광고연구 2016 년여름 109 호 http://www.kadpr.or.kr 한국광고홍보학회 DOI: http://dx.doi.org/10.16914/ar.2016.109.5 김은이인천대학교신문방송학과교수 * 1) 본연구는주로일반기업의페이스북팬페이지메시지전략연구를스포츠분야로확장하고자한국프로야구구단의팬페이지메시지전략을분석하였다. 구체적으로팬페이지메시지의콘텐츠조합유형과메시지게시목적을유형별로구분하였으며, 이들의 좋아요, 공유하기, 댓글수 와같은수용자반응의차이를규명하였다. 또한메시지게시목적에따라향후예상되는팬페이지의팬규모를예측함으로써메시지게시목적에따른페이스북팬페이지의네트워크확장효과를검증하였다. 연구결과, 프로야구구단의콘텐츠구성방식은텍스트와사진을조합한콘텐츠구성방식을가장많이취하고있는반면, 수용자반응은텍스트와동영상을조합한유형의메시지가 좋아요 와 댓글수 가가장높게나타났으며, 링크, 동영상, 텍스트를조합한유형의메시지는 공유하기 의효과가가장높은것으로나타났다. 팬페이지메시지게시목적으로는 경기결과 와 선수개인이야기 와관련한게시유형의빈도가높게나타났으며, 수용자반응은 경기결과 가가장높은것으로나타났다. 메시지게시목적에따른신규팬확보의예측은 관람외구단이벤트 에서가장많은규모의신규팬확보가가능할것으로예측되었다. 이러한연구결과를바탕으로프로야구팬페이지활성화를위한제언을담았다. KEY WORDS 프로야구 페이스북팬페이지 메시지전략 시계열분석 지수평활법 * eykimmoon@gmail.com 5
1. 연구목적 1982년프로야구가처음출범한이후현재에이르기까지한국프로야구는명실상부한우리나라의가장인기있는스포츠로많은수의관중과팬을확보하고있다. 또한 2015 년 KT위즈가프로야구 1군경기에합류하면서한국프로야구는최초로 10개구단이경기를치르는시대를맞이하였다. 이러한변화속에 2016년한국프로야구는 800만관중을유치하기위한다양한프로모션활동을기획하고있으며, 각프로야구구단도온라인과오프라인을망라한다양한커뮤니케이션활동을실시하고있다. 특히스마트폰과 SNS가대중화되면서각프로야구구단은팬들의필요와욕구를충족시켜주기위해 SNS를개설하여팬들과의온라인네트워크채널을구축하고적극적인소셜마케팅을전개하고있다. 국내에서가장많은이용자를확보하고있는페이스북을활용한소셜마케팅활동은트위터에비해사진, 동영상, 텍스트, 링크등의다양한요소를조합한콘텐츠의제작이가능하기때문에많은스포츠리그및구단이대표적인 SNS 채널로활용하고있다. 해외에서는국내보다먼저페이스북, 트위터와같은 SNS를활용한스포츠마케팅활동을활발하게진행하고있으며현재에도온라인마케팅을위한주요채널로활용하고있다. 또한각국의스포츠리그및구단은자신의리그와구단을대표하는 SNS 공식채널을보유하고있으며, 이러한채널을통해시즌뿐만아니라비시즌중에도팬들과지속적으로소통하고있다. 일례로, 미국프로야구의각구단들도자신들의 SNS를활용하여야구관련정보및이슈들을게시하고팬들로하여금이를자발적으로공유하도록하는등의전략을통해팬들과의네트워크를강화하고확장해나가고있다 ( 한진욱외, 2015). 그러나아직까지각프로야구구단의 SNS 관리및운영은구단의이벤트소식을전달하고경기일정및결과를전달하는수준에지나지않아전략적인정보확산을위한콘텐츠연구가필수적인상황이다 ( 한진욱외, 2015). 이미기업의 SNS 운영효과를연구한다수의연구들은페이스북을대상으로팬페이지에게시된콘텐츠의유형을분석하고각콘텐츠유형에따른공유효과의차이를검증하였다 ( 이은선 김미경, 2012; 이영주 김성계, 2013; 임지은 황장선, 2014; 황성욱, 2013; 황장선 임지은, 2013). 반면, 페이스북에대한기업의관심이증가함에따라이에대한효과연구가활발하게이루어지고있는상황과는다르게스포츠관련분야의페이스북팬페이지에대한메시 6
지전략연구는찾아보기힘들다. 일반기업은브랜드나제품등으로자사의이미지를투영할수있으나, 스포츠구단의팬페이지는제품에대한이벤트나공지와관련한메시지를게시할수없기때문에구단에소속된선수와해당구단의경기관련정보위주로메시지를게시한다. 따라서스포츠구단의페이스북팬페이지에게시되는메시지는주로선수및구단과관련된인적, 물적소재가주를이룬다고할수있으며, 특히구단에게가장중요한정보는경기와관련된소식, 선수와구단과관련된소식이다. 또한대부분의프로야구구단의팬페이지콘텐츠양식은텍스트와사진, 텍스트와동영상등의조합등으로비교적일률적인형식을보이고있기때문에기업의페이스북팬페이지의콘텐츠분석양식을그대로적용하는것은한계가있다. 최근프로야구구단의 SNS를활용한온라인커뮤니케이션활동이증가하면서 SNS 방문과소통의기록, 검색통계등의형태로새롭게창출되는정보가기하급수적으로증가하고있으며, 이러한정보를활용하여 SNS 이용자들의핵심관심사를탐색하고미래를예측하기위한분석의중요성이날로높아지고있다 ( 한진욱외, 2015). SNS 가등장하기이전에도인터넷을통해스포츠를즐기는사람들을대상으로한스포츠웹사이트의마케팅전략에대한논의가있어왔으나, 대부분이구체적인실행방안이나전략이제시된경우는드물었다. 이는스포츠웹사이트에서지원되는어떤기능이스포츠마케팅전략에기여할수있는지에대한연구가부족했기때문이다 ( 홍문기, 2010). 그러나앞서기술한바와같이페이스북의팬페이지가기업의중요한마케팅수단으로활용되면서, 스포츠구단역시페이스북이가진 좋아요 와 공유하기 을적극활용하여구단의경기정보및선수와구단의정보를온라인팬들과공유하기시작하였다. 페이스북팬페이지를통한구단과팬의상호작용은팬에게구단에대한정보를지속적으로전달하고관심사를유도하며, 긍정적인이미지를형성하는데큰역할을할수있을것이다. 또한오프라인팬을온라인으로확장하여페이스북팬페이지의댓글을통한상호작용을유도하고새로운친구들에게팬페이지콘텐츠를노출시켜자신이좋아하는구단에대한호의적인이미지를전달할뿐만아니라자신이선호하는구단의다른팬들과의새로운네트워크형성에도기여할수있을것이다. 본연구는이러한논의를바탕으로한국프로야구구단중가장활발하게페이스북팬페이지를운영하고있는한화이글스의팬페이지를대상으로메시지운영전략을탐색하고각메시지유형에따른온라인확산효과의차이를알아보고자한다. 페이스 7
북팬페이지는광고매체로서팬페이지이용자의관계와이들의공유의도및활동에의해메시지가확산되는매체특성을띠고있다. 그러나스포츠분야의페이스북팬페이지관련연구자체가활발하게이루어지지않았을뿐만아니라, 스포츠구단의팬페이지메시지확산을위한콘텐츠관련연구는전혀이루어지지않고있는상황이다. 특히, 국내에서가장인기가많은스포츠인프로야구의각구단이활발하게페이스북팬페이지를운영하고있음에도불구하고이들팬페이지의대한연구는찾아보기힘들다. 본연구는프로야구구단의팬페이지에게시된메시지전략을분석하고각메시지전략이새로운팬확보에어떠한영향을미치는지분석하는데목적이있다. 이러한연구목적을달성하기위해우리나라스포츠분야중가장많은팬과인기를확보하고있는프로야구구단의페이스북팬페이지를대상으로일반기업의페이스북팬페이지콘텐츠유형연구를적용해보고해당구단이작성한메시지유형을바탕으로실질적인메시지운영전략을탐색하고자하였다. 구체적으로기존의기업페이스북관련연구들을참고하여일반기업의페이스북팬페이지콘텐츠구성방식및효과가프로야구구단의콘텐츠구성방식과효과에그대로적용될수있는지검증하였다. 또한프로야구구단의페이스북팬페이지게시물유형을구분하고각유형별수용자효과의차이를검증하였다. 마지막으로최근의빅데이터를활용한분석과예측이활발하게이루어지고있다는측면에서구단의온라인커뮤니티라고할수있는페이스북팬페이지의빅데이터정보인팬페이지의팬수를바탕으로각메시지게시목적유형에따른신규팬확보의차이를예측하여페이스북팬페이지관련연구의확장을시도하였다. 2. 이론적배경 1) 프로야구구단의페이스북팬페이지 페이스북은전세계적으로많은이용자를확보하고있는강력한 SNS 채널중하나로인정받고있다. 국내에서도 2016년 3월기점으로가입자수가 1,700만명을돌파할정도로많은사람들이이용하고있다 (www.socialbakers.com). 이와같이페이스북의가입자가급증하면서 2010년을기점으로국내외의많은기업이효과적인마케팅커뮤니케이션수단으로페이스북을활용하고있다. 페이스북은일반웹사이트와같은기능 8
을가진팬페이지를개설할수있으며, 이러한팬페이지를통해자신의팬들에게특정정보를실시간으로전달하는것이가능하다. 페이스북은브랜드팬페이지에서 좋아요 를클릭하여팬이된이용자가친구들에게브랜드메시지를확산시키는역할을수행한다 (Lipsman et al., 2012). 팬페이지에게시된메시지가확산되는기본적인메커니즘은다음과같다 ( 이은선 김여정 안정선, 2013). 먼저특정브랜드팬페이지에 A라는이용자가 좋아요 를클릭하면 A 이용자는그순간부터브랜드팬페이지의팬이된다. 이후브랜드팬페이지에게시된메시지는 A 이용자의뉴스피드 (newsfeed) 에자동으로노출된다. 브랜드팬페이지에게시된메시지에대해 A 이용자가 좋아요 를누르면같은메시지가 A 이용자의친구들뉴스피드에도노출된다. 이러한식으로팬들을통한브랜드메시지의확산이일어나는데, 광고매체로서페이스북은별도의비용투자없이브랜드메시지를무한으로확산시킬수있다. 팬페이지에게시된정보나콘텐츠는댓글을달거나 좋아요 또는 공유하기 를클릭함으로써팬페이지이용자의반응을즉각적으로확인할수있다. 팬페이지이용자는이러한상호작용을통해암묵적으로기업이나브랜드에대한지지를표현한다. 특히, 팬페이지의팬으로등록된이용자들의기업및브랜드에대한충성도는일반적인고객에비해더높게나타난다 (DMC 미디어마케팅팀, 2010; Gummerus et al., 2012). 또한기업의팬페이지운영은자사고객의충성도를강화시켜줄뿐만아니라해당콘텐츠에대한새로운의견과더불어이를공유또는재생산하는역할을수행하기때문에팬페이지이용자의주변인들에게도간접적으로영향을미칠수있다 ( 황장선 임지은, 2013; Lipsman et al., 2012). 페이스북의팬페이지는광고의기능적인측면에서도중요성을띠는데, 상업적인틀에서벗어나자연스러운노출로소비자들의회피를감소시킬수있으며, 팬페이지이용자들의개별적인인적네트워크를활용한공유및확산의효과를기대할수있기때문에광고본연의기능인정보전달과브랜드이미지강화의역할을수행할수있다 ( 이은선 김미경, 2012; 임지은 황장선, 2014; Kelly, Kerr, & Drennan, 2010). 이러한효과는프로야구구단의팬페이지에도비슷하게적용될수있다. 일반적으로온라인스포츠팬은스포츠경기와관련된뉴스나정보를검색하는데많은시간을할애하며 (Hunt, Bristol, & Bashaw, 1999), 자신이응원하는팀과선수에대한정보검색을바탕으로호의적인이미지를형성하고이를재생산하는과정을통해자신이좋 9
아하는팀에대해열정적인응원을지속하는데, 이는경기전이나경기중, 경기후에도지속적으로유지된다 ( 홍문기, 2010; Fiske & Taylor, 1984; Keaveney & Hunt, 1992). 또한브랜드커뮤니티에가입하는온라인고객들은브랜드의일부분이되고싶은심리를가지고있다 (Hutton & Fosdick, 2011). 이렇듯스포츠에열광하는팬들은온라인에서도커뮤니티에가입하거나페이스북팬페이지에 좋아요 를누름으로써마치자신이좋아하는스포츠구단의일원이된것같은느낌을받게되며, 구단에관한새로운정보를누구보다빨리접하게되면서구단의팬으로서느끼는정체성이강화된다고볼수있다 (Hutton & Fosdick, 2011; Taylor, Lewin, & Strutton, 2011). 마케팅커뮤니케이션측면에서도기업브랜드의페이스북팬페이지이용자들은일반페이스북이용자들보다해당브랜드의제품을상대적으로더많이구매하는것으로나타났다 (Lipsman et al., 2012). 이러한결과는스포츠구단의웹사이트이용자가구단에대한동일시정도나이용만족도에따라관람의도및직접적인경기관전, 재방문의향에도영향을미칠수있으며, 스포츠구단의팬페이지이용이실질적인관중동원에도영향을미칠수있다는결과와무관하지않다 ( 김지윤 김태윤 강현민, 2006; 김충현 고준석, 2012; 박성제 이제욱, 2012). 현재한국프로야구 10개구단중공식적으로페이스북팬페이지를운영하는구단은두산, 넥센, SK, 한화, KT 등이있다. 나머지 5개구단은공식적인팬페이지를운영하고있지는않으나, 팬이직접개설한팬페이지가공식팬페이지의기능과역할을대신하고있는상황이다. 공식팬페이지를운영하는구단은시즌중의경기소식과더불어그날의경기기록이나다음경기에대한정보, 선수개인의기록, 구단의대내외적인이벤트를동영상, 이미지, 텍스트등의요소를조합하여제작하고있다. 이뿐만아니라경기가없는비시즌중에도선수들의개인소식과구단소식, CSR 활동등의소식을실시간으로전달하여팬들과의소통을지속적으로수행하고있다. 2) 페이스북팬페이지메시지전략분석의현황 페이스북콘텐츠와관련한연구들은크게기업의메시지운영목적및전략에따른내용분석과콘텐츠구성요소에따른소비자반응의차이를규명한연구들로구분해볼수있다. 팬페이지의 좋아요 를 1,000개이상가진 31개기업의팬페이지상에게재된 10
3,182개의상태메시지를분석한연구 ( 이은선 김미경, 2012) 에따르면, 전체대상기업의 21% 정도의상태메시지가회사사이트로의연결을포함하고있었으며, 68% 정도의메시지가사진을게재하고있는것으로나타났다. 또한이들기업의메시지들은주로정보제공이나이벤트고지와광고가 83% 를차지하는것으로나타났으며, 정서적소통을위한메시지들은전체 12.9% 로나타났다. 이와유사하게한국 100대기업의페이스북프로필및담벼락메시지를분석한황성욱 (2013) 의연구도이은선과김미경 (2012) 의연구결과와같이조사기업의페이스북은고객관계, 마케팅및프로모션, 이벤트관리에많은노력을투자함으로서소비자들의행동적참여를유도하는메시지전략을주로구사하는것으로나타났다. 그러나이들의페이스북은노출전략과정보확산전략에적극적이었던반면, 고객과의상호작용전략은다소미흡한부분이있음을지적하였다. 이러한결과는 275개의비영리조직들의페이스북프로필을분석하여페이스북을운영하는비영리조직들이정보확산과상호작용을위한전략보다노출전략을빈번하게이용하고있다는워터스등 (Waters et al., 2009) 의연구결과와일치한다고할수있다. 황장선과임지은 (2013) 은미국과한국의주요기업의팬페이지커버스토리와포스팅메시지들을분석한연구를통해양국의기업팬페이지들이커버스토리에감성적전략을주로활용하고있으며, 브랜드와관련한내용및일상과관련한내용들을게시함으로써소비자들의높은반응을유도한다고언급하였다. 특히, 소비자들의높은반응을유도하는포스팅은양국의메시지전략에차이가있었는데, 미국은일상적인메시지가주를이루는반면에한국은신제품에대한프로모션이상대적으로높은반응을보이는것으로나타났다. 이러한결과는임지은과황장선 (2014) 의연구에서도유사하게나타났는데, 페이스북내에서소비자들의반응을확인할수있는 좋아요, 공유하기, 댓글 의메시지유형에따른차이를비교한결과, 프로모션유형의메시지가브랜드이미지, 일상, 정보제공유형의메시지보다 댓글 에있어서더효과적인메시지유형인것으로나타났다. 이영주와김성계 (2013) 의연구는메시지게시목적과메시지를구성하는요소인텍스트, 사진, 링크, 설문조사를텍스트와사진의조합, 텍스트, 사진, 링크조합, 설문조사, 링크사진의조합, 설문조사와사진의조합으로구분하여각각의조합유형에따른 좋아요, 공유하기, 댓글 의차이를분석하였다. 전반적으로이벤트성메시지에대한 공유하기 와 댓글 이정보제공, 공유, 기타의목적을가진메시지보다상대적으로 11
더높은영향력을보이는것으로나타났다. 또한메시지구성요소조합에따른영향력비교에서는 좋아요 에서만유의미한차이가나타났는데, 텍스트와사진의조합을가진메시지의 좋아요 평균이가장높은것으로나타났다. 기업의페이스북콘텐츠관련효과연구가메시지구사전략및콘텐츠조합요소에따른효과연구를활발하게진행하는것과는다르게스포츠분야의페이스북팬페이지에대한콘텐츠효과연구는거의찾아볼수없다. 이러한연구경향은일반기업이브랜드나제품과관련한콘텐츠및이벤트관련소식을수시로소비자들에게전달하는것과다르게스포츠구단의페이스북팬페이지운영은구단및소속선수와관련한정보를전달하거나경기소식을위주로정보를전달하고있기때문이다. 그렇기때문에현재까지진행된스포츠구단의 SNS 관련연구들은구단의 SNS 이용이구단의이미지나태도, 충성도, 만족도, 동일시등이온라인에서의구전의도나오프라인에서의관람의도에미치는영향등을검증하는연구들이주를이뤘다 ( 김성훈 김한주, 2012; 김충현 고준석, 2012; 박성제 이제욱, 2012; 이상규 한진욱 김태형, 2013; 정새봄 조광민 정유미, 2011). 스포츠구단의팬페이지콘텐츠양식이대부분텍스트와사진, 텍스트와동영상등의조합을활용하는방식으로콘텐츠조합요소가어느정도통일되었기때문에일반기업의페이스북팬페이지분석방법과동일하게콘텐츠요소의조합방식에따른효과차이를검증하는것은무리가있다. 따라서본연구는프로야구구단의페이스북팬페이지의메시지전략을콘텐츠요소의조합유형에따른차이를검증하는것이아닌메시지유형에따른수용자들의반응차이를검증하고자한다. 3) 빅데이터를활용한페이스북팬페이지메시지전략연구의가능성 최근프로야구구단의활발한페이스북팬페이지운영과활용은온라인에서구단과팬간의심리적유대감을더욱강하게만들어주고있다. 또한구단과팬들의 SNS에서의커뮤니케이션활동이증가하면서 SNS 방문과소통기록, 검색통계등의형태로새롭게창출되는정보의양이기하급수적으로증가하고있다 ( 한진욱외, 2015). 이렇듯온라인상에서기하급수적으로증가한데이터가최근에는빅데이터 (Big data) 라는개념으로급부상하였다. 빅데이터는과거에도여러가지명칭으로존재하였으나이것을본격적으로활용할수있는네트워크및컴퓨팅기술은현재에이르러가능하게되었고, 12
여러분야에서적극적으로활용하고있다 ( 박성제 이제욱, 2013). 그동안스포츠구단의 SNS 효과를분석한대부분의연구들은 SNS 이용자를대상으로설문조사를통해심리적요인을측정하였으며, 온라인에서의구전의도및현장에서의관람의도를측정하는수준에머물렀다. 이러한조사방법은문항의내용에의해응답자들의반응을의도적으로유도할수있으며, 통계적으로유의미한결과가도출된다해도그결과가의미하는바가현실과다소차이를보일수있다는위험성을내포하고있다 ( 박성제 이제욱, 2014). 그러나온라인상에존재하는빅데이터는온라인정보이용자가직접작성한자료를추출하거나온라인상에자동적으로기록된자료를수집한것이기때문에설문조사에의한결과보다객관성이높은정보를추출할수있다. 이와같은개념에서페이스북에서는 좋아요, 공유하기, 댓글 을통해메시지에대한수용자의선호를즉각적으로파악할수있으며, 시간의경과에따른이용자수의추이를파악하는것이가능하다. 이러한지표는팬들이팬페이지메시지중어떠한유형을더선호하고있는지를객관적으로파악할수있는지표로활용할수있다. 최근의페이스북과관련한연구들은각메시지에기록된수용자의반응지표인 좋아요, 공유하기, 댓글 을종속변인으로활용하여수용자효과를분석한빅데이터연구의초기형태라고할수있다. 이보다더발전적인형태의빅데이터분석으로는윤정한과김영용 (2014) 의연구로서, SNS에서의데이터전달방식중페이스북에게시된메시지를이용자들이공유하는확률이높을수록자신의친구들이정보를가지는데소요되는시간이감소하며정보가퍼지는속도도더빠르다는것을밝혀냈다. 그러나빅데이터를활용하면더객관적인차원에서페이스북을활용한마케팅또는커뮤니케이션효과의분석이가능함에도불구하고현재까지시행된대부분의페이스북관련연구는이용자의심리적요인에기초하여페이스북팬페이지이용동기및지속적인이용의도를검증하거나메시지공유효과의차이를검증한연구가대부분이었다. 또한몇몇의연구를통해서기업의팬페이지이용이기업브랜드및제품소비에영향을미칠수있음을밝혀냈지만 (Lipsman et al., 2012; Nelson-Feild, Riebe, & Sharp, 2012) 페이스북팬페이지의메시지유형에따른온라인팬의확산에대한연구는전무한상황이다. 페이스북팬페이지를광고매체로서고려했을때, 팬페이지메시지를더많은이용자들에게전달하는것은팬페이지를운영하는구단의충성도높은팬을확보하는일과직결된다 ( 이상규 한진욱 김태형, 2013; 정새봄 조광민 정유미, 2011). 13
본연구는이러한점에기초하여페이스북팬페이지의메시지전략유형에따른실질적인팬확보효과의차이를검증하고자한다. 페이스북팬페이지의메시지가팬들의뉴스피드에노출되어확산된다고하더라도제2자또는제3자의잠재적이용자들에게미치는영향을파악하는것은쉽지않았다. 현재까지페이스북과관련한수용자효과를분석한연구들이활용한 좋아요, 공유하기, 댓글 등의수용자지표가보여주는숫자는기존의이용자와신규이용자의반응효과가혼재되어있다. 페이스북이광고매체로서가치를높게평가받고있는것은팬과팬사이의관계를바탕으로자발적으로확산된다는점이며, 이러한특성은기업의획득미디어 (earned media) 를창출한다 ( 이은선 김여정 안정선, 2013). 그렇기때문에각메시지전략유형에따른신규가입자의변화량추이를분석하는것은향후특정메시지전략을구사했을때기대할수있는신규팬의수를예측하여관련마케팅활동을위한여러가지제반계획을수립하는데도움을줄수있다. 특히본연구에서분석하고자하는팬확보효과의차이는과거팬페이지팬의수를기반으로한메시지게시목적유형별팬확보에대한예측에초점을두고있다. 즉, 각메시지게시목적유형별과거의팬수변화를분석하여향후동일한메시지전략을구사하였을때예측되는신규팬의수를예측하는방법을활용하고자한다. 3. 연구문제 본연구는국내프로야구구단의페이스북팬페이지의메시지전략을탐색함으로써기업의브랜드및제품과관련한페이스북팬페이지콘텐츠및메시지전략연구를스포츠분야로확장하고자한다. 또한지금까지시도되지않았던각메시지게시목적유형별신규이용자의변화추이를분석하여향후기대되는신규이용자의수를예측하고비교하고자한다. 먼저, 기업의팬페이지의콘텐츠및메시지전략유형의차이를규명한연구를바탕으로프로야구구단의콘텐츠및메시지전략유형을규명하고자한다. 이수범과김남이 (2012) 의연구에서는 2011년인터넷소통대상에선정된 8개기업의페이스북팬페이지분석을통해기업의이벤트참여를유도하는메시지가가장많이활용되고있었으며, 게시물제시방식에서도텍스트와사진을함께게재한방식을가장많이활용하 14
는것으로나타났다. 이영주와김성계 (2013) 의연구도유사한결과가도출되었는데, 3 개기업의팬페이지메시지를분석한결과이벤트목적의게시물이가장높은수용자반응을보였으며, 콘텐츠구성요소에서도텍스트와사진을조합한콘텐츠구성이가장높은 좋아요 와 댓글수 를보인것으로나타났다. 이에일반기업의페이스북팬페이지콘텐츠구성방식과효과가프로야구구단의콘텐츠구성방식과효과에그대로적용될수있는지탐색하기위해다음과같은연구문제를제시한다. 연구문제 1: 프로야구구단의페이스북팬페이지의주된콘텐츠구성방식은무엇이며각유형별 수용자반응에차이가있는가? 그러나메시지활용전략측면에서일반기업과는다른차이를보이기때문에이를그대로적용하는것은한계가있다. 즉, 일반기업의메시지게시목적은이벤트, 정보제공, 공유, 설문조사, 일상적인메시지등의유형으로요약할수있으나, 프로야구구단의메시지게시목적은경기소식, 경기기록이나다음경기에대한정보, 선수개인의기록, 구단의대내외적인이벤트와관련한메시지가주를이루기때문이다. 이에프로야구구단의페이스북팬페이지의메시지게시목적을분석하고각유형에따른수용자효과의차이를분석하고자다음과같은연구문제를제시한다. 연구문제 2: 프로야구구단의페이스북팬페이지의메시지게시목적은무엇이며, 각유형별수 용자반응에차이가있는가? 본연구는기존의페이스북팬페이지효과분석연구들의연구방법을확장하여각메시지게시목적에따른과거의팬수동향을바탕으로향후각메시지의게시목적유형별신규팬수의규모를예측하고자한다. 이러한예측은각메시지의게시목적유형에따른새로운인적네트워크의확산효과라고볼수있다. 이에다음과같은연구문제를제시한다. 연구문제 3: 프로야구구단의페이스북팬페이지의메시지게시목적유형별신규이용자의확산 효과는어떠한차이를보이는가? 15
4. 연구방법 1) 주요변인의추출및유목설정 본연구의주요분석자료는프로야구구단의콘텐츠유형, 메시지게시목적, 페이스북팬페이지의일자별팬수의변화량을보여주는시계열자료다. 한국프로야구구단의페이스북팬페이지를분석하기위해현재 10개의프로야구구단중조사시점을기점으로가장많은팬수를확보하고있는한화이글스의팬페이지를주요분석대상으로삼았다. 한화이글스의팬페이지는구단에서직접운영하는공식팬페이지로 2016년 3월 31일자를기준으로 131,077명의팬을확보하고있을만큼활발하게팬페이지를운영하고있다. 메시지수집기간은스포츠구단의주요메시지소재가경기와관련된내용이주를이룰것이라는판단에 2015년정규시즌이진행되었던 2015년 3월 28일부터 2015 년 10월 6일까지로한정하였다. 해당기간동안수집된메시지는총 439건으로수집된팬페이지메시지는콘텐츠조합유형, 메시지게시목적유형, 좋아요, 공유하기, 댓글수 등의수용자반응에대해건별로코딩을실시하였다. 콘텐츠조합유형은선행연구들 ( 이수범 김남이, 2012; 이영주 김성계, 2013) 을참고하여텍스트, 텍스트+사진, 텍스트+동영상, 텍스트+링크+사진, 사진, 사진+링크, 사진+동영상, 동영상+링크, 동영상+링크+텍스트등의총 9가지유형으로구분하였다. 게시목적의유형은스포츠구단의팬페이지메시지를분석한선행연구를찾기어려웠기때문에연구자가사전의팬페이지의내용을검토하여유목화하였으며, 경기결과, 경기예고, 훈련소식, CSR 활동, 관람이벤트, 구단이벤트, 선수개인이야기등의총 7가지유형으로구분하였다. 수용자반응을확인할수있는 좋아요, 공유하기, 댓글수 는일반적으로팬수가많아지면산술적으로각수용자지표의변화수치가과거를기점으로현재에이르기까지무조건적인선형추세를보일가능성이있다. 본연구는이러한오류를상쇄하기위해이노버즈미디어사의페이스북팬페이지분석사이트인이노슈이트 (innosuite.co.kr) 에서제공하는인게이지먼트지수 (engagement rate) 를참고하여동일한차원의변형식을적용하였다. 즉, 인게이지먼트지수는해당게시물이노출된시점의각수용자반 16
응지수를팬수로나눈비율값을의미한다. 일례로 2015 년 5 월 2 일에게시된메시지 의 좋아요 인게이지먼트산술식은다음과같다. 2015 년 5 월 2 일메시지의 좋아요 인게이지먼트지수 = 2015 년 5 월 2 일좋아요수 100 2015 년 5 월 2 일팬수 동일기간동안의팬페이지팬수는현재페이스북에서특정팬페이지의과거팬수의변화량을제공하지않는다는점을고려하여이노슈이트에서제공하는자료를활용하였다. 이때, 팬수는페이지의 좋아요 를클릭한사람의수를의미하며각게시물의수용자지표인 좋아요 와는다른지표이다. 자료가수집된시점을기준으로 2015년 3월 28일의한화이글스의팬수는 77,263명으로나타났으며, 자료수집마지막기간인 2015년 10월 6일의팬수는 120,726명으로확인되었다. 2) 코더간신뢰도확인 본연구는페이스북팬페이지의수용자반응지표와콘텐츠유형, 메시지게시목적유형을코딩하기위해사전에코딩프레임 (coding frame) 을작성하고이를바탕으로신문방송학을전공한대학원생 2명이각각자료를코딩하였다. 코더간의신뢰도를확인하기위해전체코딩을실시하기전인약 2개월치의자료인 157개의메시지를예비로코딩하여두코더간의신뢰도를확인하는작업을수행하였다. 코더간신뢰도는코헨의카파 (Cohen s Kappa) 를이용하여산출하였다. 분석결과, 팬페이지의수용자반응지표와콘텐츠유형에따른분류의신뢰도는 100% 일치하는것으로나타났다. 반면, 메시지게시목적유형에따른분류는코더간신뢰도가.80으로나타났다. 랜디스와코크 (Landis & Koch, 1977) 는코더간신뢰도확인에대해.61.80은실질적동의수준으로,.80 이상의신뢰도는거의완벽한수준의동의로보고있다. 따라서메시지게시목적유형에따른분류는코더간신뢰도가확보된것으로판단하였으며, 이후불일치항목에대해서는코더간토의를통해조절하는과정을수행하였다. 17
3) 분석방법 본연구는 < 연구문제 1> 과 < 연구문제 2> 를검증하기위한방법으로콘텐츠유형과메시지게시목적을독립변인으로, 수용자반응지표인 좋아요, 공유하기, 댓글수 를종속변인으로설정한변량분석을실시하였다. 또한 < 연구문제 3> 을검증하기위한방법으로는일변량시계열을예측하는데유용하게활용되는지수평활법 (exponential smoothing method) 을활용하였다 ( 정동빈, 2009). 지수평활법은각관측값 ( 실제분석에활용된수치 ) 에각기다른가중값을부여하여예측하는방법으로, 먼과거에관측된값들보다최근에가까운관측값에더많은비중을부여하는방법을말한다. 여기에서평활 (smoothing, 平滑 ) 은시계열의진폭을평편하고부드럽게조정하는것을의미한다. 지수평활법은시계열을표현하는모수들이시간의흐름에따라서서히변화할때가장효율적으로활용할수있으며, 중단기예측에보편적으로활용된다. 지수평활법은시계열자료의추세와계절성유무에따라다양한분석법을적용할수있다. 먼저추세와계절성이없는자료의경우단순지수평활법을고려할수있으며, 전반적인추세가선형이며계절성이없는경우에는 Holt의선형추세나 Brown의선형추세를고려할수있다. 또한계절성이없으며선형추세가점차감소하는추세를보인다면진폭감소추세를고려할수있다. 반면, 계절적인변동을포함한시계열자료도보편적으로존재한다. 대체로추세가없고시간에관계없이일정한계절성이있는경우에는단순계절모형, 계절적주기내의변동이변하지않고유지될때는윈터스가법, 계절적주기내의변동이변하는경우에는윈터스승법을고려할수있다. 5. 연구결과 1) < 연구문제 1> 과 < 연구문제 2> 의검증을위한사전분석 < 연구문제 1> 과 < 연구문제 2> 는프로야구구단의페이스북팬페이지의주된콘텐츠구성방식과메시지게시목적의유형을알아보고, 각콘텐츠구성방식과메시지게시목적유형에따라 좋아요, 공유하기, 댓글수 등의수용자반응을비교하는것이다. < 표 1> 은수집된 439건의메시지에대한 좋아요, 공유하기, 댓글수 의산술적 18
표 1. 수용자반응지표의기술통계량및정규성검증결과 구분 (N=439) 기술통계량왜도첨도 평균표준편차통계량표준오차통계량표준오차 좋아요 2.04 2.155 2.634 0.117 10.146 0.233 원자료 공유하기 0.05 0.087 4.725 0.117 31.569 0.233 댓글수 0.14 0.173 4.262 0.117 26.733 0.233 LN 좋아요 0.28 0.938 0.113 0.117-0.567 0.233 로그변환 LN 공유하기 -4.11 1.622 0.207 0.117-0.458 0.233 LN 댓글수 -2.50 1.017-0.268 0.117 1.068 0.233 표 2. 수용자반응변인간의상관관계분석결과 구분 (N=439) LN좋아요 LN공유하기 LN댓글수 LN좋아요 1.684**.741** LN공유하기 1.551** **ρ<.01 수치를각게시날짜별팬페이지의팬수를기준으로비율값을계산한인게이지먼트지수의기술통계량을정리한것이다. 일반적으로데이터의정규성은왜도와첨도를통해검증할수있으며, 절댓값을기준으로왜도는 2보다작아야하며, 첨도는 7보다작아야한다 (West, Finch, & Curran, 1995). 분석결과, 수용자반응을나타내는세가지지표모두정규성을충족하지못한것으로나타났으며, 정규성확보를위해자연로그 (LN) 로변환하였다. 자연로그로변환한수용자지표의인게이지먼트지수는정규성기준을충족한것으로나타났다. 일반적으로독립변인의집단이 3개이상이며, 연속형수준의종속변인에대한분석은일변량분석을통해집단별차이를규명할수있다. 다만, 본연구와같이종속변인이다수일경우, 각종속변인간의상관관계가높게나타나면종속변인별로일변량분석을따로실시하는것이아니라종속변인을한분석에모두포함할수있는다변량분석을고려할필요가있다. 만약각종속변인별로일변량분석을각각실시할경우 1 종오류의확률이높아져통계의신뢰도를저하시킬수있다 ( 이학식 임지훈, 2013). 19
< 표 2> 에서확인할수있듯이자연로그로변환한 좋아요, 공유하기, 댓글수 의인게이지먼트지수는각변인간의비교적높은수준의상관관계가있는것으로나타났다. 추후 [ 연구문제 1] 과 [ 연구문제 2] 의분석은자연로그로변환한세개의수용자반응지표의인게이지먼트지수를한모형에고려한다변량분석을실시하였다. 2) < 연구문제 1> 의검증 < 연구문제 1> 은페이스북팬페이지의주된콘텐츠구성방식을규명하고각콘텐츠구성방식에따른수용자반응지표의차이를검증하는것이다. < 표 3> 에따르면, 팬페이지의게시물을구성하는콘텐츠방식은텍스트와사진을활용하여게시물을제작하는비율이가장높게나타났으며, 그다음으로텍스트와동영상을함께활용한전략을많이구사한것으로나타났다. 반면 좋아요 와 댓글수 등의수용자반응은텍스트와동영상을활용한콘텐츠구성방식이가장높게나타났으며, 공유하기 는링크와동영상, 텍스트를모두활용한콘텐츠구성방식이가장높게나타났다. 팬페이지의콘텐츠구성유형별수용자반응의차이를통계적으로검증하기위해다변량분석을실시하였다. 다변량검증의경우유의수준 95% 에서유의확률이.05 이상일때공분산행렬의동일성을확보할수있다. < 표 4> 에서나타난바와같이본모형은공분산행렬의동일성을검증하기위한 Box의검증결과에서유의확률이.000 으로나타나공분산행렬의동일성을확보하지못한것으로나타났다. 또한각종속변인의등분산성가정에대한분석에서도자연로그로변환한 댓글수 의인게이지먼트를 표 3. 펜페이지콘텐츠구성유형과각유형별수용자반응의기술통계량 콘텐츠구성유형 N LN 좋아요 LN 공유하기 LN 댓글수 평균표준편차평균표준오차평균표준편차 텍스트 +사진 139.84.817-2.80 1.107-2.02 1.007 텍스트+ 동영상 10.21.560-2.51.963-2.39.720 텍스트 +링크+ 사진 246.04.901-4.74 1.446-2.66.965 사진 35.06.596-5.01 1.129-3.08.653 링크+ 동영상 +텍스트 9-1.06.694-5.29 1.436-3.16 1.215 합계 439.28.938-4.11 1.622-2.50 1.017 20
표 4. 콘텐츠구성유형에따른수용자반응효과차이 콘텐츠구성유형 Box 의동질성검증 Levene 의등분산검증 M F ρ F ρ 제 Ⅲ 유형제곱합 F ρ LN 좋아요 3.265.012 75.474 26.429.000 LN공유하기 228.771 8.766.000 2.491.043 402.172 58.211.000 LN 댓글수 1.596.174 54.074 14.705.000 표 5. Kruskal-Wallis 검증을적용한펜페이지콘텐츠구성유형에따른수용자반응결과 콘텐츠구성유형 LN 좋아요평균순위 LN 공유하기평균순위 LN 댓글수평균순위 텍스트+ 동영상 (n=139) 296.36 a 328.76 a 283.98 a 링크+ 동영상+ 텍스트 (n=10) 217.60 ab 352.00 a 233.20 ab 텍스트 +사진 (n=246) 187.25 b 166.86 b 198.24 b 사진 (n=35) 189.91 b 146.97 b 134.24 b 텍스트 +링크+ 사진 (n=9) 55.56 c 130.22 b 145.33 b Kruskal-Wallis 검증결과 카이제곱 83.836 172.244 61.801 자유도 4 4 4 근사유의확률.000.000.000 * 각수용자지표의알파벳소문자는 Kruskal-Wallis 검증의본페로니보정법에의한사후검증결과의동일집단군을표기. 각비교군별사후검증의결과는 < 부록 1> 참고. 제외하면통계적으로등분산성을만족하지못하였다. 일반적으로분산분석은모집단의분산이동일하다는가정을충족해야하며, 이러한가정을충족하지못하는경우에는분산의동일성가정에서비교적자유로운비모수검증을통해분석을실시하여야한다 ( 채서일, 2013). 비모수검증에서세집단이상의집단분포를비교하는방법으로는 Kruskal-Wallis 검증이있다. 본연구에서는 Kruskal-Wallis 검증을통해각콘텐츠유형별수용자차이를분석하였다. Kruskal-Wallis 비모수검증을통해각콘텐츠구성유형별수용자반응의차이를분석한결과는 < 표 5> 와같다. Kruskal-Wallis 비모수검증은일반적인분산분석과같은사후분석결과를제공하지않는다. 따라서각집단별차이를검증하는연구가 21
설은 각콘텐츠구성유형별로수용자반응의차이가있을것이다. 즉, 적어도어느두가지이상의콘텐츠유형간에는차이가있다 를검증해야한다. 분석결과, 총 5개의콘텐츠구성유형은각각로그변환된수용자인게이지먼트지수에적어도 2개이상의콘텐츠구성유형에서집단간차이가있는것으로나타났다. 각로그변환된수용자인게이지먼트지수별로콘텐츠구성유형별차이를세부적으로알아보기위해비모수검증에서사용할수있는사후검증방법인본페보니보정법 (bonferroni correction method) 을활용하였다. 본페로니보정법은여러개의집단군을비교할때, 집단이많아짐에따라발생할수있는 1종오류의발생가능성을낮춰준다. 즉, 귀무가설이참임에도불구하고귀무가설을기각하여실제로집단간차이가없음에도차이가있다고나타나는오류를줄여줄수있다. Kruskal-Wallis 검증에서의사후검증으로활용되는본페로니보정법은각집단별짝을독립표본 T-test의비모수적인방법으로활용되는 Mann-Whitney 검정을경우의수별로실시하면된다. 이때, 사후검증에서보정된유의수준 (α) 은 1-(1-α)/T( 집단별로검증해야할횟수 ) 로계산된다 (Armstrong, 2014). Kruskal-Wallis 검증의보정된유의수준은 SPSS 20.0 버전에서자동으로계산되며, 본페로니보정에의해조정된유의수준을통계적이해를용이하게하기위해.05로설정하였다. 사후검증의결과, 대체로동영상콘텐츠를활용한콘텐츠구성방식의수용자지표가동영상을포함하지않는콘텐츠구성방식에비해상대적으로높은수용자반응을유도할수있는것으로나타났다. 또한텍스트와사진, 링크를조합한콘텐츠유형은텍스트와사진, 사진만을활용한콘텐츠조합방식에비해수용자들의 좋아요 를유도하는데상대적으로효과가낮은것으로나타났으며, 공유하기 와 댓글수 에서는집단별차이가나타나지않았다. 2) < 연구문제 2> 의검증 < 연구문제 2> 는팬페이지게시물의게시목적을탐색하고각게시목적유형에따른수용자반응의차이를분석하는것이다. 당초연구의설계과정에서프로야구구단의팬페이지게시목적을경기결과, 경기예고, 훈련소식, CSR 활동, 관람이벤트, 비경기이벤트, 선수개인이야기등으로구분하였으나, 자료수집기간에훈련소식과관련한메시지가없었으며, CSR 관련활동은 2건등으로타게시물에비해큰차이가있는것 22
표 6. 펜페이지게시목적에각유형에따른수용자반응의기술통계량 게시목적 N LN 좋아요 LN 공유하기 LN 댓글수 평균표준편차평균표준오차평균표준편차 경기결과 192.87.753-3.53 1.411-2.12.916 경기예고 65 -.49.273-5.43.765-2.59.451 관람외구단이벤트 51 -.42.761-4.33 1.634-2.88 1.060 관람이벤트 53 -.61.748-4.05 2.128-3.29 1.402 선수개인이야기 78.53.689-4.31 1.531-2.56.827 합계 439.28.938-4.11 1.622-2.50 1.017 표 7. 게시목적유형에따른수용자반응효과차이 게시목적 Box 의동질성검증 Levene 의등분산검증 M F ρ F ρ 제 Ⅲ 유형제곱합 F ρ LN 좋아요 13.341.000 177.761 92.920.000 LN공유하기 307.697 12.573.000 13.321.000 184.618 20.711.000 LN 댓글수 13.563.000 68.749 19.410.000 으로나타났다. 이에추후시계열분석을위한안정적인수의표본확보를위해 CSR 활동과비경기이벤트관련메시지를 관람외구단이벤트 로통합하였다. 각팬페이지게시목적에따른활용빈도와유형별수용자반응에대한기술통계랑은 < 표 6> 과같다. 대체로팬페이지게시목적은경기결과를전달하기위한메시지가주를이루고있었으며, 5개의팬페이지게시목적에대한수용자효과는경기결과가자연로그로변환된각 좋아요, 공유하기, 댓글수 인게이지먼트가타게시목적에비해상대적으로높게나타났다. 팬페이지의게시목적에따른수용자반응의차이를통계적으로검증하기위해다변량분석을실시하였다. < 표 7> 에서나타난바와같이본모형은공분산행렬의동일성을검증하기위한 Box의검증결과에서유의확률이.000으로나타나공분산행렬의동일성을확보하지못하였다. 또한각종속변인의등분산성가정도 3개의수용자지 23
표 8. Kruskal-Wallis 검증을적용한펜페이지게시목적유형에따른수용자반응결과 게시목적유형 LN 좋아요평균순위 LN 공유하기평균순위 LN 댓글수평균순위 경기결과 (n=192) 301.08 a 270.15 a 265.94 a 선수개인이야기 (n=78) 258.22 a 203.80 b 208.44 b 경기예고 (n=65) 101.80 b 107.04 c 201.66 b 관람외구단이벤트 (n=51) 128.06 b 204.04 b 175.04 b 관람이벤트 (n=53) 103.47 b 216.06 b 136.35 b Kruskal-Wallis 검증결과 카이제곱 213.398 83.663 56.625 자유도 4 4 4 근사유의확률.000.000.000 * 각수용자지표의알파벳소문자는 Kruskal-Wallis 검증의본페로니보정법에의한사후검증결과의동일집단군을표기. 각비교군별사후검증의결과는 < 부록 2> 참고. 표모두만족하지못한것으로나타났다. 이에 Kruskal-Wallis 비모수검증을추가적으로실시하였다. Kruskal-Wallis 비모수검증을통해각게시목적유형에따른수용자반응의차이를분석한결과, 경기결과를알리기위해작성된메시지의자연로그로변환된 좋아요, 공유하기, 댓글수 인게이지먼트가가장높게나타났다 (< 표 8> 참고 ). 이러한결과는프로야구팬페이지메시지유형중수용자의관심과호의적인반응을유도하는데경기결과가주요한메시지소재로활용되고있음을보여주는결과라고할수있다. 그다음으로는선수개인이야기가 좋아요 와 댓글 을유도하는데효율적인메시지유형으로나타났다. 다만관람이벤트, 선수개인이야기와관련한메시지는경기결과다음으로 공유하기 수준이높은메시지유형으로나타나메시지공유측면에서메시지게시목적에따른효과차이가이벤트위주로이루어지고있음을알수있다. 3) < 연구문제 3> 의검증 < 연구문제 3> 은팬페이지게시목적유형별로과거팬수의추이를바탕으로신규팬의규모를예측하는것이다. 즉, 총 5개의유형으로구분된팬페이지게시목적별로팬수 24
표 9. 각유형별시계열형태및기술통계량 시계열형태 기술통계량 n 112 최솟값 경기결과 왜도 (S.E.) -0.419(0.228) 77,263 최댓값 첨도 (S.E.) -0.797(0.453) 120,726 n 65 최솟값 경기예고 왜도 (S.E.) -0.850(0.297) 78,463 최댓값 첨도 (S.E.) 0.054(0.586) n 51 120,608 최솟값 관람외구단이벤트 왜도 (S.E.) -0.477(0.333) 77,550 최댓값 첨도 (S.E.) -1.083(0.656) 120,608 n 53 최솟값 관람이벤트 왜도 (S.E.) -0.522(0.327) 78,084 최댓값 첨도 (S.E.) -1.026(0.644) 120,094 n 78 최솟값 선수개인이야기 왜도 (S.E.) -0.408(0.272) 77,550 최댓값 첨도 (S.E.) -0.925(0.538) 120,623 (fan count) 의일자별변화량을바탕으로향후특정시점까지의팬확보변화량을예측함으로써어떠한유형의게시물이새로운인적네트워크확보에더기여할수있는지알아보는것이목적이라고할수있다. 이를분석하기에앞서각게시목적유형별로시계열형태를파악하고정규성여부를확인하였다. < 표 9> 와같이 5가지유형의시계열 25
자료는대체로계절성은포함되지않았으나, 비계절적차원에서선형추세를가지고있다. 이러한경우고려할수있는모형은 Holt의선형추세모형과 Brown의선형추세모형이다. 한편, 경기결과 의자료수가당초 192개에서 112개로축소되었는데, 이는동일날짜에여러건의메시지가게시된경우가있었기때문이다. 즉, 시계열자료는일자별자료를바탕으로예측하기때문에중복된날짜는 1건의게시물로간주하여전체자료의수가 112개로축약되었다. 아울러 5개의시계열자료는모두정규성을만족하는것으로나타났다. (1) 경기결과 시계열자료의팬수예측 < 표 10> 은선형추세를보이는시계열자료의지수평활법중두가지모형을적용한모형통계량의결과를보여준다. 모형적합통계량의정상R 제곱은모형의설명력을의미하며, MAPE는정확도의예측오차를의미하는절대평균오차비율 (mean absolute percentage error) 을의미한다. MAPE는실제관측치와예측치의차이인오차의평균으로서그수치가낮을수록예측력이좋다고할수있다 (Lewis, 1982). 두모형의비교에서는 Holt의선형추세모형이 Brown의선형추세모형보다모형의설명력이좋으며예측오차도낮다고할수있다. 또한시계열자료의백색잡음항의독립성을검증하는 Ljung-Box Q도 Holt의선형추세모형만기준을충족 ( ρ>.05) 하는것으로나타나최종모형으로 Holt의선형추세모형을적용하였다. < 표 11> 은 Holt의선형추세모형을적용한 경기결과 의모수추정결과이다. 평활계수중알파는일반평활계수를의미하며추정값이 1에가까울수록가장최근의값에가중치를부여한다. 알파의추정값이 1이므로본모형은가장최근의관측값하나만을포함하는것으로볼수있다. 감마는추세평활계수를의미하며, 값이작을수록모든 표 10. 경기결과 시계열자료의모형적합결과비교 지수평활모형 모형적합통계량 Ljung-Box Q 정상 R 제곱 MAPE 통계량 df ρ Holt 의선형추세 0.302 0.263 21.034 16.177 Brown 의선형추세 0.197 0.276 29.388 17.031 26
표 11. Holt 의선형추세모형에의한 경기결과 의모수추정 모형평활계수추정값 S.E. t ρ 예측값 (Δ) Fan count 알파 ( 수준 ) 1.000 0.096 10.458.000 감마 ( 추세 ) 0.100 0.047 2.135.035 252 관측값을동등하게취급한추세에근거하여결과를얻은것으로볼수있다. 경기결과 시계열자료를 Holt 의선형추세모형으로예측한결과향후 252 의증가량을보일것으 로예측되었다. (2) 경기예고 시계열자료의팬수예측 경기예고 시계열자료를예측하기위한두가지선형추세모형의적용결과는 < 표 12> 와같다. 먼저두모형의비교에서 Holt의선형추세모형이 Brown의선형추세모형보다모형의설명력이높으며예측오차도낮다고할수있다. 백색잡음항의독립성을검증하는 Ljung-Box Q는두모형모두만족스러운결과를보였다. 결과적으로두모형모두 경기예고 시계열자료의팬수를예측하기위해고려할만한모형으로나타났으나, 두모형중정상R 제곱과 MAPE를기준으로판단한다면, Holt의선형추세모형이더적절하다고할수있다. 표 12. 경기예고 시계열자료의모형적합결과비교 지수평활모형 모형적합통계량 Ljung-Box Q 정상 R 제곱 MAPE 통계량 df ρ Holt 의선형추세 0.579 0.576 7.798 16.955 Brown 의선형추세 0.564 0.600 13.822 17.680 표 13. Holt 의선형추세모형에의한 경기예고 의모수추정 모형평활계수추정값 S.E. t ρ 예측값 (Δ) Fan count 알파 ( 수준 ) 0.623 0.108 5.789.000 감마 ( 추세 ) 0.583 0.175 3.328.001 392 27
< 표 13> 은 Holt의선형추세모형을적용한 경기예고 의모수추정결과이다. 평활계수인알파와감마모두적절한과거치의값에가중치를부여한수치를바탕으로예측되었음을알수있다. 경기예고 의시계열자료를 Holt의선형추세모형으로예측한결과향후 392의증가량을보일것으로예측되었다. (3) 관람외구단이벤트 시계열자료의팬수예측 관람외구단이벤트 시계열자료를예측하기위한두가지의선형추세모형의적용결과는 < 표 14> 와같다. 먼저두모형의비교에서 Holt의선형추세모형이 Brown의선형추세모형보다모형의설명력이높은반면, 두모형간의 MAPE 차이는 0.001이므로거의동일하다고보인다. 백색잡음항의독립성을검증하는 Ljung-Box Q는두모형모두백색잡음항의독립성을만족하는것으로나타났다. 결과적으로두모형모두 관람외구단이벤트 시계열자료의팬수를예측하기위해고려할만한모형으로나타났다. 그러나두모형중정상R 제곱을기준으로판단한다면, Holt의선형추세모형이더적절하다고할수있다. < 표 15> 는 Holt의선형추세모형을적용한 관람외구단이벤트 의모수추정결과이다. 평활계수인알파와감마모두적절한과거치의관측값을바탕으로예측되었음을알수있다. 관람외구단이벤트 의시계열자료를 Holt의선형추세모형으로예측한결과향후 917의증가량을보일것으로예측되었다. 표 14. 관람외구단이벤트 시계열자료의모형적합결과비교 지수평활모형 모형적합통계량 Ljung-Box Q 정상 R 제곱 MAPE 통계량 df ρ Holt 의선형추세 0.432 0.678 13.184 16.659 Brown 의선형추세 0.370 0.679 15.880 17.532 표 15. Holt 의선형추세모형에의한 관람외구단이벤트 의모수추정 모형평활계수추정값 S.E. t ρ 예측값 (Δ) Fan count 알파 ( 수준 ) 1.000 0.147 6.783.000 감마 ( 추세 ) 0.001 0.048 0.017.987 917 28
표 16 관람이벤트 시계열자료의모형적합결과비교 지수평활모형 모형적합통계량 Ljung-Box Q 정상 R 제곱 MAPE 통계량 df ρ Holt 의선형추세 0.382 0.687 12.093 16.738 Brown 의선형추세 0.360 0.705 11.159 17.848 표 17. Holt 의선형추세모형에의한 관람이벤트 의모수추정 모형평활계수추정값 S.E. t ρ 예측값 (Δ) Fan count 알파 ( 수준 ) 1.000 0.139 7.186.000 감마 ( 추세 ) 0.199 0.100 1.990.052 262 (4) 관람이벤트 시계열자료의팬수예측 관람이벤트 시계열자료를예측하기위한두가지선형추세모형의적용결과는 < 표 16> 과같다. 먼저두모형의비교에서 Holt의선형추세모형이 Brown의선형추세모형보다모형의설명력과예측력이좋다고할수있다. 백색잡음항의독립성을검증하는 Ljung-Box Q는두모형모두백색잡음항의독립성을만족하는것으로나타났다. 결과적으로두모형모두 관람이벤트 시계열자료의팬수를예측하기위한모형으로고려할수있다. 그러나최종적으로는모형의설명력과예측오차를기준으로 Holt의선형추세모형을선택하였다. < 표 17> 은 Holt의선형추세모형을적용한 관람이벤트 의모수추정결과이다. 평활계수인알파는최종관측치하나만을포함하고있으며, 추세는없는것으로나타났다. 관람외구단이벤트 의시계열자료를 Holt의선형추세모형으로예측한결과향후 262의증가량을보일것으로예측되었다. (5) 선수개인이야기 시계열자료의팬수예측 선수개인이야기 시계열자료를예측하기위한두가지선형추세모형의적용결과는 < 표 18> 과같다. 먼저두모형의비교에서 Holt의선형추세모형이 Brown의선형추세모형보다설명력과예측력이더좋다고할수있다. 백색잡음항의독립성을검증하는 Ljung-Box Q는두모형모두백색잡음항의독립성을만족하는것으로나타났다. 29
표 18. 선수개인이야기 시계열자료의모형적합결과비교 지수평활모형 모형적합통계량 Ljung-Box Q 정상 R 제곱 MAPE 통계량 df ρ Holt 의선형추세 0.527 0.506 22.275 16.135 Brown 의선형추세 0.505 0.536 17.334 17.432 표 19. Holt 의선형추세모형에의한 선수개인이야기 의모수추정 모형평활계수추정값 S.E. t ρ 예측값 (Δ) Fan count 알파 ( 수준 ) 0.997 0.116 8.632.000 감마 ( 추세 ) 5.100E-5 0.029 0.002.999 564 결과적으로두모형모두 선수개인이야기 시계열자료의팬수를예측하기위한모형으로고려할만한수치를보였다. 그러나최종적으로는모형의설명력과예측오차를기준으로 Holt의선형추세모형을선택하였다. < 표 19> 는 Holt의선형추세모형을적용한 선수개인이야기 의모수추정결과이다. 평활계수인알파는최근관측치를거의하나만포함하고있다고할수있다. 반면, 추세는없는것으로나타났다. 선수개인이야기 의시계열자료를 Holt의선형추세모형으로예측한결과향후 564의증가량을보일것으로예측되었다. 본연구에서상정한각연구문제를검증한결과프로야구구단의페이스북팬페이지메시지는주로텍스트와사진을조합한콘텐츠유형의활용도가가장높게나타났으나수용자반응지표측면에서는동영상을조합한콘텐츠유형의수용자반응지표가동영상을포함하지않은경우에비해높은수준의수용자반응을유도하고있었다. 또한각메시지의게시유형별비교에서도경기결과와관련한메시지작성이가장일반적으로나타났으며, 이에대한수용자지표도타게시목적유형에비해상대적으로높은수준의반응을유도한것으로나타났다. 그러나각게시목적유형별신규팬의확보를예측하는분석에서는경기결과보다팬과의상호작용을높이기위한관람외구단이벤트에서상대적으로더많은규모의신규팬을확보하는데유용한메시지인것으로나타났다. 30
6. 논의및시사점 본연구는일반기업의페이스북팬페이지메시지전략과관련한연구가활발하게진행되고있는반면, 스포츠관련분야의페이스북팬페이지메시지전략연구는상대적으로미진하였다는문제의식으로부터출발했다. 현재의스포츠관련분야는팬과의소통을위한온라인커뮤니케이션의필요성을느끼고있으며, 이러한온라인커뮤니케이션의주된채널로서페이스북팬페이지를활용하고있다. 그러나전술한바와같이일반기업의페이스북팬페이지관련연구의분석틀을스포츠분야에그대로수용하는것은한계가있다. 일반기업의페이스북팬페이지메시지는제품및브랜드와관련한정보전달을중심으로다양한이벤트와팬들과의정서적소통을위한커뮤니케이션이주를이루고있다. 또한여러유형의설문조사를활용하여제품및브랜드에대한수용자의의견을수렴하는채널로활용하고있다. 반면, 스포츠분야의페이스북팬페이지메시지는경기와관련정보, 구단과선수와관련한정보, 구단이경기의내외적으로진행하는이벤트등일반기업과메시지게시목적에큰차이를보이고있다. 그렇게때문에일반기업에비해스포츠분야의팬페이지메시지관련연구는상대적으로미진하였던것이사실이다. 이에스포츠분야중우리나라에서가장많은팬과인기를확보하고있는프로야구구단의페이스북팬페이지를대상으로기존에실시되었던페이스북팬페이지콘텐츠유형연구를적용해보고, 스포츠구단이일반적으로작성하는메시지유형을바탕으로실질적인메시지운영전략을탐색하고자하였다. 또한최근의빅데이터를활용한분석과예측이활발하게이루어지고있다는측면에서구단의온라인커뮤니티라고할수있는페이스북팬페이지의빅데이터정보인팬페이지의팬수를바탕으로각메시지게시목적유형에따른신규팬확보의차이를예측하여페이스북팬페이지관련연구의확장을시도하였다. 이에대한연구결과를요약하면다음과같다. 먼저프로야구구단의콘텐츠구성방식은텍스트와사진을조합한유형이가장많이활용되고있었으며, 텍스트와동영상을조합한유형의활용도높게나타났다. 또한각콘텐츠구성유형별로수용자반응을확인할수있는 좋아요, 공유하기, 댓글수 의차이를분석한결과동영상을조합한유형의메시지가 좋아요 와 댓글수 가가장높게나타났으며, 링크, 동영상, 텍스트를조합한유형의메시지는 공유하기 의효과가가장높은것으로나타났다. 결과적으로프로야구구단의콘텐츠구성방식은일 31
반기업이활용하고있는조합유형과마찬가지로텍스트와사진조합이가장보편적인것으로나타났으나, 수용자반응은그리높지못한것으로볼수있다. 메시지게시목적유형은주로 경기결과 를전달하는메시지가가장많은것으로나타났으며, 그다음으로는 선수들의개인이야기 와관련한메시지인것으로나타났다. 수용자반응도 경기결과 에의 좋아요, 공유하기, 댓글수 가가장높은것으로나타났다. 이러한결과는일반기업의페이스북메시지중이벤트나프로모션과관련한메시지의수용자반응이대체로높게나타난것과대조적인결과라고할수있다. 결과적으로스포츠구단의가장중요한정보는경기의결과이며, 경기결과에대한수용자들의정보공유의의도가가장높은것으로해석할수있다. 다음으로프로야구구단의메시지게시목적에따른페이스북팬수의변동자료를바탕으로향후각게시유형별로기대되는신규팬의수를예측한결과는앞선 < 연구문제 1> 과 < 연구문제 2> 와는상반된결과를보여주었다. 즉, 구단이경기와관련한이벤트가아닌팬들과의상호작용을높이기위한기타이벤트와관련한메시지가향후가장많은수의신규팬확보효과를보이는것으로예측되었다. 이는일반기업의페이스북팬페이지메시지전략이이벤트나프로모션과관련한메시지를가장많이노출하며, 이들의수용자반응도상대적으로높게나타난것과같은맥락에서추론해볼수있다. 즉, 일반기업이제품및브랜드와관련한정보를많이노출하고이러한메시지의공유효과가높을수록제품판매에도순기능이작동할수있다는일부연구결과들을지지하는것으로볼수있다. 스포츠분야에서는구단의팬을확보하는것이곧실질적으로경기의관중을확보하는것으로연결될수있다 ( 설민신 박두용 이미정, 2011; Lipsman et al., 2012; Nelson-Field, Riebe, & Sharp, 2012). 그렇기때문에팬의확보가잠재적으로는구단의관중수입으로연결될수있다는측면에서 관람외구단이벤트 에대한홍보가중요하다고할수있다. 상기의연구결과를종합해보면프로야구구단의페이스북팬페이지활성화를위한메시지전략은기존팬과의관계성유지및메시지공유확산전략과신규팬들과의네트워크확장전략으로요약할수있다. 먼저기존팬과의관계성유지및메시지공유확산을위해서는팬페이지메시지제작시에동영상요소를적극적으로활용할필요가있다. DMC미디어 (2014) 의 <2014년온라인동영상시청행태 > 보고서에따르면, 전체응답자의 80% 이상이스마트폰을통해각종스트리밍동영상서비스를이용하고있으며, 향후온라인실시간또는다시보기서비스와같은동영상콘텐츠의이용정도가 32
증가할것이라고응답한비율이전체응답자의절반이상인것으로나타났다. 또한, 오얄라 (OOYALA, 2015. 12. 9) 의 <Global Video Index Q3 2015> 조사결과에서도전세계적으로전체동영상시청량의 45% 가모바일을통한동영상시청이라는조사결과도보고된바있다. 이러한결과에비춰봤을때, 페이스북의이용이스마트폰에서최적화된 SNS인만큼스마트폰에서활용빈도가높은동영상콘텐츠를다양하게활용할필요가있다. 특히프로야구와같은스포츠분야는경기와관련한정보가주된소재이며이와관련한동영상콘텐츠를적극적으로활용하여수용자들의시각적욕구와더불어콘텐츠질적향상을충족할필요가있다. 다음으로온라인에서의프로야구구단팬네트워크를확장하기위해서는경기관람과관련한이벤트외적으로구단이팬들과의상호작용을위한이벤트를활성화시킬필요가있으며, 이와관련한페이스북팬페이지메시지를지금보다더활발하게게시할필요가있다. 이때, 동영상콘텐츠와더불어추가정보를제공할수있는이벤트페이지의링크주소를함께게시한다면더좋은결과를얻을수있을것으로판단된다. 이와더불어스포츠스타들은그자체만으로도구단의브랜드로대변될수있기때문에이들과관련한소재도팬페이지에지속적으로노출할필요가있다. 본연구는스포츠분야의페이스북팬페이지활성화를위해일반기업의페이스북팬페이지메시지전략연구를프로야구구단의메시지전략분석에적용하였다는점에서연구영역의확장을시도하였다. 또한기존페이스북팬페이지연구의일반적인경향에서탈피하여빅데이터분석의일환으로메시지게시목적유형별로팬페이지팬수를예측하여게시목적에따른메시지의실질적인효과를예측하였다는점에서다음과같은실무적함의를내포하고있다. 첫째, 본연구는그동안일반기업의페이스북팬페이지를대상으로실시되었던기존의연구경향을국내프로스포츠구단으로확장을시도하였다는점에서큰의의를갖는다. 일반기업의페이스북팬페이지메시지게시유형은일기, 광고, 이벤트고지, 정보제공, 캠페인참여등으로메시지유형의구분이어느정도정례화되었다고볼수있다 ( 이영주, 2013; 이은선 김미경, 2012; 임지은 황장선, 2014; 황성욱, 2013). 그러나프로스포츠구단의페이스북팬페이지에게시되는메시지유형은일반기업처럼상품정보를전달하거나수용자와의다양한상호작용을유도할수있는내용의메시지구성은미진하다는한계점이있다. 야구의본고장인미국은이미 2000년대초반부터메이저리그경기정보를이메일을통해전송받거나정규시즌중에는경기와관련한 33
정보를실시간으로전송받는서비스를월 14.95달러에출시하였으며, 이서비스에가입한사람들은약 30만명에가깝다 (Holt, 2004). 그러나페이스북을활용하면기존의마케팅커뮤니케이션에지출해야하는비용을절감하면서더다양한정보를전달할수있다 ( 이은선 김미경, 2013). 이는일반기업이마케팅커뮤니케이션도구로서페이스북의활용방안을먼저모색하였다는점에서기인하는차이일것이다. 따라서일반기업의페이스북메시지내용을탐색한본연구는프로스포츠구단의페이스북팬페이지운영에대한실질적인운영가이드로서신규팬의확장과팬들의충성도를높이기위한서비스측면에가능성을제시하였다는점에서의의가있다. 둘째, 스포츠경기는직접적인경기관람외에도다양한 VOD 서비스를이용한하이라이트를주요뉴스거리로제공하여왔다. 따라서스포츠분야는일반기업에비해다양한형태의동영상자료를활용할수있는분야이기도하다. 본연구를통해콘텐츠구성에있어동영상을적극적으로활용할경우수용자들의호의적인반응을이끌어낼수있다는점을실질적으로확인하였다는점에서의의가있다. 셋째, 본연구는각게시유형목적별예상되는신규팬규모를예측하기위해일변량시계열을예측하는데흔히적용하는지수평활법을이용하였다. 지수평활법은시계열을표현하는모수들이시간의흐름에따라서서서히변화할때가장효율적으로사용될수있는분석법으로단기예측에주로사용된다. 또한단순하고직관적이며, 쉽게이해될수있으며, 본연구자료와같이관측값의수가적을때도사용이가능하기때문에다양한응용사례에서활용성이높다 ( 정동빈, 2009). 이를페이스북팬페이지의 좋아요 를클릭한팬수를바탕으로신규팬규모를예측하는데활용했다는점은향후이와비슷한연속형자료를활용하여다양한경우의메시지활용전략에따른온라인네트워크확장에대한실증적이며, 실시간적인분석을가능케한다. 또한온라인스포츠마케팅의네트워크확장효과를검증하는데에도유용한방법론이될것으로기대된다. 그러나본연구는학술적 산업적연구의의에도불구하고다음과같은한계를내포하고있다. 첫째, 현재프로야구구단중공식적으로팬페이지를운영하는 6개의구단을모두고려하지못했기때문에연구결과를일반화하는데한계가있다. 따라서각구단이운영하는페이스북팬페이지의고유한특성을바탕으로비교연구가실시되어야한다. 둘째, 본연구는각일반기업의페이스북팬페이지메시지를분석한연구를바탕으로스포츠분야로의확장을시도한만큼스포츠분야에특화된분석틀을활용한연 34
구라고단언할수없다. 본연구결과에서나타난바와같이경기결과와관련한요소가메시지확산을위한주요소재로활용되고있다는측면에서경기결과를고지하는다양한방식의차이를규명하는후속연구가필요하다. 셋째, 각메시지게시목적유형별로팬수의확보규모를예측하고자지수평활법을활용한시계열분석을실시하였다. 그러나지수평활법은정식으로모형을설정하는방법이존재하지않고지수평활법을선택하는기준은연구자의개인시각에따라달라질수있다. 또한지수평활법을활용한시계열분석은시계열과다른시계열자료간의관계를규명하지못한다는한계를가지고있는만큼후속연구들에서는이런한계를보완하여각수용자반응지표와팬수의변화량및실질적인관중규모간의관계를규명할수있는 ARIMA 시계열분석을시도할필요가있다. 넷째, 본연구는스포츠분야에서팬과의소통증진을기대할수있는페이스북팬페이지의콘텐츠활용유형과게시된메시지내용을중심으로어떠한목적으로팬페이지를이용하고있는지규명하고자하였다. 따라서기존의스포츠구단 SNS 연구에서주요변인으로고려한심리적동기요인을포함하지않는메시지현황고찰형식의연구로서스포츠관련분야의페이스북팬페이지기본지식을제공하고자하였다. 그러나연구의내용적인측면에서실무적의의가강조됨에따라상대적으로이론의적용과확장을모색하는데한계가있었다. 현재스포츠분야에서빅데이터관련연구들은경기, 전술, 기록등을 SNS에기반하여분석하고현장과학술연구에적용하는방법론이전세계적으로활용되고있다 ( 박성제 이제욱, 2014). 그러나상대적으로스포츠구단의 SNS 이용과관련한마케팅적관점의빅데이터연구는부족한상황이다. 후속연구에서는 SNS를통해축적된빅데이터를다양화하여스포츠구단의브랜드가치를높이는구단과팬과의공동가치창출 (co-creation of value) 에페이스북팬페이지가어떠한역할을수행할수있는지검증할필요가있다. 더불어페이스북팬페이지확산경로를추적하는네트워크분석이나팬페이지이용자들의비정형데이터를활용한감성분석을적용한다면, 메시지의수용자효과를세분화하여상황에맞는메시지전략구사의기초적인자료를제공할수있을것으로판단된다. 다섯째, 프로야구의종주국인미국과한국의각구단별또는국가별페이스북운영실태와메시지전략의차이를비교하여문화적영향에따른페이스북팬페이지운영의차이를살펴보는것도의미가크다고판단된다. 일부국가간페이스북팬페이지메시지운영전략을비교한연구가시행되었으나 ( 김현아 김지은 정만수, 2016; 황장 35
선 임지은, 2013), 스포츠분야에서는전무한실정이다. 일반기업을대상으로한한미간페이스북메시지운영전략의차이를탐색한연구들은한국과미국의메시지가개인주의와집단주의적차이로인해홉스테드 (Hofstede, Hofstede, & Minkov, 1991) 의문화이론이페이스북에서부분적으로영향력을행사할수있음을증명하였다. 이러한문화이론의관점을스포츠마케팅의커뮤니케이션관점에서비교분석한다면국내스포츠의글로벌커뮤니케이션전략연구에도움이될것이다. 36
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부록 < 부록표 1> 팬페이지콘텐츠구성유형에따른 Kruskal-Wallis 검증의사후검증결과 수용자반응지표비교집단 1) 검정통계량 LN 좋아요인게이지먼트 LN 공유하기인게이지먼트 LN 댓글수인게이지먼트 표준오차 표준검정통계량 유의수준 2) 조정된유의수준 3) 2-1 78.760 41.539 1.896.058.580 3-1 -109.112 13.462-8.105.000.000 3-2 -3.352 4.928 -.742.458 1.000 3-4 -2.666 22.920 -.116.907 1.000 4-1 106.445 23.994 4.436.000.000 4-2 -27.686 45.493 -.609.543 1.000 5-1 24.804 43.639 5.518.000.000 5-2 -162.044 58.294-2.780.005.054 5-3 131.692 43.058 3.059.002.022 5-4 -134.359 47.418-2.834.005.046 2-1 -23.241 41.538 -.560.576 1.000 3-1 -205.029 45.491-4.507.000.000 3-2 181.788 23.993 7.577 9.000.000 3-4 19.884 22.920.868.386 1.000 4-1 -185.144 4.927-4.524.000.000 4-2 -161.903 13.462-12.027.000.000 5-1 -221.778 58.292-3.805.000.001 5-2 198.537 43.637 4.550.000.000 5-3 -16.749 47.416 -.353.724 1.000 5-4 36.633 43.056.851.395 1.000 2-1 5.782 41.539 1.223.222 1.000 3-1 138.649 43.638 3.177.001.015 3-2 -87.867 58.294-1.507.132 1.000 3-4 52.911 43.057 1.229.219 1.000 4-1 -85.738 13.462-6.369.000.000 4-2 -34.956 4.928 -.854.393 1.000 5-1 149.739 23.994 6.241.000.000 5-2 -98.957 45.492-2.175.030.296 5-3 11.090 47.417.234.815 1.000 5-4 64.001 22.920 2.792.005.052 1) 1 텍스트 +동영상, 2 링크+ 동영상 +텍스트, 3 텍스트+ 사진, 4 사진, 5 텍스트 +링크+ 사진. 2) 각집단비교군별유의수준 (α<.05). 3) 본페로니보정법에의해조정된유의수준 (α<.05). 40
< 부록표 2> 팬페이지게시목적유형에따른 Kruskal-Wallis 검증의사후검증결과 수용자반응지표비교집단 1) 검정통계량 표준오차 표준검정통계량 유의수준 2) 조정된유의수준 3) 2-1 42.860 17.035 2.516.012.119 3-1 199.278 18.207 1.945.000.000 3-2 -156.418 21.307-7.341.000.000 3-4 -26.259 23.733-1.106.269 1.000 LN 좋아요인게이지먼트 3-5 -1.672 23.481 -.071.943 1.000 4-1 173.019 19.986 8.657.000.000 4-2 -13.159 22.847-5.697.000.000 5-1 197.606 19.686 1.038.000.000 5-2 -154.746 22.585-6.852.000.000 5-4 24.587 24.886.988.323 1.000 2-1 54.094 19.686 2.748.006.600 3-1 163.113 18.206 8.959.000.000 3-2 -109.018 23.480-4.643.000.000 3-4 -97.001 23.732-4.087.000.000 LN 공유하기인게이지먼트 3-5 -96.763 21.307-4.541.000.000 4-1 66.112 19.986 3.308.001.009 4-2 -12.017 24.886 -.483.629 1.000 5-1 66.350 17.035 3.895.000.001 5-2 12.255 22.584.543.587 1.000 5-4.238 22.846.010.992 1.000 2-1 57.504 17.035 3.376.001.007 3-1 129.591 19.686 6.583.000.000 3-2 -72.087 22.585-3.192.001.140 3-4 65.312 23.481 2.782.005.540 LN 댓글수인게이지먼트 3-5 38.690 24.886 1.555.120 1.000 4-1 64.279 18.207 3.531.000.004 4-2 -6.774 21.307 -.318.751 1.000 5-1 9.901 19.986 4.548.000.000 5-2 -33.397 22.847-1.462.144 1.000 5-4 26.622 23.733 1.122.262 1.000 1) 1 경기결과, 2 선수개인이야기, 3 경기예고, 4 관람외구단이벤트, 5 관람이벤트. 2) 각집단비교군별유의수준 (α<.05). 3) 본페로니보정법에의해조정된유의수준 (α<.05). 41
Message Strategy Research to Activate Facebook Fan Page of Korean Professional Baseball Teams Kim, Eumyi Ph.D., Professor, Dept. of Mass Communication, Incheon National University This study analyzes message strategy of Facebook fan pages of Korean professional baseball teams. Specifically, this study investigates contents combinations of fan pages and types of message posting purposes then examines differences in recipients responses, such as like, share, and number of comments among different professional baseball teams. Using time-series analysis, the study also verifies network expansion effect of Facebook fan pages according to message posting purposes, by predicting the scale of new fans. The results show that the combination of texts and photos in their content configurations appear to be the most popular one. However, the study finds that the combination of texts and videos is likely to promote positive recipients responses in terms of the numbers of like and comments, while the combination of link, video and texts is more likely to increase the number of share. This study also shows that professional baseball teams post game results and personal stories of players in Facebook fan pages more frequently than others. Game results is the one that recipients pay the highest attention to while team events outside stadium makes a greatest contribution to the recruitment of new fans. Based on the results, specific measures for activation of professional baseball fan pages are suggested. KEY WORDS Professional baseball Facebook fan page message strategy time-series analysis Exponential smoothing method 42