‘기존의 시청률 측정방식이 오늘날 변화된 TV시청행태를 포괄할 수 있을까?’. 본 연구는 전통적인 TV프로그램 시청 성과 지표인 시청률과 새롭게 필요성이 대두되고 있는 TV화제성 지수의 상관관계를 드라마 속성을 통해 탐색하고자 했다. 드라마 속성은 편성요일, 방송사유형, 장르로 세분화하였다. 기존 선행 연구에서는 시청률과 SNS 빅데이터 간 상관관계 분석 결과가 상이하게 도출되었다. 이를 보완하여 분석기간, 분석대상, 분석채널을 확대하였다. 최근 13개월 동안 방송된 지상파, 종편, 케이블 방송사 드라마 44편을 선정하고, 여러 빅데이터 채널을 통해 산출한 TV화제성 지수를 연구에 활용하였다. 각 변인 간의 관계를 고려하여 선정한 연구문제 2가지를 피어슨 상관관계 분석과 다변량 분산분석을 통해 검증하였다. 연구결과, 드라마의 속성(편성요일/방송사유형/장르)에 따라 상관관계 정도의 차이는 있으나 주간TV화제성지수, 주간개인시청률, 연령별시청률에서 통계적으로 유의미한 상관관계가 나타났다. 다변량분석 결과 모든 변인에서 다변량 통계치(Wilks'' rambda) 값이 유의확률보다 작아 집단 간 유의미한 차이가 발생했다. 또한 집단 간 사후 검증을 통해 집단별 평균 비교가 가능했다. 분석대상 드라마 44편의 주간화제성지수와 주간개인시청률의 평균값으로 4개의 그룹으로 분류했다. 고시청률-고화제성 집단은 스타파워, 흥미로운 스토리, 작가의 인지도가 드라마의 인기를 지속시켰다. 고시청률-저화제성 그룹은 안정적인 시청률 확보가 용이한 주말 편성이 많지만 화젯거리 형성이 잘 되지 않은 드라마가 포진되어 있었다. 저시청률-저화제성 집단에서는 금토드라마의 비중이 높았고, 실험적인 장르가 많았다는 특징을 보였다. 저시청률-고화제성 그룹은 로맨스 장르의 비중이 높으며, 작품성을 인정받는 웰메이드 드라마가 다수 속해있었다. 본 연구는 상관관계 정도에 따라 프로그램의 화제성지수를 토대로 시청률을 예측할 수 있음을 검증하였다. 또한 드라마 군(群) 분류를 통해 드라마 속성에 깊이 있게 접근했다는데 의의가 있다. 이를 통해 TV화제성지수가 시청률을 보완할 수 있는 TV프로그램 성과지표로서 기능할 수 있는 가능성을 제시하였다. 나아가 TV화제성지수가 시청률과 함께 편성 및 광고비 산정 등 다양한 영역에서 활용될 수 있는 점도 시사하고 있다.
''Can existing ratings measurement method cover today''s changed TV watching behavior?'' This study aims to investigate the relationship between ratings which is a traditional TV program outcome indicator and online TV audience ratings which is a newest TV program outcome indicator through drama characteristics. The drama characteristics are subdivided into day of broadcasting, type of broadcasting company, and genre. Previous studies found that the correlation analysis results between ratings and SNS Big data were different. Therefore, this study supplemented the analysis period, analysis target, and analysis channel. This study selected 44 dramas that were on air through terrestrial broadcasting, composite cable broadcasting and cable networks in the last 13 months and used the online TV audience ratings calculated through several big data channels. Two selected study subjects were examined by Pearson correlation analysis and multivariate analysis of variance. As a result, there was a statistically significant correlation among weekly online TV audience ratings, weekly individual ratings, and age-specific ratings, although there was a difference in the degree of correlation due to the drama characteristics (day of broadcasting / type of broadcasting / genre). Multivariate analysis showed that the multivariate statistic (Wilks'' lambda) value was lower than the significance probability in all variables so there was a significant difference between groups. Furthermore, it was possible to make an average comparison among groups through posteriori tests. This study classified 44 selected dramas into 4 groups per the average value of weekly online TV audience ratings, weekly individual ratings. The star power, interesting story line, and the recognition of the drama writer continued the popularity of the drama in high rating - high online TV audience ratings group. High rating - low online TV audience ratings group had had a lot of weekend dramas that were easy to secure stable ratings, but had lack of response from the viewer. Low rating - low online TV audience ratings group had many dramas broadcast on Fridays and Saturdays, and showed a lot of experimental genres. Low rating - high online TV audience ratings group had a high proportion of romance genres, and many well-maid dramas have been recognized for their quality. Due to the degree of correlation, this study verified that rating can be predicted based on online TV audience ratings of TV programs. Also, through the classification of drama groups, this study approached drama characteristics in depth. This suggests that the online TV audience ratings can function as a TV program performance indicator that complements the ratings. Furthermore, this study shows that online TV audience ratings can be used in company with ratings in various fields such as broadcasting organization, advertising cost estimation, etc.
목차
제1장 연구배경 및 문제제기 = 1제2장 이론적 논의 = 5제1절 TV시청조사 = 51. TV 시청률 = 52. 프로그램 품질 평가 지수 = 8제2절 TV화제성 지수 = 111. TV 화제성지수의 정의 및 측정 = 122. TV 화제성과 시청률 예측 = 14제3절 TV 시청행동의 결정 요인 = 181. 온라인 구전효과와 TV 시청 = 182. 소셜시청(Social Viewing) = 20제4절 TV드라마의 속성과 시청률 = 241. TV드라마의 장르 개념과 연구 동향 = 242. 지상파방송사의 종합편성, 케이블방송사의 장르 드라마 = 293. TV 드라마와 시청률 = 31제3장 연구문제 = 34제4장 연구방법 = 38제1절 분석대상 및 기간 = 38제2절 주요 개념의 조작적 정의 = 411. 시청률 = 412. TV화제성지수 = 413. 드라마의 속성 = 42제3절 분석방법 = 45제5장 연구결과 = 46제1절 연구문제 1의 결과 = 461. 연구문제 1-1의 결과 = 462. 연구문제 1-2의 결과 = 503. 연구문제 1-3의 결과 = 534. 연구문제 1-4의 결과 = 575. 연구문제 1-5의 결과 = 626. 연구문제 1-6의 결과 = 65제2절 연구문제 2의 결과 = 701. 연구문제 2-1의 결과 = 702. 연구문제 2-2의 결과 = 753. 연구문제 2-3의 결과 = 784. 연구문제 2-4의 결과 = 835. 연구문제 2-5의 결과 = 896. 연구문제 2-6의 결과 = 92제3절 TV화제성지수 개인시청률의 관계에 따른 드라마 그룹 분류 = 991. 고시청률-고화제성 드라마 = 1002. 고시청률-저화제성 드라마 = 1033. 저시청률-저화제성 드라마 = 1054. 저시청률-고화제성 드라마 = 108제 6장 결론 및 논의 = 111