SNS 빅 데이터 분석을 통한 텔레비전 프로그램 시청률 예측에 대한 연구 : 국내 드라마 사례 중심

Abstract

최근 몇 년 간 한국 드라마 콘텐츠의 파워가 참으로 무섭다. 미디어 시장에서 시청률 상위 프로그램의 대부분은 한류 스타들과 다양하고 참신한 소재들로 무장한 드라마들로 채워지고, 일본과 중국을 비롯한 동남아시아 시장은 물론이고, 중동 유럽까지 한국 드라마의 매력이 꾸준하게 퍼져가고 있다. 이러한 미니시리즈 드라마를 제작하는 데에 있어서 회 차(Episode) 당 제작비는 약 2억에서 5억 원 가량이 소요되며 보통 16편에서 20편 정도 제작되므로 보통 한 타이틀을 제작 하는 데에 있어 약 30억에서 100억 원 이상의 비용이 소요된다. 이렇듯 막대한 제작비가 투자가 되는 콘텐츠의 성과를 측정할 수 있는 유일한 정량적 측정치는 시청률(viewer rating data)인데, 투자자들이 손해 리스크를 줄일 수 있고, 마케팅 효과를 극대화 시킬 수 있는 전략을 적절하게 반영 시킬 수 있는 분석 시스템이 나온다면, 양질의 콘텐츠 생산에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다. 본 논문은 기존의 시청률 예측에 대한 연구 방법으로 SNS Data(소셜 네트워크 서비스 데이터)를 포함한 미디어 빅 데이터(Big Data)와 시청률의 상관 관계에 초점을 두고 있다. 국내에서 방영된 20부작의 드라마(신사의 품격, 2012 SBS)와 관련된 온라인 상의 미디어 데이터들을 모아서 이를 바탕으로 시청률이나 점유율에 유효한 영향을 주는 변수가 무엇인지를 회귀분석을 통해 분석하였다. 결과는 CGM(Consumer Generated Media : SNS및 블로그, 게시판, 클럽, 지식검색 등의 미디어)이라 정의한 변수가 시청률과 점유율 모두 회귀 분석의 결정계수를 통해 64%만큼 설명하는 것으로 나타났다. SNS 항목만을 보면 분석된 세 가지 서비스 중 국내 기반의 미투데이와 다음요즘이 시청률에 유의하였고 트위터는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 시청률 예측에 좀 더 정교한 기반이 될 수 있다는 점에서 시사점을 제공한다.