대규모 TV 시청로그 클러스터링을 통한 시청행위 및 시청가구 유형 분석 연구

Abstract

최근에는 더 이상 과거처럼 같은 시간에 온 가족이 모여 앉아 소위 본방사수를 하는 행동만으로는 TV 시청을 이해할 수 없을 만큼 TV 시청 행태가 매우 복잡해졌다. 다양한 매체와 콘텐츠 공급 서비스들과 상호작용하며 서로 얽히고설킨 복잡한 시청 행동을 보이고 있는 것이다. TV 시청 환경은 콘텐츠 플랫폼 및 디바이스 환경 변화로 인해 과거와 달리 훨씬 예측하기 어려운 복잡한 환경으로 변모하게 되었다. TV를 둘러싼 환경이 더욱 복잡해지는 상황에서도 TV 시청에 대한 이해는 여전히 중요하게 여겨진다. N-스크린 시청 환경이 보편화되면서 TV에 대한 비중이 하락하고는 있으나, 아직까지는 TV 시청에 많은 시간을 보내고 있고 일상 생활에서의 중요도도 높은 만큼, TV는 여전히 콘텐츠 소비에 있어 중요한 역할을 하고 있기 때문이다. 달라진 환경 속에서도 TV 시청은 여전히 건재한 여가 활동이라 할 수 있으며, 복잡한 환경 속에서 달라진 TV 시청자와 시청 행태에 대한 이해가 더욱 필요한 상황이라는 점을 시사한다. 본 연구에서는 행동을 중심으로 TV 시청을 이해하고자 했던 기존 연구의 확장성 등의 한계점을 극복하고 궁극적으로는 전통적 관점에서 벗어나 다변화된 TV 시청 환경에서의 TV 시청에 대한 이해의 폭을 넓히고자, 디지털 케이블 TV 셋톱박스 로그를 통해 획득한 대규모 TV 시청 로그를 바탕으로 TV 시청 패턴을 행동 중심으로 유형화하고, 이를 다시 사용자 중심으로 조합하여 해석하는 프레임워크를 제시하였다. 이를 위해 기존의 웹 사용 마이닝 분야에서 사용되었던 세션 클러스터링 기반 유형화 분석 기법을 TV 시청 로그에 적용하였다. 또한 유형화 된 시청 행동과 서비스 해지율 간의 상관관계를 살펴봄으로써 본 연구의 접근 방식이 유효함을 입증하고자 하였다. 제안된 분석 프레임워크를 통해, 본 연구에서는 총 7개의 시청 행동 유형과 이를 통해 조합된 8개의 시청 가구 유형을 도출하였다. 또한 각 시청 가구 유형 그룹 내의 서비스 해지율과 시청 행동 유형 구성비 간의 상관관계 도출을 통해, 본 연구에서 도출한 시청 행동 유형이 서비스 해지를 의미 있게 설명할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 제안된 분석 프레임워크를 활용하여 행동을 기반으로 시청 패턴을 분석함으로써, 기존의 거시적 맥락에서 이루어진 선행 연구를 확장하여 현재 미디어 환경에서의 TV 시청 행위에 대해 더욱 풍부한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.