본 연구는 기존 선행연구에서 고려되지 않았던 비노출확률이라는 개념을 활용하여 TV-3 SCREEN(지상파, 케이블, 종합편성채널) 상황에서의 통합도달률을 추정하는 새로운 방법론을 제안하는 것을 그 목적으로 한다. 여기서 비노출확률이란 집행한 광고 캠페인에 대해 노출되지 않은 집단의 비율을 의미한다. 이 같은 비노출확률을 산출하는 방법은 실제 노출이 발생한 도달률 데이터를 최대 도달률 값인 100에서 빼주는 것으로 산출할 수 있으며 이 같은 산출 방법이 가능한 이유는 도달률 데이터가 확률 데이터이기 때문에 도달률 값이 결국 목표 수용자에게 특정 광고 캠페인이 빠짐없이 노출되었다면 100%, 어느 누구에게도 도달되지 않았을 경우 0%와 같이 범위를 가질 수밖에 없기 때문이다. 이처럼 도달률 데이터가 가지는 확률 데이터의 특성에서 착안하여 본 연구에서는 비노출확률이라는 새로운 개념을 제안하였으며 이 같은 비노출확률 개념을 적용할 경우 3-SCREEN 상황에서 새로운 데이터가 생성되어 변수로 사용할 수 있다. 먼저 세 매체(이하 A, B, C) 각각의 비노출 데이터인 Ac, Bc, Cc 데이터와 두 매체 간 합집합 데이터의 비노출 확률인 (AUB)c, (AUC)c, (BUC)c 데이터가 새롭게 산출되며 본 연구에선 앞서 새롭게 생성된 비노출 데이터를 변수로 활용하여 3-SCREEN 상황에서 통합 도달률을 추정하는 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 기존 통합도달률 추정 연구에선 제시되지 않았던 새로운 개념을 활용하기 때문에, 새롭게 산출된 비노출확률 데이터를 활용하여 여러 모델을 구축하였다. 이 과정에서 모델 구축시 사용된 독립변수와 데이터 유형을 달리하여 최종적으로 18개의 모델을 본 연구에서 구축하였으며 각 모델 중 가장 설명력이 높고, 예측 오차가 적은 최종 모델을 채택 하였다.
기존 선행연구에선 3-SCREEN 통합 도달률을 추정할 시에 세 매체의 값을 더한 뒤 3-SCREEN 상황에서 발생하게 되는 개별 중복을 빼주는 것으로 통합도달률을 추정하였다. 이 같은 방법론은 3-SCREEN 통합 도달률 추정식에 충실한 방법론이지만 이를 구하기 위해 각각의 중복 상황을 추정해야하며 추정치인 중복값을 활용하여 통합 도달률을 최종 추정하기 때문에 전체 추정식이 복잡하고 중복값을 복잡한 수식을 사용하였다. 이 때문에 실무자들은 해당 연구의 결과로 제시된 추정식을 자신들이 실제 매체 상황에 적용하는 것에 어려움을 겪을 수 있다. 이 같은 선행연구가 가지는 수식의 복잡성을 본 연구의 새로운 방법론인 비노출확률 방법론을 활용하여 해결하고자 하였다. 이를 위해 보다 간단한 방법으로 통합도달률을 추정할 수 있도록 모델을 구축하였으며 설명력과 예측오차 또한 통계적으로 유의하며 우수하였다. 뿐만 아니라 본 연구에서 최종적으로 채택된 모델의 외적타당도 검증을 위해 모델 구축 시에 사용되지 않은 검증용 데이터를 활용하여 최종 모델의 예측력을 검증하였다. 그 결과 최종 모델의 설명력과 모델의 오차가 기존 통합도달률 추정 선행연구와 비교하여 우수한 수준임과 더불어 검증용 데이터를 활용한 모델에서도 모델 구축 시 확보한 오차와 유사한 수준의 낮은 수준의 오차를 확보하였다.
결론적으로 본 연구에서 제시하는 비노출확률 데이터를 활용한 3-SCREEN 상황에서의 통합도달률 추정 방법론 제안은 통계적으로 유의미할 뿐 아니라 통합도달률 관련 선행 연구들에서 나타나는 예측 오차와 비교하여도 우수한 수준의 오차를 확보 하였다는 점에서 본 연구결과가 가지는 학문적 의의가 크다고 사료된다. 더불어 기존 선행연구 방법론이 가지는 학문적, 통계적 한계점 제시되었던 다중공선성을 극복한 새로운 방법론을 제시하였으며 기존 선행연구에서 주목 받지 않았던 방법론을 본 연구를 통해 재검증 하였다는 점에서 학문적 의의 또한 높다고 사료된다. 또한 본 연구에서 제시한 방법론의 경우 통합도달률 관련 선행연구와 비교하여 비교적 간단한 추정식을 사용하였다. 3-SCREEN 각 채널들의 비노출 데이터를 알 수만 있다면 쉽게 통합 도달률을 추정할 수 있으며 추정식이 간단하여 실무자들이 충분히 본 연구 결과를 활용가능하다는 점에서 본 연구 결과의 실무적용성이 높다. 본 연구 결과로 3-SCREEN 상황에서의 통합 Reach 1+만을 제시하였다는 한계점을 가지지만 차후 연구를 통해 본 연구를 통해 새롭게 제시된 비노출확률 방법론을 활용하여 Reah 2+, Reach 3+까지 추정할 수 있을 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to propose a new methodology for estimating the integrated reach in TV-3 SCREEN (Network, Cable, Comprehensive Programming Channel) situations by using the probability of non-exposure , which was not considered in previous prior studies. The way to estimate the probability of non-exposure is the proportion of unexposed groups to the advertising campaigns executed. This method of calculating the probability of non-exposure can be calculated by subtracting the actual exposure-induced coverage data from the maximum coverage value of 100, because the probability data is the probability data, so that the coverage value will inevitably be within the range of 100%, if the target audience is exposed to a particular advertising campaign and 0%, if no one has been reached. Based on the nature of these probability data, this study proposed a new concept of non-exposure probability, and this concept of the probability of non-exposure can generate new data and be used as variables in 3-SCREEN situations. First, the new data (AUB)c, (AUC)c, and (BUC)c data, which are the non-exposure data for each of the three media (A, B and C), and the non-exposure probabilities of the combined data between the two media (AUB)c, (AUC)c, and this study is intended to present a new methodology for estimating the integrated reach under the 3-SCREEN situation by utilizing the previously created non-exposure. Several models were built using newly calculated the probability of non-exposure data, as new concepts were used that were not presented in existing integrated reach estimation studies. In this process, 18 models were finally built in this study, different from the independent variables and data types used to build the model, and the final models with the most descriptive and least predictive errors were adopted among each model.
In previous prior studies, the integration reach was estimated by adding the values of the three media to estimate the 3-SCREEN integration reach and subtracting the individual duplication that would occur in the 3-SCREEN situation. Although this methodology is faithful to the 3-SCREEN integrated coverage estimation, the overall estimation used a complex and complex formula for duplicate values because each redundant situation must be estimated and the final estimate of the consolidation reach is made using the estimated duplication. This may make it difficult for practitioners to apply the estimates presented as a result of the study to their actual media situation. The complexity of the formulas of these preceding studies was to be solved by utilizing the new methodology of this study, the probability of non-exposure methodology. To this end, a model was established to estimate the integrated reach in a simpler way, and its R2 and predictive error were also statistically significant and excellent. In addition, the predictive power of the final model was verified by utilizing data for verification purposes that were not used in building the model to verify the externalities of the models finally adopted in this study. As a result, the R2 of the final model and the error of the model were superior compared to the previous studies of estimating the integrated reach, and the low level of error obtained in the model utilizing the data for verification was secured.
In conclusion, the proposed methodologies for estimating the integration rate in the 3-SCREEN context using the probability of non-exposure data presented in this study are considered to be of great academic significance in that they are not only statistically significant but also have a superior level of error compared to the predicted errors in the preceding studies on the integration rate. In addition, it is believed that the academic significance of the existing prior research methodology is also high in that it presented a new methodology that overcame the multicollinearity that had been suggested as the academic and statistical limitations, and that the methodology that was not noted in the previous prior research was re-verified through this study. In addition, for the methodology presented in this study, a relatively simple equation was used compared to the prior study on the integrated reach. 3-SCREEN The results of this study are highly practical in that the integration reach rate can be easily estimated if the non-exposure data of each channel is known and the simple estimation equation makes the results of this study fully available to practitioners. Although this study has the limitation that only integrated Reach 1+ was presented in the 3-SCREEN context, it is expected that the study will allow us to estimate Reah 2+ and Reach 3+ using the newly presented the probability of non-exposure methodology.