연구의 필요성:

◦ 디지털화로 인한 음악 산업의 변화와 새로운 이슈
디지털화된 음악 산업이 주목하고 있는 것은 인터넷을 통한 소비자 간 음악 공유 행위다. 최근에는 P2P 네트워크를 통한 음악 파일 공유 외에도 온라인 소셜 네트워크 서비스(Online Social Network S ...

연구의 필요성:

◦ 디지털화로 인한 음악 산업의 변화와 새로운 이슈
디지털화된 음악 산업이 주목하고 있는 것은 인터넷을 통한 소비자 간 음악 공유 행위다. 최근에는 P2P 네트워크를 통한 음악 파일 공유 외에도 온라인 소셜 네트워크 서비스(Online Social Network Service, 이하 OSNS) 등의 소셜 미디어를 통해서 가수의 근황, 사진, 뉴스 등 다양한 음악 관련 정보가 공유되면서 음악 공유는 음악 산업에 있어서 새로운 의미를 갖게 됐다. 음악 제작사들은 OSNS를 통한 음악 공유를 활용한 새로운 마케팅 전략을 도출하는데 큰 관심을 보이고 있다.

◦ 음악 산업에서 OSNS의 활용 가능성
현재 음악 산업에서 OSNS는 주로 팬들과 가수 사이의 커뮤니케이션 수단으로 활용되고 있다. 하지만 OSNS에서 생성되는 데이터의 잠재적인 가능성을 고려하면 아직 음악 산업에서 활용하는 정도는 제한적이다. OSNS에서 획득할 수 있는 데이터는 기존의 데이터에 비해서 몇 가지 특별한 이점을 가지고 있다. 첫 번째는 OSNS의 데이터들이 일상적인 맥락에서 개개인의 자발적인 행위로부터 생성된 것이라는 점이다. 설문조사나 실험 등의 방법에 비해 보다 현실에 가까운 상황에서 개별 사용자들의 의견, 선호, 관심사, 정서에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 두 번째로는 OSNS를 통해 개인들 간의 사회 관계망(social network)의 생성과 변화를 관찰할 수 있다는 점이다. 설문을 통한 조사로 얻어진 기존의 불완전한 관계망 정보와 달리 OSNS의 데이터는 한 개인의 완전한 관계망의 정보를 시간에 따른 변화와 함께 포함하고 있기 때문에 보다 정확하게 사회 관계망에 대한 정보를 담고 있다. 세 번째는 이를 바탕으로 사회적인 상호작용을 통한 정보의 전파 과정을 관찰할 수 있다는 점이다. 페이스북의 ‘좋아요(like)’나 트위터의 ‘리트윗(retweet)’처럼 대부분의 OSNS는 지인으로부터 얻은 정보를 또 다른 지인에게 전달할 수 있는 기능을 지원하는데, 이러한 공유의 연쇄 과정을 사회 관계망을 따라 추적함으로써 확산의 구조에 대한 구체적인 데이터를 얻을 수 있게 된다.

◦ OSNS 기반의 음악 산업 마케팅 모델
이러한 데이터를 기업에서 가장 활발하게 활용할 수 있는 분야는 네트워크 마케팅(Network Marketing)이다. 소비자 간의 자발적인 행위가 상품 정보 홍보 수단이 된다는 점에서 비용 측면에서 효율적이라는 점과 이를 통해 확보되는 고객이 서비스에 대한 충성도가 높고 신규 고객을 끌어들이는 경향이 크며 더 많은 수익을 발생한다는 점 때문에 네트워크 마케팅은 최근에 경영과학이나 마케팅 연구에서 많은 관심을 받고 있다. 특히 네트워크 마케팅에서 주요한 관심사는 상품 정보 확산 과정에서 다른 소비자들에 비해 높은 영향력(influence)을 가진 소비자들을 감지해내는 것이다. 제대로 된 활용을 위해서는 OSNS에서 이뤄지는 정보의 확산(diffusion) 과정에서 개인의 선택이 그의 사회 관계망에 존재하고 있는 타인들로부터 어떤 방식으로 영향(influence)을 받는 지, 그리고 그것은 전체적인 사회 관계망의 구조와 어떤 연관을 맺고 있는 지에 대한 모델을 수립할 필요가 있다. 음악 회사들은 이러한 모델로부터 음악을 OSNS를 통해 효과적으로 전파시키기 위한 조건을 어떻게 수립할 수 있는 지 분석할 수 있다.

1차년도 연구 목표 (구체적 내용은 도식화되어 연구계획서에 제시됨):

- Master DB 구축(개인 레벨의 Twitter + YouTube + Last.fm 및 가수 별 음반 차트 매출 정보 등)을 통한 계량 엔터테인먼트 마케팅 (Quantitative Entertainment Marketing) 분야 개척 및 학제 간 네트워크 구축을 통한 교류 활성화

- Social Network Analysis (SNA)을 위한 데이터 통합 및 치환, 그리고 SNA 기법을 활용한 독창적인 계량 엔터테인먼트 마케팅 모델 개발 및 시현

2차년도 연구 목표:

- 2가지 계량 엔터테인먼트 마케팅 모델 연구 및 분석
- 연구 1: OSNS를 통한 음악 정보 전파 영향력 모델
- 연구 2: OSNS를 통한 음악 시장 내 팬덤(fandom) 지속 모델

1. 학문적 기여도 및 독창성

1차년도에 거쳐 구축한 Mater DB과 SNA 및 계량 마케팅 방법론 결합을 토대로 2차년도 연구 기간 동안 수행할 총 2가지 연구: (1) 음악 정보 전파 영향력 모델 연구 (2) 음악 시장 내 팬덤 지속 모델 연구는 다음과 같이 학문적 기여도를 가 ...

1. 학문적 기여도 및 독창성

1차년도에 거쳐 구축한 Mater DB과 SNA 및 계량 마케팅 방법론 결합을 토대로 2차년도 연구 기간 동안 수행할 총 2가지 연구: (1) 음악 정보 전파 영향력 모델 연구 (2) 음악 시장 내 팬덤 지속 모델 연구는 다음과 같이 학문적 기여도를 가질 것으로 예상한다.

◦ 음악 정보 전파 영향력 모델 연구
기존 연구에서는, 다차원적인 관계 속성과 함께 네트워크의 구조적 특성에 의한 오피니언 리더십 사이의 상호 작용을 아우르는 영향력 모델 제시가 거의 없었고 개인의 불완전한 기억에 의존한 소규모 설문 조사 데이터로 이루어지는 데 그쳤기에, 광범위한 소셜 네트워크 연결망 및 상호 작용 데이터 또한 활용할 수 없었다. 따라서 네트워크 위치 속성에 따른 정보 전달력 측정 시도 또한 기존에 제대로 이루어지지 못했던 점을 감안했을 때, 본 연구는 독창적인 DB에 기반한 방법론 및 내용에 있어 Originality를 보여줄 것으로 기대한다.

◦ 음악 시장 내 팬덤 지속 모델 연구
충성 고객 확보를 위한 기존의 관계 마케팅 연구는 기업-소비자 간 관계 형성을 통한 고객 유지와 로열티 프로그램 설계에 집중되어 있었다. 기업 제공 정보에 대한 소비자 의존도가 낮아지고 전통적인 마케팅 전략에 대한 신뢰도도 낮아진 반면, 소비자 간 관계는 최근 중요하게 대두되고 있다. 하지만 이에 관련한 마케팅 분야의 연구는 미흡한 실정이다. 음악 산업의 경우, 특정 아티스트의 팬이 되는 행위를 통해 얻을 수 있는 만족감 중 상당 부분은 다른 팬들과의 소통을 통해 얻어진다. 본 연구는 음악 소비 결정에 소비자 간 관계가 미치는 영향을 OSNS상의 네트워크 구조를 바탕으로 실증적으로 밝혀내는 최초 연구로서 학계에 기여할 것이다.

2. 사회적 기여도

OSNS에서 실시간 발생하는 음악 컨텐츠 비정형 데이터를 연구에 활용, 분석함으로써, 음반 기획자, 제작자 등 음악 산업 관계자들 뿐 아니라 나아가 문화 컨텐츠 글로벌화 및 한류 진흥 정책을 고민하는 정부 관계자들에게도 유용한 연구 방법론 및 결과를 제공할 수 있다고 본다.

◦ 기업 측에서의 활용
영세 기획사들이 대부분인 음악 산업에서, 본 연구를 통해 음악 회사에서 활용 가능한 것은 소셜 미디어를 활용한 네크워크 마케팅일 것이다. 다양한 장르 및 규모의 음악 회사는 소셜미디어를 통한 음악공유(형태: 동영상, 사진, 블로그 게시물, 음악 등) 과정에서 발생한 정보들을 바탕으로 사용자 취향을 추론함으로써, 개별 사용자들에게 어느 맞춤형 선호 음악 소개해야 하는지, 어떤 주변 친구들을 공략해야 좋은지, 어떤 미디어 매체를 통해 음악 정보의 전파가 쉽게 가능한지 등을 파악할 수 있다. 실시간 정보를 활용하므로, 시장 변화에 발빠른 전략적 대응도 가능해진다.

◦ 정부 측 문화 컨텐츠 마케팅에서의 활용
향후 글로벌 시장을 향한 문화 컨텐츠 수출 및 한류 확산을 위해 정부에서 “어떤 국가”의 “어떤 소비자” 타켓군을 잡아서 그들의 “선호 및 니즈”가 무엇이고 “무슨” 매체 (예: URL에 포함될 미디어 형태)를 통해 “어떻게” 홍보 활동을 수행할 수 있는지 마케팅 전략을 구상할 필요가 있다. 해외 사용자들이 애용하는 소셜 미디어와 소셜 네트워크 서비스 등 소셜웹 마이닝을 통한 데이터들을 가져와 정량적으로 분석할 수 있고, 통계 결과 및 Simulation을 토대로 정부의 구체적인 정책 수립에 적극 활용할 수 있다.

3. 학제 간 융합 연구 네트워크 활성화 및 학술적 리더십 확보

(1) 소비자 및 기업 분석에 있어 경영학, (2) 통계 등 계량적인 방법론에 있어 경제학, (3) 데이터 마이닝 등에 있어 전산학, (4) 사회 관계망 이론적 토대에 있어 사회학, (5) 복잡계 네트워크 모델링 및 시뮬레이션에 있어 물리학 등 다양한 학제 간 융합 연구가 필요하므로, 대학 및 연구소 학자들과 연구 네트워크가 구축될 것이다. 세미나와 포럼 등의 행사를 통해 실질적인 학술 교류를 통해 “계량 엔터테인먼트 마케팅 (Quantitative Entertainment Marketing)”이라는 분야에 있어 학술적 리더십 확보를 계획하고 있다.

4. 계량 엔터테인먼트 마케팅 교육 및 전문 인재 양성

학술 행사 및 포럼 등의 교류 및 공동 연구를 통해, 각 분야 연구자들 뿐 아니라 연구자들의 지도 학생들을 대상으로 한 “계량 엔터테인먼트 마케팅” 분야의 교육적 효과를 기대하고 있다. 본 연구에 직/간접적으로 참여하게 될 석, 박사 대학원생들의 경우, 매년 국내외 학술 대회 발표 및 국제 저명 저널에 논문 게재를 목표로 할 것이므로, 그 과정에서 융합적 학문 능력을 갖춘 전문 인력으로 양성될 것으로 전망한다. 장기적으로 이 분야 전문 인력들은 학계, 기업, 정부 부처 등으로 진출해 크게 일조할 것으로 기대한다.

1차년도:
OSNS를 비롯한 소셜 미디어 내에서 음악의 확산 과정에 대한 데이터베이스 (Master DB) 구축 및 SNA을 결합한 마케팅 방법론 연구를 실시할 것이다.

◦ 샘플 가수 선정 및 관련 데이터 수집
샘플로 선정된 가수들의 특성을 분석하기 위해서 다음 데이터를 수집: ...

1차년도:
OSNS를 비롯한 소셜 미디어 내에서 음악의 확산 과정에 대한 데이터베이스 (Master DB) 구축 및 SNA을 결합한 마케팅 방법론 연구를 실시할 것이다.

◦ 샘플 가수 선정 및 관련 데이터 수집
샘플로 선정된 가수들의 특성을 분석하기 위해서 다음 데이터를 수집: 장르, 연령, 성별, 멤버의 숫자, 데뷔일, 발매 음반/음원 수, 제작사, 유통사, 스트리밍 및 다운로드 매출

◦ OSNS 데이터 수집 – 트위터(Twitter)
트위터가 제공하는 데이터 API를 이용하여 1차년도 동안 다음 데이터를 수집할 것이다.
․샘플 아티스트 관련 트윗(tweet) / 트윗 텍스트를 통한 사용자의 의견(opinion) 추출 /․트윗에 포함된 URL 분석
․사용자 정보: 생성일, 업로드한 트윗의 숫자, 팔로잉 및 팔로워 숫자, 프로필 텍스트, 프로필 이미지, 위치, 사용 언어, 리스트에 포함된 횟수, 트위터의 공인(verified) 여부 등
․사용자 간 사회 관계망: (1) 리트윗/멘션(mention) 등의 양자간 상호작용 (2) 팔로잉/팔로워 관계.

◦ 소셜 미디어 데이터 수집 – 유튜브(YouTube), 라스트닷에프엠(Last.fm)
개인 음악 취향과 음악 전파를 확인할 수 있는 소셜 미디어로는 유튜브와 라스트닷에프엠이 있다.
․유튜브의 데이터 API를 이용하여 샘플 가수의 이름을 제목에 키워드로 포함되어 있는 동영상 관련 데이터를 수집: 업로드한 사용자, 업로드한 날짜, 조회수, 댓글 수, ‘좋아요’/‘싫어요’(like/dislike) 수, 공유된 수, 구독자 수, 시청된 재생 시간, 동영상 퀄리티, 시청자 국적, 연령 및 성별
․라스트닷에프엠: 사용자들의 청취 기록 중에서 샘플 가수들을 들은 적이 있는 사용자의 정보 수집 예정: 이름. 프로필 이미지. 국적. 성별. 나이. 샘플 가수 이외에 청취한 가수 기록. 그 중에서 특히 좋아하는 가수들의 목록.
․이로써 트위터 데이터를 보완해 가수의 소셜 미디어 인기도나 사용자의 음악 선호를 추론하는 데 활용할 수 있다.

◦ 사회 관계망 분석 (SNA)의 계량 엔터테인먼트 마케팅 활용 방안 모색
․(1) 행위자 및 그들의 행위는 상호 의존적(interdependence) (2) 행위자 간의 연결은 자원(resource)의 전이 혹은 흐름의 채널이라는 두 가지 가정을 근거로 사람들 간의 관계를 분석한다. 따라서 사회적 개체를 교점(node), 개체들 간의 관계를 연결(link)로 정의하여 수학, 물리학 분야에서 정립된 네트워크 이론(network theory)의 분석 방법론을 활용할 예정이다.

2차년도:
◦ 연구 1: OSNS을 통한 음악 정보 전파 영향력 모델
․일반적인 개인들 간의 관계에서 발생하는 영향력에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 기존 연구에는 다차원적인 관계적 속성이 구조적 특성(특히 중심성)에서 야기된 오피니언 리더십과 어떤 방식으로 상호작용하는 지에 관한 통합적인 영향력 모델 제시가 거의 없었기에 본 연구를 통한 융합 모델링 시도가 필요하다.

․연구 1 모델링 계획:
가수의 평균적인 질(mean quality)에 대한 사용자의 믿음(belief)는 확률 분포(probability distribution)의 형태를 가진다. 친구 및 미디어 정보를 통해 학습한 결과를 바탕으로 이전 믿음(prior belief)은 새 정보에 의해 현재 믿음(posterior belief)로 갱신되는 과정, 즉 베이지안 방법(Bayesian fashion)에 따라 학습 모델로 공유 의사 결정 모델 구현이 가능하다고 본다. 1차년도에 DB가 구축이 된다면, 이를 모델에 넣어 추정 후 관계적 속성 및 중앙성 등에 따라 분류된 채널의 효과성을 비교함으로써, 사회 관계망에서 측정할 수 있는 다양한 속성을 통합한 영향력 모델을 수립할 것으로 전망한다.

◦ 연구 2: OSNS을 통한 음악 시장 내 팬덤(fandom) 지속 모델
․팬덤을 통해 얻을 수 있는 만족감 중 상당 부분은 다른 팬들과의 소통을 통해 얻어진다. OSNS 상에서 유사 취향을 가진 사람들과 감상 및 경험을 공유하는 과정을 통해 혼자 음악을 들었을 때보다 더 큰 만족감을 얻을 수 있기 때문에 결과적으로 특정 아티스트의 충성 고객이 될 수 있을 것이다. 따라서 음악 소비 결정에 소비자 간 관계가 미치는 영향을 OSNS상의 네트워크 구조를 바탕으로 실증적으로 밝혀낼 필요가 있다.

․연구 2 모델링 계획:
팬 네트워크 구조가 팬덤 지속 시간에 주는 영향을 분석하기 위해 생존분석(survival analysis) 기법을 사용, 팬 활동 시작 시점부터 중단시점까지 팬으로서 생존하는 기간을 종속변수로 하는 가속수명시간모형(AFTM)을 구축할 계획이다. 생존기간에 영향을 주는 가속 계수(acceleration factor)는 크게 다섯 가지 독립변수로 구성할 계획이다: (i) 시변 유저-아티스트 특정 변수 (ii) 시변 유저 특정 변수 (iii) 시변 아티스트 특정 변수 (iv) 시불변 유저 특정 변수 (v) 시불변 아티스트 특정 변수