인터넷매체 중복률 예측에 관한 연구

Abstract

본 연구는 인터넷매체의 효과측정의 기본이 되는 중복률을 예측하기 위해서 전통매체에서 사용되어진 중복률 예측모델들의 적용 가능성을 살펴보고, 인터넷매체에 가장 적합한 예측모델을 밝혀내고자 하였다. 국내 인터넷매체의 효과측정과 관련된 연구는 인터넷의 빠른 성장에 비하여 아직까지 미비한 수준이다. 따라서 본 연구는 인터넷매체 효과측정의 필요성에 따라 웹사이트 간 중복률 예측이라는 관점에서 연구하고자 하였다. 이는 학문적으로 전통매체에서 사용되었던 중복률 예측모델을 국내 웹사이트 환경에서 실증적으로 적용·검증한 점과, 전통매체의 효과측정 지표인 도달률에 대한 인터넷매체의 적용가능성을 제시한 점에서 의의를 가지며 실무적으로 웹사이트 간 중복률 예측에 있어 정확성과 간편성을 높일 수 있는 모델을 발견한 점과 웹사이트 관리 관점에서 웹사이트 광고의 중요성을 발견했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구를 위해 2007년 3월 한 달간 도달률 10%이상의 67개의 웹사이트에 대한 2,211개 쌍을 연구대상으로 사용하였으며 기간은 한 달과 일주일 두 시점으로 나누어 분석하였다. 연구결과, 시청중복 법칙에 대한 검증에서는 중복률과 도달률의 높은 정적 상관관계를 확인하였고 이중위험효과에 대한 검증에서는 도달률이 높을수록 중복률도 높아지는 결과를 확인하였다. 이는 전통매체에서 주장하는 시청률/열독률이 중복률에 실질적인 영향을 미치며 시청률/열독률에 의해서 중복률을 예측할 수 있다는 가정들이 인터넷매체에서도 적용됨을 나타내어 준다. 즉, 인터넷매체의 수용자 크기를 나타내어주는 도달률에 의해 중복률이 달라지며 이를 통해 중복률을 예측할 수 있는 증거가 되는 것이다. 웹사이트 간 중복률을 예측함에 있어서 L-L모델과 G-E모델을 중심으로 사용하였으며 중복계수를 구하는 방법에 따라서 원점을 지나는 회귀추정을 통한 L-L, D-E 중복률 예측모델, y절편을 지나는 회귀추정을 통한 L-L, G-E 중복률 예측모델을 추가하여 사용하였다. 연구결과, 중복률을 예측함에 있어 전반적으로 모델들의 설명력이 높게 나타났으며 특히 G-E모델들이 설명력에서 전반적으로 우수하게 나타났다. 인터넷매체에서 중복률을 가장 잘 예측하는 모델은 y절편을 지나는 회귀추정을 통한 G-E모델로써 평균중복률 오차와 평균백분율 오차면에서 가장 낮은 수치를 보였다. 또한 중복률 예측과 관련한 결과들을 통해 주간과 월간 두 기간에서 발견된 결과가 유사하게 나타타났는데 이는 웹사이트 환경에서는 중복률이 기간의 영향을 많이 받지 않으며 중복률 예측모델 개발에 있어서도 기간에 관계없이 하나의 중복률 예측모델을 통해 중복률을 예측할 수 있다는 새로운 결과를 발견하였다.; Audience duplication has long been known as a key causal factor for the proper estimation of media effects such as GRPs, reach, effective reach, and average frequency. Despite the fact that so much effort had been put on better media planning by practitioners and the theoreticians, few research has been conducted in this subject, especially in Internet media. The purpose of this study is to explores the possibility of application of traditional media duplication rate forecasting model and traditional concept of reach in Internet media. And also find the best appropriated audience duplication forecasting model for Internet media. Web audience data complied using user-centric measurement are used for the analysis. Based on the previous research in this area, to confirm the possibility of application of traditional concept of reach by verifying the Duplication of Viewing Law and Double Jeopardy Effect, and to find the best appropriated audience duplication model by testing Little & Lodish Model, Goodhart & Ehrenberg Model, and modified models. The result indicates that high correlation was observed between the degree of duplication and the degree of reach. This means that the Duplication of Viewing Law can be applied to Internet users' behavior. Also, Double Jeopardy Effect was verified by ANOVA test and Post-hoc Test. It means that traditional concept of reach can be applied to Internet media exposure effect estimation and use for traditional media duplication rate forecasting model instead of audience rating. Finally, audience duplication rate can be estimated with precision using one of the tested models. In Particular, the G-E model through Y-axis interception Regression analysis, is our choice for estimating the Internet duplication rate because of high R2 and the lowest error rate. This study found unexpected result that was similarity of results between weekly analysis and monthly analysis. This means when we find duplication rate forecasting model for Internet media, we can reckon without time period and put them together in one model.