SNS 분석을 기반으로 한 온라인 구전 효과 연구: 드라마 <나인: 아홉 번의 시간 여행> 사례 중심으로
A Study on the Effect of Online Word of Mouth on Analysis of SNS : Drama <Nine: Nine Time Travels> case study
- 주제(키워드) 도움말 구전 커뮤니케이션 , 드라마 , SNS , 사회네트워크분석 , NodeXL
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 현대원
- 발행년도 2013
- 학위수여년월 2013. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 신문방송학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000052580
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
디지털미디어 발달과 함께 이용자들은 TV, PC, 모바일, 태블릿 PC등 멀티 디바이스를 통해 언제 어디서나 자신이 원하는 콘텐츠를 원하는 시간에 맞춰 시청할 수 있는 환경이 구현되었다. 이러한 환경은 실시간 시청 중심의 방송 콘텐츠 이용 행태에 큰 변화를 가져왔다. 특히 온라인을 통해 더 많은 정보력과 관계망을 갖게 되면서 누구나 손쉽게 TV 콘텐츠와 관련된 담론을 형성하고 콘텐츠를 재생산·확산하는 등 적극적인 콘텐츠 이용행태를 보여주고 있다. 이와 같은 담론 형성이 최근 페이스북이나 트위터와 같은 SNS로 확장되면서 이용자들은 그들 간의 상호작용 및 관계를 기반으로 TV 콘텐츠에 대한 코멘트 남기기, 추천하기, 퍼나르기, 재생산하기 등 다양한 수준의 참여 행위를 보이고 있다. 게다가 TV 콘텐츠와 관련된 이용자들의 2차적 참여 행위들이 방송 콘텐츠의 주요 시청 유입경로로 주목되고 있는 상황이다. 그럼에도 불구하고 TV 콘텐츠와 관련된 이용자들의 구전 행위에 대한 연구는 단순히 구전 량의 변화 추이만을 고려한 정량적 수치에만 집중되어있다. SNS 이용률이 보편화됨에 따라 이제는 정량적 연구뿐 아니라 능동적 이용자 관점의 콘텐츠 이용 행위에 대한 질적 측면이 함께 고려되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 드라마 구전 효과를 주제로 트위터에서의 Tweet(새글), Retweet(전달·확산), Reply(응답) 커뮤니케이션 과정 속에서 발생하는 구전 활동을 분석하여, 해당 콘텐츠를 어떻게 보고 느끼는지, 어떤 관련 이슈를 재생산하고 있는지 탐색적 분석을 통해 SNS 구전 효과를 분석하고자 한다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해 사회네트워크 분석 툴 NodeXL를 활용하여 데이터를 추출하고, 드라마 연구를 통해 도출된 메시지 속성과 태도, 유형, 시간에 따라 SNS 구전 행위·확산 활동에 차이가 있는지 교차분석을 실시하여 살펴보았다. 본 연구의 결과를 요약해보면 다음과 같다. 메시지 속성의 경우 핵심적 속성에 대한 구전 행위가 가장 활발히 이루어지고 있었으며 그 중 줄거리·주제·소재 등의 요소가 언급되고 있는 메시지 간의 전달 효과에 유의미한 차이를 발견할 수 있었다. 태도의 경우 긍정적 태도의 메시지가 부정적 태도의 메시지 보다 Tweet, Retweet, Reply 구전 행위에 더 큰 영향을 미치고 있었고, 핵심적 속성과 주변적 속성에 따라 상이한 태도를 발견할 수 있었다. 또한 메시지 유형에 따라 SNS 구전 행위는 텍스트 메시지가 가장 높은 비율을 차지한 것과 달리 Retweet(전달·확산) 경우 텍스트+하이퍼링크 메시지가 6배의 확산률을 보이고 있어 텍스트만 제공하는 메시지 유형과 다양한 정보를 전달할 수 있는 메시지 유형 간의 확산의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시간 경과에 따른 SNS 구전 량의 차이는 유의미한 차이를 발견할 수 없었으나 방영일과 방영 이후 간의 구전 행위·확산 활동에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 SNS에서 이루어지고 있는 이용자들의 드라마 구전 행위를 실증적으로 분석한 탐색적 연구의 시초로서 향후 드라마 구전 연구에 기준점이 되어 SNS 구전 특성과 네트워크 구조 및 패턴, 역동성을 파악할 수 있는 전형적인 사회네트워크 분석 연구 확립에 기여할 수 있을 것이다.
more초록/요약 도움말
Along with the development of digital media, the environment that allows the user to access the contents whatever they want, whenever they need, at anywhere, is embodied through the multi-devices such as TV, PC, Mobile, and Tablet PC. This environment brought the obvious changes in behavior of using broadcasting contents of real time watching-oriented. Especially, as people have more power of information and broader social network than ever before, people easily show the active use pattern of contents: forming discussion of TV contents, re-producing, and spreading the contents. Recently, as such discussion formation expands through SNS, such as Facebook and Twitter, the users show the participation behavior in various levels on the basis of their interaction and relation, which includes commenting, recommending, forwarding, and re-producing about TV contents. But the researches of SNS online word of mouth are still studied as level of quantitative inspection-research, which considers only the change in amount of word of mouth. So, we need the qualitative analyzing research about the behavior of word of mouth of relevant contents on perspectives of active user. Therefore, this research tries to analyze an effect of online word of mouth on SNS, which arises from a process of communication, that is especially about drama, on Twitter, such as Tweet, Retweet, and Reply. In order to fulfill the object of the research, the data of relevant drama is extracted and collected from SNS, by using social network analysis tool, NodeXL; moreover, in accordance with the attribute, attitude, types, and elapsing time of the messages extracted from drama study, the difference of action and spread of SNS word of mouth is investigated by cross tabulation analysis. A summary of the results of research is as in the following paragraph. In the case of attributes of messages, online word of mouth about the essential attributes is most actively enacted; and also, out of all, there is significant difference in effect of delivery between the messages of summary, theme, topic, and writing material. In the case of attitude, the positive attitude has taken more effect than the negative attitude on action of online word of mouth in Tweet, Retweet, and Reply; there was the different attitude in accordance with the essential attributes and peripheral attributes. According to types of messages, in contrast with the fact that the form of text messages takes highest percentage in SNS online word of mouth action, in the Retweet, the form of text message with hyper-link takes 6 times bigger spreading rate, which demonstrates that the difference of spreading between the form of messages, that only offers text, and the form of messages, that can convey the various information. Lastly, even though there was not significant difference in amount of SNS online word of mouth, depending on time elapsing, there was significant difference in action and spread of SNS online word of mouth, depending on the date of broadcasting and after the broadcasting date. Due to the fact that this research is the outset of the exploratory analyzing research that empirically analyzes the online users’ word of mouth act about drama in SNS, in the future, this research, as a standard point of researching word of mouth about drama, will contribute to the establishment and advancement of the traditional social network analysis research that can understand the structure, pattern and dynamic of network, and the characteristics of SNS online word of mouth.
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