본 연구는 뉴미디어 환경이 문화예술 창의 표현의 방식과 시 각화 구조를 어떻게 변화시키는지 분석하기 위해 문헌 검토와 사례 분석을 병행하여 수행되었다. 본 연구는 텍스트·이미지·영 상·아이콘·그래픽·모션과 같은 시각 요소들이 디지털 플랫폼에서 융합되면서 문화예술 창의 표현의 범위가 확장되고, 이용자의 인지적·정서적·행위적 반응이 다층적으로 형성되는 현상을 확인 하였다. 또한 연구는 뉴미디어 환경에서 시각화 전파의 특징이 실시간 상호작용성, 알고리즘 기반 노출, 이용자 참여도 확장으 로 구조화되며, 이는 창의 콘텐츠가 확산되는 경로와 속도, 해석 방식에 유의미한 차이를 발생시킨다는 점을 밝혔다. 특히 연구 는 예술·디자인·광고 영역에서의 문화예술 창의가 단순한 이미지 표현을 넘어 참여 기반의 ‘확장형 창의(extended creativity)’로 재구성되고, 이는 디지털 정체성 형성, 감성 기반 소비, 참여적 문화의 확산 등 사회문화적 변화와 긴밀히 연결되어 있음을 규 명하였다. 본 연구는 시각화 전파가 창의 산업의 구조적 변화를 견인하고, 뉴미디어 기반 창의 전략이 향후 문화예술 및 디자인 산업 전반의 혁신 방향을 제시할 수 있다는 함의를 제공한다. 본 연구는 향후 뉴미디어 창의 연구가 이용자 경험·디지털 감정· 시각 알고리즘 분석 등으로 확장될 필요가 있음을 제안하며, 문 화예술 기반 창의의 시각화 전파를 이해하기 위한 이론적·방법 론적 기초를 마련하였다.

A typical consumer is exposed to more than 5,000 advertisements per day (Story 2015) by exposure to around 500 advertising messages before ending breakfast (Marshall, 2015), and it is impossible for consumers to remember most of the advertisement images and messages. Thus, one consistent yet not thoroughly investigated question for advertisers is how advertisers draw consumers' attention by differentiating their brand from competitors' brands. One suggestion from academia is making more "creative" advertising (Dahlén et al., 2008; Lehnert et al., 2014; Rosengren et al., 2013; Smith et al., 2008). However, it is still questionable the exact meaning of "advertising creativity," and the effects of creative advertising on consumer evaluation have not been fully investigated the effects of creativity in advertising evaluation by considering various boundary conditions. The objective of this research is to redefine advertising creativity, to understand how advertising creativity shapes consumers' evaluation, and how these effects are moderated by the different types of boundary conditions, such as industry category, by analyzing more than 100,000 advertising images and copies using a cutting-edge transfer learning technique. The results of the transfer learning algorithm indicate that both cognitive dimensions (e.g., novelty of image) and affective dimensions (e.g., awe and coolness) simultaneously affect the consumers' perception of the advertising creativity, and the current algorithm enables to detect of creative advertising image with 92% accuracy rate.