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시청률 보완지표로 소셜 빅데이터 기반의 감정분석 기법의 활용 가능성 연구 : 국내 스포츠전문채널을 중심으로

A study on the possibility of using social big data-based emotion analysis technique as a supplementary index for viewer ratings -Focusing on domestic sports channels-

  • 정호석 (Hosuk, Chung, 서강대학교 언론대학원)

초록/요약

본 연구의 시작점은 비교적 간단명료했다. 국내의 대표적 인기 스포츠인 프로야구 정규시즌 기간 동안 국내 주요 스포츠전문채널들은 모두 프로야구라는 동일한 콘텐츠를 중계하는데 ‘왜 광고매출의 차이가 발생할까’라는 의문에서 시작되었다. 이를 위해 먼저 시청률을 살펴보았는데 최근 5년간 주요 3개 채널의 프로야구 생중계 시청률은 연도별로 엎치락뒤치락하는 모습을 보이긴 했지만 평균시청률에서는 큰 차이를 발견하지 못했다. 왜냐하면 스포츠 채널들의 시청률 결정에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 인기 구단의 경기를 얼마나 많이 중계하느냐 인데, 중계 팀 선정은 추첨 및 순번제에 의해 이루어지고 있어서 채널별 유불리(有不利)가 없었기 때문이다. 즉 이 말은 콘텐츠의 차이가 없었다는 뜻이고, 이 때문에 시청률의 차이도 미미한 것이었다. 일반적으로 TV시청률은 채널의 광고 매출에 직접적인 영향을 미친다는 많은 선행연구들이 있는데 스포츠전문채널 같은 경우 프로야구 생중계 시청률에서 두드러진 차이를 발견하지 못했기에 그 다음 단계로 시청률 보완지표에 관한 선행연구들을 살펴보았다. 통합시청률 측정 혹은 TV화제성지수, TV프로그램에 대한 인터넷 반응지수 등 여러 선행연구들을 살펴봤지만 결론적으로 이러한 시청률 보완지표 연구에서도 분명한 한계점이 드러났다. 기존 시청률 보완지표에 대한 선행연구에서는 화제성이라는 부분에 집중해 인터넷상의 프로그램이나 채널에 대한 언급 회수 등을 조사하는 양적인 연구에 대부분 치우쳐 있었다. 혹 질적인 연구를 한다 하더라도 트위터나 페이스북의 ‘좋아요’ 등의 정형화된 반응만을 조사하는데 그쳤다는 것이 한계점이었다. 물론 특정 프로그램에 대해 인터넷상에서 많이 언급된다면 그 프로그램에 대한 관심도가 높음을 의미하고, 또한 그 관심은 자연스레 시청률로 이어진다고 볼 수도 있다. 하지만 그 관심의 방향이 긍정적인 것인지 혹은 부정적인 것인지에 대해서는 정교하게 알 수 없다는 한계점이 있었다. 이와 같은 한계에 직면하며 본 연구에서는 소셜 빅데이터 기반의 감정분석기법을 활용해 각 채널들에 시청자 감정 점수를 부여해 보다 정확한 원인을 파악하고자 했다. 여러 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝을 통한 감정분석(Sentiment Analysis) 중 비지도 학습 방식을 사용한 감정 분류(sentiment Classification Using Unsupervised Learning)를 활용했다. 분석 대상으로는 국내 최대 온라인 야구 커뮤니티인 MLBPARK의 ‘한국야구타운’ 게시판을 대상으로 했고, 분석 기간은 2019년 프로야구 정규시즌으로 한정했다. 실제 감정분석을 위해 웹 크롤러(web crawler)를 개발했으며, 분석의 기준점이 되는 감정사전(lexicon)을 만들기 위해 최근 3개월간의 데이터를 분석해 실제적으로 게시판에 많이 쓰이는 감정 단어들을 분석했다. 2019년 프로야구 정규시즌동안 등록된 게시물과 댓글을 분석한 결과 야구팬들이 가장 선호하는 채널은 SBS Sports로 나타났으며 다음으로는 MBC Sports+, KBS N Sports 순으로 나타났다. 이처럼 감정분석을 통해 얻어진 결과가 각 스포츠전문채널의 광고매출추이와 정확히 일치하지는 않았지만 선행연구를 보완할 수 있는 여러 가지 가능성을 발견했다. 첫째로 감정분석 결과 특정 채널에 대해 많은 회수의 언급이 있었음에도 불구하고 보다 적은 언급회수의 채널에 비해 낮은 선호도를 보이는 경우가 있었다는 것이다. 이와 같은 결과를 통해 언급회수에 대한 양적인 조사와 이용자 감정에 대한 질적인 조사를 조합한다면 보다 정교하게 TV프로그램이나 채널에 대한 선호도를 파악할 수 있을 것으로 보였다. 둘째로 빅데이터 기반의 감정분석기법을 활용해 각 스포츠 채널들이 경쟁력을 높이기 위해 어디에 집중해야 하는 지 파악할 수 있었다. 셋째로 스포츠전문채널 선호도 분석을 통해 이를 기업의 마케팅 담당자들이 활용할 수 있는 가능성도 확인했다. 시청자들에게 단순히 많은 수의 노출만을 전략으로 삼는 대신 더 정교하게 기업이나 제품에 긍정적인 이미지를 심어주려 한다면 채널 선호도가 높은 채널에 집중하는 것이 더 유리할 것이기 때문이다. 물론 본 연구의 한계점도 분명히 존재한다. 2019년 시즌에만 한정해 연구했기에 최근의 트렌드를 반영하기에는 충분하지만 장기적인 추세 점검을 통한 채널 전략을 수립하기에는 한계가 있으며, 따라서 후속연구가 필요하다. 또한 국내에서 가장 크고 이용자수가 많은 야구 커뮤니티를 대상으로 분석했지만 해당 커뮤니티의 이용자가 전체 야구팬을 대표하는 것으로 일반화하는 데에는 한계가 있을 것이다. 아울러 방송 채널이 아닌 기업의 마케팅 담당자가 현업에서 이 연구결과를 활용하려 한다면 좀 더 심도 깊은 연구를 통해 채널 선호도와 기업의 제품 판매량 혹은 기업의 긍정적 이미지 제고와 연관성이 있다는 추가 연구결과가 도출되어야 할 것이다. 이러한 여러 한계점에도 불구하고, 실시간 시청행위만을 표본으로 삼아 조사되고 있는 기존의 시청률에 대한 한계와 양적 조사에만 치중되어 있는 시청률 보완지표에 대한 한계에 대한 대안을 제시한 것에서 본 연구의 의의를 충분히 찾을 수 있다고 본다. 아무쪼록 본 연구를 통해 방송사가 보다 시청자 지향적인 프로그램을 만들고 광고주들은 더 정교한 마케팅 계획을 수립할 기회를 가지고, 시청자들은 더욱 좋은 프로그램을 볼 수 있는 계기가 되기를 희망한다.

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초록/요약

This study began with the question of “Why is there a difference in advertising sales” when all major domestic sports channels broadcast the same content as professional baseball during the regular baseball season, the most popular sport in Korea? To do this, as a result of reviewing the ratings of live broadcasting of professional baseball of the three major channels in the last 5 years, there were many differences by year, but there was no significant difference in average viewing rate. Because the most influential factor in determining the ratings of sports channels is how many popular team games are relayed, since the selection of relay teams is made by lottery and turn-by-turn system. This means that there is no difference in content, and thus the viewership rate was not significantly different. Most previous studies report that TV viewing rate has a direct effect on the channel's advertising sales, but in the case of sports specialty channels, there was no significant difference in the ratings of professional baseball, so we reviewed the previous studies on supplementary ratings. Although several previous studies such as the integrated viewership measurement, TV topic index, and Internet reaction index for TV programs were examined, in conclusion, there were limitations in the study of supplementary viewer ratings. In the previous research on the supplementary index of the existing viewer ratings, most of the research was focused on quantitative research to investigate the frequency of mentions of programs and channels on the Internet. In addition, the limitation was that even if a qualitative study was conducted, it was only to investigate the standardized responses such as 'Like' on Twitter or Facebook. Of course, if a particular program is mentioned on the Internet a lot, it means that interest in the program is high, and that interest naturally leads to viewership. However, there was a limitation that it was impossible to elaborate whether the direction of interest was positive or negative. Therefore, this study attempted to grasp the more accurate causes by assigning viewers' emotion scores to each channel using social big data-based emotion analysis techniques. Among several big data analysis methods, sentiment classification using unsupervised learning was used among sentiment analysis through text mining. The analysis targeted the “Korea Baseball Town” bulletin board of MLBPARK, Korea's largest online baseball community, and the analysis period was limited to the 2019 professional baseball regular season. We developed a web crawler for real emotion analysis, and analyzed the data of recent 3 months to analyze emotion words that are frequently used on bulletin boards to create a lexicon, which is the reference point of analysis. As a result of analyzing posts and comments registered during the 2019 professional baseball season, baseball fans' favorite channel was SBS Sports, followed by MBC Sports+ and KBS N Sports. Although the results obtained through the analysis of emotions did not exactly match the advertising sales trends of each sports specialty channel, various possibilities to supplement the preceding studies were found through the research results. First, as a result of emotional analysis, although there were many references to a specific channel, there were cases in which emotional points was lower than that of a channel with a lower number of comments. Through these results, it is judged that the preference for TV programs or channels can be grasped more precisely if a quantitative survey of the number of mentions is combined with a qualitative survey of user emotions. Second, it was possible to grasp where each sports channel should concentrate to increase competitiveness by using the emotion analysis technique based on big data. Third, it confirmed the possibility that corporate marketers can utilize the results of preference analysis on sports channels. This is because it would be more advantageous for marketers to focus on channels with high channel preferences if they pursue a strategy that instills a positive image of a company or product rather than a large number of advertising exposure strategies. Since this study has been limited to the 2019 season, it is sufficient to reflect the recent trends, but there is a limit to establishing a channel strategy through long-term trend checking, so follow-up studies are necessary. In addition, although it was analyzed for the baseball community with the largest number of users in Korea, it would have limitations in generalizing as representing all baseball fans. In addition, if a marketer of a company other than a broadcasting channel intends to utilize the results of this research in the field, further research should lead to further research that correlates with channel preference and the product sales volume of the company or enhancing the positive image of the company. Despite these limitations, this study is meaningful in that it presented an alternative to the limitations on the existing ratings, which are being surveyed using only real-time viewing behavior as a sample, and the limitations on the supplementary ratings, which is focused only on quantitative surveys. Through this study, it is hoped that broadcasters will create more viewer-oriented programs, advertisers will have the opportunity to develop more sophisticated marketing plans, and viewers will be able to see better programs.

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