려운 이유는 영화와 같은 경험재의 소비는 사람들 이 집단적으로 같은 선택을 하려는 경향과 문화 조 류에 민감하게 반응하는 경향이 있기 때문이라고 주장하였 따라서 이러한 관객의 집단적 쏠림 현 상의 원인으로 많은 연구에서 입소문을 지적하고 있다 (Dellarocas et

Size: px

Start display at page:

Download "려운 이유는 영화와 같은 경험재의 소비는 사람들 이 집단적으로 같은 선택을 하려는 경향과 문화 조 류에 민감하게 반응하는 경향이 있기 때문이라고 주장하였 따라서 이러한 관객의 집단적 쏠림 현 상의 원인으로 많은 연구에서 입소문을 지적하고 있다 (Dellarocas et"

보영 공
8 years ago
Views:

1 광고와 입소문이 문화상품의 소비에 미치는 영향 연구 : 행위자기반모형을 이용한 영화 선택 패턴 분석 Advertising and Word-of-Mouth Effects on Consumption of Cultural Goods : A Study on Pattern of Movie Selection Using Agent Based Model 이경재*, 장우진** * 서울대학교 기술경영대학원 (strutjet@paran.com) ** 서울대학교 산업공학과 (changw@snu.ac.kr) Abstract 대표적인 경험재인 영화는 제품의 생명주기가 짧 고, 가치 판단이 주관적이며, 매주 여러 편의 영화 가 동시에 개봉하고 기존 상영중인 영화와의 경쟁 으로 인해 시장에서의 수요예측이 매우 어렵 더 욱 큰 문제는 상위 20 ~ 30% 의 영화가 전체 수익 의 80% 이상을 가져가는 파레토 법칙이 존재하는 승자독식의 불균등 시장이라는 점이 이러한 특 징은 정보의 수확 체증 현상이나, 영화 매출액의 분포가 정규 분포가 아닌 꼬리가 두꺼운 안정 분포 로 나타나는 것으로 그 현상을 파악할 수 있 그 러나 승자독식 현상이 일어나는 원인에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않았 이를 설명하기 위한 기존 연구들은 주로 Nobody knows principle 을 강조하면서 시장에서의 성공 실패를 예측하는 것이 어려운 이유로 영화와 같은 경험재의 소비는 사람들이 집단적으로 같은 선택을 하려는 경향과 문화 조류에 민감하게 반응 하는 경향이 있기 때문이라고 주장하였 이러한 관객의 집단적 쏠림 현상의 원인으로 많은 연구에 서 입소문을 지적하고 있으나 문제는 입소문을 일 으키는 원인이 무엇인지 시간의 흐름에 따라 입소 문 효과가 어떻게 퍼져 나가는지 파악하기가 매우 어렵다는 것이 이에 본 연구에서는 시장 수준에서 진행된 기 존 연구와 달리 영화 소비자 수준에서 잠재 고객들 을 행위자로 하여 이들에게 영화 인지 및 선호, 선 택에 대한 여러 가지 환경을 설정한 후, 각 소비자 가 최대 기대 효용 가치 및 인적 네트워크를 고려 하여 영화를 선택할 때 시장에서 어떤 현상이 발생 하는지를 행위자 기반 모형을 통해 제시하고자 하 였 Key words: 영화, 행위자기반모형, 입소문, 광고, 승 자독식 1. 서론 매주 동시에 몇 편의 영화가 개봉하고, 제품 생명주기가 짧은 특성으로 인해 항상 경쟁이 심하 지만 정작 관객에게 선택 받은 영화는 소수에 불과 한 승자독식 현상이 발생한 그래서 영화 산업을 흔히 고 수익 고 위험 산업이라고 말하는데, 이는 10편의 영화가 개봉하면 그 중에 오직 2 ~ 3편만이 손익 분기점을 넘길 뿐이기 때문에 많은 위험이 따 르는 산업이기 때문이다 (Albert, 1998; Jedidi et al., 1998). 실제 한국 영화 시장의 경우도 이러한 사실 을 보여주고 있 영화진흥위원회 (2007) 에 따르면 2004년과 2005년도 30 ~ 35% 의 영화만이 손익분기 점을 넘었고, 2006년도에는 개봉 한국 영화 108편 중 겨우 20% 인 22편만이 손익분기점을 넘은 것으 로 나타났 그러나 더욱 영화 산업이 고 위험 산 업으로 여겨지는 것은 관객의 쏠림 현상으로 인해 흥행 대작 몇 편을 제외하면 나머지 손익분기점을 넘긴 영화의 수익규모는 매우 적다는 점이 그럼 에도 일단 영화가 흥행 대작 가능성이 높은 것으로 분류되기만 한다면 기대하지 못한 규모 이상의 상 업적 성과를 거둘 수 있는 고 수익의 산업이기도 하기 때문에 많은 위험에도 불구하고 영화는 끊임 없이 관객의 선택을 받기 위해 시장에 나오고 있 이러한 영화 산업의 특징은 정보의 수확 체증 현상 (Increasing return to information) 이나 이중 처 벌 현상 등을 통해 그 증거를 찾아볼 수 있고, 영 화 매출액의 분포가 정규 분포가 아니라 꼬리가 두 꺼운 안정 분포 (Stable distribution) 로 나타나는 것 으로 그 특성을 미루어 짐작 할 수 있 2005~6년 에 실제 극장에서 상영된 한국영화 120편을 대상으 로 관객수 = b0*( 순위)b1 라는 파워 모형을 설정하 여 모수를 추정해 보면 설명력 (R-square) 은 0.87로 매우 높고, b0 = 3,300,000, b1 = -0.98의 값을 가지 며 두 계수 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타난 이를 그림으로 나타내면 < 그림 1> 과 같 그림 에서 보여 지는 바와 같이 멱급수의 법칙 (Power low) 이 매우 잘 맞음을 알 수 있고, 이는 상위 20 ~ 30% 의 영화가 전체 수익의 80% 이상을 가져가는 파레토 법칙이 여전히 존재함을 설명해 주는 것이 따라서 영화 산업은 승자 독식 현상이 일어나 는 불균등 시장이라 할 수 있 De Vany & Walls (2004)은 이러한 현상을 설명 하기 위하여 Nobody knows principle 을 강조하면서 시장에서의 성공 실패를 예측하는 것은 더더욱 어

kr) Abstract 대표적인 경험재인 영화는 제품의 생명주기가 짧 고, 가치 판단이 주관적이며, 매주 여러 편의 영화 가 동시에 개봉하고 기존 상영중인 영화와의 경쟁 으로 인해 시장에서의 수요예측이 매우 어렵 더 욱 큰 문제는 상위 20 ~ 30% 의 영화가 전체 수익 의 80% 이상을 가져가는 파레토 법칙이 존재하는 승자독식의 불균등 시장이라는 점이

2 려운 이유는 영화와 같은 경험재의 소비는 사람들 이 집단적으로 같은 선택을 하려는 경향과 문화 조 류에 민감하게 반응하는 경향이 있기 때문이라고 주장하였 따라서 이러한 관객의 집단적 쏠림 현 상의 원인으로 많은 연구에서 입소문을 지적하고 있다 (Dellarocas et al., 2004; Luan & Sudhir, 2005; Liu, 2006; Moul, 2006). 그러나 문제는 입소문을 일 으키는 원인이 무엇인지 시간의 흐름에 따라 입소 문 효과가 어떻게 퍼져 나가는지 파악하기가 매우 어렵다는 것이 입소문 외에도 정보의 폭포 (Information cascade), 밴드웨건 효과 (Bandwagon effect), 네트워크 효과 (Network effect), 경로 의존성 (Path dependence), 모멘텀 (Momentum) 등의 용어로 비슷한 현상을 설명하고 있으나 그 원인 규명에 대 해서는 여전히 한계점이 존재한다 (Leibenstein, 1950; Mueller, 1997; De Vany & Lee, 2001; Swann, 2002; McKnight and Hou, 2006). 1.1 연구의 목적 및 범위 따라서 본 연구에서는 지금까지 제작 전 단계 에서의 영화 시나리오가 흥행과 어떤 연관성이 있 는지를 살펴보거나, 지금까지 알려진 많은 흥행 요 인들간 인과관계가 어떤 구조를 그리는지 살펴보았 지만 여전히 영화 산업에서 왜 승자독식 현상이 일 어나는지에 대한 원인을 규명하지 못하고 있 이 에 본 장에서는 영화 잠재 고객들을 행위자로 하여 이들에게 영화 선택에 대한 여러 가지 규칙을 주고 그 규칙에 따라 시장에서 어떤 현상이 발생하는지 를 행위자 기반 모형 (Agent based model; Achorn, 2004) 을 통해 알아보고자 한 2. 관련연구 2.1 광고 및 구전효과 영화 관련 종사자들은 보통 장기 흥행인 롱런 에 성공한 영화들을 일단 출반선에 서면 다리가 달 린 것처럼 영화가 달려나간다는 의미에서 다리가 달린 영화 라고 부르는데, 이런 다리가 달린 영화 를 견인하는 것은 바로 긍정적인 피드백 (Feedback) 으로부터 오는 강한 입소문 때문이라고 밝히고 있다 ( 김희경, 2005). 12,000,000 10,000,000 8,000,000 6,000,000 4,000,000 2,000,000 0 관객수 순위 < 그림 1> 파워 모형 추정 곡선 관측 추정 입소문은 영화의 질적 정보를 나타내는 것으로 긍 정적인 피드백을 형성할 경우 보통 개봉 후 4주쯤 부터 입소문 효과가 나타나고 6주쯤 되면 가장 높 은 예상치로 올라간다고 밝히고 있 또한, 입소문 은 본인과 친구, 친구의 친구처럼 연쇄사슬에 있는 사람들이 한 사람뿐 아니라 여러 사람에게 비슷한 내용을 반복해서 듣고 말하게 될 때, 비로소 입소 문이 시작된다고 주장하였 입소문과 관련하여 Eliashberg et al. (2000) 은 MOVIEMOD 라는 모형을 만들어 소비자의개봉 전 영화 선택에 관한 일련의 과정을 모형화 함으로써 개봉 전에 영화 흥행 성과를 미리 예측할 수 있다 고 주장하였 Eliahsberg et al. (2000) 은 영화의 주제나, 광고, 배급 전략 외에, 영화의 질에 따른 긍정적 파급과 부정적 파급의 강도와 소비자 행동 측면에서 구전효과의 기간과 빈도의 4가지 모수로 서 구전효과를 측정하였 영화 흥행 요인 분석과 관련하여 개봉 전 시점에서 영화 흥행을 예측했다 는 점과 구전효과의 변화양상을 고려했다는 점에서 의미 있는 연구라 할 수 있지만, 응답자들에게 직 접 물어보는 방법이기 때문에 동시에 개봉하는 다 수의 영화에 대한 경쟁 효과 내지는 광고 효과 등 을 한꺼번에 고려할 수 없다는 한계점이 존재한 Eliashberg et al. (2000)과 같이 소비자 수준에 서 영화 선택에 관한 실증 분석 연구로 Sawheny & Eliashberg (1996)가 있는데 이들은 간단한 대기 행렬이론을 활용하여 영화 관람을 결정하는 데 걸 리는 시간과 실제 영화를 관람하기까지의 시간, 그 리고 기대 총 관객수에 대한 세 가지 모수를 추정 하였 이들은 기대 총 관객수가 두 시간의 함수 로 정의되며 Eliashberg et al. (2000) 와 마찬가지로 지수적으로 감소한다고 가정하였 모수 추정에 단지 3개 이상의 데이터만 있으면 가능하기 때문에 모형의 간결성 측면에서 의미가 있으나, 이 모형을 바탕으로 실제 한국 영화의 데이터에 적용해 본 결 과 아예 모수 추정이 불가능하거나 기대 총 관객수 가 음의 부호를 띄기도 하는 결정적인 문제점이 발 생하였기 때문에 분명한 한계점이 존재한다고 볼 수 있 한편, Sawheny & Eliashberg (1996) 와 Eliashberg et al. (2000)과 같이 시간에 효과를 고 려한 연구 중 Moul (2006) 은 구전효과가 영화의 상 영 기간과 전 주의 관람객 수의 함수로서 나타나고 여기에 실제 영화의 질과 기대한 영화 질과의 차이 가 구전효과에 대한 가중치로 작용한다고 가정하였 시뮬레이션 및 실제 데이터를 활용하여 구전효 과가 실제 존재하며 상영기간이 전 주의 관객수보 다 더 중요한 역할을 한다고 밝혔 하지만 지금 까지 고려한 모형들의 경우 소비자의 영화 선택에 대한 결과를 바탕으로 시장 수준에서 구전효과를 다루어서 소비자 개개인의 특성을 반영하지 못하거 나 (Sawheny & Eliashberg, 1996; Moul, 2006), 다 수 소비자들의 영화 선택 시 네트워크 효과나 상호 작용 등을 고려하지 못하는 (Eliashberg et al., 2000) 등의 한계점이 있 이러한 문제점을 해결하기 위하여 De Vany & Lee (2001) 와 Rhee & Lee (2004), 그리고 Delre et al. (2006)은 행위자 기반 모형을 이용하여 소비자 들이 어떻게 영화를 선택하고 광고 등에 반응하는 지를 모형화하였 De Vany & Lee (2001) 은 정보 의 폭포 이론에 근거하여 초기 영화 질에 대한 좋 고 나쁨의 신호가 향후 관객 점유율에 큰 영향을

그러나 문제는 입소문을 일 으키는 원인이 무엇인지 시간의 흐름에 따라 입소 문 효과가 어떻게 퍼져 나가는지 파악하기가 매우 어렵다는 것이 입소문 외에도 정보의 폭포 (Information cascade), 밴드웨건 효과 (Bandwagon effect), 네트워크 효과 (Network effect), 경로 의존성 (Path dependence), 모멘텀

3 미친다고 주장하였 따라서 현재 극장에 영화 질 이 나쁘다는 신호를 받은 영화만 상영 중이라면 비 록 그 중 한 영화의 초기 관객 점유율이 50% 라 할 지라도 궁극적으로는 모든 영화가 50% 이의 관객 점유율을 보인다고 밝혔 반면 현재 상영중인 모 든 영화의 질에 대한 신호가 좋다고 할 때에는 초 기 관객 점유율이 정보의 폭포 현상으로 인해 승자 독식에 이르게 된다고 주장하였 De Vany & Lee (2001)는 행위자간의 정보 전 달에만 초점을 맞추어 다른 요인들을 고려하지 못 했으나 Rhee & Lee (2004) 는 광고효과나 Eliashberg et al. (2000)에서 제시한 구전 효과 변 수들을 모수화하여 영화 질에 따른 관객수 변화를 파악하고자 하였 좋은 영화의 경우 마케팅이 긍 정적인 영향을 미쳐 궁극적으로 최종 관객 점유율 을 높이는 것으로 나타났고, 구전효과의 강도가 강 할수록 관객 점유율 증가에 기여하는 것으로 나타 났 하지만 구전효과와 광고효과 모두 Eliashberg et al. (2000)와 같이 시간에 따라 변하는 것으로 모형화 하지 못한 단점이 존재한 반면, Delre et al. (2006)은 최대 효용 이론을 적용하여 각 영화에 대한 효용함수는 개인적 효용과 사회적 효용이 각 각 독립된 함수형태를 가지고 서로 다른 가중치의 합으로 나타난다고 가정하였 시뮬레이션 결과 예술 영화 보다는 상업 영화에서 승자 독식 현상이 심하며, 특히 광고비 수준이 증가할수록 즉, 광고 경쟁이 심할수록 오히려 관객 점유율의 불평등은 심화됨을 보였 하지만 불평등이 심화되는 과정 에서 구전효과가 어떠한 영향을 미쳤는지를 고려하 지 못한 한계점이 존재한 2.2 행위자기반모형 행위자 기반 모형은 구체적인 행위자 수준에 초점을 맞추어 작은 가상세계를 구현하는 계산모형 으로, 그 기본적인 구성과 원칙을 설명하면 다음과 같 먼저 연구자는 자신의 연구목적에 맞는 가상 의 사회나 집단을 컴퓨터상에 설계한 그리고 이 가상의 공간에서 행위자는 주변의 정보를 받아들이 고 이를 스스로 처리하는 행위규칙을 가지며, 이를 바탕으로 이러저러한 반응을 보이게끔 설정된 이때 개별 행위자들은 두 가지 외부요인에 대해 반 응하는데, 먼저 환경에 대해 반응하고, 다른 행위자 들과의 상호작용을 통해 반응하게 된 이러한 행 위자- 행위자, 행위자-환경의 상호작용은 시간 축에 따라 진행됨으로써 행위의 피드백이 반영되어, 상 향식, 생성적 집합현상을 보이게 된 행위자 기반 모형의 이러한 특성은, 행위자의 미시적 행동 규칙 을 기반으로 어떻게 거시적 질서가 창발되는가 라 는 방법론적 개인주의의 테마를 실증적으로 검증하 는 새로운 방법론으로 주목되고 있다 ( 윤영수, 채승 병, 2005; 정우석 외, 2006). 행위자 기반 모형의 구성요소는 행동규칙을 가 진 행위자와 행위자들이 활동할 수 있는 시스템 공 간, 그리고 시스템 경계를 넘나들면서 시스템 공간 과 행위자에 영향을 미치는 외부환경으로 구성된다 ( 윤영수, 채승병, 2005). 따라서 본 연구에서는 영화 잠재 고객을 행위자로 설정한 후 다음과 같은 행동 규칙을 정하였 여기서 각 행위자는 브라운 행위 자 (Brownian agent) 를 가정하기 때문에 같은 종류 의 행위자라도 똑 같은 주변환경에 대하여 확률변 수에 의해 무작위적인 반응의 편차를 보인 3. 연구모형 3.1 행위자 각 행위자는 다양한 질의 영화에 대하여 서로 다른 본질적 선호도 (Intrinsic preference) 를 가진 이 선호도는 0부터 최대 선호도 값을 최대값으 로 갖는 균일 분포의 확률변수이 각 행위자는 서로 다른 인적 네트워크를 가진 인적 네트워크 또한 최대 인적 네트워크 값을 최대값으로 갖는 균 일 분포의 확률변수이 무작위로 선정된 일정 비 율의 최대 선호도를 갖고 있는 행위자는 자신의 주 변 행위자들에게 입소문을 전파한 최대 선호도 의 비율 및 입소문 강도는 모수로서 제어하게 된 각 행위자의 최종 선호도는 본질적 선호도와 광고 효과 및 구전 효과의 합으로 계산하고, 각 영 화에 대하여 모두 계산한 다음 최대 선호도를 갖는 영화를 선택하는 것으로 한 이들 정리하면 < 표 1> 과 같 < 표 1> 행위자 관련 모수 모수 설명 값 Intrinsic 균일분포: 본질적 선호도 Preference [0, 최대선호도] 균일분포: Friend 인적 네트워크 [0, 최대이웃] 최대 본질적 선호도 Low, Midium, Ratio 를 갖는 행위자의 High 비율 입소문을 전파하는Low, Midium, Strength 정도 High 입소문을 전파하는Low, Midium, Range 범위 High 3.2 시스템 공간 한편, 행위자들이 활동하는 시스템 공간의 경 우는 각 행위자의 이웃이 누구인지를 알려주고, 이 웃으로부터 입소문을 듣거나 입소문을 전파할 때 < 그림 2> 처럼 바탕색으로서 그 정도를 표현하고자 하였 따라서 그림에서 밝은 부분에 있는 행위자 들이 강력한 입소문을 퍼뜨리는 행위자들이 시 간이 흐를수록 입소문의 강도는 변하게 되는데 이 또한 바탕색의 변화로서 표시되게 하였 그림에 서 보여 지는 바와 같이 초기에는 영화 질에 상관 없이 행위자들이 균등하게 영화를 관람한다고 가정 하였 < 그림 2> 는 영화의 질이 상, 중, 하 3편의 영화가 개봉할 때의 상황을 초기화한 것이 < 그림 2> 행위자 및 시스템 공간의 초기상태

(2000)에서 제시한 구전 효과 변 수들을 모수화하여 영화 질에 따른 관객수 변화를 파악하고자 하였 좋은 영화의 경우 마케팅이 긍 정적인 영향을 미쳐 궁극적으로 최종 관객 점유율 을 높이는 것으로 나타났고, 구전효과의 강도가 강 할수록 관객 점유율 증가에 기여하는 것으로 나타 났 하지만 구전효과와 광고효과 모두 Eliashberg et al.

3.3 외부환경 한편, 외부 환경의 경우 본 연구에서는 광고 효과와 구전효과 두 가지를 고려하였는데 이와 관 련된 모수를 다음과 같이 설정하였 마케팅 효과 는 보통 초기를 기준으로 점차 상승하다가 어느 수 준에 이르면 더 이상의 마케팅 효과를 기대할 수 없기 때문에 이를 함수화하면 다음 식과 같이 표현 할 수 있 여기서 모수 A는 광고의 초기강도를

4 3.3 외부환경 한편, 외부 환경의 경우 본 연구에서는 광고 효과와 구전효과 두 가지를 고려하였는데 이와 관 련된 모수를 다음과 같이 설정하였 마케팅 효과 는 보통 초기를 기준으로 점차 상승하다가 어느 수 준에 이르면 더 이상의 마케팅 효과를 기대할 수 없기 때문에 이를 함수화하면 다음 식과 같이 표현 할 수 있 여기서 모수 A는 광고의 초기강도를 나타내고, 모수 B 는 광고의 상승효과를 의미한 A, B 모두 본 연구에서는 모수로 처리하여 영화 질에 따라 모수 값을 달리 하였 Marketingit = Ait + Bitln() t (1) 구전 효과의 경우 주변 사람들로부터 오는 입 소문 효과를 영화의 질에 따라 가중치를 두어 변화 양상을 살펴보았 본 연구에서는 입소문 효과가 큰 영화의 경우 감마 (Gamma) 분포를 따르고, 입 소문 효과가 보통이거나 크지 않은 영화의 경우 지 수 (Exponential) 분포를 따른다고 가정하여 다음식 과 같이 모형화 하였 보기 위해 최대 행위자 수를 1과 10으로 놓고 시뮬 레이션을 수행하였 결과는 < 그림 4> 에서 보여 지는 바와 같이 최대 접촉 행위자의 수는 영화의 질에 따른 변화가 없는 것으로 나타났 최대 접 촉 행위자 수를 10부터 10씩 변화시켜 가면서 추가 분석을 수행하였으나 같은 결과를 얻었 다음으 로 최대 영향력 강도에 대한 효과를 보기 위하여 최대 영향력 강도를 1과 10으로 놓고 시뮬레이션을 수행하여 < 그림 5> 와 같은 결과를 얻었 그림에 서 보여지는 바와 같이 영향력 강도가 클수록 주변 에 색이 밝기 때문에 서로 간에 영향을 많이 주고 받음에도 영화 선택에는 영향을 미치지 못하는 것 으로 나타났 네트워크 효과의 경우 본질적 선호 도 외에 다른 효과를 고려하지 않은 상태에서 단지 네트워크 효과만을 고려할 경우에는 행위자들이 서 로 주고받는 영향력이 작기 때문에 최종 영화 선택 에는 영향을 미치지 못하는 것으로 보여 진 WOM good t t Gamma α 1 _ it= ωg exp( β )~ ( α, β) WOM_ normalit = ωnexp( λnt)~ Exponential( λn) (2) WOM _ bad = ω exp( λt)~ Exponential( λ ) it b b b 최종적으로 행위자가 영화를 선택할 때 효용이 론에 근거하여 최대 효용을 갖는 영화를 선택하는 것으로 가정하였 본 연구에서는 영화에 대한 기 대 효용 (Expected Utility) 은 다음 식과 같이 본질적 선호도와 광고 효과, 구전효과의 선형 합으로 정의 하였 영화 선택에 있어 이들 각각에 대한 가중 치가 다를 수 있으나 모형의 복잡성 증가로 인해 본 연구에서는 고려하지 않았 향후 이에 대한 보다 세심한 고찰이 필요하다고 보여진 EUit= Intrinsic preferenceit + Marketingit + WOMit (3) < 그림 3> 본질적 선호도만 고려한 영화 선택 4. 결과 본 연구에서는 크게 세 가지 효과에 대한 결과 를 보고자 한 첫째는 네트워크 효과가 영화 선 택에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하며, 둘 째는 마케팅 효과, 그리고 마지막으로 구전효과에 대한 변화양상을 관찰하고자 한 먼저, < 그림 3> 은 아무런 효과도 고려하지 않은 본질적 선호도만 을 고려한 영화 선택 결과로서 본질적 선호도는 확 률변수이기 때문에 그림과 같이 영화의 질에 상관 없이 균등하게 영화가 선택됨을 알 수 있 본 연 구에서는 이것을 기본으로 하여 각 효과와 관련된 모수들을 변화시켜 가면서 특징을 살펴보았 4.1 네트워크 효과 네트워크 효과와 관련된 모수는 두 개로 영화와 관 련된 이야기를 나눌 수 있는 최대 접촉 행위자의 수와 주변 행위자들에게 미치는 최대 영향력 강도 이 먼저 최대 행위자의 수에 대한 효과를 살펴 < 그림 4> 최대 접촉 행위자 수가 10인 경우 < 그림 5> 최대 영향력 강도가 10인 경우

(Gamma) 분포를 따르고, 입 소문 효과가 보통이거나 크지 않은 영화의 경우 지 수 (Exponential) 분포를 따른다고 가정하여 다음식 과 같이 모형화 하였 보기 위해 최대 행위자 수를 1과 10으로 놓고 시뮬 레이션을 수행하였 결과는 < 그림 4> 에서 보여 지는 바와 같이 최대 접촉 행위자의 수는 영화의 질에 따른 변화가 없는 것으로 나타났

5 4.2 광고 효과 < 그림 6> good 의 초기강도를 10% 증가시킬 경우 < 그림 7> good 의 상승효과가 10% 증가할 경우 광고 효과의 경우 < 그림 6> 과 < 그림 7> 에서 보여지는 바와 같이 광고의 초기강도보다는 광고 상승효과가 관객 점유율에 더 큰 영향을 미침을 알 수 있 또한, 이를 < 그림 9> 와 비교해 보면 광고 의 초기강도를 높이는 동시에 상승효과가 나타날 때 행위자의 영화 선택에 더 큰 영향을 미치는 것 으로 나타났 반면, < 그림 8> 과 같이 bad' 영화 의 경우 광고 초기강도를 증가시켜도 'good' 영화 의 광고 상승효과로 인해 관객 점유율을 점점 떨어 지는 것을 볼 수 있 따라서, 잘 만들지 못한 영 화의 경우 아무리 개봉 전이나 초기에 광고비용을 많이 지출해도 기대하는 효과를 얻을 수 없음을 알 수 있 그러나, 그림에서 보여지는 것처럼 광고효 과만을 고려했을 경우에는 어느 영화도 시장을 독 식하는 현상은 발생하지 않음을 알 수 있 4.3 입소문 효과 < 그림 10> 에서 보여지는 바와 같이 다른 조건 이 동일할 경우 입소문의 초기 강도가 같을 지라도 시간이 흐를수록 good' 의 시장 점유율은 실제 시 장에서와 같이 점점 증가하는 것을 볼 수 있 따 라서, 입소문 효과를 함수화할 경우 본 연구에서와 같이 지수분포와 감마분포 등 다른 함수 형태를 띈 다는 가정은 타당하다고 할 수 있 그리고 < 그림 11> 에서와 같이 'good' 의 초기 입소문 강도가 증 가하면 다른 영화와의 차이는 조금 더 증가하는 것 으로 나타났 그러나 초기 입소문 강도만으로는 'good' 가 시장을 지배하지는 못함을 볼 수 있 한편, 본 논문에는 기술하지 않았지만 'normal' 과 bad' 영화의 경우 항상 초기 강도는 'normal' 영화 가 더 크고, 감소비율은 normal' 영화가 더 작으나 그림에서처럼 두 영화의 입소문 효과는 거의 차이 가 없는 것으로 나타났 < 그림 8> bad 의 초기강도를 20% 증가, good 의 상승효과 20% 높일 경우 < 그림 10> 초기 강도가 같을 경우 < 그림 9> good 의 초기강도 10% 증가, good 의 상승효과 10% 높일 경우 < 그림 11> good 의 초기 강도 10% 증가시킬 경우

기대하는 효과를 얻을 수 없음을 알 수 있 그러나, 그림에서 보여지는 것처럼 광고효 과만을 고려했을 경우에는 어느 영화도 시장을 독 식하는 현상은 발생하지 않음을 알 수 있 4.

< 그림 12> good 의 형태 모수 값 2배 증가시킬 경우 한편, < 그림 12> 와 같이 good' 영화의 입소문 의 시간효과를 형태 모수 값을 증가시킬 경우 시간 이 지날수록 승자독식 현상이 나타남을 볼 수 있 고, < 그림 13> 처럼 여기서 초기강도 또한 증가될 경우 조금 더 빨리 승자독식 현상이 일어남을 볼 수 있 따라서, 승자독식 현상이

6 < 그림 12> good 의 형태 모수 값 2배 증가시킬 경우 한편, < 그림 12> 와 같이 good' 영화의 입소문 의 시간효과를 형태 모수 값을 증가시킬 경우 시간 이 지날수록 승자독식 현상이 나타남을 볼 수 있 고, < 그림 13> 처럼 여기서 초기강도 또한 증가될 경우 조금 더 빨리 승자독식 현상이 일어남을 볼 수 있 따라서, 승자독식 현상이 나타나는 근본 원인은 시간에 따른 입소문 강도가 지수적으로 증 가하여 정보의 수확체증현상에 의해 영화선택에 대 해 강력한 긍정적 신호가 되기 때문이라고 추론할 수 있 < 그림 15> 는 광고효과와 입소문효과를 동시에 고려할 경우를 나타내고 있는데 역시 승자 독식현상이 발생함을 알 수 있 앞 절에서 보았 듯이 광고효과만으로는 이러한 현상이 발생하지 않 기 때문에 이는 입소문효과가 더 큰 영향을 미친다 고 결론지을 수 있 한편, 흥미로운 점은 < 그림 13> 에서 보여지듯이 'good' 영화의 입소문 효과가 크지 않아도 normal', bad' 영화의 입소문이 시간 에 따라 부정적으로 나타나면 반대급부로 'good' 영화의 시장점유율이 높아지는 것을 볼 수 있 이는 수요는 있으나 공급의 선택 대안이 축소될 때 나타나는 반사이익으로 보여진 5. 결론 < 그림 13> good 의 초기 강도 10% 증가 및 형태 모수 값 2배 증가시킬 경우 < 그림 14> 'normal', bad 의 감소율이 2배 증가할 경우 본 연구에서는 행위자 기반 모형을 활용하여 영화 선택에 있어 구전효과 및 마케팅 효과가 미치 는 영향력을 알아보고자 하였 연구 결과 마케팅 에 의한 효과 보다는 입소문에 의한 효과가 훨씬 큼을 알 수 있었 반면, 네트워크 효과는 구전 효 과 없이는 영화 선택에 있어서 전혀 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났 본 연구는 영화 산업에서 승자 독식 현상이 일어나는 원인이 구전효과에 있 다는 것을 밝혔다는 점에서 연구 의의가 있다고 하 겠 즉, 마케팅 효과는 개봉 초기 사람들로 하여 금 영화 개봉에 대한 인지도를 높여서 다른 질의 영화 보다는 많은 수익을 올리는데 도움이 되고, 구전 효과를 극대화 시키는 데에도 긍정적인 역할 을 하기는 하지만 승자 독식에 의한 흥행 대작이 되기 위해서는 무엇보다 구전효과의 도움이 있어야 한다고 결론지을 수 있 하지만 본 연구의 경우 동시 개봉하는 영화에 대한 경쟁 효과만을 고려하였을 뿐, 한 영화가 상 영 중인 기간에 개봉하는 신규 영화에 대한 경쟁을 고려하지 못한 단점이 있 향후 경쟁효과를 포함 하는 보다 더 정교한 모형이 필요하다고 하겠 < 그림 15> 구전효과와 광고효과 동시에 고려할 경우

때문에 이는 입소문효과가 더 큰 영향을 미친다 고 결론지을 수 있 한편, 흥미로운 점은 < 그림 13> 에서 보여지듯이 'good' 영화의 입소문 효과가 크지 않아도 normal', bad' 영화의 입소문이 시간 에 따라 부정적으로 나타나면 반대급부로 'good' 영화의 시장점유율이 높아지는 것을 볼 수 있 이는 수요는 있으나 공급의 선택 대안이 축소될

7 참고문헌 Achorn, E. (2004), Integrating Agent-Based Models with Quantitative and Qualitative Research Methods, AARE 2004 Papers. Allbert, S., (1998), Movie Stars and the Distribution of Financially Successful Films in the Motion Picture Industry, Journal of Cultural Economics, 22, Dellarocas, C., N. F. Awad, and X. M. Zhang (2004), Using Online Reviews as a Proxy of Word-of-Mouth for Motion Picture Revenue Forecasting, Working Paper, MIT Sloan School of Management. Delre, S. A., W. Jager, M. A. Janssen, and T. H. A. Bijmolt (2006), Simulating the Motion Picture Market: Why Do the Hits Take It All? The First Word Congress on Social Simulation, August, Japen. De Vany, A. S. and C. Lee (2001), Quality Signals in Information Cascades and the Dynamics of the Distribution of Motion Picture Box Office Revenues, Journal of Economics Dynamics & Control, 25, De Vany, A. S. and W. D. Walls (2004), Motion Picture Profit, the Stable Paretian Hypothesis, and the Curse of the Superstar, Journal of Economic Dynamics & Control, 28, Eliashberg, J., J.-J. Jonker, M. S. Sawhney, and B. Wierenga (2000), MOVIEMOD: An Implementable Decision-Support System for Prerelease Market Evaluation of Motion Pictures, Marketing Science, 19(3), Jedidi, K., R. E. Krider, and C. B. Weinberg (1998), Clustering at the Movies, Marketing Letters, 9(4), Leibenstein, H. (1950), Bandwagon, Snob, and Veblen Effects in the Theory of Consumers Demand, The Quarterly Journal of Economics, 64(2), Liu, Y. (2006), Word of Mouth for Movies: Its Dynamics and Impact on Box Office Revenue, Journal of Marketing, 70, Luan, J. Y. and K. Sudhir (2005), Forecasting Advertising Responsiveness for Short-Lifecycle Products, Marketing Science Conference at Atlanta. McKnight, P. J. and T. C. T. Hou (2006), The Determinants of Momentum in the United Kingdom, The Quarterly Review of Economics and Finance, 46, Moul, C. C. (2006), Measuring Word of Mouth s Impact on Theatrical Movie Admissions, Working Paper, Washington University. Mueller, D. C. (1997), First-Mover Advantage and Path Dependence, International Journal of Industrial Organization, 15, Rhee, S. K. and W. H. Lee (2004), Complex and Dynamic Interactions of Motion Picture Market, SwarmFest 2004, University of Michigan. Sawhney, M. S. and J. Eliashberg (1996), A Parsimonious Model for Forecasting Gross Box-Office Revenues of Motion Pictures, Marketing Science, 15(2), Swann, G. M. Peter (2002), The Functional Form of Network Effects, Information Economics and Policy, 14, 김희경 (2005), 흥행의 재구성: 히트하는 영화의 진실 혹은 거짓, 지안출판사. 영화진흥위원회 (2007), 동향과 전망, 영화진흥위원회. 윤영수, 채승병 (2005), 복잡계 개론, 삼성경제연구소. 정우석, 박재한, 하정우, 박영진 (2006), 행위자 기반 노동 파업 모형 연구, 제 1 회 복잡계 컨퍼런스.

Delre, S. A., W. Jager, M. A. Janssen, and T. H. A. Bijmolt (2006), Simulating the Motion Picture Market: Why Do the Hits Take It All? The First Word Congress on Social Simulation, August, Japen.

회원번호 대표자 공동자 KR000****1 권 * 영 KR000****1 박 * 순 KR000****1 박 * 애 이 * 홍 KR000****2 김 * 근 하 * 희 KR000****2 박 * 순 KR000****3 최 * 정 KR000****4 박 * 희 조 * 제

회원번호 대표자 공동자 KR000****1 권 * 영 KR000****1 박 * 순 KR000****1 박 * 애 이 * 홍 KR000****2 김 * 근 하 * 희 KR000****2 박 * 순 KR000****3 최 * 정 KR000****4 박 * 희 조 * 제 KR000****4 설 * 환 KR000****4 송 * 애 김 * 수 KR000****4