"TV시청률, 기사량·포털검색어 순위 반영해야"

[정미하기자] "예상과 달리 기존 시청률과 다시보기(VOD) 이용 횟수의 상관계수는 높지 않다. 오히려 온라인에서 언급된 기사량이 VOD 이용 횟수에 영향을 미친다."

김국진 미디어미래연구소 소장은 기존 시청률 조사 방식의 대안으로 빅데이터를 활용해 TV프로그램의 '화제성'을 측정하고, 이를 통해 VOD 이용량을 예측하는 방법을 소개했다.

김 소장은 20일 미디어미래연구소가 서울 JW매리어트호텔에서 주최한 미디어리더스포럼에서 '빅데이터로 읽은 미디어 세상'이란 주제 발표를 맡았다.

김 소장은 방송 프로그램의 가치를 정확하게 평가하기 위해서는 인터넷 기사, 포털 검색어 순위, 소셜네트워크(SNS)에서의 언급량 등을 빅데이터로 분석한 '화제성', 즉 주목도를 측정해야 한다고 말했다.

매체 환경이 비교적 단순했던 과거에는 고정형TV에서 시청하는 본방송 중심의 시청률 집계가 매체 이용환경을 파악하는 지표로 사용됐다. 하지만 스마트기기 등을 통한 방송 몰아보기 등 변화된 TV시청행태가 등장한 현 시점에서는 기존 방식의 시청률 측정이 타당하지 않다는 것.

특히 김 소장은 현재 본방송 시청률을 가지고 VOD 이용량과 가격을 예측하고 있지만, 본방송 시청률이 낮은 TV프로그램의 VOD 이용량이 높게 나타나거나 그 반대의 경우가 빈번하게 나타나고 있다고 지적했다.

김 소장의 조사에 따르면 VOD시청은 본방송 시청률보다 온라인에서의 추천이나 기사가 영향을 미친다. 본방송 시청률이 낮아도 화제성이 높은 프로그램의 경우 광고가치가 더 높을 수 있는 것.

김 소장은 "빅데이터를 분석해 실제 시청자의 주목도와 흥미 등 화제성을 측정하면 콘텐츠의 실질적인 가치와 영향력을 평가할 수 있어 기존 시청률 조사방식의 한계를 극복할 수 있다"고 강조했다.

이날 김 소장은 빅데이터 분석을 통해 VOD 이용량을 예측하는 모델을 선보였다. 김 소장은 'TV프로그램 주목지수'와 'TV프로그램 흥미지수'를 대안으로 소개했다.

주목지수는 전체 TV프로그램 언급 기사 중에서 특정 TV프로그램을 언급한 기사를 나타내는 지표이며, 흥미지수는 포털 검색어 순위 중에서 특정 TV프로그램과 연관된 검색어를 추출해 구성한 지표다.

김 소장은 "온라인에서의 기사량과 SNS 언급량을 분석하면 VOD시청 예측모델을 만들 수 있다"며 "미디어가 생산하는 빅데이터를 분석하면 TV프로그램의 화제성뿐만 아니라 여론의 추이까지 분석할 수 있어, 빅데이터가 향후 미디어 산업의 지형과 변화를 예측하는 도구가 될 것"이라고 말했다.

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