분야
docx서론
OTT 플랫폼 내에서 가장 눈에 띄는 활동으로써 오리지널 드라마 활동을 꼽을 수 있을 것이다. 그 중, 4차 산업혁명의 맹아기 시기로 평가되던 2013년 넷플릭스의 는 빅데이터를 기반으로 소비자들이 원하는 콘텐츠와 카타르시스, 플롯을 반영한 사례로 UCC 및 짧은 독립 영화 수준으로 머물던 영상계에 좋은 자극과 긴장감을 형성하였다. 이와 함께 우리가 흔하게 누리는 서비스가 된 ‘시네 매치’ 서비스를 빅데이터 기반으로 제공함으로써, “뭘 볼까?” 하는 고민을 서비스 플랫폼 업체에서 “당신과 같은 라이프 스타일 및 흥미, 관심을 가진 이들이 좋아하는 콘텐츠”의 목록들을 추천해줄 수 있게 되었다. 과거 경영 조지 내에서 데이터베이스를 기반으로 한 CRM 전략이 서비스 환경 내에서 더 폭 넓게 적용됨으로써 소비자 자체를 이해하는 환경을 조성해 나감으로써 OTT 및 영상 서비스 내에서 빅데이터 기술이 핵심으로 자리를 잡게 된 것이다.
단, OTT 플랫폼이 단순하게 영화 및 드라마 산업만으로 한정된다고 생각해서는 안 될 일이다. 사실상 영화보다 매일, 꾸준히, 더 많은 인기를 얻는 콘텐츠는 요리 콘텐츠이다. 미국 시장 내에서 OTT 콘텐츠가 연구되고, 실천되던 시기, 페이스북 및 유튜브를 타고 급속도로 성장하던 ‘테이스티’는 국내로 들어와 ‘만 개의 레시피’ 형태로 순식간에 성장세를 거두는 성과를 맛보았다. 물론, 초기 단계의 콘텐츠는 큰 성공을 거두지 못했지만, 빅데이터의 핵심이라고 볼 수 있는 정성적 데이터 분석 및 좋아요, 댓글, 조회수 분석 등으로 “소비자들이 원하는 구도와 문화를 고려한 스낵 사이즈 영상”을 제공함으로써 성공궤도를 달릴 수 있었다.
본론에서는 ‘빅데이터 = 성공’ 공식의 핵심 요인들을 분석해보기 위해 빅데이터 기술의 개요 및 기획에서의 활용, 제작 및 유통에서의 활용 등 OTT 서비스 환경 내에서 활용도를 분석하고, 케이스 스터디를 통해 국내 OTT 서비스 플랫폼들의 향후 방향에 대한 나의 생각을 밝힌다.
본론
빅데이터 기술의 개념
빅데이터의 개념은 Science(2009)에 게재된 에서 언급하여 파급력을 얻게 되었다. 해당 아티클에서는 “가트너가 주목하던 빅데이터를 강한 결정능력, 통찰력, 프로세스 최적화 능력을 갖추기 위한 새로운 정보 처리 양식”이라고 정의하였다. 빅데이터의 주요 기능으로 맥킨지에서는 “현존하는 프로그램으로 추출, 저장, 검색, 공유, 분석할 수 없는 복잡한 데이터들을 분석하기 위한 도구”로 정의하며, “정형화된 데이터와 비정형 데이터들을 모두 수집하여 의미 있는 정보로 만들 수 있는 대량의 정보 소스”라고 그 기능을 밝혔다.
즉, 빅데이터는 새로운 기술의 일종이라고 보기보다 디지털 시대가 출현하면서 댓글, 커뮤니티 등에서 흩어져 있는 데이터들을 데이터베이스 처리 능력만으로 처리하는 것이 아니라, 비용만 감당할 수 있다면 짧은 시간 안에 실시간 데이터들을 서버 내부로 유입시키고, 그것을 분석하는 대량화, 데이터 가치 추출이다. 기존에는 정보 및 PR 담당 팀에서 우리 기업과 관련한 데이터들만 검색하여 수집하였다면, 요즘은 간단한 명령어만으로 데이터들을 수집한 이후, 그것을 분석하는 텍스트 마이닝 등의 기술을 활용해 ‘핵심 키워드’, ‘떠오르는 이슈’ 등 가공되지 않은 데이터들 중 의미 있는 정보들만 걸러내어 대시보드에 표현할 수 있게 되었다. 따라서 빅데이터 기술 역시 메타버스처럼 없던 기술을 만들어 낸 새로운 기술이 아니라, 기존 산업에서부터 자리를 잡아오던 데이터 분석 기술들이 컴퓨터과학 및 DRAM 기술의 발달로 더 빠르게, 폭 넓게 자료를 수집 및 분석할 수 있게 된 기술적 발전이라고 봄이 바람직하겠다.
빅데이터 기술의 영화산업 및 OTT 기획 활용
빅데이터 기술의 OTT 플랫폼 도입의 개요
OTT 산업 내에서 활용하는 빅데이터 기술은 샘플링을 대체하기 위한 단순한 빅데이터 기술을 넘어 상관관계를 분석하기 위한 인과관계성, 추론적 정보 등을 분석하는 높은 수준의 조사 및 연구 역량이 요구된다. 이와 관련하여 마이어 쉔 베르거(2013)는 “빅데이터는 무작위 분석 방식을 사용하지 않지만, 표본조사 및 신뢰도, 타당도의 기대는 무작위성 방식이다. 인터넷 사용자들은 모두 행위의 흔적을 남기며, 플랫폼 내에서도 스키마를 남기고 지나간다. 이 흔적들을 모은다면 소비자들을 분석할 수 있는 훌륭한 빅데이터를 구성할 수 있을 것이다. OTT 콘텐츠 내에서 흐르는 서비스 사용자들의 스키마들을 추적함으로써, 미디어 생산과 평가, 서비스 개선에 좋은 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.” 라고 주장하였다. 그런데, 이 기술적 혁신의 가장 큰 문제는 상관관계의 증명이다. 데이터들 간의 상호작용이나 변화가 발생했다면, 반드시 그것에 미치는 영향이 있기 마련이다. 인과관계의 흐름은 ‘왜’의 질문에서 시작해 이를 해결하는 데 이른다. 현상학적 본질의 문제를 해결하기 위한 선형의 주관 활동으로, 상관관계를 찾는 현상의 수평적 객관 활동들을 선행적으로 찾은 뒤, 무작위화 한 패턴들의 흐름이 정의 및 예상한 패턴의 결과로 보이는지, 타당도와 신뢰도가 높은 도구로 테스트를 거쳐보아야 한다. 그러나 사용자들의 흔적으로 추적할 수 있는 데이터들은 정량적 데이터가 아니므로, 그것을 분석할 수 없다는 문제에 부딪히게 되는데, 이 문제의 해결사가 바로 데이터 마이닝이다.
데이터 마이닝은 대량의 데이터들을 분석하는 데 있어 비구조화 된 정보들의 상관관계를 찾고, 이를 시각적 데이터들로 연결하는 데 초점을 둔다. 즉, 인과관계 자체보다는 “A는 ~한 특성을 보였으므로, 비슷한 라이프 스타일을 가진 B 역시 ~한 특성을 보일 것이다.” 라는 수평적 상관관계 자체로 소비자들의 패턴을 유추하고, A/B 테스트를 통해 나름의 인과성을 추론하는 것이다.
기획 과정에서 빅데이터의 전략적 활용
빅데이터 기술의 OTT 및 영상 제작 과정의 영향은 정보수집, 정보저장, 정보처리 과정에서 뚜렷한 성과를 나타낸다. 이는 빅데이터 시대가 도래함으로써 기업이 소비자를 분석하기 위한 시각이 C2B로 변화한 흐름과 일치한다.
정보 수집 과정에서 무작위 표본에 의지하여 소비자들이 원하는 욕구를 분석하는 한계를 넘어, 네이버 블로그, 트위터, 페이스북 등 SNS 채널들을 활용하여 시청자들에게 직접 설문조사를 가하거나, 기존에 방영된 프로그램들의 평가, 조회수, 좋아요, 싫어요 등 다양한 데이터들을 수집한 뒤, 데이터 마이닝 기반으로 해당 프로젝트를 바라보는 시청자들의 공통점을 찾는다. 이 작업은 오히려 설문조사보다 더욱 솔직하고, 잠재적인 데이터들을 수집할 수 있다는 데 의의가 있다. 물론, 모든 콘텐츠들을 마음에 들어 하지 않는 몇몇 소수에 의한 선입견, 나아가 집단지성으로 인한 외면 효과, 문화 및 애국 마케팅에 의해 부정적 평가들이 주류를 이룰 수 있으나, 긍정적인 평가를 내리는 이들과 혼합된 데이터들을 전반 수집할 수 있다는 데 의의가 있다.
김현경 외 1명(2019). 문화예술 콘텐츠 제작 및 유통에서의 빅데이터 활용 연구. 한국콘텐츠학회, 19(7).
강여경(2018). 웹 드라마의 흥행성과 결정요인에 관한 통합적 연구”, 중앙대학교 대학원, 석사학위 논문.
김민주(2018). 고객 이용행태에 따라 OTT서비스의 개인화추천서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향에 관한 연구. 서강대학교 경영전문 대학원, 석사학위 논문.
송은지(2019). 넷플릭스 오리지널 콘텐츠의 이용 만족도와 지속사용의사에 미치는 영향 연구. 한양대학교 대학원, 석사학위 논문.
정한솔(2017). 빅데이터를 활용한 광고 스토리텔링 연구: 웹 드라마를 중심으로. 국민대학교 테크노디자인전문대학원, 석사학위 논문.
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