콘텐츠 IP 스핀오프와 빅데이터를 기반으로 한 한류 전략 연구 : 티빙 사례를 중심으로 = A Study on the K-Culture(Hallyu) Strategy based on Content IP Spin-off and Big Data : Focusing on the Tving

국문 초록 (Abstract)

최근 OTT 플랫폼은 치열한 경쟁 속에서 경쟁력을 확보하기 위한 다양한 전략을 모색하고 있다. 그리고 소비자에게 다채로운 콘텐츠를 제공하기 위해 다양한 방식으로 콘텐츠를 제작하고 있다. 이와 같은 흐름에서 콘텐츠 IP를 기반으로 활용되어 제작되는 스핀오프는 OTT 플랫폼 시장에서 핵심 전략으로 주목 받고 있다. 본 연구에서는 국내 대표 OTT 플랫폼 ‘티빙’의 스핀오프 콘텐츠 사례를 중심으로 소비자 인식을 분석하여 콘텐츠 IP의 확장 가능성과 OTT 플랫폼의 차별화 전략의 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하고 있다.
이러한 연구를 진행하기 위해 STUDY 1의 질적 연구와 STUDY 2의 양적 연구로 구분하여 연구하고자 하였다. 먼저, STUDY 1에서는 국내 대표 OTT 플랫폼 티빙을 중심으로 하여 다양한 콘텐츠 IP를 활용하여 제작된 스핀오프 콘텐츠 사례를 캐릭터, 상황, 프랜차이즈의 유형으로 구분하여 살펴보는 사례 연구를 진행하였다. 이를 통해 스핀오프를 제작 및 유통하는 과정에서 볼 수 있는 특징을 확인하였다. 다음으로, STUDY 2에서는 STUDY 1의 사례 연구에서 다룬 콘텐츠를 기반으로 세 가지 콘텐츠를 선정하여 유형별 스핀오프의 소비자 인식에 대한 빅데이터 분석을 진행하였다. 이를 통해 빈도분석, LDA 토픽모델링, CONCOR 분석, 감성 분석 등의 텍스트 마이닝을 시행하여 소비자의 주요 패턴과 정서적 반응을 확인하였다.
연구 결과, STUDY 1에서는 OSMU를 기반으로 한 IP의 중요성, 글로벌 시장 진출 전략, IP에 대한 소유권 등을 통해 스핀오프가 콘텐츠 IP의 지속적인 확장과 OTT 플랫폼의 핵심 전략으로의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 다음으로, STUDY 2에서는 유형별 스핀오프에 따라 캐릭터 중심 서사 강화, 상황 확장을 통한 새로움 제공, 장기적 IP 전략의 차별화 등을 통해 스핀오프가 단순히 원작의 파생작이 아니라 콘텐츠 IP 확장과 소비자에게 정서적 경험을 제공하는 OTT 플랫폼의 차별화 전략의 수단임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 스핀오프 콘텐츠와 그에 대한 소비자 인식 빅데이터 분석을 진행하여 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있다. 첫째, 스핀오프를 플랫폼의 핵심 IP 전략 자산으로 지속 가능한 성장을 확인하였다. 둘째, 스핀오프를 통한 소비자의 정서적 반응이 차별화 전략으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 셋째, 스핀오프가 팬덤 확장과 글로벌 시장 진출을 통해 한류 콘텐츠의 확산 및 지속 가능성을 강화할 수 있음을 볼 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, OTT platforms are seeking various strategies to secure competitiveness in fierce competition. To provide a variety of content to consumers, it is producing contents in various ways. In this trend, the spin-off, which is produced based on content IP, is attracting attention as a key strategy in the OTT platform industry. This study purposes to analyze consumer perception focusing on the spin-off content cases of domestic OTT platform 'Tving' to derive implications for the possibility of expanding content IP and the differentiation strategy of OTT platforms.
To this study, we tried to divide them into qualitative studies of STUDY 1 and quantitative studies of STUDY 2. Firstly, in STUDY 1, a case study was conducted focusing on the spin-off contents of Tving based on various content IP. The spin-off cases were analyzed by dividing them into characters, situations, and franchises. This leads to find out the features of producing and distributing spin-off contents. Secindly, in STUDY 2, the big data analysis was conducted on the consumer perception of spin-off by type. The case of spin-off contents by type were selected three contents based on the spin-off contents in STUDY 1 cases. To this end, text mining such as frequency analysis, LDA topic modeling, CONCOR analysis, and sentiment analysis was performed. This leads to find out the consumer key patterns and emotional responses about spin-off contents.
As a result of the study, STUDY 1 suggests the importance of IP based on OSMU, strategies for entering the global market, and ownership of IP. This leads to find out the continuous expasion of content IP and the using possibility as OTT plaform's core strategies. Nextly, on spin-off by type, STUDY 2 suggests impliactions such as enhancing character-centered narratives, providing novelty through situation expansion, and long-term IP differentiation strategies. This confirmed that spin-off is not only a derivative of the original, but also OTT platform's differentiation strategy that provide the content IP expansion and the emotional experiences to consumers.
This study can identify the implications by analyzing spin-off content and consumer-awareness big data. Firstly, the spin-off is able to be the sustainable growth of OTT plaform as a core IP strategic asset. Secondly, the consumers' emotional reactions about spin-off can be used as a differentiation strategy. Thirdly, the spin-off can strengthen the spread and sustainability of K-Culture(Korean Wave or Hallyu) contents through fandom expansion and entry into the global market.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목 차 ⅲ
• 표 목 차 ⅴ
• 그림목차 ⅵ
• 1. 서론 1
• 1.1. 연구 배경 1
• 1.2. 연구 목적 및 필요성 2
• 1.3. (STUDY 1&2)연구 모형 및 연구 문제 3
• 2. 이론적 배경 5
• 2.1. OTT 플랫폼 티빙(Tving) 에 관한 연구 5
• 2.2. 스핀오프 콘텐츠에 관한 연구 7
• 2.3. 콘텐츠의 차별화 전략에 관한 연구 10
• 2.4. 빅데이터 기반 소비자 인식에 관한 연구 13
• 3. STUDY 1 티빙의 스핀오프 사례 연구 16
• 3.1. STUDY 1 서론 17
• 3.2. STUDY 1 티빙 (기업) 분석 및 OTT 시장 분석 19
• 3.3 STUDY 1 사례 연구 방법론 21
• 3.4. STUDY 1 티빙의 스핀오프 콘텐츠 사례 23
• 3.4.1. 캐릭터 스핀오프 24
• 3.4.2. 상황 스핀오프 30
• 3.4.3. 프랜차이즈 스핀오프 36
• 3.5. STUDY 1 티빙의 스핀오프 콘텐츠 분석 및 시사점 42
• 4. STUDY 2 빅데이터 기반 소비자 인식 연구 45
• 4.1. STUDY 2 서론 46
• 4.2. STUDY 2 빅데이터 연구 방법론 48
• 4.3. STUDY 2 빅데이터 분석 대상 및 수집 49
• 4.4. STUDY 2 빅데이터 분석 방법 52
• 4.4.1. 데이터 전처리 52
• 4.4.2. 데이터 분석 53
• 5. STUDY 2 빅데이터 분석 결과 54
• 5.1. 캐릭터 스핀오프 분석 결과 54
• 5.1.1. 캐릭터 스핀오프 빈도 분석 결과 54
• 5.1.2.캐릭터 스핀오프 LDA 토픽모델링 분석 결과 56
• 5.1.3. 캐릭터 스핀오프 CONCOR 분석 결과 60
• 5.1.4. 캐릭터 스핀오프 감성 분석 결과 62
• 5.2. 상황 스핀오프 분석 결과 64
• 5.2.1. 상황 스핀오프 빈도 분석 결과 64
• 5.2.2. 상황 스핀오프 LDA 토픽모델링 분석 결과 65
• 5.2.3. 상황 스핀오프 CONCOR 분석 결과 70
• 5.2.4. 상황 스핀오프 감성 분석 결과 72
• 5.3. 프랜차이즈 스핀오프 분석 결과 73
• 5.3.1. 프랜차이즈 스핀오프 빈도 분석 결과 73
• 5.3.2. 프랜차이즈 스핀오프 LDA 토픽모델링 분석 결과 75
• 5.3.3.프랜차이즈 스핀오프 CONCOR 분석 결과 80
• 5.3.4. 프랜차이즈 스핀오프 감성 분석 결과 81
• 5.4. 스핀오프 빅데이터 분석 및 시사점 83
• 6. 결론 85
• 6.1. 연구 결과 요약 85
• 6.2. 연구의 시사점 86
• 6.3. 연구의 한계점 88
• 참고문헌 90
• Abstract 103
• APPENDIX 105