OTT 위상 강화 이후 채널 유형별 K-드라마 흥행 트렌드에 대한 메타데이터 분석
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초록
본 연구는 OTT의 위상이 강화된 2010년대 중반 이후 한국 드라마 시장에서 관찰되는 ‘채널 유형별 흥행 경향’을 규명하였다. 2014년부터 2025년까지 지상파, 종합편성채널, 케이블, 그리고 OTT 드라마 1,155편의 통합 메타데이터를 구축하여, 채널 유형별 제작 편수·흥행 성과·장르 다양성의 시계열 분석과 인력 변수에 대한 위계적 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 분석 결과, 채널 유형별 흥행 추이는 지상파의 시청률 하락과 종편·케이블의 상승이라는 비대칭적 양상으로 엇갈렸으며, 편성 시기와 편성 구분을 통제한 위계적 로지스틱 회귀에서도 편성·기획의 행동 흔적인 ‘경력 작가·감독의 참여’가 흥행과 연관되는 것으로 나타났다. 결국 채널 유형별 흥행 격차가 제작 비용, 시장 상황과 같은 외부 요인만이 아니라 방송사의 편성·기획 단계에서 의사결정 맥락과 연관되어 있음을 뒷받침한다. 본 연구는 ‘K-드라마 위기’가 공통의 산업 위기가 아닌 채널 유형별 경향임을 메타데이터 분석을 토대로 확인했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
Abstract
This study explores the success trends of Korean television dramas by channel type since the mid-2010s, a period marked by the rising prominence of over-the-top (OTT) platforms. An integrated metadata set of 1,155 terrestrial, general-programming, cable, and OTT dramas aired between 2014 and 2025 was constructed to analyze time-series changes in production volume, performance, and genre diversity by channel type and to examine personnel variables through hierarchical logistic regression. The analysis shows that channel-type performance trends diverged asymmetrically, with terrestrial broadcasters declining while general-programming and cable channels rose, and that a hierarchical logistic regression controlling for airing period and scheduling type found the participation of experienced writers and directors, conceptualized as a behavioral trace of programming and planning, to be systematically associated with drama success. This suggests that the performance gap across channel types cannot be reduced to external cost and market factors alone, and is tied to the decision-making dimension of programming and planning. The significance of this study lies in empirically demonstrating through metadata analysis that the “K-drama crisis” is not a uniform industry-wide crisis but a channel-specific trend.
Keywords:
K-Drama, OTT, Success Trend, Programming and Planning, Metadata Analysis키워드:
K-드라마, 흥행, 편성·기획, 메타데이터 분석Ⅰ. 서 론
‘오징어 게임’, ‘더 글로리’ 이후 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 그리고 최근 ‘참교육’까지 K-콘텐츠가 글로벌 시장에서 전례 없는 위상을 차지하게 되었다[1]-[3]. 하지만 이와 대조적으로, 국내 지상파, 종합편성채널(이하 종편), 케이블 방송 모두에서 드라마 제작 편수가 줄고 흥행성적까지 함께 위축되고 있다. 한국드라마제작사협회 집계에 따르면 OTT와 방송을 통해 공개된 한국 드라마는 2022년 141편으로 역대 최다를 기록한 뒤 2023년 123편, 2024년 100여 편으로 2년 만에 약 30% 감소하였다[4],[5].
지상파만 놓고 보면 감소 폭은 더 가파르다. 지상파 3사의 연간 드라마 방영 편수는 2012년 91편에서 2023년 32편으로 약 3분의 1 수준으로 줄어들었다[6]. 이는 편성 슬롯(Slot) 자체가 줄었기 때문이다. 2019년 SBS 월화드라마 폐지를 시작으로 2023년 지상파 3사와 tvN에서 수목드라마 슬롯을 폐지하고 그 자리를 예능으로 대체하였다[6],[7]. 같은 기간 지상파의 재정 기반도 약화되었기 때문인데, 2024년 지상파 방송광고 매출은 전년 대비 9.9% 감소한 8,357억 원, 방송 사업 매출은 5.4% 감소한 3조 5,337억 원을 기록하였다[8]. 이 때문에, 제작비가 많이 드는 드라마 슬롯을 축소하는 대신 상대적으로 제작비가 저렴하고 광고 수익은 유사한 예능을 제작하여 대체 편성한 것이다.
보도에 따르면 실제 2000년대 초반까지 회당 4~5억 원 수준이던 드라마 제작비는 현재 회당 기준으로 3배 이상 상승하였고, 작품당 총제작비 기준으로는 평균 500억 원, 많게는 600~700억 원에 이르는 작품까지 등장하였다[9]. 더구나 톱 배우의 회당 출연료는 팬데믹 이전 2~3억 원에서 현재 5억 원 안팎, A급의 경우 10억~13억 원까지 치솟았다[9],[10]. 한국드라마제작사협회는 ‘주연 배우 출연료가 회당 10억 원에 이르는 것이 현실’이라며, 글로벌 OTT의 높은 출연료가 업계 기준이 되면서 방송사·제작사의 제작 능력도 동반 위축되는 악순환을 지적하였다[4]. 이렇게 글로벌 OTT 자본 유입에 따른 제작비 인플레이션, 배우 개런티 상승, 방송광고 시장 축소로 인한 슬롯 축소라는 시장 변화 때문에 제작이 위축되었다는 것이 통설이다[4],[8],[9].
이에 통설로 받아들여지는 제작비 상승에 따른 시장 변화가 방송 위기의 본질이 맞는지를 실증한 선행 연구를 먼저 살펴보았다. 지상파 위상 하락을 미디어 대체로 설명하여, 유료방송 시청률 증가가 지상파 시청률을 잠식하고 있다고 지적한 연구[11], 글로벌 OTT의 호황을 곧 산업 전체의 호황으로 해석해서는 안 된다고 지적한 사례[12] 등이 있었으나, 제작비와 채널 유형별 흥행 추이에 대해 정량화하여 그 관계를 분석한 연구는 찾을 수 없었다.
이에 본 연구는 통설을 데이터로 검증하기 위해, OTT 위상 강화 이후의 K-드라마에 대한 메타데이터를 구축하여 분석하였다. 이러한 통설이 위기의 본질이 맞다면 지상파·종편·케이블 모두에서 제작과 흥행 성과가 함께 위축되었을 것이다. 이에 ‘K-드라마 위기’가 지상파, 종편, 케이블에서 균일하게 나타나는 현상인지 아니면 특정 채널에 집중된 현상인지를 규명하고, 편성 시기와 편성 구분 등 확보 가능한 요인을 통제한 뒤에도 방송사의 편성·기획 행동의 흔적이 흥행과 어떻게 연관되는지를 데이터로 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 다만 제작비·출연료·광고 수입 등 비용 변수는 자료 확보가 사실상 불가능하여 분석에 포함하지 못했다. 이에 비용 요인에 대한 해석은 채널 간 비대칭 패턴에 근거한 간접적 정황에 한정하기로 한다.
본 연구의 목적을 달성하기 위해서 다음과 같이 연구 문제를 설정하였다.
연구 문제 1. 편성 시기와 편성 구분(주말극·일일극) 등을 통제한 뒤에도, 편성·기획 단계에서 경력 작가·감독의 참여가 지상파 드라마의 흥행과 연관되는가?
연구 문제 2. 경력 작가·감독의 참여와 흥행의 연관 패턴은 채널 유형별 흥행 격차를 설명하는 어떠한 개념으로 종합될 수 있는가?
한편, 채널 유형별 제작 편수·흥행 추이의 변화와 전환점 진단은 선행연구와 산업 통계에서 이미 다루어진 사항이므로 별도의 연구 문제로 설정하지 않고, 주 분석의 전제가 되는 기초 분석과 보조 분석으로만 제시하였다. 또한 제작비·광고 수입 등 비용·시장 변수는 자료 확보가 불가능하여 제외하였으며, 논의에서 간접적 정황으로만 다룬다.
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구
2-1 OTT 전환과 방송 드라마 산업의 구조 변화
OTT의 확산은 한국 드라마의 제작·유통·소비 전 단계를 재편하였다. 특히 강재원·박성호[12]는 OTT로 글로벌 자본과 기회가 확대되었음에도 제작사가 위기를 체감하는 까닭을 ‘안정적으로 콘텐츠를 판매할 시장의 축소’에서 찾는다. 이들에 따르면 과거에는 지상파와 종편이 하루에도 여러 시간대에 드라마를 편성하여 제작사가 작품을 납품할 창구가 풍부했으나, 방송사들이 미니시리즈 슬롯을 1~2개로 줄이면서 안정적으로 제작한 작품을 판매할 기회 자체가 감소했다는 것이다.
‘오징어 게임’ 성공 이후 일시적인 글로벌 투자의 확대로 드라마 편성과 구매시장이 동시에 호황을 맞았다. 현재도 글로벌 OTT 제작 분야의 호황은 여전하다. 하지만 방송사의 슬롯 축소는 데이터로 확인이 된다. 2023년 9월과 2025년 7월의 편성을 비교하면, 지상파에서는 SBS 목요 드라마 슬롯이 사라지고, 종편에서는 TV조선·채널A·MBN이 정규 드라마 슬롯을 운영하지 않았으며, JTBC·ENA가 수목 슬롯을 폐지하는 등 tvN을 제외한 대부분의 채널에서 드라마 슬롯이 축소되었다[7].
제작 편수 차원의 현황 역시 이미 보고되어 있다. 한국드라마제작사협회 집계에 따르면 OTT·방송을 합한 한국 드라마 공개 편수는 2022년 141편을 정점으로 2년 만에 약 30% 감소하였고[4],[5], 지상파 3사의 연간 방영 편수 급감 역시 공식 자료로 확인된다[6]. 이처럼 채널 유형별 제작·편성 ‘현황’ 자체는 선행 조사·연구에서 충분히 축적되어 있으므로, 본 연구는 이를 독립된 연구 문제로 다루지 않고 Ⅳ장의 기초 분석에서 본 데이터셋 기준으로 재확인하는 수준으로만 제시한다. 본 연구는 이러한 슬롯 축소를 채널 간 격차를 설명할 수 있는 변수이자 동시에 반드시 통제해야 할 변수로 다룬다.
2-2 드라마 흥행·시청률 결정요인
드라마 시청률은 방송사, 시간대, 방영 전 화제(검색량), 스타 출연 등 구조적·여론적 요인으로 예측되었다[13]. 그러나 이들 연구는 대체로 개별 작품을 분석 단위로 한 시청률 ‘예측’에 집중하여, ① 작품을 채널 유형과 무관하게 동질적으로 다루고, ② OTT가 본격화되기 이전 데이터에 주로 기반하며, ③ 채널 유형 간 성과 비교는 분석 대상으로 삼지 않았다는 한계가 있다.
본 연구는 이들 변수를 흥행 모형의 통제·설명 변수로 계승하되, 분석의 초점을 개별 작품의 시청률 예측에서 ‘채널 유형×연도’ 수준의 성과 격차로 확장하였다. 구체적으로, 방송사·시간대·방영 전 화제성 등의 변수 체계를 제시한 시청률 예측 연구[13]는 본 연구의 통제·설명 변수 설계의 출발점이 되었고, 웹 드라마의 흥행 결정요인을 회귀 기반으로 실증한 연구[14]의 접근은 흥행 성과를 종속변수로 삼는 본 연구의 모형화 방식과 직접 연결된다.
2-3 장르 전략과 편성·기획 의사결정
종편 채널 도입과 OTT 확산을 두 전환점으로 한국 드라마의 장르는 다양화되었으며, 드라마·로맨스의 비중이 감소하고 스릴러·미스터리·범죄 등이 부상하였다[15]. 한편 제작 현장에서는 제작사의 기획 프로듀서가 작가·감독을 선별하고 기획을 주도하는 핵심 의사결정자로 부상하였고[16], 제작사들은 인적 자원 투자와 IP 확보, 시즌제 대비, 인수합병 등 동적 역량으로 환경 변화에 대응해 왔다[17]. OTT 시대 드라마의 텍스트적 변화[18],[19]와 장르물의 발전[20],[21], 글로벌 OTT 자본에 의한 K-드라마의 형질 전환[22] 또한 활발히 논의되었다.
본 연구는 이러한 ‘의사결정’ 차원을 채널 유형별 흥행 격차의 설명 요인으로 끌어온다. 선행연구가 보여주듯 장르 선택·인력 구성·편성 시점 같은 기획·편성 의사결정은 작품의 성패를 좌우하지만, 이를 채널 유형별 흥행 성과의 격차와 직접 연결한 연구는 없었기 때문이다. 본 연구는 편성 시기와 편성 구분을 통제한 뒤에도 이러한 편성·기획 행동의 ‘흔적’이 채널 유형별 흥행 격차와 체계적으로 연관되는지를 확인함으로써, ‘이 격차가 외부 요인에 의한 것인가, 아니면 내부 의사결정 차원과도 연관되는가’라는 물음에 답을 찾아보고자 하였다. 이러한 문제의식은 사전제작 드라마의 성과와 장르 다양성을 분석한 연구[20], 한국 장르물의 발전 과정을 추적한 연구[21], 기획 프로듀서의 의사결정 기능을 규명한 연구[16], 제작사의 동적 역량을 분석한 연구[17]가 축적해 온 기획·편성 의사결정 논의를, 비개입 측정[23]과 행동적 잔여[24]의 방법론 전통과 결합하려는 시도이기도 하다.
2-4 선행연구의 공백과 본 연구의 차별점
기존 연구는 네 갈래로 분산되어 있으며, ‘채널 유형별 흥행 추이’를 부분적으로만 조명하고 있다.
첫째, 장르 전략 연구로 방송사 유형별 장르 집중도와 복합 장르 경향을 계량화하였다. 김연정 외[15]는 2005~2023년 드라마를 분석하여 ‘로맨스’의 비중이 31.1%(2005~2009)에서 26.2%(2010~2015), 18.1%(2016~2023)로 감소하고 스릴러·미스터리·범죄 장르가 부상했음을 보였다. 하지만, 장르 ‘다양성’ 자체를 분석 대상으로 삼아 흥행 성과와의 관계는 다루지 않았다.
둘째, 텍스트적 특성 연구는 OTT 드라마의 형식 변화를 기술하였다. 백경선[18]은 시즌제 확산과 횟수의 유연화, 소재·표현 자율성의 증대로 드라마와 영화의 경계가 모호해졌음을 지적하였고, 박찬효[19]는 ‘몰아보기’에 맞춘 뉴미디어 서사 전략 구조를 고찰하였으나, 이들은 텍스트에 초점을 두어 채널 유형별 산업 성과의 차이는 다루지 않는다.
셋째, 제작사 전략 연구는 산업 주체의 대응을 분석하였다. 김일중 외[17]는 동적 역량 관점에서 제작사가 기획 프로듀서·작가에 대한 인적 투자, 웹툰·소설 IP 확보, 시즌제 대비, 인수합병 등으로 환경 변화에 대응함을 규명하였으나, 분석 단위가 ‘제작사’이지 편성권을 가진 ‘방송사’가 아니다.
넷째, 산업 구조 연구는 시장의 거시 변동에 주목하였다. 강재원·박성호[12]는 위기의 핵심을 판매 시장(편성 슬롯)의 축소로 진단한 바 있다. 이처럼 선행연구는 장르·텍스트·제작사·산업 구조를 각각 조명했으나, 흥행 성과를 종속변수로 삼아 ‘채널 유형별 흥행 격차’를 정량화하고 그 설명을 편성·기획 행동에서 찾은 연구는 부재하다. 이에 본 연구는 장르가 아니라 ‘흥행 성과’를 종속변수로 삼고, OTT 오리지널을 포함하며, 경력 작가·감독 참여 변수를 통해 기획편성에서의 행동 흔적을 측정하고, 분석 시기를 2025년까지 확장하며, 의사결정을 변수화한다는 점에서 차별화된다. 나아가 본 연구는 분석 결과를 단순 보고에 그치지 않고, 표면적 다양화와 경력 인력 의존이 공존하는 이중 구조를 ‘다양화–의존 역설(diversification–dependence paradox)’이라는 개념으로 해석하여 이론적 기여를 도모한다(4-6절 참조).
Ⅲ. 연구 방법
3-1 연구 설계
본 연구는 통합 메타데이터에 기반한 계량적 단일방법 연구 설계를 채택하였다. 분석은 채널 유형별 현황을 확인하는 기초 분석과 전환점을 진단하는 보조 분석을 전제로, ‘편성 시기·편성 구분을 통제한 뒤에도 편성·기획의 행동 흔적이 흥행과 연관되는가’(연구 문제 1)와 ‘그 연관 패턴을 어떠한 개념으로 종합할 수 있는가’(연구 문제 2)에 집중하며, 의사결정 주체의 진술을 통한 ‘왜’의 해석은 후속 연구에서 진행하고자 한다.
3-2 데이터
본 연구는 지상파·종편·케이블·OTT 오리지널을 포함한 총 1,155편(2014~2025)의 통합 데이터셋을 구축하였다. 데이터 구축을 위해 온라인 검색을 통해 직접 2014~2023년 데이터(제목, 채널, 방영 시기, 장르, 작가, 연출, 제작사, 주연, 원작 유무 등)를 정리하였다. 2024년과 2025년 데이터는 데이터 크롤링을 통해 수집하였다. 수집된 데이터에서 중복 레코드와 오류를 제거한 뒤 무결성을 검증하여 표준화하고 2014~2023년의 데이터셋에 통합하였다. 본 연구에서 구축한 데이터셋은 시리즈물(미니시리즈·주말극·일일극)만을 대상으로 하였다. 단막극과 웹드라마는 제외하였기에 한국드라마제작사협회의 집계와 차이가 있을 수 있음을 미리 밝힌다.
시청률은 닐슨코리아 전국 가구 시청률을 기준으로 하였으며[25], OTT 오리지널 라인업은 플랫폼 공식 발표 자료를 참조하였다[3]. 흥행률 산정의 분모는 흥행작만 모은 자료가 아니라 시청률이 확보된 전체 방영 작품 수로 설정하였다. 흥행작만으로 비율을 계산하면 분모가 성공 사례로 한정되어 흥행률(성공 편수/전체 편수)이 과대 추정되고 채널 간 비교가 왜곡되기 때문이다. 채널 유형별 흥행 ‘비율’을 계량적으로 비교하기 위해서 비흥행작을 포함한 전체 편성 편수를 분모로 삼아 흥행률을 계산하였다. 또한, ‘성공 편수’는 한 작품의 전체 방영 회차 평균 시청률이 흥행 임계값 이상인 작품으로 조작적 정의하였다.
임계값은 지상파 미니시리즈에서 ‘흥행작’을 가르는 관행적 기준선인 두 자릿수 시청률을 반영하여 10%를 기본값으로 하고, 결과가 특정 기준에 좌우되지 않는지 확인하기 위해 8% 기준을 함께 적용하였다. 종편·케이블은 시청률의 분포와 측정 기반이 지상파와 다르지만 본 연구에서는 동일한 절대값을 사용하였다. 또한 OTT 오리지널은 비교 가능한 시청률 자료를 확보할 수 없어 제작 편수 분석에만 포함하고, 흥행 성과 비교에서는 제외하였다.
3-3 변수 - 의사결정의 ‘행동 흔적’
진술로 이유를 묻는 대신, 의사결정의 결과로 데이터에 남은 ‘행동 흔적(behavioral trace)’을 측정한다. 이는 응답자의 진술에 의존하는 반응적(reactive) 측정 대신, 행위가 환경에 남긴 흔적을 비반응적으로 관찰하는 비개입 측정(unobtrusive measures)[23] 및 ‘행동적 잔여(behavioral residue)’[24]의 전통을 메타데이터에 적용한 것이다. 종속변수는 지상파 드라마의 흥행 여부이며, 핵심 설명변수는 경력 작가·감독의 참여 여부와 신인 작가 여부이다. 통제변수는 연도 추세, 2016년 이후 시기, 주말극 여부 및 일일극 여부로 구성하였다(표 1).
Operational definitions of variables included in the hierarchical logistic regression
각 변수의 산출 기준은 다음과 같다. 본 연구에서 ‘경력 작가’와 ‘경력 감독’은 데이터셋(2014~2025) 내 참여 작품 수가 2편 이상인 작가와 감독으로 정의하여 1로, 그렇지 않은 경우를 0으로 코딩하였다. 이 변수는 이전 작품의 흥행 성공에 대한 평가가 아니라, 데이터셋에서 확인되는 반복적인 작품 참여 경험을 측정한다. 신인 작가는 데이터셋에서 최초로 관측된 작가로 정의하였다. 편성 변수는 주말극(토·일)과 일일극을 각각 더미변수로 구성했으며, 시기 변수는 연속형 연도 추세와 2016년 이후 더미로 설정하였다. 제작비·출연료·광고 수입 등은 일관된 작품별 자료를 확보하지 못해 분석에서 제외하였다.
3-4 분석 방법
본 연구는 연구 문제의 성격에 따라 분석 방법을 차등 적용하였다. 첫째, 채널 유형별 변화 추이를 기술하기 위해 기술통계를 산출하고, 장르 구성의 다양성을 비교하기 위해 Shannon 엔트로피[26]를 사용하였다. 이는 장르 분포가 고르게 구성될수록 값이 커지는 지표로, 단순 편수만으로 포착하기 어려운 장르 구성의 분포적 특성을 나타낸다. 이 지표는 한국 드라마의 장르 전략 변화를 계량화한 선행연구[15]에서도 활용되어 본 연구 결과와의 비교 가능성을 높인다.
둘째, 편성 시기와 편성 구분을 고려한 뒤에도 인력 구성의 행동 흔적이 흥행 여부와 연관되는지를 검증하기 위해(연구 문제 1) 위계적 로지스틱 회귀분석을 실시하였다[27]. Model 1에는 연도 추세, 2016년 이후 더미, 주말극 및 일일극 여부를 통제변수로 투입하였고, Model 2에는 경력 작가, 경력 감독, 신인 작가 변수를 추가하였다. 이를 통해 인력 관련 변수를 추가했을 때 모형 적합도가 유의하게 개선되는지를 검정하였다.
셋째, 이러한 변화의 전환점을 진단하기 위해 단절적 시계열 분석(interrupted time-series, ITS)을 사용하였다. ITS는 2016년 OTT 본격화를 특정 사건으로 정하고 사건 전후로 시계열의 ‘수준(level)’과 ‘추세(slope)’가 유의하게 변하는지를 분절 회귀(segmented regression)로 검정하였다[28]. 이는 변화가 급속한 전환인지 점진적 전환인지를 구분하는 데 적합하다. 단일 시점의 평균 비교로는 알 수 없는 ‘변화가 언제·어떻게 일어났는가’를 규명하려 하였다.
Ⅳ. 연구 결과
4-1 기초 분석 ①: 채널 유형별 제작 편수의 변화
지상파 미니시리즈 제작 편수는 2015년 63편에서 2025년 33편으로 정점 대비 약 절반으로 감소하였다. 반면 종편과 케이블은 시기별 등락에도 불구하고 2014~2016년 수준을 유지하거나 웃돌았으며, OTT 오리지널은 오히려 2019년 4편에서 2022년 39편으로 약 10배 증가하였다(표 2). 지상파의 공급 위축과 OTT의 공급 팽창이 같은 기간에 맞물려 진행된 것이다. 이는 선행 연구[4],[5],[6]에서 보고된 현황과 부합하는 결과로, 본 연구에서는 후속 분석의 전제를 확인하는 기초 분석으로 활용하였다.
Annual drama production volume by channel type
Annual drama production volume by channel type (2014~2025)
4-2 기초 분석 ②: 흥행 성과의 비대칭적 추이
핵심 결과는 흥행 성과가 비대칭적 추이를 보여준다는 것이다. 연간 자료의 완결성과 채널 간 비교 가능성을 고려하여 변화율 비교는 2014년과 2024년을 기준으로 하였다(표 4). 지상파의 평균 시청률은 2014년 15.09%에서 2024년 9.37%로 37.90% 하락하였고, 시청률 10% 이상 흥행률은 82%(2014)에서 40%(2024)로, 8% 이상 흥행률은 89%에서 57%로 떨어졌다. 그러나 같은 기간 종편의 평균 시청률은 2.71%에서 4.96%로(+83.02%), 케이블은 2.62%에서 8.37%로(+219.46%) 상승하였다(표 4). 비용 상승이나 시청 행태 변화가 위기의 본질이라면 모든 선형 채널이 함께 하락해야 하므로, 이 결과는 산업 전반의 공통 요인만으로 설명하기 어려운, 지상파 중심의 현상임을 시사한다.
Trend in average ratings by channel type (2014~2025)
Trend in average ratings by channel type (2014~2025)
Change in average ratings by channel type (2014 vs 2024)
이는 이러한 격차의 설명을 비용·시장 요인 이외의 편성·기획 차원에서 모색할 여지를 남긴다. 다만 제작비·광고 수입 등 비용 변수를 모형에 직접 투입하지 못하였으므로, 이는 비용 요인을 직접 검증한 결과가 아니라 채널 간 비대칭 패턴에 근거한 간접적 해석임을 밝혀 둔다.
4-3 보조 분석: ‘지상파 보수성’ 가설의 제한적 검토
‘지상파가 보수적으로 드라마를 편성하면서 위기를 초래했다’는 통념과 달리, 지상파의 장르 다양성(Shannon 엔트로피)은 2014년 2.95에서 2025년 3.31로 상승하였다. 이는 편성된 드라마의 장르 분포가 고를수록 커지는 지표이므로, 이 결과는 지상파가 분석 기간 동안 장르 선택의 폭은 좁히지 않았음을 보여준다. 따라서 단순한 장르에 대한 보수성으로 시청률 하락을 설명하기는 어렵다. 그러나 이러한 표면적 다양성이 흥행으로 직결되지는 않았다. 위계적 로지스틱 회귀(Model 2)에서 인력 변수 중 흥행과 가장 강하게 연관된 핵심 요인은 경력 작가의 참여(OR=2.47)와 경력 감독의 참여(OR=2.00)였다. 즉 지상파의 위기는 새로운 시도가 부족해서라기보다, 다양화된 시도가 흥행으로 이어지지 못해 기획 단계에서 경력 작가·감독이 참여한 작품에 성과를 의존하게 되는 딜레마적 상황으로 해석된다. 이러한 결과는 장르 다양화가 흥행 성과로 자동 전환되지 않으며, 편성·기획 단계에서 경력 인력의 참여가 여전히 중요한 연관 요인임을 시사한다.
4-4 보조 분석: 전환점 진단
단절적 시계열 분석 결과, 2016년 단일 시점에서 통계적으로 유의미한 급격한 단절은 확인되지 않았다. 지상파 흥행비율(≥8%)의 2016년 수준 변화와 추세 변화는 모두 유의하지 않았고(각 t=0.21, t=0.45), 제작 편수에 대한 2016년 추세 변화 역시 한계적 수준에 그쳤다(t=−1.77). 본격적 하락은 2018~2020년에 진행되었으며, OTT 오리지널의 급속한 증가(2020년 5편에서 2022년 39편)가 코로나19 시기와 맞물려 진행되었다. 따라서 본 연구는 전환점을 OTT 진입 시기인 2016년과 OTT 오리지널이 급증한 2019~2020년으로 본다.
4-5 통제 후 행동 흔적의 연관: 위계적 로지스틱 회귀(연구 문제 1)
기술·시계열 분석 결과(지상파 중심 하락, 보수성 부분 반증, 이중 전환점)를 토대로, 변수 통제 후에도 편성·기획의 행동 흔적이 흥행과 연관되는지를 위계적 로지스틱 회귀로 검증하였다. 분석 대상은 시청률이 확보된 지상파 시리즈물 524편(2014~2025)이며, 종속변수는 흥행 여부(평균 시청률 10% 이상)이다. 자료 가용성을 고려하여 행동 흔적은 ‘경력 작가·감독의 참여 여부’와 ‘편성 슬롯’(주말극, 일일극)으로 조직화하였고, 편성 시기를 통제 블록으로 두고 흥행에 대한 분석을 진행하였다(표 5).
Hierarchical logistic regression on terrestrial hit status
통제 블록(Model 1)에서 연도 추세는 부(-)의 방향으로 유의하여(OR=0.85, p<.001) 시간이 지날수록 흥행 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 반면 2016년 더미는 유의하지 않아(OR=0.88, p=.703) 단일 시점의 급격한 단절이 없다는 단절적 시계열 분석 결과와 일치하였다. 행동 흔적 블록을 추가한 Model 2는 증분 LR χ2(3)=28.9(p<.001)으로 나타나 유의하였고, McFadden pseudo-R2는 0.170에서 0.210으로 상승하여 통제 후에도 설명력이 유의하게 증가함을 확인할 수 있었다.
구체적으로 경력 작가의 참여는 흥행 승산이 약 2.5배 높은 것과 연관되었고(OR=2.47, p<.001), 경력 감독의 참여는 흥행 승산이 약 2.0배 높은 것과 연관되었다(OR=2.00, p=.006). 흥행률 임계값을 8%로 바꾸어 분석한 결과에서도 동일한 패턴이 유지되었다. 즉 시기와 편성을 통제한 뒤에도 경력 작가·감독의 참여가 흥행과 체계적으로 연관되며, 이는 이 격차가 외부 요인만의 산물이 아니라 내부 의사결정 차원과 연관되어 있음을 보여준다. 다만 이러한 연관성이 채널 유형 간 성과 격차까지 직접 설명하는지는 채널 유형 전체를 포함한 후속 분석을 통해 검증할 필요가 있다.
4-6 개념화: ‘다양화-의존 역설’ (연구 문제 2)
기초 분석과 위계적 로지스틱 회귀의 결과를 종합하면, 지상파는 장르 다양성을 확대해 표면적으로 선택의 폭을 넓혀 왔음에도 실제 흥행 성과는 경력 작가·감독이 참여한 작품에서 더 높게 나타나는 이중 구조를 보였다. 본 연구는 이처럼 ‘장르 선택의 다양화’와 ‘흥행 성과의 경력 인력 의존’이 동시에 관찰되는 편성·기획 행동의 이중 구조를 ‘다양화–의존 역설(diversification–dependence paradox)’로 개념화한다.
본 연구에서 관찰된 패턴은 두 수준으로 요약된다. 채널–연도 수준에서는 장르 분포가 다양해졌고, 작품 수준에서는 경력 작가·감독의 참여가 흥행 여부와 정적 연관을 보였다. 본 연구는 이러한 공존 패턴을 잠정적으로 ‘다양화–의존 역설’이라 명명한다. 다만 다양화된 시도의 성과가 낮을수록 경력 인력에 대한 의존이 다시 강화되는지는 본 자료로 확인하지 못했으며, 이는 후속 연구에서 검증할 가설로 남는다.
이는 장르 다양성[15]이나 인력·기획 전략[16],[17]을 개별적으로 다루어 온 기존 연구와 달리, 다양화와 의존이라는 상반된 행동 흔적이 하나의 채널 유형 안에서 공존하는 패턴을 포착한다는 점에서 채널 유형별 흥행 격차를 설명하는 새로운 분석 개념으로 제안될 수 있다. 다만 이 개념의 인과적 기제(위험회피, 조직 평가지표, 편성 관성 등)는 본 연구의 자료만으로는 검증할 수 없으므로, 심층 인터뷰 등 후속 연구를 통한 정교화가 필요하다.
Ⅴ. 결론 및 논의
기초 분석에 대하여, 채널 유형별 제작 편수·흥행률·시청률은 2010년대 중반 이후 뚜렷이 엇갈렸다. 지상파는 공급(제작 편수)과 성과(흥행률·평균 시청률)가 동반 하락한 반면 종편·케이블은 상승하고 OTT 오리지널은 급증하여(표 2·3), 위기의 비대칭성이 데이터로 확인되었다.
연구 문제 1에 대하여, 비용 상승·시청 행태 변화처럼 모든 선형 채널에 공통으로 작용하는 산업 전반 요인은 지상파 ‘단독’ 하락을 설명하기 어렵다. ‘지상파 보수성’ 가설도 부분적으로 반증되었다. 지상파의 장르 다양성이 높아져 장르 편성의 폭이 확대되었기 때문이다. 그러나 이 표면적 다양성은 흥행으로 직결되지 않았다. 위계적 로지스틱 회귀에서 시기·편성을 통제한 뒤에도 인력 변수 중 흥행과 가장 강하게 연관된 요인은 경력 작가와 경력 감독의 참여였다. 결과적으로 지상파는 장르 다양성이 확대되었음에도 전체 흥행 성과는 하락했고, 경력 작가·감독이 참여한 작품에서 흥행 가능성이 상대적으로 높게 나타났다. 다만 역으로 다양화된 시도의 성과 저하가 경력 인력 의존을 강화했다고 단정할 수도 없다. 또한 이러한 결과는 선행연구 및 통설과 다음과 같이 대조된다.
지상파 장르 다양성의 상승은 김연정 외[15]의 보고와 일치하며, ‘지상파는 하락하고 케이블은 상승하는’ 양상은 유료방송이 지상파 시청률을 잠식한다고 본 윤충한과 이지훈[11]의 미디어 대체 명제와도 일치한다. 통설대로 제작비·개런티 상승이 위기의 본질이라면 충격을 함께 받는 모든 방송사가 동반 하락해야 하나, 지상파만 시청률이 하락하고 종편·케이블은 상승하였다. 따라서 통설은 전체 위축의 배경은 될지언정 채널 간 성과 격차의 직접 원인으로 보기 어렵다. 다만 본 연구는 제작비·광고 수입 등 비용 변수를 모형에 직접 투입하지 못하였으므로, 이는 채널 간 비대칭 패턴에 근거한 판단이며, ‘비용보다 행동이 더 중요하다’는 단정이 아니라 ‘외부 비용 요인만으로는 격차가 설명되지 않는다’는 제한적 해석임을 밝힌다.
본 연구는 2014~2025년 한국 드라마 1,155편의 통합 메타데이터를 분석하여, OTT 위상 강화 이후의 K-드라마 채널 유형별 흥행 추이를 분석하였다. 채널 간 격차는 지상파의 제작 편수 감소와 OTT 공급 확대, 지상파 시청률 하락과 종편·케이블 상승, 장르 다양성 증가와 시청률 하락의 공존, 그리고 2018~2020년에 누적된 전환이라는 네 가지 양상으로 드러났다.
연구 문제 2에 대하여, 본 연구는 이처럼 '장르 선택의 다양화'와 '흥행 성과의 경력 인력 의존'이 공존하는 편성·기획 행동의 이중 구조를 '다양화–의존 역설'로 개념화하여, 채널 유형별 흥행 격차를 설명하는 잠정적 분석 개념으로 제안하였다. 제작비 급증과 편성 슬롯 축소라는 동일한 환경적 압력 속에서 지상파는 장르 선택의 폭을 넓히고 경력 작가·감독의 작품에 성과를 더욱 의존하는 경향을 보였다고 해석할 수 있다. 이러한 결과는 '지상파가 보수적으로 드라마를 편성하면서 위기를 초래했다'는 통설과 배치되며, ‘위기’를 균질적 산업 위기로 볼 것이 아니라 ‘채널 유형별 성과 격차’임을 확인할 수 있었다. 결과적으로 채널 유형별 흥행 격차가 비용·시장과 같은 외부 요인만이 아니라 편성·기획의 의사결정 차원과도 연관되어 있음을 시사한다.
Ⅵ. 제 언
연구 결과를 바탕으로 다음과 같은 실무적 시사점을 제안하고자 한다. 첫째, 슬롯 축소가 스타 의존과 제작비 상승으로 이어지는 악순환을 해소하기 위해, 양적인 다양성 추구보다는 데이터 기반의 정교하고 시의적절한 편성 전략을 수립할 필요가 있다. 이미 지상파 플랫폼은 충분한 수준의 장르 다양성을 확보한 상태이므로, 향후의 흥행 성패는 표적 시청자의 수요 시점과 정합하는 콘텐츠의 편성 타이밍을 맞추는 데 있음을 인지하고 의사결정을 해야 한다. 아울러 지상파의 역할을 글로벌 OTT와 차별화하고 창구 전략을 재설계하여 독자적인 시장을 확보하는 방법이나, 보편적인 공적 서비스와 대중 서사를 강화하는 차별화 전략도 모색할 수 있을 것이다.
둘째, 경력 인력에 대한 과도한 의존과 검증된 포맷의 반복 사용을 자제하고 데이터에 기반한 기획과 편성으로 혁신해야 한다. 무조건 경력 인력의 활용을 줄여야 한다는 의미라기보다, 경력 여부만을 중심으로 기획 판단이 고착되지 않도록 데이터 기반 평가 체계를 보완해야 한다는 것이다. 넷플릭스에서 데이터 전문가를 고용하여 흥행 콘텐츠를 탐색하고 잠재 시청자 규모를 예측하는 방식으로 콘텐츠 의사결정자를 지원하는 것처럼[29], 방송사 역시 데이터 분석 전문 인력을 확보하고 데이터 분석 결과를 토대로 기획 프로듀서와 편성 책임자의 의사결정을 지원하는 시스템을 마련해야 한다.
셋째, 주연 배우 출연료 책정 가이드라인을 마련해 제작비를 합리적 수준으로 낮추는 데 방송사에서 앞장설 필요가 있다. 이는 단순히 제작 비용 절감을 넘어 상호 합리적인 의사결정을 통해 위축된 산업을 활성화하는 전략도 될 수 있을 것이다. 실제로 유관한 영화 산업에서는 2026년 7월 문화체육관광부와 영화진흥위원회가 주요 매니지먼트사·제작 단체와 '중예산영화 제작지원' 사업 선정작 주·조연 배우 출연료를 순제작비의 10% 미만으로 책정하는 협약을 체결한 바 있다[30]. 이는 출연료 가이드라인 도입이 방송 드라마 분야에서 참고할 수 있는 자율 협약 사례이다.
본 연구에서는 측정이 가능한 변수 중심으로 분석하였기에, 행동 패턴 이면의 의사결정 논리(위험회피·조직 평가지표·편성 관성)와 업계 관행은 다루지 못하였다. 이는 향후 편성 PD·CP·제작사 기획자에 대한 심층 인터뷰로 보강하고자 하며, 시청률 지표의 평균·최고점에 대한 정의 일관성, 데이터의 완전성, 채널 유형 간 흥행 지표의 비교 역시 후속 과제로 남긴다. 지상파·종편·케이블은 시청률의 측정 기반과 척도가 상이하여 원자료의 직접 비교가 타당하지 않으므로, 후속 연구에서는 채널 유형 내 표준화(z-점수)로 비교하는 등 교차 플랫폼 흥행 지표를 정교화하여 적용하는 것을 제안한다. 아울러 본 연구는 관찰 메타데이터에 기반한 분석이므로 결과를 인과관계로 해석할 수 없지만, 후속 연구에서 방송사 담당자 인터뷰를 통한 질적 분석과 제작비·출연료·광고 수입 등 비용 변수의 인과적 검증이 이루어진다면 본 논문의 해석은 보다 높은 타당성을 확보할 수 있을 것이다.
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저자소개
2002년：성균관대학교 화학, 국어국문학 전공
2015년：성균관대학교 사범대학 교육학석사
2018년：성균관대학교 일반대학원 교육공학 박사(Ph.D)
2021년～2026년: ㈜메타유니버스 스토리피아 랩 대표
2020년～2022년: 성균관대학교 대학원 인공지능융합학과 박사과정 수료
※관심분야：AI 스토리텔링, 흥행예측, 세계관, 컨텍스트 엔지니어링, AI 융합교육, 캡스톤디자인, STEM 교육