REPORT 피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 이종영 / 미디어미래연구소 선임연구원 1) 1. 서 론 변화하는 미디어환경에서 특정 미디어 혹은 프로그램의 성과를 측 정하는 미디어 이용률 관련 데이터의 중요성은 점점 커지고 있다. 이 는 미디어 하부구조를 지탱하는 한 축인 광고 집행의 기준이 되기 때 문이다. 다양한 미디어가 등장하면서 신문 기반의 열독율, TV 수상 기 기반의 시청률뿐만 아니라 새롭게 등장하는 미디어만큼이나 다양 한 미디어 이용률 조사 방법이 등장하고 있다. 그러나 가장 많이 알려진 피플미터를 이용한 TV 시청률조차도 그 의미를 정확히 파악하고 해석하는 사람들이 많지 않다. 예를 들자면, 표본추출을 기반으로 하는 TV 시청률의 오차범위를 무시하고 0.2~ 1) media2future@mfi.re.kr 51
0.3%의 차이에 집착하는 경우가 대표적인 사례이다. 최근 새롭게 출범한 종합편성 PP들이 통계적으로 비교가 무의미한 시청률을 비교해서 일희일비하는 사례가 대표적 이다. 또는 기존 시청률 데이터의 신뢰도를 일방적으로 깎아내리고 자신들이 고안한 방법이 더 우월하다고 주장하는 경우도 있다. 이는 시청률을 비롯한 미디어 이용률 관련 데이터의 중요성과 이에 대한 관련 인사들의 상대적 무지를 보여주는 사례이기 도 하다. 본고에서는 시청률, 특히 피플미터를 이용한 시청률의 개념과 그 한계 그리고 전통 적인 조사방법의 한계를 극복하기 위한 대안적 미디어 이용률 측정 방법을 소개하고 이들 데이터에 대한 활용 방향을 고찰하고자 한다. 2. 시청률의 개념과 한계 시청률이란 주어진 시간에 얼마나 많은 사람들이 어떤 TV 방송을 시청하는 가를 백분율로 나타낸 것이다. 관련 개념으로는 HUT(home using television), 시청자점유 율(share), 프로그램 시청률(ratings) 등이 있다. HUT는 TV 보유세대 중, 특정 시간에 TV를 사용하는 비율을 나타낸다. 가령 총 100가구가 TV를 보유하고 있는데, 이 중 특정 시간대에 30가구의 TV가 켜져 있다면 HUT는 30%가 된다. HUT=(TV사용 가구수/전체 TV소유 가구수) 100 시청자점유율(share)이란 특정시간에 TV를 시청 중인 세대 중 특정 채널을 보고 있 는 세대의 비율이다. TV보유 전체 100 가구 중, 50대의 TV가 사용 중이고 이중 20대 가 특정 채널을 이용 중이라면 해당 채널의 시청자점유율은 40%가 된다. 시청자점유율=(특정채널 시청 가구수/사용 중인 TV보유 가구수) 100 프로그램시청률(ratings)은 해당 프로그램 시청권역 내 모든 TV보유 가구 중, 특정 52 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 시간에 특정 채널을 시청하는 가구의 비율로서 아래와 같다. 특정 프로그램을 시청할 수 있는 시청권역 내의 TV를 보유하고 있는 100 가구 중 20 가구가 해당 프로그램을 시청하고 있다면 해당 프로그램 시청률은 20%가 된다. 보통 신문기사 등에서 특정 프로그램에 대한 시청률을 다룰 때 쓰는 개념이 바로 프로그램시청률 이다. 프로그램시청률=(프로그램 시청 가구수/시청영역내의 전체 TV보유 가구수) 100 앞서 소개된 몇몇 개념에 대해서 몇 가지 의문이 제기된다. 무엇보다도 먼저 만약 한 가구에 두 대 이상의 TV 수상기가 있고, 이들이 다른 프로그램 시청에 이용된다면 앞에서 소개한 가구 단위의 시청률 개념이 왜곡될 가능성이 있다. 또한 DMB, 스마트 폰 등의 디지털 기기를 통한 실시간 TV 시청과 VoD 등과 같은 비실시간 프로그램 이용 여부는 기준 시청률 개념에서 배제될 수밖에 없다. 두 번째 의문사항은 최적의 시청률 측정을 어떻게 할 것인가라는 측정 차원에서 제 기될 수 있다. 이론적 개념에서 소개되는 전체 TV 보유 가구에 대한 조사는 사실상 불가능하다. 또한 시청자 점유율을 구하기 위해서는 채널을 특정해야 하는 문제가 제 기될 수 있다. 지상파의 경우 시청권역 마다 동일한 채널이라도 다른 채널번호를 사용 하는 경우가 있고, 케이블 채널의 경우 서비스 공급자(SO)에 따라 채널번호가 달라질 수 있기 때문이다. 또한 프로그램시청률 산출을 위해서는 정확한 프로그램 방영시간 을 파악해야만 한다. 이 데이터와 특정 채널 시청여부를 결합해야만 프로그램을 특정 할 수 있고 이를 통해서 프로그램시청률을 구할 수 있기 때문이다. 여기서 한발 더 나아가면, 특정 프로그램을 봤다는 개념을 어떻게 정의하느냐에 대한 문제에 봉착하 게 된다. 만약 1분 정도 특정 프로그램을 시청했다면, 이 사람은 해당 프로그램을 시 청했다고 봐야 할까? 아니면 프로그램 시청에서 배제해야 될까? 라는 질문은 1~2% 에서 희비가 엇갈리는 일선 프로그램 제작, 광고 환경에서는 결코 가벼운 문제가 아 니다. 두 번째 질문의 경우, 아직 많은 문제가 상존하는 상태이지만 상당부분 기술적 진보 와 사회적 합의를 통해서 해결되고 있다. 전수조사가 불가능한 부분은 표본추출 방식 으로 문제를 해결하고, 채널 인식의 경우 채널 주파수 혹은 화면을 인식하는 방법으로 53
극복할 수 있다. 또한 특정 프로그램의 시청에 대한 조작적 기술적 정의 또한 시청률 조사회사 마다 어느 정도 확립되어 왔다. 첫 번째 질문은 근본적으로 TV 시청환경 변화에 따라 제기되는 것들이다. 가구 단위의 시청률 측정 방법은 복수 TV 수상기 보유가 자연스러워진 현재 상황에서 상당히 부자연스럽다. 또한 TV 수상기 이외에도 실시간 비실시간으로 TV프로그램을 접할 수 있는 다양한 접점이 생긴 상황에서 전 통적 TV 시청률 측정방식이 과연 유효한가에 대한 근본적 의문이 제기될 수 있다. 케이블 위성방송 도입에 따른 채널 증가, 다양한 TV 시청방식 등장에 따라 지상파 TV 실시간 시청을 전제로 개발된 피플미터 시청률 측정 방식의 한계가 노출되고 있 는 상황이다. 지상파를 포함하여 200개가 넘는 조사 채널의 시청률 조사가 현재 패널 수로 정확하게 이루어질 수 있는지 의문이 제기된다. 최소 3~4% 수준의 시청률이 확 보된 지상파 채널과 달리 유료방송 채널의 경우 평균 시청률이 1% 미만 수준을 보이 고 있다. 즉, 0.6% 시청률과 0.3% 시청률은 두 배 차이라고 말할 수 있지만, 이들 사 이 차이인 0.3% 수준은 표본 추출 방식에서 확률적으로 별 차이가 없을 수도 있기 때문이다. 케이블TV와 같은 유료방송의 경우, 지상파 채널과 달리 세분화된 특정 타겟을 대상 으로 전문채널을 운영하기 때문에 단순 시청률이나 점유율뿐만 아니라 수용자의 세분 화된 분석자료 또한 요구된다. 현대 2,000~3,000개 수준의 패널을 통해서는 200개 이상의 채널을 대상으로 정확하게 세분화된 시청률 자료를 산출하는데 한계를 보일 수밖에 없다. 또한 스마트폰, DMB 등과 같은 이동형 매체 등장이 미디어 이용자들의 외부활동 증가와 맞물리면서 집밖 TV 콘텐츠 이용 측정이 중요한 이슈로 부각되고, 실시간 TV 방송 이외의 시간이동형 서비스(VoD, PVR 등)로 TV(동영상) 콘텐츠를 접할 수 있는 환경이 확산되면서 이종 기기를 통한 동일 콘텐츠 시청을 측정할 필요성 이 제기되는 상황이다. 이런 의문들에 대해 답하기 위해서는 시청률 측정 방법이 고안될 당시 미디어 환경 을 어떤 방식으로 반영하는지를 살펴보는 것이 우선되어야 한다. 고안 당시의 상황과 현재의 미디어 환경을 비교하여 차이점을 볼 수 있다면 이 간극을 메우는 방향으로 향후 시청률 개념의 보완 방안이 제시될 수 있기 때문이다. 54 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 그림 1 동영상 콘텐츠 이용 가능 서비스와 기존 시청률 측정 범위와의 관계 3. 피플미터(People-Meter) 방식 1942년 미국의 닐슨 社 가 MIT 특허를 구입해 라디오 청취율 조사에 이용한 방식이 오디미터(audimeter)이다. 오디미터는 TV나 라디오에 미터기기를 장착하여 TV나 라 디오 상태의 변화, 즉 켜고 끔, 채널 변경 여부만을 자동적으로 기록하는 기계식 시청 조사방식이다. 이어 1950년부터 이 방법을 이용해 네트워크TV 시청률 조사를 실시했 다. 오디미터는 TV나 라디오의 상태의 변화만을 측정할 수 있기 때문에 앞에서 소개 한 시청자점유율 혹은 프로그램시청률을 가구 단위 수준에서만 측정할 수 있다. 당시 대부분의 가구에서 1대 이상의 라디오 혹은 TV를 보유하기 쉽지 않은 상황, 그리고 수개의 지상파 채널 시청이 대부분을 차지하는 환경에서 오디미터 시청률 측정방법은 큰 무리가 없었다. 그러나 1970년대 이후 가구당 복수의 TV 수상기 보유가 일반화되 고 수십 개 이상의 케이블TV 채널 시청이 일상화되는 상황에서 오디미터 시청률 측 정방식의 한계가 노출될 수밖에 없다. 또한 TV가 주요한 광고매체로 부상하고 마케팅 55
의 중요성이 부각되면서 오디미터 방식보다 진일보한 세분화된 개인 시청정보에 대한 요구가 대두되었다. 이와 같이 개인 시청정보를 얻을 수 없다는 오디미터의 한계를 극복하기 위해 오디 미터의 기본적인 작동장치에 개인시청 여부를 입력할 수 있는 장치를 추가한 측정방 식이 현재 가장 보편적인 시청률 측정방식인 피플미터(people-meter) 방식이다. 1987년부터 미국의 조사기관인 A.C 닐슨이 피플미터 방식을 도입함으로써 패널 가족 구성원의 개인별 시청행태까지 조사할 수 있게 되었다. 지상파 방송과 아날로그 케이 블TV 환경에서는 피플미터 방식은 나름대로 효과적으로 적용되었으나 2000년대 이 후 미디어 환경 변화에 따라 TV 이용행태가 공동이용에서 개별이용행태로 변화하고 파편화되면서 새로운 도전에 직면하게 된다. 수십 % 수준의 시청률을 기록하는 프로그램의 수가 급격히 감소하면서 수 % 혹은 1% 미만의 시청률을 기록하는 프로그램이 다수 등장하는 현상은 현재 일상적인 상황 이 되었다. 1% 미만 시청률 차이를 구분하기 위해서는 현재 2,000~3,000개 수준으로 유지되는 패널 크기를 크게 늘려야 하는데, 이는 광고비 규모와 연동하는 시청률 조사 비용 문제로 인해 사실상 불가능한 형편이다. 또한 정확한 개인시청률 혹은 타켓(연 령, 성별, 소득 등)별 시청률을 구하기 위해서는 전체 시청률 집단인 모수를 정확히 반영하는 표본 추출이 전제되어야 되는데, 대규모 패널 유지에 따른 현실적 문제로 인해 이마저 쉽지 않은 상황이다. 표본 추출 프레임으로 유선전화번호부를 사용하게 되면 유선전화를 보유하지 않는 가구 혹은 개인은 체계적으로 표본 추출에게 배제되 고, 이는 도달률 오차를 야기하게 된다. 국내 시청률 조사회사의 경우, 인구총조사와 비교하여 패널의 평균 가구원 수는 더 많은 편이고, 아파트 거주 가구의 비율이 과다하고, 외부 활동이 상대적으로 많은 20 대 연령층의 비중은 과소하게 보고되고 있다. 이를 보정하기 위해 시청률 회사는 자체 적으로 가중치를 적용해 시청률을 보정하고 있는데 이 과정에도 상당한 의문이 제기 되고 있다. 여기에 덧붙여 피플미터의 조사 패널들이 과연 자발적으로 정확하게 본 인의 시청 상황을 피플미터를 통해 보고하고 있느냐에 대한 근본적인 의문은 지속적 으로 제기되어 왔다. 56 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 4. 대안적 시청률 조사방법(VBM, PPM) 닐슨으로 대표되는 시청률 조사업체의 조사 결과에만 의존해 왔던 미국 미디어 업 계는 TV 시청방식의 변화, 특히 인터넷 동영상 시청 증가가 두드려지는 시장 환경에 대처하기 위해 15개 회원사가 참여하는 시청률 조사 연합체 CIMM(Coalition for Innovative Media Measurement)을 2009년 10월에 구성하였다. CIMM은 시청률 조 사 방법을 개선하기 위해 시청률 조사 및 데이터 관련 업체를 대상으로 셋탑 박스 관 련 리서치와 크로스플랫폼(cross-platform) 시청률 조사 사업을 진행 중이다. 이와 같 은 움직임을 통해 TV의 디지털전환과 함께 케이블 사업자나 위성 사업자가 제공하는 셋탑박스 기록에 기반한 시청률 조사방식의 정확성과 유용성은 향후 개선될 것으로 기 대된다. 또한 셋탑박스 기록뿐만 아니라 조사 참여자들을 대상으로 방송 및 광고 콘텐츠 가 모바일, 컴퓨터, TV 등 다양한 단말에서 어떤 방식으로 소비되는지 조사할 계획이다. CIMM에서 다루는 대안적 시청률 조사방법 중 하나인 셋탑박스 분석 방법인 VBM (Viewer Behavior Measurement)은 셋탑박스를 통해 시청자의 행동을 모니터링하여 사업자가 원하는 고객 행동 정보를 추출하는 시스템이다. VBM과 같은 셋탑박스 데 이터 분석은 기본적으로 전수 조사가 전제되기 때문에 표본추출을 기반으로 한 기존 피플미터 방식에서 적용하기 힘들었던 롱테일(long-tailed) 시청행태에 대한 측정이 보다 정확하게 이루어질 수 있다. 즉 니치(niche) 시청행위에 대한 보다 안정적인 측 정이 가능하다. 또한 패널 선정과 유지에 투입되는 각종 비용을 절감할 수 있기 때문 에 비용 측면에서 셋톱박스를 이용한 데이터 측정은 보다 효율적인 방안이라 할 수 있다. 셋톱박스 데이터는 조사패널의 의도적인 행동(피플미터 패널이 프로그램 시청 시 자신의 ID 번호를 입력하는 행위)과 같은 의도적인 조사 참여나 행동을 표시하기 위한 노력을 요구하지 않기 때문에 시청자 피로나 비협조, 비반응적 편향이 상대적으 로 작을 수 있다. 이와 같은 방법은 초단위의 데이터 차별적 세분화, 다양한 사업자 데이터 확보 등 기존 시청률 조사와 차별화되는 이점을 추구할 수 있다. 시청률 관련 데이터 수요자 필요에 따라 초단위로 측정된 데이터가 차별적으로 세분화되어 제공될 수 있다. 또한 57
데이터 수집 범위가 특정 매체에 국한되지 않기 때문에 다양한 사업자의 데이터를 확 보할 수 있게 되면 통합적 매체 이용행위에 대한 이해와 분석의 가능성 또한 열어둘 수 있다. 그리고 VBM은 개별 셋탑박스의 주소를 지정할 수 있고 플랫폼별로 방송을 시청하는 모든 가구의 시청 데이터를 분석할 수 있기 때문에 맞춤형 프로그램이나 광 고 제공에 적합하다. 이러한 방법은 직접적인 광고 시청률의 측정이나, 프로그램 재사 용(repurposing)을 위한 프로그램 이력 추적 등 OSMU(One Source Multi Use) 시대 에 필요한 프로그램 기초 자료를 즉각 생산이 가능하다. 향후 Trick Play 및 DVR, VoD 시청행위에 대한 측정에 적용될 수도 있다. 여기에 덧붙여 셋톱박스 데이터를 통해 투표, 여론조사, T-Commerce 등과 같은 쌍방향 참여와 광고의 효과를 측정할 수 있는 가능성도 있다. 셋탑박스에서는 실시간 으로 시청정보를 획득하여 여기에 양방향성과 개인화가 가능한 기능을 추가함으로써 TV에 인터넷의 특징을 더한 서비스가 가능하기 때문에 기존 시청률과 통합 측정을 지원하는 애플리케이션 개발이 시급한 케이블TV나 위성방송에서는 이미 VBM 시스 템 도입을 서두르고 있다. 표 1 피플미터와 VBM 비교 구분 피플미터 VBM 모집단 전국 시청가구 및 시청자 SO, MSO, 전국으로 구분 표본 측정방식 한계점 현 데이터에서의 가장 큰 차이점 전국 대상 패널 선정 피플미터를 통해 측정된 분당 시청 데이터 분석 기초조사, 가중치, 패널의 특성에 따라 시 청률 자체가 부풀려져 있음, 지상파에 두 드러짐 인구통계학적 변인에 근거해 개인 시청자 의 시청률 추정치를 제공 패널가구수가 절대적으로 부족한 상태에 서 평균시청률의 단순 추정치만을 제공 시청자의 세분화 불가능 대상지역의 디지털케이블TV 또는 위성방 송가입가구 전수 VBM을 통해 측정된 로그 데이터분석 (초당) 임의적인 표집으로 조사대상 데이터의 일 반화에 어려움 존재 특정지역별로 분석 개별 시청가구의 시청행태 파악 유료부가서비스 이용행태 파악 58 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 구분 피플미터 VBM 패널조사 다채널 환경 측정도구 유효시청 수익모델 표본을 통해 모집단 시청률의 추정치를 제 공하기 때문에 추정 오차 존재, TNmS와 AGB닐슨 간의 시청률 추정치도 차이가 나타남 케이블, 위성, 모바일 TV 시청률 측정이 취약함 시청률 산출 알고리즘(분 단위) 개선 시급, 케이블 가입가구의 채널 변동 상황을 신속 하게 반영하지 못함 개인시청기록을 입력하지 않거나 특정 채 널을 장시간 시청하는 행위에 대한 지속적 인 관리가 취약함 시청률 데이터 판매, 마케팅 리서치 및 분 석보고서 판매 이외의 수익모델 부재함 기존 조사회사의 한계를 보완한 전국 및 가입가구 전수 조사 가능, 추정오차 존재 하지 않거나 최소화 가능 디지털 환경의 케이블TV 프로그램 및 광 고시청률, 시청행태의 정교한 측정 도구로 정확한 데이터 분석 가능 사용자의 분석 편의성을 증대하고, 초 단 위의 시청률 산출이 가능하며, 디지털 케 이블 가입가구의 시청 관련 데이터 트래킹 및 분석이 체계적으로 가능함 STB 분석을 통한 유효하지 않는 시청값을 분류, 보다 정확한 시청률 측정이 가능함 디지털 융합환경에서의 다양한 마케팅 분 석 및 컨설팅 서비스 제공을 통한 잠재 고 객사 발굴 가능, 인터랙티브 광고 기법 및 양방향 서비스에 대한 소비자 행동 분석을 토대로 심층 보고서 구성 가능 새로운 Selling Point 마련 가능 VBM과 더불어 뉴미디어 이용행태 측정을 위한 대표적인 측정 방법 중 하나로 PPM(Portable People meter)이 있다. 지상파 실시간 TV 시청을 전제로 고안된 피플 미터 방식으로는 옥외TV시청과 시간 이동형 미디어서비스 등 뉴미디어 이용 측정에 대해 한계를 가질 수밖에 없다. PPM은 이 점에 착안하여 기존 피플미터를 이용한 미 디어이용조사의 한계를 극복하기 위해 개발된 음향탐지 방법의 휴대용 미디어이용측 정 기기이다. 방송송출 혹은 콘텐츠 제작시 특정 채널(혹은 콘텐츠)을 대표하는 신호 음을 삽입하고 패널이 휴대한 PPM이 이를 탐지하는 음향탐지 방법(Acoustic Detection Method)을 이용해 패널이 어떤 채널(혹은 콘텐츠)에 노출되는지 여부를 인식해 전송하는 방식이다. 채널별 신호음을 탐지하는 방식을 적용하는 PPM은 아날로그 디 지털을 망라하여 지상파, 위성, 케이블을 통한 텔레비전이나 라디오 등의 방송 콘텐츠 모두를 한 번에 탐지할 수 있고, 인터넷을 통한 방송 시청은 물론 위성이나 지상파 59
DMB 송출 시에도 채널별 신호음을 삽입하여 탐지할 수 있다. 다양한 장점에도 불구 하고 PPM을 도입하기 위해서는 현재 큰 비중을 차지하지 못하는 옥외TV시청 행위를 측정하기 위한 투자의 적절성, 시청률의 기준인 시청행위 를 청취행위 로 바꿔야 한 다는 점, 그리고 아직 미흡한 측정 정확도를 제고해야 한다는 점이 장애 요인으로 작 용할 수 있다. 5. 시청률 변동의 메커니즘 다양한 채널과 기기를 통해 TV 프로그램을 접할 수 있는 미디어환경이 성숙되면서 TV 프로그램에서도 홍보와 PR의 역할이 영화 못지않게 중요하게 다루어진다. 특히 몇십부작으로 구성되는 미니시리즈 혹은 연속극의 경우, 초반 시청률에 따라 프로그 램 전체 시청률 성패가 좌우된다고 해도 과언이 아니다. 경험재의 성격이 강한 TV 프로그램의 경우, 해당 프로그램을 경험(시청)한 시청자의 경험의 전파가 다음 회 시 청률에 영향을 미칠 수밖에 없다. 이를 통해 일정수준의 시청률에 도달해야지만 일종 의 밴드웨건 효과(band wagon effect)도 노릴 수 있다. 즉, 프로그램 혹은 콘텐츠의 질과 동시에 경쟁프로그램의 시청률 상황 등 프로그램 내적, 외적 요인이 복합적으로 작용해 시청률이 결정되는 경우가 대부분이다. 이에 따 라 일정수준의 시청률 성과를 위해서는 프로그램 편성의 중요성이 점점 강조되는 형 편이다. 아래 그림과 같이 2011년 9월 29일에 종영한 SBS 보스를 지켜라 에 이어 10월 5일에 시작한 뿌리깊은 나무 의 시청률은 10% 미만을 기록했지만, 다음주 10 월 12일에 20% 수준으로 2배 가까이 증가했다. 이는 KBS2 공주의 남자 가 10월 6 일 25%에 육박하는 높은 시청률로 종영하고 다음주 영광의 재인 의 시청률이 8% 수준으로 곤두박질치면서 KBS2에서 줄어든 시청률 상당수를 SBS 뿌리깊은 나무 가 흡수했기 때문이다. 60 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 그림 2 KBS2, MBC, SBS 수목미니시리즈 시청률 추이(9월 28일~12월 15일) SBS KBS2 MBC 자료: AGB 닐슨 자료 재구성 10월 6일 KBS2 공주의 남자 시청자들이 다음 주 10월 12일에 취할 수 있는 행동 을 몇 가지로 구분할 수 있다. 우선 본인들이 시청했던 프로그램이 종영함에 따라 해 당 시간에 TV 프로그램 시청을 중단하거나 혹은 지상파 외 케이블TV 채널을 이용할 수 있다. 실제로 10월 12일 지상파 3사의 미니시리즈 전체 시청률은 총 34.7%로 전 주 10월 6일 41.1%보다 5% 이상 감소했다. 다음으로 취할 수 있는 행동은 지속적으 로 KBS2 채널을 유지할 수 있지만 재핑(zapping)이 일상화된 현재 TV 시청행태에서 는 특정 채널에 고정되어 있는 경우는 거의 찾아볼 수 없다. 그렇다면 지상파 3사의 프로그램 중에서 하나를 선택해야 하는데, 이 경우는 이미 방송을 시작한 MBC 지고 는 못살아 혹은 SBS 뿌리깊은 나무 가 상대적으로 유리한 상황이다. 왜냐하면 경험 재인 TV프로그램에 대한 경험의 부산물인 관련 기사, 입소문, SNS 맨션 등 다양한 프로그램 참고자료들이 존재하기 때문이다. 10월 12일 이전 방영되지 않은 영광의 재인 은 프로그램 자체에 대한 정보보다는 주인공, 작가, 연출자, 기획의도 등 상대적 으로 피상적인 정보만을 접할 수밖에 없다. 이런 상황에서 어떤 식으로든 SBS 뿌리 깊은 나무 가 MBC 지고는 못살아 에 비해 성공적으로 KBS2 공주의 남자 시청자 61
들을 흡수했다고 볼 수 있다. 6. 시청률 조사와 SNS 그렇다면, 앞에서 설명한 바와 같이 공주의 남자 시청자가 다음 주 뿌리깊은 나 무 로 상당수 유입될 수 있는 동인을 규명하는 작업이 중요하다. 우선 생각해볼 수 있는 것이 최근 급격히 늘어난 TV 프로그램 관련 인터넷 뉴스가 될 수 있다. 이와 같은 인터넷 뉴스 기사들은 TV 프로그램 방영 후, 다음날 해당 프로그램의 내용을 정리하고 관련 반응들을 소개함으로써 시청자들의 프로그램 선택에 재료가 될 수 있 다. 또한 영화와 마찬가지로 TV 프로그램에 있어서도 입소문 즉, 구전 효과도 예상할 수 있다. 이와 더불어 SNS(Social Network Service)를 통한 watercooler effect 또한 무시할 수 없다. Watercooler effect란 둘 이상의 직장 동료들이 정수기 앞으로 물 혹은 커피를 마시 러 모여들어 비공식적인 대화를 가지면서 나타나는 효과를 말한다. 이와 같은 비공식 적인 대화를 통해서 우연히 새로운 아이디어를 얻을 수 있고, 또한 개인의 아이디어가 조직 전체에 퍼져나갈 수 있다. 특히 이런 대화에는 TV 프로그램과 같은 가볍게 이야 기할 수 있는 소재가 상대적으로 많이 이용된다. 이와 같은 Watercooler effect는 실 생활에서 많이 찾아볼 수 있지만, SNS를 통해 특정 프로그램에 대한 기대와 평가 등 을 공유하면서 파급력이 더욱 커질 수 있다. 마치 TV를 둘러싸고 상당수의 시청자들 이 연결되는 TV 수다공간이 구성될 수 있다. 이런 점에 착안해 국내외 관련 서비스들이 속속 등장하고 있다. 소셜 미디어 전문 시장조사업체 Wiredset이 최근 출시한 Trendrr.tv는 TV프로그램에 대한 주요 SNS 및 체크인 기반 소셜 TV 애플리케이션 이용자의 반응을 통합하여 일간, 주간 시청률 차트를 제공한다. 시청률 집계 방법은 우선 페이스북, 트위터과 체크인 소셜 TV 애플 리케이션 등의 데이터가 통합되어 반영된다. 주로 TV프로그램명 혹은 해당 프로그램 의 캐릭터나 연기자가 포함된 글, 해당 프로그램 계정 등 응답을 하거나 해쉬태크에 62 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 해당 프로그램 명 또는 캐릭터 명이 포함되는 경우 이를 데이터로 이용한다. 그림 3 Trendrr.tv 서비스 페이지 중 일부 자료: http://www.trendrr.tv/ SNS를 통한 TV 프로그램 관련 데이터는 해당 TV 프로그램과 시청자간 상호작용 을 파악할 수 있는 실질적인 데이터일 뿐만 아니라 해당 이용자들의 전체 트윗을 분석 함으로써 전반적 인터넷 이용행태 혹은 잠재된 욕구 파악에도 응용될 수 있다. 특히 이와 같은 분석이 전자상거래와 연계된다면 직접적인 상품 서비스 판매 창구로서 활 용될 가능성도 적지 않다. 국내에서는 KTH의 TV토커스 가 SNS 이용자들의 체크인 데이터를 기반으로 소 셜 TV 시청률 을 제공한다. 애플리케이션 이용자들이 남긴 방송사수(체크인) 합계를 63
기반으로 실시간 TV 시청률 순위 및 주간 소셜TV 시청률 순위를 제공하고 있다. CJ E&M 또한 자사의 채널을 대상으로 트워터 연동 소셜 플랫폼인 ImonTV 서비스를 출시하였다. 그림 4 TV토커스 서비스 화면 중 일부 자료: http://tvtalkus.com/ 여기서 짚어봐야 하는 사실은 앞에서 소개한 것과 같은 SNS 기반의 시청률이 전통 적 시청률 개념과 어떤 차이점을 가지고 있는지와 그에 따른 장단점을 파악하는 것이 다. 더 나아가서는 어떤 식으로 적용될 수 있는지에 대한 고민이 필요하다. 첫째, SNS 데이터는 전통적 시청률 데이터에 비해 뉴미디어를 비교적 일찍 받아들이는 얼리어답 터에 의해 생성될 가능성이 크고 이런 경향이 상당기간 동안(SNS가 올드미디어가 되 기 전까지) 지속될 것이다. 이에 따라, 비교적 젊은 세대의, 남자의, 고소득, 고학력 편향이 나타날 가능성은 다분하다. 현재 트워터를 비롯한 SNS를 활발하게 이용하는 64 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 이용자 비중은 아직 전체 인구 대비 크지 않는 편이다. 즉, 단순히 SNS 서비스에서 특정프로그램 명 혹은 관련 내용이 언급된 횟수 혹은 체크인을 기반으로 시청률 개념 을 정의한다면 얼리어답터 과대표집의 오류를 범하기 쉽다. 둘째, 특정 TV 프로그램에 대한 SNS 버즈(Buzz)의 성격을 파악하는 것이 중요하 다. SNS 버즈가 특정 프로그램에 대한 향후의 기대를 반영하는 것인지 아니면 프로그 램 시청 후의 감상을 나타내는 것인지 판단하는 작업은 중요하다. 이런 작업을 통해서 기존 시청률 개념이 구현하지 못했던 프로그램에 대한 평가, 감상을 효과적으로 분석 할 수 있고 이를 바탕으로 다음 프로그램의 시청률 예측 모형에 적용될 수 있는 기 반을 마련할 수 있다. 다음은 코난테크놀로지 의 SNS 분석 솔루션인 pulsek(www. pulsek.com) 를 이용하여 특정시간대의 트윗맨션을 분석한 자료이다. SBS 뿌리 깊은 나무 방영시간 한 시간 전 9시부터 방영시간 한 시간 후 12시까지 트윗맨션 중에서 뿌리깊은 나무 라는 키워드를 포함한 맨션 수를 일분 단위로 펼쳐놓았다. [그림 5]는 2011년 10월 5일 1회부터 12월 15일 22회까지 추세선을 겹쳐서 표현했 다. 이를 통해 프로그램 방영시간을 전후에 트윗맨션의 증감 추이를 손쉽게 파악할 수 있다. 그래프 추이를 보면 프로그램 방영시간 1시간 전부터 방영시간 직전까지 즉, 프로 그램에 대한 기대와 예상이 주로 다루어지는 트윗맨션의 수가 약 5개/분 정도 수준으 로 유지되다가 방영시간 직전 15개/분 수준으로 일시적으로 상승한다. 프로그램이 시 작된 후, 프로그램 진행 상황에 대한 트윗맨션은 10개/분 수준에 도달한다. 프로그램 이 마치는 시간 이후 게시되어 프로그램에 대한 감상과 평가 재시청 의지를 피력하는 트윗맨션은 급격히 상승해 40~50개/분 수준으로 높아지고 30여분 동안 서서히 그 추 세가 감소된다. 이후 다시 10개/분 수준을 유지하게 된다. 즉, 프로그램에 대한 기대 보다는 프로그램에 대한 감상과 평가 등을 다루는 내용이 주를 이룬다고 추정할 수 있다. SBS 월화미니시리즈 천일의 약속 을 동일한 방법으로 분석하였을 때도 마찬가 지의 패턴을 발견할 수 있었다. 물론 본격적인 SNS 데이터 분석을 위해서는 텍스트마이닝(text-mining)과 네트워 크분석(Social Network Analysis) 기법이 결합되어야 하지만 앞에서 제시한 것과 같 65
그림 5 뿌리깊은나무 관련 분당 트윗 맨션 수 추이 자료: 코난테크놀로지(http://www.konantech.com) 제공 데이터 재가공 이 프로그램 방영시간에 따른 트윗맨션 등장 패턴만으로는 TV 프로그램 관련 트윗 맨션이 해당 프로그램에 후행한다는 잠정적 결론을 얻을 수 있다. 7. 결 론 앞에서 언급한 시청률 조사 방법은 크게 표본추출 패널에 피플미터를 설치하는 전 통적 방법, 디지털 TV 보급에 따른 셋탑박스 데이터 분석을 통한 VBM, 그리고 모바 일 미디어 시청률 조사에 적용할 수 있는 PPM, 마지막으로 최근 실험적으로 그 가능 성이 모색되고 있는 SNS를 이용한 시청률 조사방법 등으로 구분할 수 있다. 모든 조 사기법들이 그렇듯이 앞에서 소개한 시청률 조사 방법도 각각의 장단점을 지니고 있 으며, 하나의 방법만으로 온전히 현상을 측정하는 것은 불가능하다. 피플미터를 이용한 전통적 시청률 측정 방법은 앞에서 소개한 바와 같이 TV 수신 기에 국한될 수밖에 없고 수백 개 이상의 채널이 방영되는 미디어 환경에서 프로그램 66 DMT December 2011
피플미터 시청률 측정의 한계와 대안적 시청률 측정 방법 MFI 사이의 미미한 시청률 차이를 규명하는 데 한계를 드러낸다. 패널 조사에 따른 현실적 문제로 인해 체계적인 편향, 즉 고연령, 저학력 등에 대한 편향이 나타날 수밖에 없고, 이런 현상은 앞으로 더 심화될 것으로 전망된다. VBM의 경우, 피플미터 조사에 비해 다양한 장점이 있는 반면, 대규모 데이터를 실시간으로 처리해야 되는 문제, 셋탑박스 가 설치된 서비스 대상에 통계적 편향이 있을 경우 그 편향을 발견하고 보정하는데 어려움이 있을 수 있다. SNS를 이용한 미디어이용률 조사 또한 상대적으로 SNS 이용 자 규모가 작다는 점, 사람들이 실제로 미디어이용경험을 어느 정도 SNS에 피력하는 지 여부도 정확하게 조사되지 않은 약점이 있다. 그림 6 향후 시청률 관련 데이터 분석 방향 사실, 미디어이용률 분석에서 가장 효과적인 데이터는 모든 미디어이용을 망라하는 원데이터소스이다. 사실상 이러한 데이터 생성은 가까운 장래에는 불가능에 가깝기 때문에 기존 피플미터 데이터와 VBM, PPM 그리고 SNS 데이터를 통합해서 해석하 는 방법이 차선의 방법이 될 수 있다. 앞에서 소개한 바와 같이 각각의 미디어이용률 산출방법은 약점과 동시에 나름대로의 장점을 지니고 있다. 이들 장점을 잘 엮어서 67
통합적인 미디어이용률 해석에 도달하고 더 나아가 단기적 예측에 이를 수 있는 방안 마련이 현재로서는 가장 중요하다. 이와 관련해서 필요에 따라 적합한 데이터를 추출 하고 분석하는 능력이 선행되어야 하고 이에 대한 최소한의 검증 시스템이 확보되어 야만 분석의 신뢰를 담보할 수 있을 것이다. 68 DMT December 2011