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dc.contributor.advisor김명준-
dc.contributor.author최선영-
dc.creator최선영-
dc.date.accessioned2016-08-26T04:08:27Z-
dc.date.available2016-08-26T04:08:27Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.otherOAK-000000090308-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/211659-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000090308-
dc.description.abstract가정 내 미디어였던 텔레비전은 이동성의 시청이 가능한 개인화된 모바일 기기가 이차적 스크린(secondary screen)으로 활용되면서 서로 다른 미디어와 시청행위가 연동하는 유동적인 네트워크로 변화하였다. 그중에서도 범용 인터넷 동영상 서비스이자 텔레비전 플랫폼인 OTT서비스는 기존의 텔레비전 흐름과 다른 내적 논리를 갖고 시청환경을 빠르게 변화시키고 있다. 따라서 본 연구는 텔레비전이 다양한 기기와 플랫폼으로 확장되어 우리 삶과 일상생활에 미세하게 침투하고 있다고 전제하고 OTT서비스의 내적 논리에 의해 구성되는 시청의 흐름과 이차적 텔레비전 스크린인 스마트폰에서의 OTT서비스 시청 경험에 대해 새로운 연구방법의 개발과 적용을 통해 탐색하였다. 다양한 인터넷 동영상 서비스에서 실시간으로 텔레비전 방송을 시청할 수 있게 되면서 달라진 시청 패턴은 무엇인지, 개인화된 모바일 기기에서의 텔레비전 시청 흐름은 구체적으로 어떻게 나타나는지 파악하기 위해서는 새로운 연구방법이 필요하다고 보았기 때문이다. 그동안 수용자(audience) 개념으로서의 시청자는 정량적 측정 대상이었다. 회상에 의한 설문 기법이나 자기보고식 다이어리 기입이 주요한 자료수집 방법이었으나 인터넷 동영상 서비스로 실시간 텔레비전 방송 시청이 가능해지고 개인화된 모바일 기기에서의 텔레비전 시청이 증가하면서 시청방식, 시청시간대, 이용경로 등에 대한 자율성과 통제권이 강화되었기 때문에 기존의 연구방법은 한계가 있다. 무엇보다 연구 참여자가 복잡한 미디어 활동에서 특정 미디어 행위를 따로 분리해 인지하거나 회상하기 어렵다. 또한 이론적 데이터(theory driven data)를 위해 흔히 활용하는 설문조사 방법은 측정의 정확성을 검증할 방법이 거의 없다. 때문에 연구 대상자, 연구시기, 연구 주제에 따라 상이한 연구 결과가 나오기도 하는데 복잡해진 미디어 환경을 고려한 연구방법이 적용되지 않기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제의식을 갖고 새로운 자연스러운 일상적 환경에서의 시청 경험 자료를 수집하기 위해 연구 참여자의 스마트폰을 시청 패턴 추적 도구로 활용하는 연구방법론을 제안하였다. 구체적으로 측정 장치로서 스마트폰을 활용해 장기간 개인의 시청행위를 정확하게 추적할 수 있는 로그 기반의 OTT서비스 시청패턴 추적 어플리케이션을 개발하였다. 우리나라 OTT서비스인 티빙(tving) 앱을 연구에 맞게 설계 및 개발하여 약 한 달 동안 11명의 연구 참여자의 시청 기록 로그데이터를 수집하였고, 이동성의 시청을 추적하기 위해 시청 이벤트별로 발생한 GPS 좌표를 매칭 데이터로 수집하였다. 또한 로그데이터만으로는 알 수 없는 시청 경험의 맥락과 경험을 해석하기 위해 심층인터뷰와 FGI를 질적 자료로 확보하였다. 연구 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 스마트폰 어플리케이션으로 측정한 시청량과 회상에 의한 시청량은 4~8배까지 차이가 나는 것을 알 수 있었다. 즉, 시청량에 대한 기억 시간과 측정 시간에 차이가 매우 크게 났음을 실증적으로 확인하였다. 스마트폰이라는 단일 기기에서 다양한 미디어 이용행위와 시청행위가 뒤섞여 시간에 대한 감각이나 기억이 무뎌지고 흐려졌기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있었다. 둘째, 스마트폰을 통해 시청하는 경우 모든 시간대에서 시청하는 것으로 나타나 수시로 시청할 수 있음을 확인하였고, 특히 자정을 넘겨 새벽까지 시청하는 경우가 많아 취침시간이 점차 늦어지고 있음을 확인하였다. 새로운 텔레비전 시청 경험이 일상생활의 리듬까지 조율하고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 이동성의 시청에 있어서 스마트폰은 데이터 사용에 매우 민감하기 때문에 매우 짧은 시청 패턴이 나타났다. 교통수단이나 업무 공간, 학교, 기타 장소에서의 시청은 아직까지 경제적인 문제와 직결되어 있어서 시청 이벤트는 발생했으나 시청했다고 할 만큼의 의미 있는 시청시간은 나오지는 않았다. 이동 중에는 거의 DMB나 저장된 콘텐트 시청으로 이루어졌고, 티빙은 확인적 가이드 역할을 한 것으로 파악되었다. 티빙 앱을 통한 대부분의 시청은 집에서 이루어졌음을 확인하였는데, 본 연구에서는 집안 내부 곳곳에서 ‘가내화된 이동성의 시청’을 하는 것으로 설명하였다. 넷째, 콘텐트 유형 -실시간 방송(Live), 다시보기(VOD), 광고, 미리보기, 쇼트클립-에 따른 시청패턴을 살펴본 결과, 광고 시청 회피가 용이한 실시간 시청이 주를 이루었다. 전체 시청량과 비교해서 보았을 때 광고 시청량은 매우 적게 나타남을 확인하였다. 주목할 것은 실시간 시청과 VOD 유형에 대한 인식이 차이가 없다는 것이었다. 이는 OTT서비스에서의 텔레비전 채널이 콘텐트 단위와 동등하게 제시되는 미디어의 내적 논리(media logic)에 의한 것으로 유추할 수 있다. 전통적인 텔레비전 프로그램은 시간에 따라 편성되는 개념이었으나 OTT서비스에서는 동영상 또는 영상콘텐트라는 단위로 그 내적 속성이 바뀌었고, 텔레비전의 흐름은 ‘콘텐트들의 목록(contents of content)’으로 모듈화되었기 때문에 이에 대한 구분이나 차이를 크게 인식하지 않음을 알 수 있었다. 기존 텔레비전의 흐름은 하나의 채널에 하나의 프로그램이 시간에 따라 선형적으로 배열되는 양식이지만, OTT서비스에서 채널과 단위 콘텐트는 동등하게 제시되어 프로그램의 시간적 동기성을 와해시키고 약화시켜 시청자들의 인식과 시청습관에도 영향을 주고 있는 것으로 해석할 수 있었다. 다섯째, 콘텐트 형식별로 시청패턴을 살펴본 결과, 지상파 콘텐트는 예능 · 오락 콘텐트를, 케이블 콘텐트는 드라마를 선호하는 것으로 나타났다. 특정 지상파 예능프로그램의 경우 케이블 텔레비전 채널을 통해 하루 평균 4~6번씩 재방송되기 때문에 OTT서비스의 초기화면에서 거의 매일 실시간처럼 제시되고 있음을 확인할 수 있었다. 실시간 방송이나 재방송, 다시보기의 구분 없이 OTT서비스 초기화면에 제시되기 때문에 노출 빈도가 콘텐트 선택에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. OTT서비스에서는 시청 흐름에 따라 콘텐트 배열이 유동적으로 변화하는 구조이기 때문에 시청 흐름이 구성하는 인터페이스가 시청 편승효과로 작용할 수 있음을 알 수 있었다. 실시간 방송이 종료된 드라마나 오락 콘텐트를 별도 채널로 구성하거나 출연자별 단위 콘텐트로 재목적화(repurposing)하는 편성 및 인터페이스 전략은 노출 빈도에 의한 창구효과를 지속시켜 장기간 시청자를 유인할 뿐 아니라 콘텐트 충성도를 높여 시청습관에도 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 여섯째, 스마트폰 OTT서비스를 통한 시청행위의 특징은 분절화된 초 단위 시청에 의한 ‘모자이크 시청(mosaic viewing)’으로 개념화할 수 있었다. 특히 스마트폰이라는 단일 미디어기기에서 시청할 경우, 채널 스위칭(channel switching)과 멀티태스킹 행위 와 유사한 태스크 스위칭(task switching)이 초 단위로 빈번하게 발생됨을 확인하였다. 리모콘을 이용한 선형적인 채널 재핑(zapping)과 차이점은 초 단위의 짧은 시청을 통해 태스크 스위칭을 하더라도 동일 콘텐트 시청 행위에서 이탈하지 않고 짧은 단위의 연속적 시청행위로 이어져 시청행위와 시청시간을 ‘미세 조정(micro coordination)’한다는 점에서 차이가 있었다. 본 연구는 새로운 방법론의 적용과 탐색이라는 점에서 그 함의를 찾을 수 있다. 첫째, 스마트폰이 이차적 스크린으로 활용되면서 일상생활의 리듬을 재조정하고 있는 현상과 징후들을 이론적 데이터가 아닌 구체적인 로그데이터를 통해 초 단위로 정확하게 포착하여 시청 경험의 행동적인 측면을 확인하였다는 점이다. 둘째, 연구 참여자의 일상적 휴대 기기인 스마트폰을 로그 기록 수집 도구로 활용하여 자연스러운 관찰방법을 개발하였다는 것이다. 본 연구에서는 특정 OTT서비스의 이용을 추적하였지만, 향후 스마트폰과 같은 개인화된 이동성 기기 이용과 경험에 대한 연구에 응용이 가능하다는 점에서 자료수집 방법으로서의 확장성을 갖는다. 셋째, 양적 연구와 질적 연구가 이분화된 전통적인 사회과학적 연구방법과 달리 정량적 방법과 정성적 방법을 통합적으로 활용하여 분석하였다는 점이다. 복잡해지고 있는 미디어 환경에서 시청자와 같은 수용자 개념은 단순히 ‘노출’ 변수 측정으로 일반화하기 점점 더 어려워지고 있다. 복잡한 미디어 행위에 대해 무리한 통계적 방법을 적용하여 일반화하기보다는 시청자를 둘러싼 환경과 맥락에 대한 분석과 고찰, 분석체계의 분류와 해석에 중점을 두고 새로운 방법론으로 탐색하였다.;This study assumes that television is expanding to various devices and platforms by 'mediatization of media' phenomena and is minutely percolating to everyday life. Especially, as personal mobile devices, which can be viewed while in motion, started to be utilized as secondary screens, previously home-based television is changing into a fluctuating network that interlocks viewing functions with other media. Above all, OTT (Over-the-top) service, a television platform that serves as a widely used internet video service, is quickly changing viewing environments with an internal logic distinct from the previous television environment. This study investigates the flux of viewing consisting of internal OTT service logic and viewing experience via OTT service in a smartphone, a secondary television screen, by developing and applying a new research method. As people can view television broadcasts from various internet video services in real time, it is important to comprehend the differentiated viewing pattern and flux of viewing television by personalized mobile devices in a new methodology. The television viewer has been considered an audience concept, and data has been collected by a survey based on recall or self-reported mechanisms. However, existing methods have limitations because of strengthened audience autonomy and control of various factors such as viewing patterns, viewing time, and usage route as it is possible to view television by internet video services and watching through personalized devices is increasing. Most of all, it is difficult for a respondent to recognize or recall certain media actions separately from behavior of complex media activities. Moreover, measurement accuracy of survey or questionnaire methods commonly used for theory driven data is very difficult to confirm. The problem of audience studies rests in their inconsistent results affected by respondents, dates of research and subjects. Survey inaccuracies through insufficient respondent recall can occur when complex media circumstances are not considered in the research methodology. Perceiving this conundrum, this study suggests a new method that incorporates a respondent’s smartphone as a device for tracking viewing patterns to collect respondents’ usage data in natural daily environments. Concretely, we developed a viewing pattern tracking application by embedding custom logging functions into an existing OTT service application that can accurately track individual viewing activities over time via a smartphone as a tracking device. We modified an OTT service application ‘tving’ and collected log data of viewing records of eleven participants for a month, and collected GPS coordinates of viewing events that matches data to track viewing while in motion. In addition, to interpret the context and experience that cannot be read from log data, we secured in-depth interview and FGI as quality datum. The research results are as follows. First, there were differences varying from four to eight times between the degree of viewing (duration) collected from application compared to recall. Therefore, it is confirmed that the amounts of viewing according to respondent recall is very distinct from actual amounts tracked by the application. It can also be inferred that viewing activity and media usage from a single device can be integrated. Second, results showed that respondents watch in all time periods by micro-coordinating viewing time via smartphones. In addition, it was found that respondents tended to sleep late due to viewing after midnight. This indicates that a new experience of viewing television influenced the rhythm of everyday life. Third, viewing while moving revealed a very short viewing pattern as smartphone users are sensitive to wireless data usage. Viewing in places such as transportation systems, work places and university campuses is directly connected with economic problem, so the viewing time is not significant even though viewing events existed. Viewing while moving mostly consisted of DMB or stored content, and tving was used as an Electronic Program Guide (EPG). Most viewing via tving occurred at home, and this study explained the phenomena as ‘domesticated viewing while moving’ inside the house or domicile. Fourth, most viewing involved live broadcasts among various content types (live broadcasts, VODs, advertisements, previews, short clips) as they easily avoid advertisements. Compared with the entirety of viewage, advertisements were the least viewed content. Significantly, awareness between live broadcast and VOD was extremely limited. We inferred that this result can be due to the internal media logic of an OTT service to provide television channels and VODs equally. Traditional television programs were organized linearly in terms of time, but OTT service transform content into units of video or image, and the flux of television is modularized as 'contents of content'. Therefore, respondents found very few differences. We interpreted this result as follows: the previous flux of television was linearly arranged with time, but OTT service is blurred as to time-schedule and synchronized programs by adducing channel and unit content, influencing cognition and viewing behavior. Fifth, examining viewing patterns by content type, respondents tend to prefer entertainment content in terrestrial broadcasting and drama content in cable broadcasting. Certain terrestrial entertainment programs are repeated four to six times per day through cable channels and are located in the main page of OTT service daily. The main page of OTT service provides content such as live broadcast or rerun regardless of the type of content, and assuredly frequency influences respondent selections. OTT service fluidly arrange content depending on the flux of viewing, and the interface that considers the flux of viewing can be effected as reflecting a band-wagon effect of viewing. Sixth, the characteristics of viewing activity via OTT service of smartphone can be conceptualized by mosaic viewing, a viewing segmented by seconds. Especially, when considering a respondent viewing via a smartphone or single media device, we confirmed that channel switching and task switching frequently occurred within a few seconds. However, this phenomenon was different from channel zapping via remote control. This study is unique in its investigation and application of a new method. First, we confirmed symptoms and phenomena that smartphones readjust the rhythm of daily life as they are utilized as a secondary screen, by analyzing specific, not theoretical, log data by detecting behavioral aspects of viewing experience by units measured in seconds. Second, we developed a natural observation method using a common mobile device of the participant, smartphone, as a log acquisition tool. This study tracked the usage of a certain OTT service, but the method can be used as an extended data acquisition method in studies that consider experience and usage of a personalized mobile device. Third, unlike traditional social scientific methods into which quantitative research and qualitative research are divided, this study integrated and analyzed quantitative and qualitative methods. It is becoming more difficult to generalize the concept of the consumer as an audience by measuring explicit factors in complex media environments. Rather than generalizing complicated media activity by applying unsuitable statistical methods, we inquired into a new methodology that focuses on analysis and consideration of the circumstances and context of the audience as well as classification and interpretation of an analytical system.-
dc.description.tableofcontentsI. 서론 1 A. 문제제기 및 연구목적 1 B. 논문의 구성 8 C. 용어의 정의 11 1. OTT서비스 11 2. 텔레비전의 흐름(flow) 11 3. 시청경험 12 4. 어플리케이션 13 5. 텔레비전 콘텐트 13 II. 기존연구 검토 및 이론적 논의 14 A. 텔레비전 환경과 시청경험에 대한 논의 14 1. 텔레비전 환경 변화와 시청자 개념에 대한 논의 14 2. 다중미디어 이용 및 텔레비전 시청과 관련된 주요 논의 18 3. 개인화된 모바일 기기와 시청경험의 변화 20 B. 미디어 이용 및 시청행위 추적에 대한 방법론적 논의 27 1. 시청자 행동 추적 장치를 활용한 대안적 연구방법에 대한 논의 27 2. 통합적 방법론에 대한 논의 31 C. 텔레비전의 흐름(flow)과 OTT서비스의 내적 논리 34 1. 텔레비전 흐름의 개념과 내적 논리 34 2. 텔레비전 편성의 변화 42 3. OTT서비스에 대한 논의 44 가. OTT서비스의 개념 44 나. OTT서비스 현황 48 4. OTT서비스 흐름과 내적 논리 분석 51 III. 연구문제 및 연구방법 56 A. 연구문제 56 B. 연구 설계의 타당성 검토 57 C. 연구방법 62 1. 파일럿 연구 : OTT서비스 시청 흐름에 대한 예비조사 62 2. 스마트폰 OTT시청경험 추적: 앱을 이용한 관찰 및 심층인터뷰 64 가. 스마트폰 OTT서비스 시청행위 추적 앱 개발 및 설계 65 (1) 시청 추적 도구 앱 설계 65 (2) 로그기록 분류 66 (3) 테스트 및 로그파일 예시 69 (4) 로그 데이터 분석을 위한 처리 70 (가) 시청량 71 (나) 시청시간대 71 (다) 시청 장소 71 (라) 콘텐트 유형 71 (마) 콘텐트 형식 71 (바) 채널 스위칭(channel switching) 72 (사) 태스크 스위칭(task switching) 73 (5) 로그데이터 처리 절차 73 나. 앱 설치 기간 및 연구 참여자의 구성 74 다. 심층인터뷰 범위 및 인터뷰 항목 76 IV. 연구결과 80 A. OTT서비스와 텔레비전 시청경험의 변화 80 1. 시청의 멀티플랫포밍과 멀티태스킹 80 2. OTT서비스 시청경로와 텔레비전 시청에 대한 인식 85 B. 스마트폰 앱을 이용한 OTT서비스 시청 흐름의 추적 88 1. 시청량에 대한 회상의 결과 88 2. 시청시간대별 시청량 93 3. 장소와 비장소에서의 시청 97 4. 콘텐트 유형별 시청 패턴 105 5. 콘텐트 형식별 시청 패턴 110 C. 스마트폰 OTT서비스 시청행위의 특징 116 1. 분절화된 초 단위 시청 116 2. 채널 스위칭과 태스크 스위칭 : 모자이크 시청(mosaic viewing) 124 V. 결론 137 A. 연구의 요약 137 B. 논의 및 연구 결과의 함의 141 1. 연구결과에 대한 논의 및 의의 141 2. 연구의 한계 및 제언 146 참고문헌 148 부록 159 Abstract 161-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent8703953 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc700-
dc.titleOTT서비스에서의 텔레비전 시청흐름 연구-
dc.typeDoctoral Thesis-
dc.title.subtitle스마트폰 어플리케이션을 활용한 시청패턴 분석-
dc.title.translatedA Study on Television Viewing Flow on OTT Service : Focusing on Smartphone Viewing Tracking Application-
dc.creator.othernameChoi, Sun Young-
dc.format.pagexi, 164 p.-
dc.identifier.thesisdegreeDoctor-
dc.identifier.major대학원 디지털미디어학부-
dc.date.awarded2014. 8-
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일반대학원 > 디지털미디어학부 > Theses_Ph.D
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