Korea Digital Contents Society
[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 21, No. 9, pp.1665-1675
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 30 Sep 2020
Received 18 Aug 2020 Revised 14 Sep 2020 Accepted 14 Sep 2020
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2020.21.9.1665

온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 유형에 따른 뉴스 콘텐츠 소비자 세분화

김영두
한세대학교 국제경영학과 조교수
News Contents Consumer Segmentation Based on News Form in an Online Video Platform
Young-Doo Kim
Assistant Professor, Department of International Business, Hansei University, Gyeonggi-Do 15852, Republic of Korea

Correspondence to: *Young-Doo Kim Tel: +82-31-450-9811 E-mail: ydkim@hansei.ac.kr

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초록

뉴스를 전달하는 매체가 다양해짐에 따라 뉴스 콘텐츠 소비자들은 매체에 따라 서로 다른 뉴스 선호도를 보이는 것으로 보인다. 본 연구는 뉴스 전달 매체로서 최근에 부각되고 있는 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠를 이용해 본 경험이 있는 뉴스 소비자에 대한 세분화를 시도해 보았으며, 각 세분 집단별 선호 뉴스 콘텐츠와 인구통계적 변수에 따른 차이가 있는지를 살펴보았다. 온라인 동영상 플랫폼의 뉴스 콘텐츠 소비자는 3개의 집단, 즉 ‘실용성 및 정보 추구자 집단’, ‘정치 및 국제관계 관심 집단’, ‘즐거움 및 사회적 관계 중시 집단’으로 구분될 수 있다. 이들 3개 집단은 성별 구분, 연령대, 교육수준 그리고 월 소득 측면에서 모두 차이가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

The media environment is rapidly changing to a multimedia environment, and consumers who consume news contents seem to show different preferences for news contents depending on the news delivery media. This study attempted to segment consumers who consume news contents form in an online video platform. And this study looked at what forms of news contents were preferred by each sub-group. News consumers of the online video platform can be divided into three groups: ‘practicality and information seeking group’, ‘politics and international relation concern group’, and ‘enjoyment and social relation focused group’. These three groups showed differences in such demographics as gender, age group, education level, and monthly income.

Keywords:

News contents, Segmentation, Online video platform, Cluster analysis, Preference

키워드:

뉴스 콘텐츠, 뉴스 소비자 세분화, 온라인 동영상 플랫폼, 군집분석, 선호도

Ⅰ. 서 론

정보통신기술의 발달에 따라 뉴스 콘텐츠 소비자들은 뉴스를 소비할 수 있는 매체들이 점점 증가하는 다매체 환경 하에서 뉴스를 소비하고 있다[1]-[4]. 전통적으로는 종이신문, TV 등의 매체가 뉴스 콘텐츠를 소비하는 주요 경로였다면 최근에는 신문, TV 이외에도 PC 기반의 웹사이트, 모바일 기반의 웹사이트, 메신저, SNS, 동영상 기반의 플랫폼, 그리고 인공지능 스피커에 이르기까지 다양한 매체를 통해 뉴스를 소비할 수 있는 다매체 환경 속에서 뉴스 소비자들은 살아가고 있다.

다매체 환경 하에서의 뉴스 소비와 관련된 연구는 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있을 것이다. 첫째는 뉴스 소비자가 다매체 환경 하에서 다매체를 어떻게 뉴스 소비에 활용하는지에 관한 것이다. 이러한 연구에서는 매체 레퍼토리 개념을 적용하여 뉴스 소비자들의 매체 레퍼토리를 연구한다. 예를 들면 뉴스 소비자들이 과거에는 여러 뉴스 콘텐츠를 인쇄된 종이신문을 통해 소비하는 경향이 있었던 반면 다매체 환경 하에서는 종이신문과 웹사이트 사용 혹은 종이신문과 SNS 이용 등과 같이 여러 매체 내에서 자신이 주로 선호하는 매체를 중심으로 뉴스를 소비하는 것을 연구하는 것이다.

둘째는 전통적인 개별 매체인 신문, TV뿐 아니라 웹사이트, 메신저, SNS를 비롯하여 새롭게 생겨나는 매체별로 각 매체의 특징과 사용자들의 이용 행태를 연구하는 것이다.

본 연구는 둘째 연구 흐름 중 최근에 이용이 증가하고 있는 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 소비자들의 뉴스 소비 행태를 알아보는데 목적을 두고 있다. 뉴스 소비자들의 뉴스 소비 행태는 매체에 따라 상이할 가능성이 높다. 즉, 매체에 따라 뉴스 콘텐츠 유형에 대한 소비 행태는 상이할 가능성이 있다.

온라인 동영상 플랫폼은 최근에 이용자가 급격하게 증가하고 있고, 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스는 이용자들이 뉴스 다음으로 선호하는 콘텐츠[5]임에도 불구하고 온라인 동영상 플랫폼에서의 뉴스 콘텐츠 소비에 관한 심층적인 연구는 거의 없는 것으로 보인다. 따라서 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠 유형 간 뉴스 소비의 관계가 어떠한지 그리고 뉴스 콘텐츠에 대한 선호도에 기반을 두고 뉴스 소비자를 세분화화여 각 세분화된 집단 간에 뉴스 콘텐츠 소비 행태에는 어떠한 차이가 있는지에 관하여 심층적으로 살펴보는 것은 중요하다고 하겠다.

본 연구는 뉴스 콘텐츠 유형을 기반으로 하여 온라인 동영상 플랫폼에서의 뉴스 소비자를 세분화하고, 세분화된 군집별로 뉴스 콘텐츠에 대한 선호도에 차이가 있는지 그리고 이러한 차이가 인구통계학적 변수들과 어떠한 관계가 있는지를 살펴봄으로써 개인화된 맞춤식 뉴스 콘텐츠를 전달할 수 있는 기반을 마련하는데 목적을 두고 있다. 본 연구의 목적을 좀 더 구체적으로 세분화시켜서 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠 유형에 따라 뉴스를 소비하는 뉴스 소비자에 대한 세분화를 실시해 보고자 한다.

둘째, 세분화된 뉴스 소비자 군집에 따라 온라인 동영상 플랫에서 이용하는 뉴스 콘텐츠에 차이가 있는지를 규명해 보고자 한다.

셋째, 세분화된 수용자 군집을 인구통계적 요인 등에 따라 구분하여 각 군집별 프로파일 상에 차이가 있는지를 규명해 보고자 한다.

이상의 연구를 통해 나타난 결과는 뉴스 공급자인 언론사, 뉴스 콘텐츠 수용자인 소비자에게는 맞춤식 정보를 전달하거나 제공받는 기반을 마련할 것이며, 뉴스 콘텐츠의 공급 및 수요의 이해관계자인 광고회사 및 기업에게는 광고효과성을 제고할 수 있는 토대를 제공할 수 있을 것이며, 정책입안자 등에게는 매체 특성에 맞는 정책을 수립하는 데에도 도움이 될 것으로 기대된다.


Ⅱ. 이론적 배경

2-1 뉴스 콘텐츠 유형

뉴스 소비자의 뉴스 소비 행태를 알아보기 위해서는 뉴스 소비의 대상인 뉴스 콘텐츠 유형에 대한 이해가 필요하다. Schramm[6]은 학습이론을 바탕으로 하여 수용자 관점에서 뉴스 유형을 지연보상 뉴스(delayed-reward news)와 즉시보상 뉴스(immediate-reward news)로 구분하였다. Schramm은 즉시보상 뉴스를 선택하는 것은 즐거움 때문인 반면 지연보상 뉴스는 현실적(realistic)이기 때문에 선택하는 것으로 보았다. 여기서 현실적이라는 것은 필수적인 것을 의미한다. 예를 들면 위험을 예측하거나 두려워하는 것은 즐거움을 추구하기 때문이라기보다는 위험 혹은 위해를 회피하기 위해서는 필수적으로 해야 할 것이기 때문이라고 보고 있다. 그래서 Schramm은 공공에게 영향을 줄 수 있는 문제, 경제문제, 과학, 사회문제는 지연보상 뉴스로 분류를 하였고, 범죄, 부패, 재난, 사고, 스포츠, 사회는 즉시보상 뉴스로 구분하였다[6].

Tuchman[7]은 언론인 관점에서 뉴스를 5가지 범주, 즉 경성뉴스(hard news), 연성뉴스(soft news), 스폿뉴스(spot news), 진행 중인 사건 뉴스(developing news), 연속기획 뉴스(continuing news)로 구분하고 스폿뉴스와 진행 중인 사건 뉴스는 경성뉴스의 하위 범주로 간주할 수 있다고 보았다. Tuchman은 경성뉴스는 중요한 문제에 대해 관심을 갖는 것인 반면 연성뉴스는 흥미로운 문제에 관심을 갖는 것이라고 하였고, 흥미롭다는 것도 인류에게 흥미로운 것은 경성뉴스인 반면 인류의 생활을 다루기 때문에 흥미로운 것은 연성뉴스에 해당된다고 보았다[7].

Reinemann 등은 뉴스, 공공 행정, 경제, 과학, 기술 등과 관련된 주제는 경성뉴스에 해당되는 반면 유명인, 사람의 관심사, 스포츠, 오락중심의 이야기와 관련된 주제는 연성뉴스에 해당된다고 보았다[8].

Lehman-Wilzig와 Seletzky는 뉴스를 경성뉴스와 연성뉴스로만 분류하는 것은 변화하는 미디어 환경에서 뉴스의 유형을 충분하게 충족시키지 못한다고 지적하면서 다매체 환경 하에서는 경성뉴스, 연성뉴스 외에도 포괄적 뉴스(general news)를 포함하여 3가지로 분류하는 것이 바람직함을 제시하고 있다[9].

한편 경성뉴스와 연성뉴스 간 구분이 모호하다는 지적도 있다. 일반적으로는 경성뉴스와 연성뉴스로 구분하는 것이 많이 활용되기는 하지만 무엇이 경성뉴스에 해당되고 무엇이 연성뉴스에 해당되는지에 대해 합일점을 이루어서 정확하게 정의를 내리고, 그러한 정의에 따라 측정한 것은 없다고 보고한 문헌도 있다[8]. Tuchman은 동일한 사건도 다루어지는 상황에 따라서 경성뉴스에 속할 수도 있고 연성뉴스에 속할 수도 있다고 하였다[7]. Reinemann 등은 경성뉴스와 연성뉴스로 구분하는 것이 다음과 같은 이유 때문에 여러 가지 문제점을 내포하고 있다고 보았다[9]. 첫째, 경성뉴스와 연성뉴스에 대한 합일된 명확한 정의가 부재하다. 둘째, 연구자별로 내린 경성뉴스와 연성뉴스의 정의는 무시할 수 없을 정도로 차이를 보인다. 셋째, 경성뉴스와 연성뉴스가 단일차원보다는 뉴스 기사와 결합된 다차원의 특성을 갖는 개념으로 기술된다. 넷째, 경성뉴스와 연성뉴스의 구분을 다차원으로 이해하는 경우에도 서로 다른 차원들로 구성된다. 다섯째, 경성뉴스와 연성뉴스를 분류할 때에는 다차원으로 하는 경우조차도 연구자들이 경성뉴스와 연성뉴스를 단일 차원의 관념으로 고착되는 경향이 있다.

따라서 뉴스를 경성뉴스와 연성뉴스로 구분하지 않고 전통적인 뉴스 유형을 기반으로 하여 뉴스 유형을 추가하여 구분하는 형태로 뉴스 유형을 활용하여 연구한 문헌들도 많이 볼 수 있다. Ha와 Lee는 신문의 경우 종합, 정치, 경제, 사회, 국제, 사설, 문화, 스포츠, 취미, 지역, 교육, 연예, 오락, 재테크, 과학기술, 건강, 의학 등으로 뉴스 콘텐츠를 구분하고, 이를 다시 종합, 정치, 경제, 사회, 국제, 사설 등은 경성콘텐츠, 문화, 스포츠, 취미, 지역, 교육, 연예, 오락, 재테크, 과학기술, 건강, 의학 등은 연성콘텐츠로 구분한 바 있다[10].

뉴스 유형을 매체에 따라 추가한 연구가 있다. Kim 등 온라인 뉴스 유형을 11가지, 즉 기존 뉴스 유형을 바탕으로 한 9가지(정치, 경제, 사회, 문화, 국제, IT과학, 스포츠, 연예, 이슈섹션) 이외에 온라인의 특성을 반영한 2가지(토론광장 및 블로거뉴스)를 추가로 구분하였다[11]. Lee와 Moon은 카드뉴스의 뉴스 주제를 정치, 경제, 사회이슈, 과학/의학, 국제, 문화, 동물, 인물스토리, 역사 등 총 9가지 주제로 나눈 바 있다[12]. 여기서 동물, 인물스토리, 역사 등은 카드뉴스의 특징적인 주제라고 할 수 있는데, 이러한 주제가 선정된 이유는 카드뉴스에서 해당 주제의 빈도수가 높기 때문이라고 하였다.

이상의 뉴스 콘텐츠 유형 분류를 종합하면 뉴스 콘텐츠에 대한 분류 기준은 경성뉴스와 연성뉴스 개념을 기본적으로 활용하고 있으나 연구 목적과 연구 대상 매체의 특성에 따라서 일정 부분 상이하게 분류되고 있음을 볼 수 있다.

2-2 미디어 환경 변화와 뉴스 소비 행태의 변화

1) 미디어 환경 변화와 뉴스 소비

최근 미디어 환경은 매우 빠른 속도로 변화하고 있는 것으로 보인다[1]-[4]. 이러한 변화 트렌트로서 부각되는 것 중 하나는 뉴스를 전달하는 매체가 종이신문, TV뿐 아니라 웹사이트, 메신저, SNS, 동영상 기반의 플랫폼, 그리고 인공지능 스피커에 이르기까지 매우 다양해졌다는 점을 들 수 있다.

미디어 환경이 다매체 환경으로 변화함에 따라서 뉴스 소비자들이 뉴스를 소비하는 행태에 있어서도 변화를 가져오는 것으로 보이며, 이러한 변화에 발맞추어 뉴스 소비 행태와 관련된 연구도 크게 두 가지 흐름으로 구분되는 것으로 보인다. 첫째는 다매체를 뉴스 소비자 관점에서 통합을 하여 뉴스 소비자의 다매체 활용 행태를 연구하는 것이다. 예를 들면 뉴스 소비자들 중 여러 매체를 이용하여 뉴스를 소비하는 경우에 대한 연구가 여기에 속할 것이다. 뉴스 소비자들의 매체 레퍼토리(media repertoire) 연구는 이러한 연구 분야에 속한다고 할 수 있다[1]-[4],[13]-[16].

둘째는 웹사이트, 메신저, SNS를 비롯하여 새롭게 생겨나는 뉴스 전달 매체별로 각 매체의 특징과 사용자들의 이용 행태를 연구하는 것이다[17]-[23]. 이러한 연구는 특정 매체의 특징뿐 아니라 특정 매체가 다른 매체와 어떻게 다른지에 관하여 유용한 정보를 제공할 수 있다.

2) 신매체와 뉴스 소비

신매체의 등장에 따라 신매체의 특징을 파악하고, 신매체가 기존매체에 미치는 영향력 혹은 신매체와 기존매체 간의 관계(보완적 관계 혹은 대체적 관계)에 초점을 맞춘 연구들이 활발하게 진행됨을 볼 수 있다. 기존매체와 신매체 간의 연구가 가져온 결과들을 종합해보면 기존매체와 신매체에서의 뉴스 소비 행동에는 공통점과 차이점이 공존한다는 것이다. 예를 들면 전통적 매체인 TV와 신매체로 분류되는 온라인 동영상 플랫폼은 시각적인 영상을 제공한다는 점, 시청자들이 정보와 엔터테인먼트를 추구한다는 점에서 공통점을 가지고 있으나 온라인 동영상은 TV가 지고 있지 못한 다양한 장점(차이점)으로 인하여 소비자들이 TV로부터 온라인 플랫폼으로 전환하는 현상이 발생하고 있다고 보고 있다[21]-[23].

기존의 뉴스 소비에 관한 연구들은 매체별 차이점, 매체별 특징에 더 초점을 맞추어 연구가 진행된 것으로 보인다. 예를 들면 Yi 등은 뉴스 소비자들이 뉴스를 접하는 매체에 따라 뉴스에 대한이 반응이 상이해 질 수 있음을 보고하였다[24]. 따라서 매체별 특징을 파악하고, 각 매체에서 뉴스 소비자의 뉴스 소비 행태가 어떻게 이루어지는지를 규명하는 것은 중요한 과제라고 할 수 있다. 또한 매체별 연구는 각 매체가 다른 매체에 비해서 어떠한 특징을 가지고 있는지 그리고 다른 매체에 비해 장단점은 무엇인지에 관한 유용한 정보를 제공한다.

3) 매체별 뉴스 소비 행동

뉴스 소비 행동은 매체별로 일정 부분 상이한 특징을 가지고 있다. 종이신문은 다른 매체에 비해 정기구독률과 열독률이 뉴스 소비행동의 특징이라고 할 수 있다. 그런데 다매체 환경 하에서 종이신문의 정기구독률과 열독률은 하락함에 따라 정기구독에 영향을 미치는 요인(성별, 열독일수, 열독시간, 열독분량)[17]과 열독률 하락에 영향을 미치는 요인(시기효과, 출생코호트효과)에 대한 연구가 수행되었다[18].

TV방송(지상파 방송 및 케이블 방송)은 TV방송 뉴스 소비자가 온라인 플랫폼으로 뉴스 소비를 전환하는 행동에 관한 연구[22]와 TV방송 콘텐츠 경쟁력에 대한 연구[19]가 수행되었다.

웹사이트에서의 뉴스 소비행동의 특징으로는 사회적 관계가 뉴스 소비에 영향을 미친다는 점을 들 수 있다. 예를 들면 Thorson은 언론사 웹사이트에서 뉴스추천엔진에 의해 추천된 기사는 뉴스 소비자들에게 더 많이 노출되어 이 기사에 대한 뉴스 소비자들의 태도를 변화시키는 역할을 하였다는 점을 발견하였는데[25], 이것은 타인이 자신의 뉴스 소비 행태에 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 것이라고 하겠다.

웹사이트에서의 뉴스 소비행동의 또 다른 특징은 뉴스가 연성화되는 경향이 있다는 점이다[8]. Thorson은 뉴스추천엔진 콘텐츠에 의견, 비즈니스, 전국 뉴스 등이 빈번하게 등장하는 한편 전통적인 신문 뉴스 유형과는 상이하게 직관에 반하는(counter-intuitive) 기사와 생활에 도움이 되는 조언을 제공하는 기사 등은 여러 날 동안 상위 순위에 머무르는 것을 발견하였다[25]. 이것은 온라인 뉴스가 연성뉴스로 변화되는 경향이 있음을 보여주는 것이라고 하겠다.

소셜미디어(메신저와 SNS)에서의 뉴스 이용행태에 대한 연구가 있다. Jang과 Kim은 소셜미디어(메신저 혹은 SNS)를 통한 뉴스 이용 시간이 길수록 이러한 새로운 뉴스 플랫폼을 통해 접한 뉴스를 더 신뢰함을 발견하였다[26]. Park은 기존 언론에서의 뉴스 콘텐츠는 성격이 분명한 뉴스 콘텐츠(예를 들면 정치, 경제 등)가 유통되는 반면 SNS에서는 뉴스 콘텐츠에 관계없이 다양한 출처의 뉴스들이 내용 혹은 관점 상으로 혼합되어 유통된다는 점을 지적하였다[20]. Lee와 Moon은 카카오스토리와 인스타그램에 게시된 상위 10개 카드뉴스에 인물과 동물 주제의 뉴스 콘텐츠가 상위권을 차지하고 있음을 보고한 바 있다[12]. 이러한 현상은 전통적인 뉴스 유형으로는 구분하기가 모호한 뉴스유형이 생겨나고 있음을 시사하는 것이다.

온라인에서 뉴스 소비자의 특징은 뉴스에 대한 개념에서 차이가 있는 것으로 보인다. Im 등은 온라인 뉴스 이용자가 분석적 읽기 혹은 신뢰성 확인 방식으로 뉴스를 소비하는 경우에는 뉴스에 대한 인식이 비교적 뚜렷한 반면 댓글과 퍼나르기 방식으로 뉴스를 이용하는 경우에는 전통적인 뉴스관 과는 차이가 있음을 지적하였다[27]. Choi와 Lee는 온라인에서의 뉴스 소비 행태를 편의성, 접근성, 신속성을 기준으로 하여 포털 사이트의 뉴스를 모바일 기기를 통해 소비하는 것으로 집약해서 설명하고 있다[28].

4) 온라인 동영상 플랫폼과 뉴스 소비

온라인 동영상 플랫폼은 타 매체와 비교해서 비교적 최근에 등장한 플랫폼이며, 뉴스 플랫폼으로서의 역할도 수행하고 있다. 예를 들면 YouTube는 소셜 미디어에서 뉴스 원천으로 빈번하게 언급되는 플랫폼이다[29].

다수의 소비자들은 전통적인 TV 시청에서 온라인 동영상 시청으로 시청 방법을 변경해왔다[22]. 온라인 동영상 플랫폼은 시각적인 영상을 제공한다는 점 그리고 시청자들이 온라인 동영상을 통해 정보와 엔터테인먼트를 추구한다는 점에서 TV와 공통점을 가지고 있다[23]. 그러나 온라인 동영상은 TV가 가지고 있지 못한 여러 가지 장점이 있기 때문인데 TV 시청으로부터 온라인 동영상 플랫폼으로 시청이 전환되고 있는 것으로 보인다.

TV에 비해서 온라인 동영상이 가지고 있는 장점으로는 특정 영상물을 시청하는데 있어서 시간과 장소의 제약을 받지 않는다는 점, 광고가 적다는 점, 광고가 있더라도 광고물을 건너뛰고 영상물을 볼 수 있다는 점, 프로그램 선택의 폭이 넓다는 점, 인터페이스가 일방적이지 않고 상호작용할 수 있다는 점 그리고 플랫폼 외부와의 연계도 가능하다는 점 등을 들 수 있다[21]. 온라인 동영상은 글자(text)에 비해서 더 풍부하고, 중요한 것을 부각시키는 능력이 뛰어나며 시청자들이 뉴스의 이야기 혹으로 빠져들도록 하는데 더 적합하다[30]. 또한 시청자 입장에서 볼 때 온라인 동영상 시청은 사회적 동기를 가지고 시청한다는 점에서 TV와는 차이가 있다[23].

Beatty는 동일한 뉴스 내용이라도 온라인 상에서 표현하는 방식(전통적으로 표현되는 표준 방식, 유튜브 방식 그리고 MTV 방식)에 따라서 뉴스에 대한 반응은 상이함을 발견하였는데, 유뷰트와 같은 방식으로 표현하는 경우 다른 방식에 비해서 오락성과 정보성 측면에서 높은 점수를 받았다[29]. 이것은 온라인 동영상 플랫폼에서 제공되는 뉴스에 대해서 뉴스 소비자들은 정보성과 오락성 측면에서 높은 점수를 부여할 가능성이 있음을 시사하는 것이다.

온라인 동영상 플랫폼에서 일반뉴스에 관한 연구가 이루어진 것이 있다. Oh는 유튜브의 11개 장르별 이용량을 비교해 보았는데, 음악, 일반뉴스, 영화/TV드라마, 정치, 코미디/애니메이션, 문화/교육, 요리/건강, 과학/기술, 스포츠, 뷰티/패션, 개임 장르의 순으로 이용량이 많은 것으로 조사되었다[5]. Oh는 이중에서 유튜브에서 일반뉴스는 11개 장르 중 두 번째로 많은 이용량을 보이는 것으로 분석하였는데, 여기서 일반뉴스는 기존 방송사에서 보도된 뉴스(정치, 경제, 사회 등 포함) 중심의 동영상을 말한다[5].

뉴스 소비자들이 온라인 동영상 플랫폼에서 만족스러운 경험을 하도록 만드는 것은 플랫폼 사업자와 콘텐츠 제공자에게 더 많은 수익 기회를 제공할 수 있다. 따라서 온라인 동영상 플랫폼에서 많은 이용량을 보이고 있는 뉴스 콘텐츠 소비 행동을 이해하는 것은 온라인 동영상 콘텐츠 플랫폼 사업의 이해관계자에게는 중요한 이슈라고 할 수 있다. 그런데 온라인 동영상 플랫폼에서의 뉴스를 일반 뉴스 관점에서 분석한 연구[5]는 존재하지만 온라인 동영상 플랫폼에서의 뉴스 소비자의 뉴스 소비 행동을 뉴스 유형 차원에서 실시한 연구는 거의 없는 상황이다.

2-3 뉴스 소비와 뉴스 소비자

뉴스 소비 행태 혹은 패턴과 관련된 연구들이 있다. Yuan은 다중 매체 환경 하에서 뉴스 소비 패턴을 6가지, 즉 전통적 매체와 신매체를 융합해서 활용하는 패턴, 전통적 매체를 보완적으로 활용하는 2가지 패턴, 신매체를 배타적으로 활용하는 2가지 패턴, 전통적 매체와 신매체 모두를 보완적으로 활용하는 패턴으로 구분하고 있다[1]. Taneja 등은 미디어 소비 유형을 업무형, TV시청형, 모바일형 그리고 온라인형 등으로 구분한 바 있다[3].

Kim 등은 뉴스 이용에 대한 요인분석을 통해 뉴스 소비유형을 전통적 종합형(IT과학섹션, 경제섹션, 국제색션, 사회섹션, 문화섹션), 사이버토론형(블로거뉴스, 정치섹션, 토론광장), 온라인 이슈형(이슈섹션), 유희형(스포츠섹션, 연예섹션) 등 4가지 요인으로 분류한 바 있다[11]. 한편 Lee와 Moon은 밀레니얼 세대의 소설미디어를 통한 카드뉴스 소비 이용 행태를 조사한 바 있다[12].

뉴스 이용 행태 혹은 패턴에 대한 연구와 더불어서 뉴스 소비자를 세분화하여 각 세분화된 집단의 특징을 발견하는 연구들이 있어왔다. 미디어의 다양화는 뉴스 소비자들이 뉴스에 노출되는 기회를 증가시켰으나 뉴스 소비자 중에는 이러한 기회를 적극적으로 활용하려는 뉴스 소비자가 있는 반면 이러한 기회를 외면하는 뉴스 소비자로 나눠질 수 있다. Ksiazek 등은 전자를 ‘뉴스 추구자’, 후자를 ‘뉴스 회피자’라고 하였다[2]. ‘뉴스 회피자’는 뉴스를 적게 소비하는 사람들로서 케이블TV의 뉴스채널은 거의 시청하지 않으며 뉴스 잡지와 뉴스 웹 사이트는 전혀 이용하지 않는 사람들이다. 이들은 인구의 49.5%를 차지한다고 보았다[2]. 반면에 ‘뉴스 추구자’는 전체 미디어에 걸쳐서 뉴스를 상대적으로 많이 소비하는 사람을 말한다. 이들은 인구의 50.5%를 차지한다고 보았다[2]. 뉴스를 듣거나 볼 수 있는 다양한 미디어가 있음에도 불구하고 뉴스 소비자가 ‘뉴스 회피자’와 ‘뉴스 추구자’로 나뉜다는 것은 뉴스 소비의 양극화가 증가하고 있음을 시사한다. 그리고 뉴스 소비의 양극화는 사람들이 뉴스를 선별적으로 선택하거나 회피하는 경향이 있음을 시사한다고 하겠다. 이러한 연구는 다매체 하에서 수행되었다.

Lee와 Yang은 군집분석을 활용하여 뉴스 소비자 집단을 ‘뉴스 회피자’(72.7%), 신매체를 선호하는 ‘신흥 뉴스 추구자’(9.6%), 기존의 전통적 매체에 의존을 많이 하는 ‘전통적 뉴스 추구자’(17.7%)로 구분됨을 보고하였다[15].

뉴스 이용행태를 인구통계적 요인을 기반으로 분석한 연구가 있다. van Rees와 van Eijck는 지위, 성별 구분, 연령 등이 6가지 유형의 미디어 레퍼토리를 잘 설명하고 있음을 보여준 바 있다[4]. Park 등은 뉴스 이용 행태를 1인 가구와 다인 가구로 나누어서 비교를 해 보았는데, 다인 가구에 비해 1인 가구는 뉴스 소비를 라디오, 모바일, 소셜미디어를 통해 더 많이 하는 것으로 나타났다[31].

Cho는 군집분석을 통해 나타난 4가지 집단의 인구통계적 특성을 비교하였는데, ‘TV뉴스전반/포털뉴스 이용 집단’은 50대 상과 소득 401만원 이상의 비율이 높았고, 지상파위주/포털뉴스 이용 집단은 40대와 50대가 높게 나왔고, 뉴스 저이용 집단은 소득이 201~400만원 수준이 높게 나왔고, 다매체 활용 뉴스 이용 집단은 50대 이상과 소득 401만원 이상의 비율이 상대적으로 높게 나왔다[14].

또한 Oh는 유튜브에서 일반뉴스의 이용량에 인구통계적 요인이 영향을 미치는지를 살펴 보았는데, 연령, 학력은 영향을 미치는 반면 성별 차이는 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다[5].

한편 기존의 연구들 중에서 온라인 동영상 플랫폼을 뉴스 매체 중 하나로 간주하여 다중 매체에 포함하여 연구를 수행하였거나 온라인 동영상 플랫폼을 대상으로 뉴스 유형별로 뉴스 소비 이용 행태 및 뉴스 소비자에 관한 세분화 연구가 실시된 것은 거의 없는 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 온라인 동영상 플랫폼 뉴스 유형에 기반을 둔 뉴스 소비자 세분화를 통해 각 세분 집단의 특성을 규명해 보고자 한다.


Ⅲ. 연구 방법

3-1 연구과제

본 연구에서는 최근에 뉴스 매체로서 부각되고 있는 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠를 이용해 본 경험이 있는 뉴스 소비자를 대상으로 다음과 같은 연구과제를 규명해 보고자 한다.

연구과제1: 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠 유형별 뉴스 이용에 따른 뉴스 소비자는 세분화된 집단으로 구분이 가능한가?

연구과제2: 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 소비자 군집에 따라 선호하는 뉴스 콘텐츠에 차이가 있는가?

연구과제3: 세분화된 뉴스 소비자 군집에서 인구통계적 요인의 차이는 있는가?

3-2 대상자

본 연구의 목적을 달성하고자 선정된 조사 대상자는 한국언론진흥재단의 『2019년 언론수용자 인식조사』[32]에서 동영상 플랫폼을 통해 뉴스를 시청한 경험이 있다고 응답한 643명이다. 한국언론진흥재단에서는 『언론수용자 인식조사』를 매년 실시하고 있으며, 2019년에는 온라인 동영상 플랫폼에서의 뉴스 이용 행태에 대한 조사도 실시하고 있다. 본 연구에서는 『2019년 언론수용자 인식조사』 응답자 중 동영상 플랫폼을 통해 뉴스를 시청한 경험이 있다고 응답한 사람들을 대상으로 분석을 진행하였고, 분석 대상자들의 인구통계적 특성은 다음과 같다.

먼저 표본수로 보면 남성(60.2%)이 여성(39.8%)보다 많음을 알 수 있다. 연령대별로 보면 20대, 30대, 40대가 고른 분포를 보이며, 60대 이상은 그 수가 많이 감소함을 볼 수 있다. 교육 수준으로 보면 대학교 졸업 이상이 고등학교 졸업 이하보다는 더 높은 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 월 소득 측면에서 300만원 이상 500만원 미만이 가장 높은 비중을 차지하고 있었으며, 500만원 이상이 그 다음으로 높은 비중을 차지하고 있고, 300만원 미만이 그 다음을 차지하는 것으로 나타났다(표 1 참조).

Demographics Characteristics

3-3 뉴스 콘텐츠 유형

본 연구에서는 뉴스 콘텐츠 유형을 『2019년 언론수용자 의식조사』에서 활용된 뉴스 콘텐츠 유형 분류에 따라 뉴스 콘텐츠를 분류하였다. 『2019 언론수용자 의식조사』에서는 뉴스 콘텐츠를 국제(국제정치, 국제경제), 정치(정부, 정치, 국회, 선거), 사회(사건사고, 범죄), 경제(경제, 비즈니스, 가계), 교육/문화(교육, 문화/예술), 과학기술(과학, 기술, IT), 남북/통일(남북문제, 북핵문제), 생활(가정, 여가, 날씨, 건강), 연예/오락, 스포츠, 지역정보, 사설/컬럼 등으로 분류하였다[32]. 그리고 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 소비는 각 뉴스 콘텐츠 유형별로 이용 경험 여부를 가지고 측정을 하였다.

3-4 분석 방법

뉴스 콘텐츠에 대한 선호도를 기반으로 하여 선호도가 유사한 소비자들을 집단별로 구분하는 방법이 세분화(segmentation)이며, 세분화를 위해 많이 활용되는 방법으로는 군집분석(clustering analysis)을 들 수 있다.

세분화는 전체 대상자를 집단 내에는 동질적이며, 집단 간에는 이질적인 대상자들로 묶이도록 집단화를 하는 것을 말한다[2]. 예를 들면 TV 프로그램 시청자 세분화는 TV 프로그램 중 유사한 프로그램을 시청하는 집단을 구분하려는 시도를 말한다. 세분화는 묵시적으로 선택 대상에 대한 혜택 혹은 편익을 가정하고 있으며[33], 이것은 대상에 대한 선호도를 가정하고 있음을 의미한다. 예를 들면 TV 프로그램 시청자 세분화는 묵시적으로 프로그램의 콘텐츠로부터 시청자는 어떤 혜택 혹은 편익을 받게 되며, 유사한 프로그램으로부터 유사한 혜택 혹은 편익을 받게 된다는 것을 가정하고 있다. 세분화는 경영, 마케팅, 광고 분야에서 중요하게 활용되는 개념이다.

뉴스 소비자 세분화를 위해 활용되는 방법은 다양하지만 자주 활용되는 방법으로는 군집분석을 들 수 있다. 군집분석은 개체(case) 간의 유사성을 기초로 응답자들을 집단화하는 방법론이다. 군집분석은 경영, 마케팅, 광고 분야에서 소비자를 세분화할 때 자주 활용되는 방법론이며 미디어 분야에서도 자주 등장하는 방법론이라고 할 수 있다. 예를 들면 Lee 등은 군집분석을 통해 다매체 시대에 미디어 소비자 성향을 균형적 매체 이용집단, 인터넷 중심 이용집단, TV중심 이용집단, 라디오 중심 이용집단, 전통적 매체 이용집단으로 분류한 바 있다[13]. Cho는 군집분석을 통해 뉴스 이용 레퍼토리를 분석하였는데, 뉴스 이용 레퍼토리가 TV뉴스전반/포털뉴스 이용 집단, 지상파위주/포털뉴스 이용 집단, 뉴스 저이용 집단, 다매체 활용 뉴스 이용 집단과 같이 4개의 집단으로 구분될 수 있음을 보여주었다[14]. Cho는 군집분석을 통해 뉴스 소비자를 다매체 이용 집단, TV 이용 집단, SNS 이용 집단, 저이용 집단으로 구분한 바 있다[34]. 이외에도 van Rees와 van Eijck는 요인분석과 군집방법을 활용하여 미디어 레퍼토리를 구분한 바 있다[4].

본 연구에서는 2단계(2-step) 군집분석 방법을 활용하여 뉴스 소비자 세분화를 수행하였으며, 각 세분 집단별 뉴스 콘텐츠 이용에 차이가 있는지 그리고 인구통계적 변수에 의한 차이가 있는지를 검증하기 위하여 뉴스 콘텐츠 유형 및 인구통계적 변수별로 카이제곱분석을 실시하였다.


Ⅳ. 분석

4-1 온라인 동영상 플랫폼 뉴스 콘텐츠 소비자 세분화

뉴스 콘텐츠 소비자 세분화는 이단계 군집분석 방법을 통해 분석을 하였다. 이단계 군집분석 방법은 범주형 데이터에 적합한 분석방법이다. 뉴스 콘텐츠를 투입변수로 하여 이단계 군집분석을 통해 군집분석을 실시한 결과 군집은 모두 3개로 구분되었으며, 각 군집의 크기는 군집1이 18.4%(118명), 군집2는 41.2%(265명), 군집3은 40.4%(260명)로 나타났다. 이것은 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 소비자들이 뉴스 콘텐츠 이용 행태를 기준으로 서로 다른 3가지 유형의 뉴스 소비자 집단이 존재하고 있음을 보여주는 것이라고 하겠다.

4-2 온라인 동영상 플랫폼 세분 뉴스 소비자 군집별 특징

각 군집 간 뉴스 콘텐츠 유형별로 뉴스 콘텐츠 소비에 있어서 차이가 있는지를 알아보기 위하여 카이제곱분석을 실시해 보았다. 그 결과 뉴스 콘텐츠 유형 중 사회 뉴스 분야를 제외한 국제, 정치, 경제, 교육/문화, 과학/기술, 남북/통일, 생활, 연예/오락, 스포츠, 지역정보, 컬럼/사설 분야에서 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(표 2 참조). 이것은 세분화된 뉴스 소비자 집단이 사회 뉴스를 제외한 다른 뉴스 콘텐츠 유형 분야에서는 이용 행태에 있어서 차이가 있음을 의미하는 것이다.

Results of clustering

또한 각 군집 간 인구통계적 차이를 알아보기 위하여 카이제곱분석을 실시해 보았다. 그 결과 성별 구분, 연령, 학력, 소득에 있어서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(표 3 참조).

Demographics by Clustering

각 뉴스 소비자 집단별로 뉴스 소비 행태를 구체적으로 살펴보기 위하여 뉴스 소비자 집단이 각 뉴스 유형 내에서 차지하는 비율 그리고 인구통계적 변수를 기준으로 각 뉴스 소비자 집단의 특징을 추출해 보면 다음과 같다(그림 1 참조).

Fig. 1.

Percentage of clusters within news form

군집1은 전체에서 18.4%를 차지하고 있으며, 경제, 교육/문화, 과학/기술, 남북/통일, 지역정보, 컬럼/사설에서 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 국제에서도 비교적 높은 비중을 차지하고 있다. 뉴스 선호도를 기준으로 군집1은 ‘실용성 및 정보 추구자 집단’으로 명명할 수 있다. 이 집단의 인구통계적 특징은 다른 집단에 비해 분명하게 드러나지는 않는다.

군집2는 전체에서 41.2%를 차지하고 있으며, 국제, 정치에서 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 사회, 경제에서도 비교적 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 생활을 비롯하여 다른 뉴스에 대해서는 별로 관심을 기울이지 않는 집단으로 보인다. 뉴스 선호도를 기준으로 군집2는 ‘정치 및 국제관계 관심 집단’으로 명명할 수 있다. 이 집단의 인구통계적 특징은 남성의 비중이 높으며, 30대부터 60대 이상까지의 연령층을 포함되며, 고졸이하 그리고 소득으로는 월 300만원 미만의 비중이 상대적으로 약간 높은 편이지만 월 300만원 이상에서도 상당한 비중을 차지하고 있다.

군집3은 전체에서 40.4%를 차지하고 있으며, 생활, 연예/오락, 스포츠, 사회에서 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 교육/문화, 과학/기술에서도 비교적 높은 비중을 차지하고 있다. 뉴스 선호도를 기준으로 군집3은 ‘즐거움 및 사회적 관계 중시 집단’으로 명명할 수 있다. 이 집단의 인구통계적 특징은 여성의 비중이 높으며, 20대부터 40대까지의 연령층을 포함되며, 대졸 이상 그리고 소득으로는 월 300만원 이상의 비중이 상대적으로 높은 편이다.

4-3 온라인 동영상 플랫폼 뉴스 유형 특징

온라인 동영상 플랫폼 내에서의 뉴스 소비의 연성화가 일어나는지를 알아보았다. 온라인 동영상 플랫폼의 뉴스 유형 중에서 사회, 정치, 연예/오락, 경제, 생활, 스포츠 등의 뉴스가 이용 상위권을 차지하고 있다(그림 2 참조). 이러한 분포는 경성뉴스와 연성뉴스가 혼합되어 나타나고 있는 것이므로 뉴스 소비자가 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스를 소비하는 행태 상으로 볼 때 뉴스의 연성화가 이루어졌다고 말하기는 아직 어려울 것으로 보인다.

Fig. 2.

No. of individuals within news form


Ⅴ. 결 론

온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠를 이용한 경험이 있는 뉴스 소비자를 대상으로 하여 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 콘텐츠 소비자는 3가지 집단, 즉 ‘실용성 및 정보 추구자 집단’(18.4%), ‘정치 및 국제관계 관심 집단’(41.2%), ‘즐거움 및 사회적 관계 중시 집단’(40.4%)으로 나누어진다.

둘째, 각 세분 집단별로 이용한 뉴스 콘텐츠 유형은 사회 뉴스를 제외한 전부분에서 차이가 있는 것으로 나타났다. ‘실용성 및 정보 추구자 집단’은 경제, 교육/문화, 과학/기술, 남북/통일, 지역정보, 컬럼/사설에서 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 국제에서도 비교적 높은 비중을 차지하고 있다. ‘정치 및 국제관계 관심 집단’은 국제, 정치에서 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 사회, 경제에서도 비교적 높은 비중을 차지하고 있다. ‘즐거움 및 사회적 관계 중시 집단’은 생활, 연예/오락, 스포츠, 사회에서 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 교육/문화, 과학/기술에서도 비교적 높은 비중을 차지하고 있다.

셋째, 각 세분 집단은 인구통계적 요인에서도 차이를 보이고 있다. 특히 ‘정치 및 국제관계 관심 집단’은 남성의 비중이 높으며, 30대부터 60대 이상까지의 연령층이 포함되며, 고졸이하 그리고 소득으로는 월 300만원 미만의 비중이 상대적으로 약간 높은 편이지만 월 300만원 이상에서도 상당한 비중을 차지하고 있다. 한편 ‘즐거움 및 사회적 관계 중시 집단’은 여성의 비중이 높으며, 20대부터 40대까지의 연령층이 포함되며, 대졸 이상 그리고 소득으로는 월 300만원 이상의 비중이 상대적으로 높은 편이다.

넷째, 온라인 동영상 플랫폼에서 뉴스 소비의 연성화는 아직 오지 않은 것으로 보인다.

이상의 발견사항이 이론과 실무에서 기여하는 바는 다음과 같다. 먼저 이론적 기여를 보면 뉴스 소비자의 뉴스 소비 행태 및 뉴스 소비자 세분화를 온라인 동영상 플랫폼을 대상으로 분석해 보았는데, 이것은 기존의 연구를 온라인 동영상 플랫폼까지 확장하였다는데 의의가 있다. 온라인 동영상 플랫폼은 뉴스 플랫폼으로서 그 중요성이 부각되고 있지만 아직 온라인 동영상 플랫폼을 대상으로 한 뉴스 소비자 분석이 거의 이루어지지 않았다는 점에서 이 분야의 연구에 초석이 될 수 있을 것으로 보인다.

실무적 기여는 다음과 같다. 첫째, 온라인 동영상 플랫폼의 뉴스 소비 활성화에 기여할 것이다. 온라인 동영상 플랫폼의 특징 중 하나는 뉴스 소비자들이 뉴스에 선별적으로 노출될 수 있다는 점이다. 이것은 뉴스 소비자들이 자신이 원하는 뉴스만 선택해서 볼 수 있음을 의미한다. 따라서 본 연구에서의 결과를 바탕으로 뉴스 소비자 집단별로 선호하는 뉴스 콘텐츠 유형을 군집화하여 제공한다면 뉴스 소비자들의 주의를 이끌어 내서 선별적 노출을 통과할 가능성이 높다.

둘째, 온라인 동영상 플랫폼 뉴스 공급자들에게 정확한 표적시장 선정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에 따르면 세분 집단별 뉴스 이용에 있어서 차이를 보이고 있다. 본 연구 결과는 뉴스 공급자들이 자신이 제공하고자 하는 뉴스 유형에 따라서 어느 집단에 집중할 것인지를 정하는데 기초적인 정보를 제공할 수 있다.

셋째, 인구통계적 정보의 활용을 통해 뉴스 콘텐츠에 대한 맞춤식 제공, 추천 및 맞춤식 광고를 제공할 수 있다. 예를 들면 Yang과 Coffey의 연구에 따르면 18~49세 사이의 연령대가 다른 연령대에 비해서 전통적 매체인 TV에서 온라인 플랫폼으로 전환을 가장 많이 하였는데[21], 본 연구의 연령대별 분석에서도 이와 유사한 현상을 발견할 수 있다. 이러한 현상은 상대적으로 젊은 연령층은 온라인 동영상 플랫폼에서 동영상 뉴스 시청을 하는 것이 뉴스 시청에 있어서 효과적인 방법이라고 인식하고 있음을 반영하고 있다[21]. 따라서 광고주들은 이러한 젊은 층을 표적시장으로 하여 젊은 층에 적합한 광고를 제공할 수 있다.

본 연구와 관련된 추가적인 제언은 다음과 같다. 첫째, 뉴스 콘텐츠 소비자를 군집분석 이외에도 다른 분석 방법론을 적용하여 접근해 보는 것도 필요할 것으로 보인다. 예를 들면 군집분석 이외에도 빅데이터 분석 혹은 데이터마이닝에서 활용되는 상이한 방법론[35-37]을 적용해 분석해 보는 것도 접근 방법으로 유효할 것으로 판단된다. 둘째, 온라인 동영상 플랫폼의 특성 상 타인의 콘텐츠 선호도를 참조하여 뉴스 동영상을 선택했을 가능성을 배제할 수 없다[38]. 따라서 뉴스 콘텐츠 선호에 타인의 영향을 받았는지에 대한 연구가 필요하다고 하겠다. 셋째, 온라인 동영상 플랫폼과 다른 매체와 비교를 통해 온라인 동영상 플랫폼에서의 뉴스 소비 행태를 추가적으로 규명할 필요가 있다[39]. Ban과 Kwon은 포털뉴스와 기존 뉴스 매체에서의 이용행위를 연구하였는데, 포털 뉴스 이용 빈도와 다른 매체 이용 빈도 간에 어느 정도의 정적인 상관관계가 있음을 보여주었다[16]. 이것은 동영상 플랫폼에서의 뉴스 소비가 다른 매체에서의 뉴스 소비와 차이점뿐만 아니라 유사점이 존재할 가능성이 있음을 시사하는 것이다. 따라서 온라인 동영상 플랫폼과 타매체와의 유사점과 차이점에 관한 추가적인 연구가 필요하다고 하겠다.

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저자소개

김영두(Young Doo Kim)

2015년~현 재: 한세대학교 국제경영학과 조교수

※관심분야:소비자행동, 지속가능성, 국경 간 전자상거래

Fig. 1.

Fig. 1.
Percentage of clusters within news form

Fig. 2.

Fig. 2.
No. of individuals within news form

Table 1.

Demographics Characteristics

variables type frequency %
gender male 387 60.2
female 256 39.8
age under 29 147 22.9
30 ~ 39 147 22.9
40 ~ 49 149 23.2
50 ~ 59 134 20.8
over 60 66 10.3
education under high school 259 40.3
over college 384 59.7
monthly income 0 ~2,999,999 128 19.9
3,000,000 ~ 4,999,999 273 42.5
5,000,000 ~ 242 37.6

Table 2.

Results of clustering

variables type total cluster 1 cluster 2 cluster 3 χ2
Note: ** < .01
international non-viewer 503
(100.0)
52
(10.3)
193
(38.4)
258
(51.3)
152.7**
viewer 140
(100.0)
66
(47.1)
72
(51.4)
2
(1.4)
politics non-viewer 333
(100.0)
23
(6.9)
102
(30.6)
208
(62.5)
150.9**
viewer 310
(100.0)
95
(30.6)
163
(52.6)
52
(16.8)
social issue non-viewer 216
(100.0)
35
(16.2)
97
(44.9)
84
(38.9)
2.1
viewer 427
(100.0)
83
(19.4)
168
(39.3)
176
(41.2)
economy non-viewer 390
(100.0)
15
(3.8)
167
(42.8)
208
(53.3)
155.2**
viewer 253
(100.0)
103
(40.7)
98
(38.7)
52
(20.6)
education/culture non-viewer 586
(100.0)
86
(14.7)
263
(44.9)
237
(40.4)
70.2**
viewer 57
(100.0)
32
(56.1)
2
(3.5)
23
(40.4)
science/technology non-viewer 598
(100.0)
93
(15.6)
260
(43.5)
245
(41.0)
47.7**
viewer 45
(100.0)
25
(55.6)
5
(11.1)
15
(33.3)
South-North/reunification non-viewer 561
(100.0)
69
(12.3)
242
(43.1)
250
(44.6)
110.3**
viewer 82
(100.0)
49
(59.8)
23
(28.0)
10
(12.2)
life non-viewer 467
(100.0)
42
(9.0)
265
(56.7)
160
(34.3)
197.4**
viewer 176
(100.0)
76
(43.2)
0
(0.0)
100
(56.8)
entertainment non-viewer 368
(100.0)
39
(10.6)
258
(70.1)
71
(19.3)
297.6**
viewer 275
(100.0)
79
(28.7)
7
(2.5)
189
(68.7)
sports non-viewer 487
(100.0)
67
(13.8)
245
(50.3)
175
(35.9)
73.4**
viewer 156
(100.0)
51
(32.7)
20
(12.8)
85
(54.5)
local non-viewer 625
(100.0)
108
(17.3)
264
(42.2)
253
(40.5)
19.7**
viewer 18
(100.0)
10
(55.6)
1
(5.6)
7
(38.9)
editorial non-viewer 614
(100.0)
100
(16.3)
258
(42.0)
256
(41.7)
39.1**
viewer 29
(100.0)
18
(62.1)
7
(24.1)
4
(13.8)

Table 3.

Demographics by Clustering

variables type total cluster 1 cluster 2 cluster 3 χ2
Note: * < .05, ** < .01
gender male 387
(100.0)
76
(19.6)
191
(49.4)
120
(31.0)
37.9**
female 256
(100.0)
42
(16.4)
74
(28.9)
140
(54.7)
age under 29 147
(100.0)
19
(12.9)
42
(28.6)
86
(58.5)
43.6**
30 ~ 39 147
(100.0)
26
(17.7)
58
(39.5)
63
(42.9)
40 ~ 49 149
(100.0)
29
(19.5)
61
(40.9)
59
(39.6)
50 ~ 59 134
(100.0)
33
(24.6)
62
(46.3)
39
(29.1)
over 60 66
(100.0)
11
(16.7)
42
(63.6)
13
(19.7)
education level under high school 259
(100.0)
47
(18.1)
122
(47.1)
90
(34.7)
7.1*
over college 384
(100.0)
71
(18.5)
143
(37.2)
170
(44.3)
monthly income 0 ~ 2,999,999 128
(100.0)
19
(14.8)
67
(52.3)
42
(32.8)
9.8*
3,000,000 ~ 4,999,999 273
(100.0)
47
(17.2)
109
(39.9)
117
(42.9)
over 5,000,000 242
(100.0)
52
(21.5)
89
(36.8)
101
(41.7)