Анотація
Метою цього дослідження було створення нової, комплексної методології оцінки якості та продуктивності відеотрансляцій з використанням технологій віртуальної людини. Методологія дослідження включала аналіз існуючих методологій та їх адаптацію до специфіки віртуальних хостів. Було розроблено нові інструменти оцінювання, що враховують такі параметри, як технічна якість, емоційна підтримка, інтерактивність, соціальна присутність, привабливість стримера та намір продовжити перегляд. Основні результати дослідження показали, що технологічні аспекти потокового відео мають значний вплив на сприйняття глядачами таких відео. Висока якість відео та аудіо, стабільність трансляції підвищують задоволеність та залученість аудиторії. Крім того, емоційна взаємодія між віртуальним ведучим та аудиторією сприяє глибшому взаєморозумінню та підвищує довіру. Інтерактивність і соціальна присутність віртуального ведучого створюють відчуття спільності та залученості, що позитивно впливає на загальне сприйняття трансляції. Також було досліджено фактори глядацької самоефективності, інформаційного перевантаження та когнітивного дисонансу, що допомагає краще зрозуміти психологічний стан глядачів. Отримані результати свідчать про те, що для досягнення високого рівня достовірності та довіри до віртуальних інфлюенсерів необхідно враховувати технологічні аспекти, естетичні аспекти, рівень довіри до ведучого, параметри його аудиторії (її мотивації, культурні та особистісні характеристики, які можуть впливати на специфіку оцінювання якості та ефективності трансляції), параметри самого ведучого (реалістичність, емоційна виразність, інтерактивність, наявність та відсутність гумору тощо). Запропонована методика дозволяє комплексно оцінити всі ці параметри, сприяючи підвищенню якості та ефективності прямих ефірів з віртуальними ведучими
Ключові слова
віртуальний аватар; хост; стрімінг; сприйняття; метрики
Використані джерела
[1] Akramullah, S. (2014). Digital video concepts, methods, and metrics: Quality, compression, performance, and power trade-off analysis. Berkeley: Springer. doi: 10.1007/978-1-4302-6713-3.
[2] Andersson, V., & Sobek, T. (2020). Virtual avatars, virtual influencers & authenticity. Retrieved from https:// gupea.ub.gu.se/handle/2077/64928.
[3] Bharadwaj, N., Ballings, M., Naik, P.A., Moore, M., & Arat, M.M. (2022). A new livestream retail analytics framework to assess the sales impact of emotional displays. Journal of Marketing, 86(1), 27-47. doi: 10.1177/ 00222429211013042.
[4] Brown, S.M. (2020). Let’s get virtual: Measuring virtual influencer’s endorser effectiveness. Retrieved from https:// oaktrust.library.tamu.edu/handle/1969.1/192198.
[5] Camilleri, M.A., & Falzon, L. (2021). Understanding motivations to use online streaming services: Integrating the technology acceptance model (TAM) and the uses and gratifications theory (UGT). Spanish Journal of Marketing, 25(2), 217-238. doi: 10.1108/SJME-04-2020-0074.
[6] Chen, C.Y., & Lin, S.S. (2018). What drives live-stream usage intention? The perspectives of flow, entertainment, social interaction, and endorsement. Telematics and Informatics, 35(1), 293-303. doi: 10.1016/j.tele.2017.12.003.
[7] Chen, H.-C., Wang, C.-C., Hung, J.C., & Hsueh, C.-Y. (2022). Employing eye tracking to study visual attention to live streaming: A case study of Facebook live. Sustainability, 14(12), article number 7494. doi: 10.3390/ su14127494.
[8] Chen, J., & Liao, J. (2022). Antecedents of viewers’ live streaming watching: A perspective of social presence theory. Frontiers in Psychology, 13, article number 839629. doi: 10.3389/fpsyg.2022.839629.
[9] Chiou, E.K., Schroeder, N.L., & Craig, S.D. (2020). How we trust, perceive, and learn from virtual humans: The influence of voice quality. Computers & Education, 146, article number 103756. doi: 10.1016/j.compedu.2019.103756.
[10] Gefen, D., & Straub, D.W. (2004). Consumer trust in B2C e-Commerce and the importance of social presence: Experiments in e-Products and e-Services. Omega, 32(6), 407-424. doi: 10.1016/j.omega.2004.01.006.
[11] Gerlich, M. (2023). The power of virtual influencers: Impact on consumer behaviour and attitudes in the age of AI. Administrative Sciences, 13(8), article number 178. doi: 10.3390/admsci13080178.
[12] Hofeditz, L., Nissen, A., Schütte, R., & Mirbabaie, M. (2022). Trust me, I’m an influencer! – A comparison of perceived trust in human and virtual influencers. Retrieved from https://aisel.aisnet.org/ecis2022_rip/27.
[13] Kim, D., & Jo, D. (2022). Effects on co-presence of a virtual human: A comparison of display and interaction types. Electronics, 11(3), article number 367. doi: 10.3390/electronics11030367.
[14] Laghari, A.A., Shahid, S., Yadav, R., Karim, S., Khan, A., Li, H., & Shoulin, Y. (2023). The state of art and review on video streaming. Journal of High-Speed Networks, 29(3), 211-236. doi: 10.3233/JHS-222087.
[15] Li, M., & Wenjie, S. (2021). Application of virtual reality technology and digital twin in digital media communication. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(4), 6655-6667. doi: 10.3233/JIFS-189501.
[16] Looi, J., & Kahlor, L.A. (2024). Artificial intelligence in influencer marketing: A mixed-method comparison of human and virtual influencers on Instagram. Journal of Interactive Advertising, 24(2), 107-126. doi: 10.1080/15252019.2024.2313721.
[17] Lv, J., Cao, C., Xu, Q., Ni, L., Shao, X., & Shi, Y. (2022). How live streaming interactions and their visual stimuli affect users’ sustained engagement behaviour – a comparative experiment using live and virtual live streaming. Sustainability, 14(14), article number 8907. doi: 10.3390/su14148907.
[18] Min, X., Zhai, G., Zhou, J., Farias, M.C., & Bovik, A.C. (2020). Study of subjective and objective quality assessment of audio-visual signals. IEEE Transactions on Image Processing, 29, 6054-6068. doi: 10.1109/TIP.2020.2988148.
[19] Moustakas, E., Lamba, N., Mahmoud, D., & Ranganathan, C. (2020). Blurring lines between fiction and reality: Perspectives of experts on marketing effectiveness of virtual influencers. In International conference on cyber security and protection of digital services (cyber security) (pp. 1-6). Dublin: IEEE. doi: 10.1109/ CyberSecurity49315.2020.9138861.
[20] Nasir, M. (2015). The role of CRM in marketing. Retrieved from http://surl.li/dldvjd.
[21] Park, S., & Catrambone, R. (2021). Social responses to virtual humans: The effect of human-like characteristics. Applied Sciences, 11(16), article number 7214. doi: 10.3390/app11167214.
[22] Schuck, P., Altmeyer, M., Krüger, A., & Lessel, P. (2022). Viewer types in game live streams: Questionnaire development and validation. User Modeling and User-Adapted Interaction, 32, 417-467. doi: 10.1007/s11257022-09328-9.
[23] Sharma, U., Malviya, A., & Shree, R. (2024). Exploring the role of edge computing in optimizing broadcast technologies. In Proceedings of the 13th international conference on communication systems and network technologies (pp. 117-126). Jabalpur: IEEE. doi: 10.1109/CSNT60213.2024.10546077.
[24] Sjöblom, M., & Hamari, J. (2017). Why do people watch others play video games? An empirical study on the motivations of Twitch users. Computers in Human Behavior, 75, 985-996. doi: 10.1016/j.chb.2016.10.019.
[25] Song, S.W., & Shin, M. (2024). Uncanny valley effects on chatbot trust, purchase intention, and adoption intention in the context of e-commerce: The moderating role of avatar familiarity. International Journal of Human-Computer Interaction, 40(2), 441-456. doi: 10.1080/10447318.2022.2121038.
[26] Tu, Z., Wang, Y., Birkbeck, N., Adsumilli, B., & Bovik, A.C. (2021). UGC-VQA: Benchmarking blind video quality assessment for user generated content. IEEE Transactions on Image Processing, 30, 4449-4464. doi: 10.1109/ TIP.2021.3072221.
[27] Wu, H., Zhang, E., Liao, L., Chen, C., Hou, J., Wang, A., Sun, W., Yan, Q., & Lin, W. (2023). Exploring video quality assessment on user generated contents from aesthetic and technical perspectives. In Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision (ICCV) (pp. 20144-20154). London: IEEE. doi: 10.48550/ arXiv.2211.04894.
[28] Ye, C., Zheng, R., & Li, L. (2022). The effect of visual and interactive features of tourism live streaming on tourism consumers’ willingness to participate. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 27(5), 506-525. doi: 10.1080/10941665.2022.2091940.
[29] Zhang, M., Sun, L., Qin, F., & Wang, G.A. (2021). E-service quality on live streaming platforms: Swift guanxi perspective. Journal of Services Marketing, 35(3), 312-324. doi: 10.1108/JSM-01-2020-0009.
[30] Zhang, S., & Pan, Y. (2023). Mind over matter: Examining the role of cognitive dissonance and self-efficacy in discontinuous usage intentions on pan-entertainment mobile live broadcast platforms. Behavioral Sciences, 13(3), article number 254. doi: 10.3390/bs13030254.
[31] Zhang, Y., Wang, X., & Zhao, X. (2023). Supervising or assisting? The influence of virtual anchor driven by AIhuman collaboration on customer engagement in live streaming e-commerce. Electronic Commerce Research. doi: 10.1007/s10660-023-09783-5.
