빅데이터는 데이터과학의 발전에 힘입어 경제적 및 정책적 변화의 키워드로 각광받고 있다. 본 연구에서는 엔터테인먼트 분야에서 빅데이터 활용이 증가하고 성공사례 역시 빈번히 관찰되고 있음에 따라 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 기업에서의 빅데이터 활용 현황을 살펴보고자 했다. 이를 위해 변화된 엔터테인먼트 콘텐츠 제작과 배포, 소비환경의 특성을 요약했으며 국내외의 대표적인 사례를 소개했다. 또한 콘텐츠 기업 블로터와 네오터치포인트의 사례 연구를 통해 콘텐츠 분야에서 데이터를 어떻게 활용하고 있으며, 앞으로에 대한 전망은 어떠한지 파악하고자 하였다. 분석을 통해 콘텐츠의 특정 흥미 요소를 파악하고 공유 조건을 분석하는 등, 소비자 이용 형태와 콘텐츠 제작에 빅데이터를 활용하고 있음을 알 수 있었다. 현재 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 영역에서 빅데이터는 전면적인 활용을 준비하는 단계이지만 앞으로의 전망을 위해서는 개발자와 분야 전문가의 협업, 구체적인 목적의 설정과 설계의 필요성이 제시됐다.
빅데이터는 데이터과학의 발전에 힘입어 경제적 및 정책적 변화의 키워드로 각광받고 있다. 본 연구에서는 엔터테인먼트 분야에서 빅데이터 활용이 증가하고 성공사례 역시 빈번히 관찰되고 있음에 따라 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 기업에서의 빅데이터 활용 현황을 살펴보고자 했다. 이를 위해 변화된 엔터테인먼트 콘텐츠 제작과 배포, 소비환경의 특성을 요약했으며 국내외의 대표적인 사례를 소개했다. 또한 콘텐츠 기업 블로터와 네오터치포인트의 사례 연구를 통해 콘텐츠 분야에서 데이터를 어떻게 활용하고 있으며, 앞으로에 대한 전망은 어떠한지 파악하고자 하였다. 분석을 통해 콘텐츠의 특정 흥미 요소를 파악하고 공유 조건을 분석하는 등, 소비자 이용 형태와 콘텐츠 제작에 빅데이터를 활용하고 있음을 알 수 있었다. 현재 국내 엔터테인먼트 콘텐츠 영역에서 빅데이터는 전면적인 활용을 준비하는 단계이지만 앞으로의 전망을 위해서는 개발자와 분야 전문가의 협업, 구체적인 목적의 설정과 설계의 필요성이 제시됐다.
Big data, thanks to the development of data sciences, has been key words for economic development and governmental policies. This study reviewed how big data has been used with entertainment contents since the uses of big data in the fields have been more popular and the cases making successful busi...
Big data, thanks to the development of data sciences, has been key words for economic development and governmental policies. This study reviewed how big data has been used with entertainment contents since the uses of big data in the fields have been more popular and the cases making successful business have been reported. To do ends, the changes in production, distribution, and consumption of entertainment contents have been characterized and prime cases have been introduced. Furthermore, Korean production companies of entertainment contents, Bloter and NEOTOUCHPOINT, were selected to investigate how big data has been utilized. It was found that the companies used big data to analyze consumers' behaviors and gain insights of content creation, such as identifying specific elements of enjoyments and conditions to share the contents with others. The domestic entertainment companies are preparing a full-scale of use of big data but, in order to take advantage of big data, collaboration between developers and experts in the field and specific goal-setting and model building are recommended.
Big data, thanks to the development of data sciences, has been key words for economic development and governmental policies. This study reviewed how big data has been used with entertainment contents since the uses of big data in the fields have been more popular and the cases making successful business have been reported. To do ends, the changes in production, distribution, and consumption of entertainment contents have been characterized and prime cases have been introduced. Furthermore, Korean production companies of entertainment contents, Bloter and NEOTOUCHPOINT, were selected to investigate how big data has been utilized. It was found that the companies used big data to analyze consumers' behaviors and gain insights of content creation, such as identifying specific elements of enjoyments and conditions to share the contents with others. The domestic entertainment companies are preparing a full-scale of use of big data but, in order to take advantage of big data, collaboration between developers and experts in the field and specific goal-setting and model building are recommended.
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문제 정의
따라서 콘텐츠 제작 주체들은 콘텐츠 소비와 관련된 믿을 만한 정보를 수집하고 콘텐츠 소비를 예측할 수 있는 데이터 분석 방법을 고려하고자 한다. 무엇보다 디지털 공간에는 이용자의 구체적인 소비 형태가 저장되어 있어 이를 활용하기 용이하다.
본 연구는 문헌연구와 사례연구를 통해 현황과 전망을 살펴보는 탐색적 연구이다. 사례연구를 통해 일반화를 하거나 가설 검증을 할 수는 없다.
본 연구는 빅데이터가 사회적 경제적 정책적 이슈로 수용되고 있는 과정에서 특히 엔터테인먼트 분야에서 빅데이터의 활용 현황과 가능성에 주목한다. 엔터테인먼트 분야는 모바일 기기의 확산, 디지털화와 데이터화로 인해 콘텐츠 제작과 배포, 소비 과정에서 큰 변화를 겪고 있으며, 다양한 차원에서 빅데이터 활용이 실험되고 있다.
본 연구는 엔터테인먼트 콘텐츠 분야에서의 빅데이터의 활용 가능성을 염두에 두고 엔터테인먼트 제작과 소비 환경의 변화에 따라 빅데이터 활용의 필요성을 확인하고 활용 사례를 점검했다. 국내 콘텐츠 기업의 사례 분석을 통해 빅데이터의 활용 방식을 구체적으로 살펴보았다.
본 연구에서는 엔터테인먼트 분야의 빅데이터 활용 현황을 전반적으로 살펴본 후, 국내 콘텐츠 제작 업체에 관한 사례연구를 시도하였다. 그동안 국내 엔터테인먼트 기업의 빅데이터 활용 사례는 주로 매칭서비스와 추천서비스를 위한 알고리즘 개발(고객 발견과 경험 최적화), 그리고 흥행 예측 분석 등이 부분적으로 이루어지고 있다.
블로터는 앞으로도 콘텐츠의 형식적, 내용적 특징과 ‘페이스북 공유’ 간의 상관관계를 지속적으로 추적해 보고자 한다.
이러한 과정을 통해 콘텐츠 제작, 유통, 이용에 이르는 전 과정에서 데이터가 어떠한 역할을 하며, 그 의미가 무엇인지를 가늠해 보고자 하였다.
블로터는 일일 생산 기사량이 많지 않기 때문에, 과거 기사들을 재활용하면서 트래픽을 보충해 왔다. 이렇게 재활용되어 다시 많은 사용자들에게 공유를 일으키는 콘텐츠의 경우 내용이나 형식면에서 일정한 특성이나 패턴을 공통적으로 갖고 있을 것이라는 가설을 갖고, 이것을 검증해 보고자 했다. 과거의 기사와 현재의 관심을 매칭시켜 주는 것이 바로 <아쿠아(AQUA)>라는 툴이다.
제안 방법
본 연구는 엔터테인먼트 콘텐츠 분야에서의 빅데이터의 활용 가능성을 염두에 두고 엔터테인먼트 제작과 소비 환경의 변화에 따라 빅데이터 활용의 필요성을 확인하고 활용 사례를 점검했다. 국내 콘텐츠 기업의 사례 분석을 통해 빅데이터의 활용 방식을 구체적으로 살펴보았다. 이를 통해 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있었다.
두 기업의 사례를 통해 콘텐츠 제작 과정에서 데이터의 활용 현황과 앞으로의 전망에 대해 살펴보았다.
연구방법은 사례연구(case study)방법을 취하며, 주요 담당자4)와의 심층인터뷰를 통해 데이터의 내용 및 활용 범위, 의사결정 및 제작 프로세스에 대한 기여점, 데이터 분석 툴 개발과정, 개발의도와 배경, 데이터의 효과, 데이터 활용에 따른 조직 내 갈등이나 잠재 문제 상황 등에 대해 상세히 듣고 기록하였다. 심층인터뷰 이전과 이후에는 기업 담당자가 발표한 컨퍼런스에 함께 참석하고, 인터뷰이가 직접 작성한 각종 언론 자료, 인터뷰 자료 등을 참고하여 종합적인 이해를 도모하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 특히 콘텐츠 제작 과정에서 데이터 분석과 예측 시스템을 활용하는 콘텐츠 전문 기업 두 곳을 선정하여, 사례연구를 진행하였다.
시청자의 행동 데이터는 ‘씨네매치’라는 추천서비스 뿐 아니라, 새로운 콘텐츠 기획/제작의 의사 결정을 위한 자료로 활용되었다.
연구대상으로 선정한 기업은 온라인 IT전문 뉴스 미디어[블로터]2)와 모바일 동영상 콘텐츠 전문 기업 [네오터치포인트]3)이다.
이론/모형
또한 언론에 보도된 내용이나 제3자를 통한 확인 등 삼각측정법(triangulation)을 활용하여 연구의 신뢰도를 확보하였다[25]. 심층인터뷰 질문은 반구조화된 형태로 진행되었으며, 미리 준비한 질문지 내용은 표3과 같다.
아쿠아에서는 관심 매칭 정도를 표시하기 위해 ‘공유잠재력지표(SPI)’를 공식으로 만들어 활용했다.
성능/효과
내용 측면에서 에버그린 콘텐츠는 일상생활과 관련된 ‘사전과 같은 기사’(‘꼭 해야 하는 ~가지’ 유형의 기사:리스티클) 포맷이 많이 공유된 것으로 나타났다.
빅데이터는 무엇보다 데이터 량에 관한 것으로, 2020년에는 2011년 대비 50배의 데이터 규모 증가가 예측된다[1]. 데이터 크기의 증가는 데이터 유형의 다양화와 생성 속도와도 관계되는데 사물 정보 데이터는 물론 개인의 이동 경로와 행동 정보, SNS 상의 감성이나 느낌에 관한 비정형 데이터 등 새로운 유형의 정보를 포괄하게 됨으로써 데이터의 양적 크기가 확대됐다. 또한 다양한 데이터를 수집/저장하고 이를 분석함으로써 새로운 가치를 만들어 내는 데이터의 창조적 활용과정도 빅데이터의 특성으로 강조된다.
두 기업을 선정한 이유는 첫째, 디지털 미디어에서 유통되는 콘텐츠를 제작하고 있어, 제작, 유통, 이용의 모든 과정이 데이터로 축적되고 있다는 점, 둘째, 비교적 젊은 미디어 기업(2006년 블로터 설립), 또는 신생 콘텐츠 기업(2015년 네오터치포인트 설립)으로서 데이터에 대한 관심과 의지를 갖고 있다는 점, 셋째, 기존 저널리즘 조직이나 방송 조직과 차별화되는 조직문화를 갖고 있다는 점을 들 수 있다.
협력과 복잡한 상호작용을 미리 예견하고 계획하는 것 자체가 어려운 일이기 때문에, 문화상품의 최종 산출물에 대한 예측은 근본적으로 불가능한 것으로 여겨져왔다[12]. 셋째, 공산품과 달리 문화상품은 구입하지 않아도, 일상 생활에 특별히 불편이 발생하지 않는 일종의 비필수적인 사치재이므로 시장 수요면에서의 불확실성 또한 높다[11].
첫째, 콘텐츠 제작과정에서 데이터과학은 초기 단계이지만, 이미 상당한 역할을 하고 있다. 빅데이터 분석에 사용되는 비용이나 담당 인력을 기준으로 하면 활용 정도는 저조한 편이라고 할 수 있으나, 의사결정에 있어 데이터는 중요한 가이드라인이 되고 있다.
후속연구
둘째, 데이터에 대한 신뢰가 축적되고, 조직 내 의사결정을 위해 활용할 수 있는 특화된 툴을 개발해 나간다면, 데이터기반의 상시적인 측정· 예측 시스템이 콘텐츠 제작 프로세스를 리드해 나갈 것으로 보인다.
둘째, 빅데이터를 활용함으로써 실질적인 성과를 창출하기 위해서는 새로운 가치 창출에 유념하고 이를 확보할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 이 때 유의해야 할 점은 콘텐츠 제작과정에서 데이터분석 전문가들과 제작자들간의 협업이 필요하다는 것이다.
사례에서 살펴 본 것처럼 거대한 규모의 빅데이터 분석 프로젝트를 설계하기 보다는 사업에서 요구되는 구체적인 목적을 설정하고 이를 수행할 수 있는 자료 수집 방식과 분석 방식을 설계해야 할 것이다. 또한 데이터 분석에서 추론되는 결과를 실질적으로 반영할 수 있는 의사결정 과정을 미리 고려해야 할 것이다. 빅데이터 활용을 위해서는 분석과 활용과정이 유기적으로 설계되고 담당자들간에 공유되어야 한다.
마지막으로 데이터 분석에서 유의미한 통찰을 얻기 위해서는 해당 분야에 대한 전문적인 식견과 경험이 필요하다는 점을 인식해야 할 것이다. 엔테테인먼트 분야의 전문적 인력을 활용해야 하는데 이들 분야 전문가들은 빅데이터에 관한 이해를 높일 필요가 있다.
블로터는 내부 직원들이 한 팀(기자1명, 개발자 1명으로 구성)이 되어 축적된 데이터를 통해 패턴을 찾아내고, 이를 통해 인사이트를 얻어냈다. 블로터에서는 데이터 분석 인력이 보강되고, 더 많은 데이터를 수집해 다양한 조합으로 반복 실험해 볼 수 있다면, 공유를 일으키는 콘텐츠 포맷, 내용, 형식들을 좀 더 찾아내고 적용시켜 볼 수 있을 것이라고 전망한다.
빅데이터의 적극적인 활용을 계획하는 시점에서 중요한 점은 빅데이터 분석을 염두에 두고 구체적인 목적을 설정해 이를 실행할 수 있는 시스템을 확립하는 일이다. 사례에서 살펴 본 것처럼 거대한 규모의 빅데이터 분석 프로젝트를 설계하기 보다는 사업에서 요구되는 구체적인 목적을 설정하고 이를 수행할 수 있는 자료 수집 방식과 분석 방식을 설계해야 할 것이다. 또한 데이터 분석에서 추론되는 결과를 실질적으로 반영할 수 있는 의사결정 과정을 미리 고려해야 할 것이다.
또한 “데이터 기반의 상시적인 측정· 예측 시스템이 콘텐츠 제작 프로세스에 어떠한 영향을 미치고 있는가?”라는 연구문제2 답을 얻을 수 있었다. 첫째, 아직은 걸음마 단계에 불과한 데이터 분석 시스템이 콘텐츠 제작 과정에서 불확실성을 극복하는 가이드라인으로 활용되고 있다는 점이다. 둘째, 데이터에 대한 신뢰가 축적되고, 조직 내 의사결정을 위해 활용할 수 있는 특화된 툴을 개발해 나간다면, 데이터기반의 상시적인 측정· 예측 시스템이 콘텐츠 제작 프로세스를 리드해 나갈 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빅데이터는 무엇을 형성하는가?
빅데이터는 데이터 처리기술에 기반을 둔 새로운 접근방식이지만 포괄하는 과정과 절차, 우선 순위를 부여하는 정책적 추동과 경제적 전망 속에서 새로운 큰 흐름을 형성하고 있다. 가치 창출과 지식 획득의 새로운 방법론으로서 빅데이터는 새로운 근대로의 이동으로 점쳐지고 있으며[5] 기존의 정보화 시대를 넘어서는 새로운 디지털 디바이드에 관한 염려의 시선도 제시되고 있다[6].
빅데이터의 특성으로 무엇이 강조되는가?
데이터 크기의 증가는 데이터 유형의 다양화와 생성 속도와도 관계되는데 사물 정보 데이터는 물론 개인의 이동 경로와 행동 정보, SNS 상의 감성이나 느낌에 관한 비정형 데이터 등 새로운 유형의 정보를 포괄하게 됨으로써 데이터의 양적 크기가 확대됐다. 또한 다양한 데이터를 수집/저장하고 이를 분석함으로써 새로운 가치를 만들어 내는 데이터의 창조적 활용과정도 빅데이터의 특성으로 강조된다. 이런 면에서 빅데이터는 ‘크기’와 ‘유형’, ‘속도’와 ‘가치’를 핵심 키워드로 한다[2].
엔터테인먼트 사업에서 빅데이터를 활용하는 방식 세 가지는 무엇이 있는가?
엔터테인먼트 사업에서 빅데이터를 활용하는 방식은 크게 세 가지 분야로 구분해 볼 수 있다. 첫번째, 발견과 고객 경험 최적화에 빅데이터를 응용하는 방식이다. 여기에서는 데이터로 고객 경험을 예측하고 충족시키는 것이 중요시된다[20]. 일종의 매칭 서비스라고도 볼 수 있는데, 고객의 관심사와 취향을 지속적으로 읽어내어, 고객이 원하는 콘텐츠를 추천, 권유해준다.
OTT 플랫폼 넷플릭스(Netflix)의 영화추천 서비스인 ‘씨네매치’, 스포티파이(Spotify)의 음악 추천 시스템 등이 있다. 국내에서는 동영상 서비스 판도라TV, 웹툰 플랫폼 레진코믹스, 음악 스트리밍 서비스 밀크 등이 이와 같은 ‘협업 필터링’에 의한 추천 시스템을 활용하고 있다고 알려져 있다[21].
두 번째 방식은 ‘불확실성’이 지배하는 엔터테인먼트 비즈니스에서 빅데이트 분석을 통해 성공 가능성, 흥행 여부 등을 예측하고, 이에 의거하여 제작 방향을 결정하고, 마케팅에 활용하는 방식이다.
에파고긱스(Epagogix), 피지올로이(Fizzioloy), 릴 펄스(Reel Pulse) 등은 영화나 TV프로그램의 스크립을 분석해 성공 가능성을 예측하는 서비스를 제공하고 있다. 뮤직 엑스레이(Music Xray)와 스포티파이(Spotify)는 음악을 분석하여 대중적 성공 가능성을 분석한다.
세번째, 엔터테인먼트 콘텐츠 제작 과정에 빅데이터를 활용하는 방식이다. 소셜뉴스 서비스를 제공하는 버즈피드(Buzzfeed)와 넷플릭스 (Netflix)가 이 분야에서 가장 앞서 있다.
참고문헌 (26)
National Information Society Agency, "New Engine for New Value, Opportunity of Big Data and Strategies of Use", IT&Future Strategy. Issue 18, 2011. http://www.bigdataforum.or.kr/?actbbs&subActview &bidreport&page2&order_indextitle&order_typea sc&list_stylelist&seq17
Kim, Sung-Tae. "Methodological Extension and Discussions in Use of Big Data for Communication Studies", Proceedings of Korean Association for Broadcasting & telecommunication Studies. pp.13-41, 2014.
National Information Society Agency, "White Paper for 2012 National Informatization; Strategies for Development", 2012.
National Information Society Agency, "Cases of Global Businesses Utilizing Big Data in 2015", Seoul, 2015.
Lee, Jae-Hyun, "Big Data and Social Sciences: Epistemological and Methodological Issues", Communication Theories, Vol 9, Issue 3, pp.127-165, 2013. http://www.dbpia.co.kr/view/arview.asp?arid2238605
Kim, Ye-ran, "Cultural Critique of big Data: In the Perspective of Michel Foucault's Biopolitics", Communication Theories, Vol 9, Issue 3, pp.166-203, 2013. http://www.dbpia.co.kr.access.ewha.ac.kr/Article/NOD E02238607
Kim, Hae-won, Making 'Quality Drama'-A Case Study on the KBS Production Process, Master Thesis, Ewha Womans University, 1997.
Perrow, C., Television: The directors viewpoint, Boulder, CO:Westview Press, 1978.
Thompson, J. D., Organization in Action, New York: McGraw-Hill, 1967.
Caves, R.E., Creative Industries, Cambridge and London, Harvard University Press, 2000.
Kim, Sunhyuk & Dongyoub Shin "Uncertainty- Reduction Strategies and Performances of Korean Movies", Journal of Strategic Management, 14(2), pp. 1-28, 2011. http://www.dbpia.co.kr.access.ewha.ac.kr/Article/NOD E01681162
Faulkner, R.R. and A.B. Anderson, "Short-term projects and emergent ca- reers: Evidence from Hollywood," American Journal of Sociology, 92(4), pp.879-909, 1987. DOI: 10.1086/228586
Bielby, W.T. and D.D. Bielby "All hits are flukes": Institutionalized decision making and the rhetoric of network prime-time program development," American Journal of Sociology, 99(5), pp.1287-1313.1994. DOI:10.1086/230412
Kim, Hae-Won, & Chae-Nam, Jun, "An Exploratory Study on Content Creation Methods Utilizing Big Data : Linguistic and Story Resources for Effective Creation of TV Home Shopping Content, Journal of Cybercommunication Academic Society, Vol.31, Issue 3, pp.5-51,2014. http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE02500597
Ham, You-Keun. "This Is the Big Data Company, Future Business is Being Realized". p.297, Samsung Economic Research Institute, Seoul. 2015.
Park, Byung-Jong, "For Your Own Tastes of Movies and Web-toons...Recommentation Services gets popular", The Korea Economic Daily, December 18, 2014. http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid 2014120817081
Lee, Sung-Kyu. "Conference on Future Journalism", Media Today, September 7, 2015.
Seo, Jung-Bo, "Buzzfeed, the Precedent of Pikicast, Renewed the Ways of Content Creation and Distribution... New York Times Pointing as a Rival",Dong-A DailyNewspaper, June 24, 2015. http://news.donga.com/rel/3/all/20150624/72077309/1
Cho, Young-Shin, "Netflix's Big Data, A Point of Contact with Humanistic Imagination", ICT-Humanities & Social Science, KISDI, March, 2014. http://kisdi.re.kr/imagedata/pdf/14/1420140102.pdf
Chang, Seul-Ki, "What is Evergreen Contents? What matters Is Quality", Media Today,August26,2015. http://www.mediatoday.co.kr/news/articleView.html?id xno124700
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