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웹 플랫폼 프로그램 시청 유형·프로그램의 화제성이 프로그램에 대한 정보 확산에 미치는 영향 연구
The Effect of Information Diffusion of Program on the Viewing Type of Web Platform Program and the Attention of the Public 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.16 no.9, 2016년, pp.751 - 768  

홍주현 (국민대학교 언론정보학부)

초록
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지난 10월 네이버tv 캐스트를 통해 방영된 tvN 신서유기는 웹 엔터테인먼트의 성공 가능성을 보여줬다. 이 연구는 디지털 시대 시청환경의 변화와 새로움 플랫폼으로서 웹의 가능성에 대해 제고하고자 이용자들이 웹 프로그램을 얼마나 능동적으로 선택하는지, 언론의 프로그램 보도가 프로그램을 공유하고 확산시키는데 미치는 영향에 주목했다. 연구 결과 참여적 시청 유형 중 조회 수로 측정한 시청자의 관심도는 프로그램에 대한 정보의 확산에 영향을 미친다고 할 수 있다. 시청자의 관심도가 높을 경우 이용자들 간의 활발한 상호작용을 가져와 확산형 입소문 유형을 나타냈다. 웹 기반 프로그램 제작사는 프로그램의 성공을 위해 무엇보다 조회 수를 높이는 전략을 세워야 할 것이다. 저널리즘 측면에서 프로그램의 화제성의 내용을 살펴보면, 신서유기를 제외한 프로그램을 기사화할 때 언론은 주로 출연하는 여배우의 외모에 주목한 것으로 나타났다. 시청 유형과 입소문 유형의 관계를 보면, 관심도가 높은 '적극적 관여'일 경우 분산적 확산형과 집중적 확산형이 나타났다. 이를 통해 시청자들이 적극적으로 관여할수록 소셜 미디어를 통해 의견이 활발하게 교환된다고 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The success of the journey to the west of tvN's shows the positive prospect of web entertainment. This study highlights how viewers actively select web progrmas and how they diffuse the infomrmation of web programs to explore the possibility of success of web program and the change of viewing enviro...

주제어

#웹 플랫폼   #웹 프로그램   #프로그램 화제성   #프로그램 정보 확산   #소셜 미디어  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
폭식 시청이란? 모바일의 이동성(mobility)은 시청자들이 원하는 장소에서 원하는 때에 VOD(Video on Demand) 서비스를 이용할 수 있도록 했다. IPTV나 케이블 TV 가입자들은 본방송을 보지 않고, 원하는 때에 몰아서 보는 폭식 시청(binge viewing) 양상을 띤다.
모바일의 이동성은 시청자들에게 어떠한 서비스를 제공하였는가? 시청자들은 TV를 보면서 인터넷을 하거나 컴퓨터로 작업을 하는 등 동시에 여러 일을 하는 ‘멀티 테스킹’을 한다[2]. 모바일의 이동성(mobility)은 시청자들이 원하는 장소에서 원하는 때에 VOD(Video on Demand) 서비스를 이용할 수 있도록 했다. IPTV나 케이블 TV 가입자들은 본방송을 보지 않고, 원하는 때에 몰아서 보는 폭식 시청(binge viewing) 양상을 띤다.
소셜 TV란? 한국콘텐츠 진흥원의 국내외 모바일 동영상 콘텐츠 이용행태 조사 결과에 따르면, 텔레비전 프로그램을 모니터를 통해 보는 인구는 매우 적고, 모바일 동영상 트래픽의 연평균 증가율이 75%에 이른다고 했다[1]. 시청자들은 TV를 보면서 소셜 미디어를 통해 프로그램 내용을 올리고, 시청 소감을 교환하기도 한다. 이를 소셜 TV라고 하는데 시청자의 시청 행위가 모바일ㆍ인터넷 중심으로 변화하고 있는 현상을 볼 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. 국내외 모바일 동영상 콘텐츠 이용 행태, 한국콘텐츠진흥원 참조. 

  2. '99% of Consumers Multitask While Watching TV' https://www.exchangewire.com/blog/2015/11/12/ 

  3. http://www.viva100.com/main/ 

  4. Y. C. Pick, Mobile strategies in political communication. In Partial Fulfillment of the Requirement for the Degree of Master of Arts in Public Communication, 2010. http: www.american.edu/soc/communication/upload 

  5. J. Torez-Relly, The Social TV Phenomenon:New Technologies Look to Enhance Television's Role as an Enabler of Social Interaction. 2011. http://www.torrezriley.com/projects/researchpaper/SocialTVpaper.pdf 

  6. B. S. Adam and G. Gips, "Media Multitasking Behavior: Concurrent Television and Computer Usage," Cyberpsuchology, Behavior and Social Networking, Vol.14, No.9, pp.527-534, 2011. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3171998/ 

    상세보기 crossref

  7. S. D. Park, "Social TV: A new wave of Social Networking for Television. https://www.w3.org/2008/09/msnws/papers/Samsung-PositionPaper.pdf 

  8. G. Alberto, Roles of audience participation in multiplatform television: From fans and consumers, to collaborators and activists," 2012. 

  9. TV드라마 '미생'이 웹드라마를 살렸다? 한국일보, http://www.hankookilbo.com/v/bb2e0d. 

  10. J. Yang and J. Leskivec, Modeling Information Diffusion in Implicit Networks, 2011. 

  11. P. David and D. Moran, The Economic Value Of Bioversity, Earthscan Publications Ltd, London. Available at: https://www.cbd.int/doc/external/iucn/iucn-biodiversity-value-1994-en.pdf 

  12. S. C. Zyglidopoulos and A. P. Georgiadis, Media Visibility as a Driver of Corporate Social Performance, Working Paper Series, Judge Business School, University of Cambridge. This paper was presented at the 2nd International Conference on Corporate Responsibility in Berlin, Germany, 12-13 October 2006. Available at : https://www.jbs.cam.ac.uk/fileadmin/user_upload/research/workingpapers/wp0616.pdf 

  13. D. A. Graber and J. Dunaway, Mass Media and American Politics. CQ PRESS:A Division of SAGE Washington, D.C. 2015. 

  14. P. Shoemaker and S. Reese, Mediating the Message: Theories of Influences on Mass Media Content, Allyn & Bacon, 1995. 

  15. G. Alberto, Roles of audience participation in multiplatform television: From fans and consumers, to collaborators and activists, 2012. 

  16. P. A. Glore and Y. Zhao, Analyzing Actors and Their Discussion Topics by Semantic Social Network Analysis.Information Visualization, 2006. IV 2006. Tenth International Conference on Date of Conference: 5-7, pp.130-135, July. 2006. 

  17. 홍주현, 윤해진, "18대 대통령 선거 후보자의 연설문 네트워크 분석 : 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 중심으로," 한국콘텐츠학회논문지, 제9권, pp.24-44, 2009. 

  18. Author's own research 분류체계 참조 (Garcia-Aviles, 2012). 

  19. B. Pang and L. Lee, Opinion mining and sentiment analysis. and Trends in Information Retrieval, 2(1-2), 1-135, 2008. Available at: http://www.cs.cornell.edu/home/ llee/omsa/omsa.pdf 

  20. J. Yang and J. Leskivec, Modeling Information Diffusion in Implicit Networks, 2010. 

  21. Diakopolous A. Nicholas and D. A. Shamma, Characterizing debate performance via aggregated twitter sentiment. In Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI), April, 2010. research.yahoo.com/files/note0655-diakopoulos.pdf 

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