온라인 구전효과, 매스컴 보도량, 방송 시청률 간의 동적 관계 고찰

국문 초록 (Abstract)

샘플 드라마 선정 및 관련 데이터 수집
본 연구는 방송, 그 중 드라마 시청률 분석에 초점을 맞춘다. 데이터 수집과 관련하여,
(1)온라인 구전 댓글은 네이버 TV 캐스트의 하이라이트 클립에 달린 댓글 데이터를 웹크롤링하여 사용한다.
(2)매스컴 보도량은 매 주 그 드라마에 대해 방영된 모든 뉴스의 개수를 측정한다.
(3)시청률 데이터는 닐슨 (http://www.nielsen.com)에 공개된 가구 시청률 (household ratings)을 사용한다.
온라인 구전 데이터 수집 및 댓글 사전 DB 구축
구전효과를 살펴본 대부분의 마케팅 선행 연구에서는 감성 분석을 하기 위해서 사람이 텍스트를 일일이 살펴보고 분류하는 방식을 채택하였다. 본 연구에서는 몇십 만 개의 온라인 댓글을 살펴볼 예정으로, 데이터의 양이 빅데이터에 가까워 인간 분류자(human coder)가 모든 것을 분류하기에는 불가능에 가깝다. 따라서, 본 연구에서는 전체 댓글의 일부를 사람이 직접 분류하여 온라인 구전 DB를 구축하고, 나머지 댓글에 대해서는 기계학습(machine learning)의 감성분석 기법을 이용하여 분류하도록 한다. 자세한 연구방법은 본 제안서에 제시한다.
온라인 구전, 매스컴 보도량, 방송 시청률 간 동적 관계 고찰 모델
본 모델에서는 각 주별로 해당 방송 드라마에 대한 분석이 이루어진다. 시간 흐름 상 각 주의 해당 드라마의 회차가 방영되기 전 매스컴 보도가 이루어지고, 드라마의 방영으로 시청률이 측정되고, 드라마가 방영된 이후에 시청자들이 온라인 상에서 구전을 한다고 가정을 한다. 온라인 구전의 양, 온라인 구전의 긍정적 감정, 매스컴 보도량, 그리고 시청률을 반영한 모델은 연립식을 이용하여 구축하고, 이 모델을 3SLS (3 Stage Least Square) 기법을 이용하여 식을 동시에 추정함으로써 변수들 간의 동적인 관계에 대해서 파악하고 가설을 검증한다.