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문제 정의
- 시청자들은 네이버TV에서 영상클립을 이용할 때 단순히 영상을 시청하는 것뿐만 아니라 타인에게 영상클립을 추천(‘좋아요’ 기능)하거나 선호하는 영상클립의 본 프로그램 채널을 구독하는 등 다양한 모습을 보인다. 따라서 본 연구에서는 시청자들의 인기 영상클립 이용 경향을 시청, 추천, 구독 등 세 가지 측면으로 나누어 보고자 다음의 연구문제를 설정했다.
- 단, 스타는 흥행에 긍정적인 영향을 미치지만, 스타파워와 흥행은 비선형적인 관계로, 스타의 인기가 높을수록 흥행정도가 커지는 것은 아니었다[33]. 따라서 본 연구에서는 영상클립 내 스타의 출연여부만을 고려하여 영상클립의 인기정도와 관련성을 살펴봤다. 기존 연구에서는 전문가 대상 인터뷰나 설문 자료, 흥행 실적 등을 사용하여 스타를 판별하였으나, 본 연구에서는 스타를 판별하기 위해 한국기업평판연구소1)가 발표한 스타 브랜드 평판지수를 활용하였다.
- 그러나 아직까지 영상클립 이용자들의 시청행태에 관현 연구는 드물며, 영상클립의 특성 및 인기요인에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 네이버TV에서 제공되고 있는 동영상서비스를 대상으로 시청자들이 인기 영상클립을 어떻게 이용하고 있는지 경향을 살펴보고, 어떤 요인들이 영상클립의 인기도에 영향을 미치는지 실증적으로 분석해보고자 한다.
- 따라서 단일 매체만을 이용한 기존의 시청자 조사 방식에서 벗어나 다양한 매체를 이용해 방송 시청 상황을 조사해야 한다는 주장도 제기되고 있다[22-26]. 본 연구에서는 방송 시청률이 1차 창구의 흥행성과로서 후속창구인 개별 영상클립의 인기에 긍정적인 영향을 미치는지, 아니면 일부의 지적처럼 시청률이 최근 다양해진 새로운 시청행태를 제대로 반영하지 못하므로 클립영상의 인기와 관련성이 없는지 분석하기 위해 다음의 연구문제를 설정했다.
- 본 연구에서는 시청자들이 네이버TV를 어떻게 이용하고 있는지 영상클립 특성별(장르, 유형, 영상 내 스타 출연)로 이용경향을 살펴봤다. 먼저, 영상클립 장르별 이용경향은 [표 4]와 같다.
- 영상클립 내 스타출연 여부를 코딩하기 위해서는 스타를 판단하는 기준이 필요하다. 본 연구에서는 한국기업평판연구소에서 제공하는 스타 브랜드 평판 순위를 기준으로 개별 영상클립 내 스타가 출연하는지 확인했다. 한국기업평판연구소는 일정기간 한 달 단위로 스타 브랜드 지수를 발표한다[그림 1].
제안 방법
- 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지 2주간 네이버TV 상위 50위 내에 올랐었던 영상클립에 대해 날짜별 순위를 기준으로 가중치를 부여한 후 전체 기간 동안 측정된 값을 합산한 점수를 영상클립 인기정도로 활용했다. 이때, 오후 6시~7시 기준으로 순위를 참고한 이유는, 출퇴근 시간에 모바일 영상 이용량이 급증하는 경향이 있으며 특히 출근시간에 비해 퇴근시간에 모바일 영상 시청이 활발하기 때문이다[1][6].
- 웹 전용 영상클립의 경우 본 방송의 개념이 별도로 없고 시청률이 산정되지 않기 때문에 상관분석 시 연구대상에서 제외하고 분석을 진행했다. [연구문제 3]과 [연구문제 4]에 답하기 위해 영상클립 인기정도를 종속 변인으로 하고, 이에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변인들을 독립 변인으로 설정해서 위계적 회귀 분석을 시행했다.
- 본 연구에서는 선행연구의 영상콘텐츠 유형 구분 기준과 영상클립 샘플 분석 결과를 토대로 영상클립의 유형을 ① 하이라이트 영상, ② 웹 전용 영상, ③ 미방송 영상, ④ 선공개 영상, ⑤ 예고편 영상 등 다섯 가지 유형으로 구분했다2). 구분 기준에 따라 각 개별영상들의 유형을 분석한 후 1과 0을 사용한 더미변수로 코딩하였다.
- 네이버TV는 뉴스 영상클립을 교양/다큐 장르로 분류하고 있었지만, 실제 지상파 방송사들은 뉴스와 시사/교양으로 장르를 별도로 구분하고 있기 때문에 본 연구에서도 뉴스와 시사/교양 장르를 각각 다른 장르로 구분했다. 그 후각 개별영상들의 장르를 분석하여 모두 1과 0을 사용한 더미변수로 코딩했다. 분류 결과 전체 572개 영상클립 중 예능은 282개(49.
- 다음으로 본방송 시청률과 개별영상클립 인기정도의 상관관계를 알아보기 위해 개별 영상클립의 인기정도를 지수화해 본방송 프로그램의 TV 시청률을 상관분석했으나 상관관계가 통계적으로 유의미하지 않았다. 이는 1차창구의 흥행성과가 후속창구에서의 흥행성과에 중요한 지표가 되며, 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 선행연구[14][15][20]와는 다소 다른 결과였다.
- 먼저 [연구문제 1]을 해결하기 위해 시청자들이 네이버TV를 어떻게 이용(시청/추천/구독)하고 있는지 영상 클립 특성별(장르, 유형, 영상 내 스타출연)로 이용경향을 분석했다. 시청은 재생시간, 조회 수 등이 반영된 영상클립 인기정도의 평균값을, 추천은 영상클립이 받은 좋아요 수의 평균값을, 구독은 영상클립 본 프로그램 채널의 구독자수 평균값을 통해 구했다.
- 본 방송의 시청률과 영상클립 인기정도 간에 상관관계가 있는지 알아보기 위해, 개별 영상클립의 인기정도와 해당 영상 클립의 실시간 TV시청률 간 상관관계 분석을 수행했다. 분석 결과는 [표 7]과 같다.
- 본 연구에서는 네이버TV의 영상클립 분류 기준과 방송사들의 프로그램 분류 기준을 바탕으로 개별 영상 클립들을 7개의 장르로 구분하였다. 네이버TV는 영상 클립들을 예능, 영화/드라마, 뮤직, 스포츠, 라이프, 교양/다큐, 애니메이션 등으로 구분하고 있다.
- 첫째, OSMU(One Source Multi Use) 전략의 일환으로 매체의 성격에 따라 원형 콘텐츠를 변용하여 사용하는 경우, 둘째, 기존 영상콘텐츠에서 하이라이트 부분만을 재편집한 경우, 셋째, 기존 미디어에서는 공개되지 않았던 부분을 타 미디어를 통해 공개하는 경우, 마지막으로 매체의 환경에 맞춰 새로운 영상콘텐츠를 만드는 경우이다[36]. 본 연구에서는 선행연구의 영상콘텐츠 유형 구분 기준과 영상클립 샘플 분석 결과를 토대로 영상클립의 유형을 ① 하이라이트 영상, ② 웹 전용 영상, ③ 미방송 영상, ④ 선공개 영상, ⑤ 예고편 영상 등 다섯 가지 유형으로 구분했다2). 구분 기준에 따라 각 개별영상들의 유형을 분석한 후 1과 0을 사용한 더미변수로 코딩하였다.
- 본 연구에서는 연구기간 내에 영상클립에 주로 출연하는 드라마배우, 예능 방송인, 가수의 브랜드 평판지수 순위를 참고했으며, 평판지수 순위 10위 내에 오른 드라마배우, 예능 방송인, 가수를 ‘스타’로 정의했다.
- 영상클립의 경우, 영상클립 이용이 본방송 시청 의도에 미치는 영향에 관한 연구[11]가 진행된 바 있으나, 영상클립의 인기요인에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 인접 분야의 선행 연구 결과들을 참고하여 영상클립의 인기에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들을 ① 선행창구인 본 방송의 시청률, ② 영상클립의 내부적 요소(영상클립 특성), 그리고 ③ 외부적 요소(이용자 반응특성)로 구분하여 살펴보았다.
- 먼저 [연구문제 1]을 해결하기 위해 시청자들이 네이버TV를 어떻게 이용(시청/추천/구독)하고 있는지 영상 클립 특성별(장르, 유형, 영상 내 스타출연)로 이용경향을 분석했다. 시청은 재생시간, 조회 수 등이 반영된 영상클립 인기정도의 평균값을, 추천은 영상클립이 받은 좋아요 수의 평균값을, 구독은 영상클립 본 프로그램 채널의 구독자수 평균값을 통해 구했다. [연구문제 2]에 답하기 위해 개별 영상클립의 인기정도와 해당 클립영상의 본 방송 시청률 간에 상관분석을 실시했다.
- 분석대상 영상클립 중 애니메이션 장르는 없었다. 이 중 예능, 드라마, 음악 장르를 제외한 나머지 장르의 영상클립은 36개로 전체의 10%도 안 되기 때문에 본 연구에서는 기타 장르로 합산해 분석에 활용했다.
- 방송 프로그램의 편집된 영상클립을 접한 시청자의 TV방송 콘텐츠 이용이 강화될 수 있다는 주장이 제기되는 상황에서[13], 어떠한 요인들이 영상클립의 인기정도와 관련 있는지 분석할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 우선적으로 시청자들이 인기 영상클립을 어떻게 이용하고 있는지를 먼저 살펴볼 것이다. 시청자들은 네이버TV에서 영상클립을 이용할 때 단순히 영상을 시청하는 것뿐만 아니라 타인에게 영상클립을 추천(‘좋아요’ 기능)하거나 선호하는 영상클립의 본 프로그램 채널을 구독하는 등 다양한 모습을 보인다.
- 프로그램 충성도란 원래 ‘어떤 프로그램 시리즈의 한 회를 시청한 시청자가 다음 에피소드도 연속해서 시청하는 비율’을 의미하는 것으로[35], 특정 프로그램에 대한 충성도는 해당 프로그램의 다음 에피소드를 시청할 수 있도록 유인한다는 점에서 어느 정도 흥행과 관련이 있다[34]. 한편, 본 연구에서는 특정 프로그램에 대한 충성도를 가늠해보기 위해 프로그램 채널 구독자 수를 활용하였다. ‘네이버TV’는 특정 프로그램의 신규 영상클립이 게시될 때마다 해당 프로그램 채널의 구독자에게 알림을 보내는 서비스를 제공하고 있으며, 이러한 알림은 구독자로 하여금 신규 영상클립을 시청하도록 유인하는 효과를 가지고 있을 것이다.
대상 데이터
- 네이버TV 영상클립 순위는 재생 수, 재생시간 등을 기준으로 책정되기 때문에 해당 영상클립의 인기를 반영할 수 있는 지표라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지, 2주간 오후 6시~7시 기준 상위 50위 내 개별 영상클립들을 분석대상으로 삼았다. 영상클립 좋아요 수, 프로그램 채널 구독자 수는 네이버TV에서 기본적으로 제공해주는 정보를 수집했다.
- 영상클립 좋아요 수, 프로그램 채널 구독자 수는 네이버TV에서 기본적으로 제공해주는 정보를 수집했다. 시청률은 닐슨코리아에서 측정한 시청률 자료를 활용했다. 이외의 변수들은 개별 영상클립 분석을 통해 도출했으며, 해당 변수에 대한 조작적 정의 및 측정 방법은 다음과 같다.
- 따라서 본 연구에서는 2017년 9월 10일부터 9월 24일까지, 2주간 오후 6시~7시 기준 상위 50위 내 개별 영상클립들을 분석대상으로 삼았다. 영상클립 좋아요 수, 프로그램 채널 구독자 수는 네이버TV에서 기본적으로 제공해주는 정보를 수집했다. 시청률은 닐슨코리아에서 측정한 시청률 자료를 활용했다.
데이터처리
- 시청은 재생시간, 조회 수 등이 반영된 영상클립 인기정도의 평균값을, 추천은 영상클립이 받은 좋아요 수의 평균값을, 구독은 영상클립 본 프로그램 채널의 구독자수 평균값을 통해 구했다. [연구문제 2]에 답하기 위해 개별 영상클립의 인기정도와 해당 클립영상의 본 방송 시청률 간에 상관분석을 실시했다. 웹 전용 영상클립의 경우 본 방송의 개념이 별도로 없고 시청률이 산정되지 않기 때문에 상관분석 시 연구대상에서 제외하고 분석을 진행했다.
- 시청자들의 네이버TV 인기 영상클립 이용 경향을 살펴보기에 앞서 표본의 특성에 대한 기초 통계분석을 실시했다[표 2][표 3]. 전체 572개 영상클립 인기정도는 평균 92.
이론/모형
- 따라서 본 연구에서는 영상클립 내 스타의 출연여부만을 고려하여 영상클립의 인기정도와 관련성을 살펴봤다. 기존 연구에서는 전문가 대상 인터뷰나 설문 자료, 흥행 실적 등을 사용하여 스타를 판별하였으나, 본 연구에서는 스타를 판별하기 위해 한국기업평판연구소1)가 발표한 스타 브랜드 평판지수를 활용하였다.
성능/효과
- 둘째, 영상클립 특성 중 장르의 경우 영상클립의 인기에 영향을 미치고, 기타장르의 영향력 정도가 가장 낮으며, 미세한 차이지만 드라마, 음악, 예능장르 순으로 영향력 정도가 높았다. 기타장르에 비해 드라마, 음악, 예능장르일수록 영상클립의 인기가 높게 나타난 것은 방송통신위원회가 발표한 2017년 방송매체 이용행태 조사[39]에서 온라인동영상제공서비스 이용 시 오락/연예(49.
- 마지막으로 영상클립 내에 스타가 등장할 경우 클립영상의 인기정도가 더 높아지는 것으로 나타났다(β = .081, p < .05).
- 그 후각 개별영상들의 장르를 분석하여 모두 1과 0을 사용한 더미변수로 코딩했다. 분류 결과 전체 572개 영상클립 중 예능은 282개(49.3%), 드라마는 175개(30.6%), 음악은 79개(13.8%), 스포츠는 14개(2.4%), 뉴스는 10개(1.7%), 라이프는 10개(1.7%), 시사/교양은 2개(0.3%)였다. 분석대상 영상클립 중 애니메이션 장르는 없었다.
- 분석 결과는 [표 7]과 같다. 분석 결과, 두 변수 간의 상관관계는 통계적으로 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 앞서 선행연구 검토에서 논의한 기존 시청률 측정의 한계점으로 미뤄봤을 때, 기존 시청률 측정 방식이 다양한 매체를 이용해 방송을 시청하는 달라진 시청행태를 제대로 반영하지 못한 결과라 추측할 수 있다.
- 분석 결과를 요약하면, 장르의 경우 시청자들이 가장 많이 이용한 영상클립은 음악장르 영상클립이었다. 그리고 시청자들이 타인에게 가장 많이 추천한 영상클립도 음악장르 영상클립이었다.
- 영상클립 내 스타 출연여부에 따른 시청자 이용경향은 [표 6]과 같다. 영상 내 스타가 출연한 경우, 그렇지 않은 경우보다 인기정도가 더 높았으며, 좋아요수와 채널 구독자수도 더 많았다. 이러한 경향은 스타가 영상콘텐츠의 흥행에 미치는 영향력을 입증한 기존의 연구들[14][31-33]의 결과와도 부합된다.
- 먼저, 영상클립 장르별 이용경향은 [표 4]와 같다. 영상 재생시간과 조회 수가 반영된 영상클립의 인기정도는 음악 장르가 평균 108.671로, 타 장르에 비해 가장 높았다. 즉, 시청자들은 음악 장르의 영상클립을 가장 많이 시청했다.
- 3%)로 드라마장르 영상클립이 가장 높은 비율을 차지했다. 유형의 경우 하이라이트 유형이 379개로 전체의 66.3%를 차지하며 가장 많은 인기 영상클립 유형인 것으로 나타났다. 영상클립 내 스타가 출연한 경우는 250개로 전체 기준 56.
- 01)를 제외한 다른 장르들은 영상클립의 인기에 있어서 음악장르와 통계적으로 유의한 차이를 보여주지는 않았다. 이러한 결과로 미루어봤을 때, 영상클립의 인기에는 장르가 영향을 미치고, 기타장르의 영향력 정도가 가장 낮으며, 미세한 차이지만 드라마, 음악, 예능장르 순으로 영향력 정도가 높다고 말할 수 있다. 한편 영상클립 유형의 경우에는 웹 전용 영상 유형(β =.
- [연구문제 3]과 [연구문제 4]의 결과는 [표 8]에 제시되어 있다. 이용자 반응특성은 클립영상 인기정도의 11.3%를 설명하는 것으로 나타났다. 영상클립의 좋아요 수(β = .
- 420이었다. 이용자 반응특성의 경우, 영상클립 당 좋아요 수는 평균 1,619개, 채널구독자수는 평균 45,557명인 것으로 나타났다.
- 따라서 프로그램 자체에 대한 충성도는 내용적 연속성이 있는 드라마 장르에 비해 낮을 것이다. 장르에 따른 충성도 차이는 프로그램 채널 구독행위로도 이어졌을 것으로 예상되며 결과적으로 음악장르 프로그램의 구독자수가 드라마 장르 프로그램 구독자수에 적은 것으로 나타났다. 낮은 프로그램 채널 구독자수에도 불구하고, 음악장르의 프로그램은 내용적 연속성이 없어 분절화된 영상콘텐츠 시장에 더 적합했기 때문에 영상클립 시장에서는 타 장르에 비해 더 강세를 보였다고 할 수 있다.
- 2%를 설명하는 것으로 나타났다. 장르의 경우 예능장르, 기타장르(스포츠, 뉴스, 시사/교양, 라이프) 더미변수에 대해 추정 계수가 음(-)의 값을 가졌으며, 드라마 장르의 더미변수에 대해 추정된 계수는 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이는 드라마장르가 음악장르에 비해 영상클립의 인기정도에 미치는 영향이 평균적으로 높게 나타나며, 예능, 기타장르는 음악장르에 비해 영상클립의 인기정도에 미치는 영향이 평균적으로 낮게 나타난다는 것을 의미한다.
- 다음으로 시청자 이용행태와 영상클립 성격이 영상 클립 인기정도에 미치는 영향을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 이용자 반응특성 중 개별 영상클립의 좋아요 수가 많을수록, 프로그램 구독자가 적을수록 영상클립 인기가 많은 것으로 나타났다. 네이버TV 영상클립의 ‘좋아요’는 본인이 좋아하는 영상클립을 타인에게 추천해줄 수 있는 기능으로, 영상클립의 추천 활성화가 전체 영상에 대한 이용 증대로 연결될 뿐만 아니라 해당 영상클립 자체의 인기에도 영향을 미칠 것이라는 선행연구와도 같은 맥락으로 이해할 수 있다[12][29].
후속연구
- 본 연구에서 실행된 인기도 산정방식은 본방송 프로그램의 시청률을 기준으로 이뤄지는 현재의 프로그램 인기 측정 방식이 멀티스크린 환경의 프로그램 인기도를 제대로 측정하지 못하는 부분에 대한 문제점을 지적하고 있다. 다만 본 연구에서도 프로그램 인기도를 측정하기 위해 충분한 분석 변수를 제시하지 못한 점이 한계점으로 남는다고 볼 수 있다. 예컨대 개별 영상클립의 인기도를 측정하는데 장르, 영상유형, 인지도가 높은 인물 등의 변수가 사용됐지만 이 외에도 포털사이트에서의 검색량 등 다양한 기준을 더 발굴할 수 있을 것이다.
- 예컨대 개별 영상클립의 인기도를 측정하는데 장르, 영상유형, 인지도가 높은 인물 등의 변수가 사용됐지만 이 외에도 포털사이트에서의 검색량 등 다양한 기준을 더 발굴할 수 있을 것이다. 시청자들이 영상클립을 자주 조회하고, 공유하고, 또 구독하는 이유에 해당하는 변수를 더 정교화 한다면 향후 영상클립의 인기도를 측정하는데 유용한 툴을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
- 예컨대 플랫폼 성격이 현재의 트렌드에 맞춘 영상을 보길 바라는 시청자가 많은 경우 음악장르 영상클립을 주로 제공할 수 있으며, 반대로 플랫폼 성격이 구독자 중심으로 운영되고 있다면 드라마 장르, 또는 연속성이 있는 영상을 제공할 수 있다. 영상클립의 유형 또한 플랫폼 주요 수용자들에 맞춰 그 형태를 변형하는 등 플랫폼 성격이 맞춘 전략적 클립영상 제공이 가능할 것이다. 마찬가지로 유명한 인물이 나온 영상클립일수록 흥행에 영향을 미친다는 점을 고려해 동시대 트랜드의 정점에 있는 스타를 기용하는 것을 영상클립 제공시 하나의 전략으로 고려해볼 수있을 것이다.
- 다만 본 연구에서도 프로그램 인기도를 측정하기 위해 충분한 분석 변수를 제시하지 못한 점이 한계점으로 남는다고 볼 수 있다. 예컨대 개별 영상클립의 인기도를 측정하는데 장르, 영상유형, 인지도가 높은 인물 등의 변수가 사용됐지만 이 외에도 포털사이트에서의 검색량 등 다양한 기준을 더 발굴할 수 있을 것이다. 시청자들이 영상클립을 자주 조회하고, 공유하고, 또 구독하는 이유에 해당하는 변수를 더 정교화 한다면 향후 영상클립의 인기도를 측정하는데 유용한 툴을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
- 이상의 논의를 통해 알 수 있듯이, 인터넷을 통해 TV 프로그램 영상클립을 시청하는 이용자들은 계속 증가할 것이다. 디지털 광고가 방송 광고 규모를 넘어서고 폭발적으로 성장하고 있는 현실을 고려해 보면[7], 온라인을 통한 영상클립 제공자들에게는 보다 많은 광고수익을 확보하기 위한 이용자수가 중요해지고 있다.
- 이상의 결과는 다음과 같은 시사점을 갖는다. 첫째, 네이버TV등 인터넷 영상제공 플랫폼으로 영상클립을 제공할 시 본 연구결과를 토대로 효과적으로 서비스를 제공하는 것이 가능할 것이다. 예컨대 플랫폼 성격이 현재의 트렌드에 맞춘 영상을 보길 바라는 시청자가 많은 경우 음악장르 영상클립을 주로 제공할 수 있으며, 반대로 플랫폼 성격이 구독자 중심으로 운영되고 있다면 드라마 장르, 또는 연속성이 있는 영상을 제공할 수 있다.
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