 경우, 또는 동일한 인물 구성과 배경이 유지되는 경우)는 동일 장면으로 처리하였고, 배경 변화나 카메라 구도의 변화가 크게 나타나는 경우는 새로운 장면으로 간주하였습니다.
이러한 기준에 따라 임계값 0.3이 장면 전환을 구분하는 데 가장 적절한 수준으로 나타났습니다.

두 번째, ‘어휘 다양성’의 평가는 연구원들이 해당 영상의 스크립트(대본)를 추출하여 검토하고 있습니다.
자동화 분석 도구를 활용하여 등장하는 단어의 종류를 파악하고, 이를 영상의 재생 시간으로 나누어 1분에 몇 개의 단어가 표현되고 있는지 분석합니다.
5에 가까울수록 더 많은 양의 어휘가 등장한 것입니다.

또한, 주의를 기울여야 할 비속어, 은어 등이 영상에 포함되어 있다면 별도로 명시하고 있으니 꼭 참고하세요.

• 1~25개의 단어가 등장할 경우 : 1
• 26~50개의 단어가 등장할 경우 : 2
• 51~75개의 단어가 등장할 경우 : 3
• 76~100개의 단어가 등장할 경우 : 4
• 101개 이상의 단어가 등장할 경우 : 5

둘째, 정서 차원에서는 ‘폭력성’, ‘선정성’, ‘정서표현’을 평가합니다.
먼저, 연구원들이 아래 제시한 기준을 바탕으로 영상 콘텐츠의 등장인물이 다음과 같은 행동을 하는지 판단합니다.
해당 행동이 등장하면 1점, 그렇지 않으면 0점을 부여한 뒤 총합을 기록합니다. 총 합을 5점 만점으로 환산하여 최종 점수를 계산합니다.
정서 차원의 지수는 0점에서 5점의 값을 가지며, 숫자가 클수록 해당 행위가 많이 등장한 것입니다.

• 폭력성

  물건 등을 집어던짐/훼손시킴, 신체/도구를 이용해 상해를 입힘, 폭력적인 느낌을 주는 음향 혹은 이미지 등장, 피가 나거나 죽음 발생 등

• 선정성

  남녀 육체적 특징이 드러나는 신체 노출, 성적 행위를 암시하는 음향 혹은 이미지 등장, 남녀 간 일상적인 성적 접촉, 깊은 친밀감 및 성적 접촉, 성적인 언어 표현 등

• 정서 표현

  기쁨, 분노/혐오, 공포/불안, 질투, 흥미/호기심, 수치심/죄책감 등의 정서를 표현, 타인이 느끼는 감정을 이해하고 공감, 긍정적/부정적 감정을 억제하거나 표현하지 않음, 상호작용을 통해 감정 조절 등

셋째, 사회화 차원에서는 ‘친사회적 행위’, ‘반사회적 행위’, ‘성 고정관념’, ‘상업성’, ‘유해행위’를 평가합니다.
먼저, 연구원들이 아래 제시한 기준을 바탕으로 영상 콘텐츠의 등장인물이 다음과 같은 행동을 하는지 판단합니다.
해당 행동이 등장하면 1점, 그렇지 않으면 0점을 부여한 뒤 총합을 기록합니다.
총 합을 5점 만점으로 환산하여 최종 점수를 계산합니다.
사회화 차원의 지수 역시 0점에서 5점의 값을 가지며, 숫자가 클수록 해당 행위가 많이 등장한 것입니다.

• 친사회적 행위

  상대방을 자발적으로 돕기/구출하기, 대가를 바라지 않고 물건을 베풀기/나누기, 공동의 문제 해결을 위해 협동하기, 자신의 잘못이나 실수를 인정/반성하기, 상대방을 이해/위로하기 등

• 반사회적 행위

  혐오표현, 상대방의 자존심을 해치는 조롱/모욕/명예훼손적 표현, 낙인/차별적 표현, 불쾌감을 유발할 수 있는 과도한 고성/고함, 예의에 어긋나는 반말, 위협적인 언행, 법칙 또는 제정된 질서에 어긋난 언행 및 행동(거짓말, 속임수, 새치기 등)

• 성 고정관념

  경제 활동(직업 등)에서 남녀의 일을 분리, 특정 성별의 취향에 대한 고정관념(ex) 여성: 분홍색, 장신구, 남성: 파란색 등), 특정 성별을 자극적으로 혹은 비하하는 표현, 성역할에 대한 고정관념(ex) 양육, 가사의 책임은 여성, 부양의 책임은 남성에게만 표현 등) 표현, 특정 성별의 속성에 관한 고정관념(ex) 여성: 수동적, 소극적 남성: 진취적, 적극적 등) 표현 등

• 상업성

  간접광고, 협찬에 관한 언급 및 사용, 이벤트 독려 참여, 게시물 또는 내용 하단 구매관련 링크, 기타 소비를 조장하는 내용 등

• 유해행위

  학교 폭력, 사이버 폭력, 법률적 위반 행동(ex) 절도 등), 음주, 흡연, 약물 오남용 등