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웹보메트릭스 접근법을 통한 문화산업 정책의 새로운 시각

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웹보메트릭스 접근법을 통한 문화산업 정책의 새로운 시각

  1. 1. 박한우 (영남대학교 언론정보학과 교수) hanpark@ynu.ac.kr , http://www.hanpark.net 허윤철 (영남대 사이버감성연구소 연구원) 김지영 (영남대 언론정보학과 박사과정) 최성철 (영남대 언론정보학과 석사과정) Xanat Vargas Meza (영남대 언론정보학과 석사과 정) 웹보메트릭스 접근법을 통한 문화산업 정책의 새로운 시각
  2. 2. 목 차 1. 서론: 새로운 한류 2. 새로운 접근의 필요성 3. 분석 사례 4. 결론: 빅데이터와 한류
  3. 3. 서론: 새로운 한류
  4. 4. 1) 한류(韓流; Hallyu) - 2000년 베이징에서 열린 H.O.T 콘서트와 관련하여 중국 언론에서 처음 사용(Siegel & Chu, 2010) - 2012년 한국외국어대학교에서 특강을 한 버락 오바 마 미국 대통령도 ‘한류’를 언급
  5. 5. 2) 기존의 논의 : 문화적 근접성 vs. 탈문화적 정체성 (1) 문화적 근접성 - 한류 확산의 요인: 아시아 지역의 유사한 문화적 가치와 인 종적 친밀함(손승혜, 2011), 유교적 가치(허진, 2001), 문화 적 유사성(임형민·박주연, 2011) 등 (2) 혼종성 또는 탈문화적 정체성 - 유럽과 남미 등에서 나타나고 한류 수용 현상은 비아시아적 가치에 기반한 것이며 보편적 문화 상품성(commerciality)에 기반
  6. 6. 3) 한류 1.0과 한류 2.0 1) 한류 1.0 - TV 드라마와 영화 등 영상매체가 주도 - 콘텐츠 수출이 오프라인 마켓 중심 - 콘텐츠 수출 현황 등 단기적이고 가시적인 성과에 치중 2) 한류 2.0 - 콘텐츠의 확대·다변화: 영상 콘텐츠, 음악, 게임, 만화, 캐릭 터 산업 등 - 지리적 범위의 확장: 전통적 시장인 아시아 지역을 넘어 문 화적 근접성이 낮은 지역인 유럽과 중동, 미국과 남미 등으 로 확장
  7. 7. 4) 한류 2.0의 특징 1) 소비 매체의 변화 - 유튜브: 최근 한류 콘텐츠 확산에 가장 큰 영향을 미친 유통 채널로 지목(김주연·안경모, 2012; 심두보·노광우, 2012; 손 승혜, 2011)  지상파방송과 케이블방송이 퇴조하고 유튜브가 제3세대 개인 방송매체로서 부상 - 트위터와 페이스북: 한류의 실시간 소비와 확산 그리고 반응 형성에 중요한 역할 2) 소비 주체의 변화 - 참여적 문화공간으로서의 한류: 한류 2.0 이용자들은 단순히 콘텐츠의 소비자에 머물지 않고 콘텐츠를 소비함과 동시에 확산시키고, 가공하는 역할까지 수행
  8. 8. 새로운 접근의 필요성
  9. 9. 1) 유튜브 분석의 필요성  ‘강남 스타일’의 성공 - 고비용의 매끄럽게 포장된 스타일 → 온라인 네트워크에 서의 ‘공감의 전염성’ - 매스미디어적 콘텐츠의 완성도 → 네트워크화 된 새로운 미디어 환경에 맞는 ‘공감의 코드’ - 유튜브라는 글로벌 동영상 플랫폼이 있었기 때문에 가능  아직까지 다수의 연구들은 매스미디어 환경에 적합한 선 형적인 커뮤니케이션 모델로 한류 확산을 평가하는 경향  지속 가능한 한류의 발전을 위해서 네트워크화 된 새로운 미디어 환경에 적합한 현상 진단과 전략 개발이 필요
  10. 10. 싸이 강남스타일과 유튜브 제국주의 [박한우의 소통비타민] 매일신 문 (2012.09.01) 기사 보기
  11. 11. 2) 트위터와 페이스북 분석의 필요성  ‘강남 스타일’의 경우 유튜브를 통해 인기가 점화; 트위터와 페이스북을 통해 인기가 확산 - 소셜 미디어 환경에서 콘텐츠는 단일 플랫폼이 아닌 여러 플랫폼을 넘나들며 확산 - 아마추어 전문가(ProAm) 집단 부상 트위터와 페이스북에서의 한류 콘텐츠 확산에 대한 체계적이고 정량적인 연구는 크게 미흡
  12. 12. 3) 한류 디바이드 맵 구축의 필요성 1) 한류 인터넷 지도 구축의 필요성 - 웹보메트릭스는 인터넷 공간에서 한류의 평판, 의사소통 패턴, 확산구조에 대한 조사가 가능 - 웹보메트릭스 분석을 통해 한류의 온라인 생태계에 대한 구체 적이고 다양한 정보를 수집할 수 있음 2) 웹보메트릭스 분석을 통한 한류 디바이드 맵(KWDM: Korean Wave Divide Map) 구축 - 구글 검색량 분석, 트위터 연결망 분석, 페이스북 팬 페이지 분 석, 올케이팝을 비롯한 팬 블로그 분석 등 다양한 수준에서 수 행 - 한류 수용을 갈망하지만 접근하지 못하는 지역과 한류를 부정 적으로 수용하는 혐한류(嫌韓流) 지역 등에 대한 정보도 제공 가능
  13. 13. 4) 한류 디바이드 맵 구축의 두 가지 방향 ① 프로세스(process) 평가 - 한류 스타 또는 한류 관련 이슈에 대한 시계열적 자료수 집과 분석 - 언어별, 국가별, 대륙별, 문화별(예: 개인주의, 집단주의) 한류의 확산 과정과 궤적 추적 ② 영향력(impact) 평가 - 한류의 사회적 노출 이후의 결과에 초점 - 한류 관련 이슈가 등장한 이후 웹 상에 나타난 한류 관련 언급도와 홈페이지 인용도, 온라인 가시성, 의미 네트워 크 등에 대한 분석
  14. 14. 5) 문화권별 의미네트워크 분석의 필 요성 - 글로컬리즘 환경에서 문화 콘텐츠는 세계적 경쟁력을 확보 해야 함과 동시에 문화권 별 시장에 대한 보다 깊은 이해가 동시에 요구됨 - 현재까지 온라인 상에서 지역별·문화권별로 문화코드를 분 석하는 작업이 크게 부족한 실정  의미네트워크 분석(semantic network analysis)을 통해 문 화권별 한류 감성코드를 찾는 작업 필요 - 새로운 한류 소비 지역으로 떠오르고 있는 유럽과 남미 지역에 대한 문화코드를 집중적으로 분석하여 이들 지역에서 한류의 지속적 성장과 발전을 견인하는 토대를 마련할 필요성
  15. 15. 3. 분석 사례
  16. 16. A. 글로벌 단위의 분석
  17. 17. 트위터의 Kpop 글로벌 네트워크 Avg. Degree Centrality Avg. Clustering Coefficient 일본 2.13 (1st place) 0.211 (1st place) 유럽 1.79 (2nd place) 0.148 (4th place) 남미 1.63 (3rd place) 0.174 (2nd place) 인도네시아 1.22 (4th place) 0.150 (3rd place) 기타 아시아 0.72 (5th place) 0.118 (5th place) 북미 0.43 (6th place) 0.036 (6th place)  일본의 경우 노드들이 평균적으로 가장 많은 노드들과 접촉; 북미의 경우 노 드들간 연결이 가장 적음 - 연결 중심성이 높은 지역일수록 동원할 수 있는 자원이 풍부하고 한류 정보의 흐 름에서도 유리  군집 계수에 있어서도 일본이 가장 강한 유대 집단의 성격을 가진 것으로 나타났고, 유 럽의 경우 노드들간 연결 정도는 높았으나, 집단의 결속을 보여주는 군집 계수는 낮은 것으로 나타남
  18. 18. 트위터의 Kpop 해쉬태그 분석 가수 미디어/채널 한국/한류 기타 국가 일반 기타 합계 일본 3,866 (32.0%) 396 (3.3%) 3,570 (29.6%) 443 (3.7%) 2,320 (19.2%) 1,486 (12.3%) 12,081 (100%) 인도네시아 92 (5.5%) 108 (6.4%) 363 (21.6%) 29 (1.7%) 1,052 (62.6%) 36 (2.1%) 1,680 (100%) 기타 아시아 405 (8.2%) 4,049 (81.6%) 84 (1.7%) 135 (2.7%) 291 (5.9%) 0 (0.0%) 4,964 (100%) 북미 774 (13.1%) 4,569 (77.3%) 174 (2.9%) 69 (1.2%) 262 (4.4%) 62 (1.0%) 5,910 (100%) 남미 365 (45.6%) 19 (2.4%) 53 (6.6%) 222 (27.7%) 97 (12.1%) 45 (5.6%) 801 (100%) 유럽 300 (35.1%) 240 (28.1%) 50 (5.9%) 20 (2.3%) 110 (12.9%) 134 (15.7%) 854 (100%)  지역별로 트위터 상의 Kpop 관련 해쉬태그 분석 - 대체적으로 가수의 이름을 해쉬태그로 사용하는 경향 - 북미의 경우 K팝을 접할 수 있는 미디어나 채널을 해쉬태그에 사용하는 경향이 높음
  19. 19. B.대륙별 분석
  20. 20. 유럽의 사례  유럽의 트위터 K팝 네트워크 - K팝 콘서트가 열린 프랑스가 K팝 확산의 주요 허브로 기능 - 다음으로 영국, 독일, 스페인, 이 탈리아 - 동구 유럽의 경우 트위터 상에서 K팝 관련 담화가 매우 부족
  21. 21. C.문화권별 분석
  22. 22. 히스패닉의 사례  시계열적 자료 수집을 통 해 히스패닉 문화권의 트 위터 K팝 네트워크의 성장 과 변화를 확인
  23. 23. D.국가 단위 분석
  24. 24. 멕시코의 Kpop 트위터 네트워크  유력자 분석 - 멕시코의 경우 Fer_gay라는 아이디를 사용하는 축구선수 출신 방송인이 Kpop 확산의 가장 유력자로 나타남
  25. 25. 멕시코의 Kpop 관련 단어 연결망  의미망 분석 - 멕시코의 경우 Kpop과 연결된 단어들의 연결망이 부정적인 어휘가 거의 없고 대부분 긍정적인 어휘와 연결되어 있는 것으로 나타남
  26. 26. 일본의 URL 분석  트위터 멘션에 포함된 URL 분석 - 한 지역의 K팝 팬들이 얼마나 다양한 소스를 활용하고 있는지를 확인 - 일본의 경우 가장 다양한 URL이 분포되어 있는 롱테일형 확산구조를 가 지고 있는 것으로 확인 됨
  27. 27. 4. 결론: 빅데이터와 한류
  28. 28. 1) 한류의 지속적인 성장·발전을 위한 분석 방법 다양화 ① 콘텐츠의 내실화뿐만 아니라 네트워크화된 커뮤니케이션 환경에 맞는 콘텐츠 유통 전략과 체계적인 뒷받침이 매우 중요 ② 전통적 매스미디어 환경과 달리 온라인 소통 환경에서는 콘텐츠 생산자와 이용자 사이의 구조적 관계, 콘텐츠의 확 산경로, 네트워크 상의 이용자 간 소통구조를 보다 구체적 으로 분석하는 것이 가능 ③ 한류 콘텐츠의 온라인 확산구조와 소비패턴을 과학적이고 정량적인 방식으로 도출해 냄으로써 한류의 지속적인 성 장과 발전을 위한 발판을 마련
  29. 29. 2) 한류 마케팅 및 프로모션 전략 수립 을 위한 기초 정보 제공 ① 한류는 단순히 콘텐츠 자체의 산업적 가치 뿐만 아니라 다 양한 산업 영역에 미치는 파급 효과가 크고 여타 인접 산 업을 견인하는 역할 ② 지금까지 한류 관련 정책은 시장 진입에 초점이 맞추어졌 기 때문에 시장의 동향과 변화를 과학적으로 파악하고 적 절하게 대응할 수 있는 장기적인 전략이 부재 ③ K팝은 현재 주류 문화권에 강하게 침투한 것으로 보기는 어렵고, K팝의 미국 진출 역시 아직 초기 단계 ④ 차세대 한류문화 조성을 위한 마케팅 및 프로로션 전략 수 립에 기여할 수 있는 기초 정보 제공
  30. 30. 3) 반한류에 대한 체계적인 접근과 문 제 진단 ① 단기적이고 직접적인 경제 이윤 극대화 전략은 한류의 소비 대상국 입장에서는 문화제국주의로 수용될 위험성을 내포 ② 지나치게 경제적 효과만을 앞세우며 가시적이고 단기적인 성과만을 노리기보다는 장기적인 차원 의 한류 지원 정책이 필요 ③ 한류 디바이드 맵 구축을 통해 반한류의 분포와 인터넷 여론을 체계적으로 분석
  31. 31. 4) 차세대 한류 문화 조성을 위한 허브 구축의 토대 마련 ① 전통적인 수익 창출 경로인 ‘콘텐츠 수출→매스미디 어 방영’, ‘뮤직비디오 발표→다운로드 수익 또는 공 연 수익’은 당분간 유효할 것으로 보임 ② 그러나 다양한 SNS 플랫폼의 등장으로 콘텐츠의 수 익 모델은 앞으로 많은 변화를 겪게 될 것으로 예상 ③ 차세대 한류 문화 조성을 위해서는 다양한 노드 (node)를 효율적으로 연결할 수 있는 허브(hub) 구축 이 필요함
  32. 32. 5) 한류의 지평을 넓히기 위한 장기적 전략의 토대 마련 ① 문화권별 감성코드와 ‘한류 인식맵’은 궁극적으 로 한류가 지속가능한 문화 상품으로 거듭나기 위한 전략 수립의 근거가 될 수 있음 ② 한국 문화의 국제적 교류 활성화를 위한 정책 자 료로서의 의미를 지님
  33. 33. 6) 분석결과의 확장성 ① 한류의 온라인 생태계에 대한 구체적이고 실증적 정보를 제공 ② 도출된 분석 결과들을 바탕으로 한류의 확산뿐만 아니라 한국어 학당 설치, IT ODA 원조 분야 및 지역 설정, 글로벌 정보격차 해소사업, 한류 정보 화 사업기획을 위한 과학적인 근거로도 활용 가 능

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