셜 빅데이터 기반 voc, tv시청률 스포츠 경기력의 상호 연관성에...

소셜 빅데이터 기반 VOC, TV시청률,

스포츠 경기력의 상호 연관성에 관한 연구

본 자료는 박성건의 [박사학위논문]내용을 발췌하여 제작된 것임을 공지합니다.

2017. 5. 25 고려대학교 구법학관 B103호

숭실대학교 융합소프트웨어학과 Post-doc. 박성건 박사

1

■ 소속 : 숭실대학교 융합소프트웨어학과 박사후연구원(Post-Doc.)

■ 박사학위: 스포츠IT융합학(Ph.D in Sports Information Technology), 2017.02.17

■ 연구분야 : 스포츠IT융합, 스포츠 인공지능 & 빅데이터, 텍스트마이닝

■ 학부(체육학), 석사(운동생리학), 박사(스포츠IT융합학)

■ 서울 당중초등학교 육상선수(1993~1994), 문일 중ㆍ고교 배구 선수(1995~1999) [전]

발표자 소개 ─ 숭실대학교 융합소프트웨어학과 Post-doc. (박성건 박사)

스포츠 인공지능 스포츠 텍스트마이닝

• 동작/행동/상황 인지를 위한 스포츠 전문용어 정량화 지수 개발

• 인공지능을 이용한 순위, 경기결과(승패), 점수 예측

• 경기력 향상을 위한 선수 역량 분석 및 평가 지원 시스템 구축

• 2014브라질월드컵 한국축구대표팀 관련 인물에 대한 감성분석

• 2014인천아시안게임 야구 및 축구 관련 인물에 대한 연관단어분석

• 2016리우올림픽 한국축구대표팀, 해설자에 대한 연관단어 분석

• 텍스트마이닝과 네트워크분석 기반 여가 및 레크레이션 연구논문

연관단어 분석: 한국체육학회지를 중심으로

• Analyzing the correlation between the voice of the customers and

television ratings based on social big data

• Analyzing the correlation between the sports performance and

television ratings

• Sentiment analysis on 2014 FIFA World Cup Final

스포츠, 인공지능, 인문사회과학 융합연구

• 소셜 빅데이터 기반 스포츠 관련 인물에 대한 VOC, TV시청률,

스포츠 경기력의 상호 연관성에 관한 연구[박사논문]

• 생체신호와 텍스트 감성을 결합한 Deep learning model 기반

감성융합 기술 개발[Post-doc Research]

• 스포츠IT융합학의 정의

• 서론

• 연구 방법

• 연구 결과

• 논의

• 결론

• 질의응답

목 차

04

11

23

28

63

67

스포츠 소셜 빅데이터 1. 스포츠IT융합학의 정의

1-1. 융합의 정의

1-2. 스포츠IT융합의 정의

1-3. 국내/외 스포츠IT융합학의 연구 분야

1-4. 본 연구에 적용된 스포츠IT융합 연구

1-5. 본 논문 주제를 선정하게 된 이유

1-1. 융합의 정의

4

융합의 정의

1988년 Edward Wilson의 저서를 최재천 교수가 번역하면서

‘통섭(統攝)’이 국내에 알려짐1)

통섭 (Consilience)

학제(學制, Interdisciplinary)

융합(融合, Convergence)

다학제(多學制, Multidisciplinary)

1)최재천, 주일우 공저.(2007). 지식의 통섭. 이음.

“스포츠IT융합을 정확히 정의하기 위해서는 융합의 정의, 선행연구에 대한 Review가 선행되어야 함”

1-2. 스포츠IT융합학의 정의

5

스포츠IT융합은 선수들의 경기력 향상 뿐만 아니라 스포츠를 즐길 수 있는 스포츠 콘텐츠를 개발하기 위한 목적으로 서로 다른 학문(스포츠+공학)과 기술(ICT), 산업이 결합되어 새로운 학문과 서비스를 창출하는 것

(체육학 전공자) 스포츠과학적인 지식과 경험을 바탕으로 상용화된 ICT 기술을 이용하여 경기력 향상, 콘텐츠 제작 및 건강증진을 위한 프로그램을 기획/운영/평가할 수 있는 전문가

(공학 전공자) 선수들의 경기력 향상 및 부상방지 뿐만 아니라 건강과 즐거움을 목적으로 신체활동 및 여가활동을 수행할 때 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 구현하는 전문가

스포츠IT융합

최명수, 임기원(2012). 체육학분야 학제간융합연구의 발전을 위한 중점추진 전략과제. 한국체육과학회지, 21(5), 53-64. 이상철 (2011). 스포츠공학의 이해. 스포츠과학 114, 50-54. Catherine D. Ennis. (2010). New direction in undergraduate and graduate education in kinesiology and physical education. Quest, 62, 76-91. Patrick Dare & Yasuo Nakamura. (2012). Sports Engineering. Conference of the International Sports Engineering Association Session Chairs. Peter E. Jenkins, Atousa Plaseied & Morteza Khodaee. (2010). UCD Sports Engineering Program. 8th Conference of the International Sports Engineering Association, 2757-2762.

6

1-3. 국내/외 스포츠IT융합 연구 분야

Sport IT Convergence

Sports

Information

Technology

국내 국외 Sports Engineering

2012

숭실대학교 스포츠IT융합학과 (대학원 석/박사과정)

2014

국민대 스포츠기계 융합 경희대 스포츠커뮤니케이션 융합 상명대 스포츠정보기술 융합 을지대 스포츠관광 융합 (대학원 석사과정)

2016.09~

숭실대 정보통신소재융합학과 스포츠IT융합 전공(석/박사과정) 2011

2010

2003

체육과학연구원 (한국스포츠개발원) 스포츠용품검사소

1983 전국체전 경기결과 전산처리 시스템(Gions)

RMIT Univ. & Sheffield Univ.이 공동으로 ISEA 설립

스포츠를 기반으로 스포츠 활동에 필요한 장비 개발과 평가, 디자인을 포함한 공학 분야 (Jenskins et al, 2010)

1990

IBM RAMAC 305 computer를 1960 Squaw Valley 동계올림픽 전산처리

1960

콜로라도 대학교를 중심으로 American Sports Engineering

Association 설립

2004 호주 스포츠 융ㆍ복합 센터 설립 (Cooperative Research Centre

for Micro Technology)

ETRI(정보통신) / 체육과학연구원(스포츠과학)

국고지원 중단

Computer Science in

Sports

기존 스포츠 융ㆍ복합 (국외)연구는 스포츠빅이벤트 기점으로 발전하였으나, 최근에는 산학협력(대학+기업)을 중심으로 발전

7

체육 정보

통신

인문/사회과학

스포츠산업경영

스포츠심리학

스포츠사회학

스포츠철학

스포츠정책

여가레크레이션학

자연과학

운동생리학

운동역학

체육측정평가

한국특수체육학

운동영양

스포츠교육학

발육발달학

사회체육학

무용학

정보전송

신호처리

부호 및 정보이론

양자통신

이동통신

통신네트워크

통신망운영관리

정보처리

데이터베이스

정보통신

소프트웨어

인공지능

컴퓨터그래픽

통신보안

컴퓨터시스템

…

…

달리 분류되지 않는 체육관련 기술

정보제공 및 공유를 위한 스포츠 콘텐츠

관련 기술

건강과 신체활동을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 관련

기술

효율적인 경기운영 시스템을 위한

네트워크 관련 기술

스포츠 경기의 판정하드웨어 및 소프트웨어 관련 기술

경기력 향상

관련 기술

소셜 빅데이터 기반 VOC, TV시청률, 스포츠경기력의

상호연관성에 관한 연구

체육학 정보통신공학 스포츠IT융합학

1-4. 본 연구에 적용된 스포츠 융ㆍ복합 연구

“기술의 조합에 따라 다양한 스포츠IT융합

연구가 가능함”

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1-5. 본 논문 주제를 선정하게 된 이유(1/2)

정보제공 및 공유를 위한

스포츠 콘텐츠와 관련된 모든 기술

건강과 신체활동을 위한 하드웨어 및

소프트웨어 관련 기술

효율적인 경기운영 시스템을 위한

네트워크 관련 기술

스포츠 경기의 판정을 도와주는 하드웨어 및 소프트웨어 관련 기술

경기력 향상

관련 기술

스포츠IT융합학

체육학 전공자+IT (연구사례)

사회적 이슈: 소셜미디어 (사용자 의견, 트렌드 분석)

스포츠산업 발전에 기여 (미디어스포츠 분야)

스포츠빅이벤트 (2016 Rio Olympics)

사회과학적인 관점과 IT기술을 융합하여 문제를 해결

(컴퓨팅적 사고)

융합 연구

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1-5. 본 논문 주제를 선정하게 된 이유(2/2)

“(대중)인기 스포츠, 주요 인물들의 높은 인지도”

UEFA 챔피언스리그 결승전 TV 시청자 수 > 프로미식축구(NFL) 결승전 슈퍼볼 시청자 수 2014 브라질 월드컵 총 관중 수: 342만 9,873명(경기당 평균 5만 명, 결승전은 7만 명 이상) 2014 브라질 월드컵 결승전(독일VS.아르헨티나) 1분 이상 TV를 시청한 사람: 32억 명 2010 남아공 월드컵 결승전(스페인VS.네덜란드) 1분 이상 TV를 시청한 사람: 9억 960만 명 20분 이상 TV를 시청한 사람: 6억 1,970만 명

출처: http://www.footballist.co.kr/news/articleView.html?idxno=11516

2012년 런던올림픽에서 올림픽 추축 첫 동메달 획득 후

그 이상의 성적 획득이 가능할지? (국민적 관심)

2012년 런던올림픽 홍명보 前감독과 2016년 리우올림픽

신태용 現 감독의 능력 비교 (국민적 관심)

축구 해설위원 및 캐스터들의 높은 대중적 인지도, 스포츠방송 시청률에 영향력이 매우 큰 인물

대표적인 인물: 이영표, 박문성, 안정환(해설위원), 김성주, 조우종, 배성재(캐스터)

스포츠 소셜 빅데이터 2. 서론 (연구의 필요성)

2-1. 소셜미디어와 미디어스포츠(방송)

2-2. 소셜 빅데이터와 스포츠

2-3. 시청자 TV프로그램 선택 요인

2-4. 연구의 목적

2-5. 연구의 가설

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2-1. 소셜미디어와 미디어스포츠

“스포츠 중계 중 방송 콘텐츠 제공자와 불특정다수의 사람들이 해당 프로그램에 대한 정보를 공유하고, 실시간으로 대화할 수 있는 서비스를 촉진”

미디어스포츠 (소셜TV) 방송 시청 중 온라인을

통해 방송 관련 정보 공유 및 추천 가능 스포츠 방송에서 중계자의

전문성과 소통능력, 예능적인 요소 등은 매우 중요

멀티 스크린(Multi-screen) TV 시청자가 증가하면서 시청률 집계

방식 변화 필요 특정 프로그램을 어떻게(how), 왜(why) 몰입하여

시청하는지에 대한 Engagement 연구

TV광고 효과를 정량적으로 측정하는 방법

CPRP: 1%의 시청률에 투입된 광고비 GRPs: 특정 기간 시청률의 합 CPM: 인구 1,000명 당 광고효과 CPC: 인터넷 유저가 검색매체에서 일정키워드를 클릭한 횟수

TV시청자의 관심도와 성향에 맞는 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스 연구로 응용 가능(예시: 넷플릭스)

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2-2. 소셜 빅데이터와 스포츠(1/5)

빅데이터는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미하지 않고 일반적인 데이터베이스로 데이터를 저장·관리·분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모(Volume)의 데이터이며, 속성(정형/비정형)이 다양한(Variety) 데이터를 신속하고

(Velocity) 정확히(Veracity) 처리하여 의미 있는 정보(Value)를 추출할 수 있는 기술을 의미(5V라고도 함)

정형 데이터(Structured) : 고정된 필드에 저장된 데이터 형태

반정형 데이터(Semi-Structured) : 고정된 필드에 저장되어 있지 않지만 메타데이터나

스키마 등을 포함하는 데이터 형태

비정형 데이터(Unstructured) : 고정된 필드에 저장되어 있지 않고 이미지, 영상,

텍스트와 같은 형태의 데이터

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“스포츠산업에 미치는 소셜미디어의 영향력은 지속적으로 상승하는 추세”

• Pawel Korzynski & Jordi Paniagua. (2016). Score a tweet and post a goal : Social media

recipes for sports stars. Business Horizons, 59, 185-192.

선수 연봉은 경기력, 출전경기수 및 시간, 포지션, 연령, 부상이력 등으로 결정되었으나, 최근 소셜미디어 언급량이 포함

Value=𝐴𝑠𝑠𝑖𝑠𝑡𝑠 × (𝐺𝑜𝑎𝑙𝑠 × 𝑌 × 𝐹𝐵 + 𝐺𝑜𝑎𝑙𝑠 × 𝑇𝑊 × 𝐹𝐵 × 𝑌 × 𝑇𝑊)

• Forbes의 연구보고서

미국 인터넷 이용자(2014년 기준)의 약 20.5% 트윗 계정 소유 트윗 계정이 있는 소비자의 37%는 온라인을 통해 스포츠용품을 직접 구매 스포츠스타의 광고 참여와 경기 중 착용 여부가 소비자에게 영향력을 행사

• SMG Insight(영국 스포츠 이벤트 SNS 버즈량 비교·분석)

잉글랜드 축구대표팀의 버즈량은 2014년 대비 2015년 2.3% 증가 2016유로, 2018러시아월드컵 유럽예선의 잉글랜드 성적(10전 10승)과 관련

프로 선수

연봉 책정

스포츠용품

구매

신사업

모델 발굴

<최근 3년간 영국 축구경기 관련 버즈량 변화> <2015년 영국 축구 관련 이벤트 버즈량 분석>

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높은 관심을 받은 종목과 언급횟수가 가장 높은 선수는 누구? 지상파 방송 3사(SBS, KBS, MBC)의 주요 이슈는? 야구와 축구 경기 중계 캐스터 및 해설위원에 대한 주요 이슈는?

2014 브라질 월드컵 기간 대중들의 주요 관심사(키워드)는 무엇인가? 대중들이 가장 높은 관심을 보인 한국 경기는 무엇인가? 경기가 진행되는 동안(경기 당일 및 경기 시간 중) 출현빈도가 높은 단어와 감성은?

2014 브라질월드컵 (감성분석)

박성건, 이수원, 황영찬(2015). 소셜 빅데이터 분석 기반 인천아시안게임 중계방송 연관단어 분석 : 야구와 축구를 중심으로. 한국체육학회지, 54(5), 41-55.

박성건, 원규식, 이수원(2015). 웹 뉴스 댓글 기반 2014 브라질 월드컵 한국 축구 국가대표팀 관련 인물에 대한 감성분석. 한국스포츠산업경영학회지, 20(2), 13-28.

2014 인천 아시안게임

(해설자&캐스터)

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Siqi Zhao, Lin Zhong, Jehan Wickramasuriya & Venu Vasudevan. (2011). Analyzing Twitter for Social TV: Sentiment Extraction for Sports, in Proceedings of the 2nd International Workshop on Future of Television.

Pawel Korzynski, Jordi Paniagua. Score a tweet and post a goal: Social media recipes for sports stars. Business Horizons, Volume 59, Issue 2, 2016, 185–192

순위 Word Mentioned 순위 Word Mentioned

1 Go 186,451 6 Lose 62,710

2 Win 164,654 7 Beat 45,406

3 Like 81,762 8 F*** 42,046

4 Lol(lough out loud) 80,703 9 Love 35,823

5 Good 64,733 10 Great 27,184

트윗 메시지 중 출현빈도가 높은 상위 10개 단어

Word Mentioned Word Mentioned

Good 64,733 Sad 5,215

Ready 18,230 Fight 5,016

Sorry 11,096 Active 4,884

Blue 8,005 Angry 1,363

출현빈도가 높은 긍/부정 감성단어

“NFL 스포츠 팬들이 작성한 트윗 메시지를 이용하여 미식 축구 경기 중 트윗에 출현빈도가 높은 단어, 출현빈도가 높은 긍/부정 단어를 분석한 연구”

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Yu & Wang(2015)의 연구에서는 트윗 데이터를 이용하여 2014 브라질 월드컵에서 분석 대상 경기의 득/실점에 따른 미국 스포츠 팬들의 7가지 감성(Anticipation, Fear, Anger, Surprise, Sadness, Joy, Disgust) 변화를 비교·분석

자신이 응원하는 팀이 득점할 때, Retweet 수 급격히 증가 (득점 상황을 온라인을 통해 알리는 것이 주 목적)

경기 종료 10분 전(지고 있는 상황)부터 경기결과 예상, ‘즐거움’ 감성이 급격히 감소

경기시작 5분 만에 포르투칼의 득점

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2-3. 스포츠 시청자의 TV프로그램 선택에 영향을 주는 요인(1/3)

시청자

프로그램

선택

시청자 흐름 프로그램 선호

“방송사의 편성에 의해 수동적으로 TV프로그램을 선택”

“시청자 선호도와 개인 욕구에 따라 TV프로그램을 선택”

68개의 지상파 TV프로그램 트윗량과 시청률 간에 통계적으로 유의한 상관관계(.538)가 있다고 있으며,

4개 방송 장르(시사/오디션/드라마/교양) 중 시사는 방송 당일/후의 버즈량, 오디션은 방송 당일 버즈

량과 시청률은 상관관계가 존재

마리텔의 화제성지수는 SNS버즈량(.707), 감성어(.650), 시청률(.416)과 유의미한 상관관계가 존재함

스포츠 관련 TV프로그램의 VOC와 시청률의 상관관계 연구는 주로 미국을 중심으로 보고 VOC와 TV시청률의 상관관계에 대한 선행 연구에 따르면

온라인 뉴스에 대한 리뷰수가 많을수록 시청률은 상승 온라인 리뷰 효과는 시간이 지날수록 감소 스포츠 TV프로그램에 대한 트윗량은 시청자 인게이지먼트에 유의한 영향

TV시청률

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CLICK TO ADD TEXT

구분 1997～2000 2001～2004 2005～2008 2009～2012

Broadcast 1,845 2,232 2,570 3,850

TOP Programme 579 663 866 950

Domestic Sponsorship 655 796 1,555 1,838

Ticketing 625 411 274 1,238

Licensing 66 87 185 170

Total 3,770 4,189 5,450 8,046

IOC의 올림픽 마케팅 주 수입원(The Past Five Quadrenniums) 단위: USD millions

“미디어스포츠 분야 관계자들이 시청자의 SNS와 TV시청률 간의 상관관계에 관심을 보이는 것은 급등하는 올림픽 방송중계권과 관련”

타 방송사 및 언론에게 TV중계권을 재판매

뉴스 정보의 권한을 판매 TV광고 계약을 체결

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“스포츠 경기력이 VOC에 어떤 영향을 주는지 연구한 사례는

아직 제시되지 못하고 있음”

• 올림픽(하계, 동계)

• 월드컵(개최 지역)

• 프로스포츠리그

(국내, 유럽, 미국 등) • 올림픽의 ‘금메달’

• 월드컵의 16강 이상

• 스포츠 정보에 대한 관심이 증가

• 슈퍼 스타의 존재

여부(ex. 손흥민)

• 스포츠빅이벤트 기간

중 국민적 관심을 받는

사건의 발생 여부

(ex. 세월호)

• 축구, 야구와 같은 국민관심을 받는 종목

• 기타 종목

해당 이벤트

특성

이벤트 성과

경기력

수준 사회/문화/

정치적 환경 종목의 특성

스포츠빅이벤트

관심도

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2-4. 연구의 목적

“본 연구의 목적은 스포츠빅이벤트 TV프로그램을 중계하는 해설위원 및 캐스터, 대중들이 응원하는 팀에 대한 VOC,

TV시청률, 그리고 스포츠 경기력의 상호 연관성을 알아보는 것”

스포츠과학, 사회학, 미디어 관점에서 연구 설계, 기술적인 해결은 컴퓨터공학을 이용 (연구의 차별성)

연구설계 및 실험과정은 사회과학적 관점

데이터 수집, 처리, 분석은 컴퓨터과학을 활용

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2-4. 연구의 가설

스포츠 경기력

VOC

TV시청률

대중들이 응원하는 팀

해설위원, 캐스터

H1

H2

H3

[H1-1]

[H1-2]

가설 내용

H1

대중들이 응원하는 팀의 스포츠 경기력은 VOC에 영향을 줄 것이다.

(H1-1) 대중들이 응원하는 팀의 스포츠경기력은 대중들이 응원하는 팀 VOC에 영향을 줄 것이다.

(H1-2) 대중들이 응원하는 팀의 스포츠경기력은 해설위원, 캐스터 VOC에 영향을 줄 것이다.

(H1-3) 대중들이 응원하는 팀의 스포츠경기력은 스포츠빅이벤트 VOC에 영향을 줄 것이다.

H2 대중들이 응원하는 팀의 스포츠 경기력은 TV시청률에 영향을 줄 것이다.

H3

VOC는 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다.

(H3-1) 대중들이 응원하는 팀의 VOC는 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다.

(H3-2) 해설위원 및 캐스터의 VOC는 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다.

(H3-3) 스포츠빅이벤트의 VOC는 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다.

연구 문제를 해결하기 위해 도출된 연구가설

스포츠이벤트 [H1-3]

[H3-1]

[H3-2]

[H3-3]

스포츠 소셜 빅데이터 3. 연구 방법

3-1. 연구 대상

3-2. 소셜 빅데이터 기반 스포츠 관련

인물분석 시스템

3-3. 데이터 수집 및 분석 방법

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3-1. 연구 대상

2016 리우올림픽 남자축구 중계 해설위원 및 캐스터 / 올림픽 한국축구대표팀 관련 인물

• 일정: 2016.08.04~21 / 장소: 브라질 리우데자네이루 / 이전대회 성적: 동메달(4위: 일본)

구분 KBS MBC SBS

해설위원 이영표, 한준희 안정환, 서형욱 박문성, 장지현

캐스터 조우종, 이광용 김성주 배성재, 정우영

선수단 신태용(감독), 손흥민, 석현준, 황희찬, 박용우, 이찬동, 이창민, 권창훈, 문창진, 류승우, 심상민, 송주훈, 장현수, 정승현, 최규백, 이슬찬, 박동진,

구성윤, 김동준


SNS 사용자 [buzz]

올림픽축구대표팀 관련인물

상관관계

경기력(Performance)

[8강] 8/14 07:00~

대한민국 vs. 온두라스 (0:1, 패)

[예선 3경기] 8/11 04:00 ~

대한민국 vs. 멕시코 (0 : 1, 승)

[예선 2경기] 8/8 04:00 ~

독일 vs. 대한민국 (3 : 3, 무)

2016 Rio Olympics(Soccer)

[예선 1경기] 8/5 08:00 ~

피지 vs. 대한민국 (0 : 8, 승)

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3-2. 소셜 빅데이터 기반 스포츠 관련 인물분석 시스템

데이터수집

Web Crawling & Parsing

Database

전처리

주제어 추출

형태소 분석(Mecab-ko)

Web News & Comments

스포츠 경기력 분석

10분당 패스시도/성공률 (방향별, 거리별, 시간별)

VOC 및 연관단어 분석

대표팀 VOC 및 연관단어

해설위원 VOC 및 연관단어

캐스터 VOC 및 연관단어

올림픽축구대표팀 경기분석

. Video (soccer)

TV시청률(올림픽 축구)

10분당 볼 점유율

데이터 시각화

스포츠 경기력

VOC 및 연관단어

①

②

③

④

3.4 TV시청률 분석

각 경기별 TV시청률 분석

각 방송사별 TV시청률 분석

TV시청률

소셜 빅데이터 기반 스포츠방송 인물 분석 시스템 구조도

본 연구에서는 스포츠빅이벤트에서 스포츠 방송과 관련된 인물을 분석하기 위해 소셜 빅데이터 기반 스포츠 방송 관련 인물 분석 시스템을 개발

이 시스템은 ① 데이터 수집, ② 전처리, ③ 스포츠 경기력 분석, VOC 및 연관단어 분석, TV시청률 분석, ④ 데이터시각화(스포츠 경기력, VOC 및 연관단어, TV시청률)로 구분됨

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3-3. 데이터 수집 및 분석 방법(1/2)

구분 개수(건) 비율(%)

수집된 데이터

이벤트 전(7월 28일 00시～8월 03일 23시) 웹 뉴스 773 12.9

뉴스 댓글 165 11.4

이벤트 중(8월 03일 23시～8월 14일 09시) 웹 뉴스 3,422 57.3

뉴스 댓글 863 59.4

이벤트 후(8월 24일 00시～8월 31일 24시) 웹 뉴스 1,780 29.8

뉴스 댓글 425 29.2

분석에 사용된 단어 (명사, 형용사, 동사)

이벤트 전(7월 28일 00시～8월 03일 23시 웹 뉴스 110,757 28.2

뉴스 댓글 2,160 10.9

이벤트 중(8월 03일 23시～8월 14일 09시) 웹 뉴스 154,546 39.3

뉴스 댓글 12,358 62.5

이벤트 후(8월 24일 00시～8월 31일 24시) 웹 뉴스 127,522 32.5

뉴스 댓글 5,242 26.5

분석에 사용된 단어 합계 웹 뉴스 392,825 100

뉴스 댓글 19,760 100

본 연구를 위해 수집된 데이터 및 분석에 사용된 데이터

구분 경기 시작 전 경기 중 경기 후 VOC시간

한국 대 피지 2016.08.03.(23:00)∼2016.08.05.(08:00) 2016.08.05.(08:00∼10:00) 2016.08.05.(10:00)∼2016.08.06.(19:00) 68시간

한국 대 독일 2016.08.06.(19:00)∼2016.08.08.(04:00) 2016.08.08.(04:00∼06:00) 2016.08.08.(06:00)∼2016.08.09.(15:00) 68시간

한국 대 멕시코 2016.08.09.(19:00)∼2016.08.11.(04:00) 2016.08.11.(04:00∼06:00) 2016.08.11.(06:00)∼2016.08.12.(15:00) 68시간

한국 대 온두라스 2016.08.12.(22:00)∼2016.08.14.(07:00) 2016.08.14.(07:00∼09:00) 2016.08.14.(09:00)∼2016.08.15.(18:00) 68시간

26

3-3. 데이터 수집 및 분석 방법(2/2)

리우올림픽 VOC

p<0.05

다중회귀분석

볼 점유율 패스횟수

패스 정확도

슈팅수

독립변수

득점수 유효

슈팅수

올림픽 남자축구 TV시청률

리우올림픽 축구VOC

스포츠 경기력

영향력 상관관계

볼 점유율

패스 횟수

패스 정확도

슈팅수 득점수 유효

슈팅수

스포츠 소셜 빅데이터

4. 연구 결과

4-1. 스포츠빅이벤트 및 관련 인물 주요 이슈 분석

4-2. 이벤트별 경기별 VOC 및 연관단어 분석

4-3. 해설위원, 캐스터 인물 VOC 및 연관단어 분석

4-4. 대중들이 응원하는 팀 인물 VOC 및 연관단어 분석

4-5. 스포츠 경기력이 VOC에 미치는 영향

4-6. 리우올림픽 축구 TV시청률 분석

4-7. 스포츠 경기력이 TV시청률에 미치는 영향

4-8. 스포츠이벤트VOC와 TV시청률의 상관관계

4-9. 해설위원, 캐스터VOC와 TV시청률의 상관관계

4-10. 대중들이 응원하는 팀 VOC와 TV시청률의 상관관계

28

4-1. 스포츠빅이벤트 및 관련 인물 주요 이슈 분석

4-1-1. 이벤트별 경기별 VOC 및 연관단어 분석

GER (39,608건)

MEX (47,331건)

HND (34,716건)

PIJ (45,249건)

이벤트 후

(8월 14일 09시~

8월 31일 24시)

합계

(7월 28일 00시~

8월 31일 24시)

이벤트 전

(7월 28일 00시~

8월 3일 23시)

이벤트 중

(8월 3일 23시~

8월 14일 09시)

113,367건 (27.4%)

166,904건 (40.4%)

132,764건 (32.1%)

413,035건 (100%)

VOC가 가장 높게 나타난 경기: 대한민국 VS. 멕시코 • 조별예선 마지막 경기(8강 진출 여부 결정) • 승점 3점 획득(1:0, 승) • 역대 올림픽 중 조별예선 최다 승점(7점)

기록

VOC가 가장 낮게 나타난 경기: 대한민국 VS. 온두라스 • 8강 탈락(토너먼트, 0:1 패) • 한국시간 기준 일요일 오전 7시 경기

각 이벤트 구간별 주요 이슈가 무엇인지 알아보기 위해 이벤트 구간별 출현빈도가 높은 상위 100개 단어를 추출

29

4-2. 이벤트별 경기별 VOC 및 연관단어 분석(1/3)

이벤트 전 출현빈도가 높은 상위 100개 단어 추출 결과

구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수

1 전승 1,805 21 뒷바라지 542 41 주현정 314 61 단련하다 242 81 허용 161

2 알리다 1,521 22 충족하다 541 42 장래성 308 62 통과하다 238 82 털다 161

3 외국 1,403 23 톱니바퀴 523 43 진심 308 63 터지다 232 83 진단 160

4 보다 1,388 24 중요하다 510 44 부작용 299 64 헤매다 228 84 종료 159

5 환경적 1,257 25 보이다 502 45 고용 297 65 바비(인형) 224 85 리허설 158

6 음주 1,252 26 민정(수석) 488 46 슈롭셔 286 66 포천 220 86 고민 155

7 서로 1,099 27 양효진 479 47 돌입하다 282 67 공예 202 87 포진하다 155

8 퇴근 1,012 28 이모저모 463 48 맘(마음) 281 68 체력 199 88 (TV)시청 154

9 노바크 936 29 사재 460 49 솟다 278 69 기대감 195 89 도착 153

10 모하메드 908 30 켜지다 460 50 정작 276 70 보호 190 90 프리미어 152

11 유지하다 881 31 회복 447 51 합류하다 272 71 당초 189 91 이적하다 151

12 임창우 859 32 먼지 442 52 선봉장 269 72 조심하다 188 92 승리 150

13 시작하다 713 33 개척하다 431 53 후유증 268 73 사나이 185 93 부진 149

14 지탱하다 699 34 들여다보다 399 54 이국(땅) 266 74 시내 184 94 시험하다 149

15 일반인 686 35 현수막 399 55 승자 265 75 경기력 183 95 관리인 147

16 오르내리다 667 36 외교통상부 381 56 긴팔 259 76 전적 183 96 배정 145

17 보이다 648 37 들어오다 341 57 중호 252 77 대결 173 97 두드리다 140

18 이루다 621 38 안심하다 324 58 왕년 250 78 찬스 170 98 수비하다 139

19 아끼다 619 39 주력 320 59 실력자 246 79 사브르 170 99 예상하다 137

20 패기 617 40 앙금 319 60 폼 244 80 해당하다 163 100 폭주하다 137

리우올림픽 시작 전(7월 28일 0시~8월 3일 23시) 대중들의 주요 관심사는 1) 올림픽 즐기기 2) 타 종목 및 주요 선수 3) 선수단의 안전 및 건강 4) 선수들의 컨디션 관리 5) 기타(정치)

스포츠 외 다른 이슈에 대한 언급도 나타남 청와대 우병우 (前)민정수석 - 진경준 검사장-김정주-우병우 커넥션 - 넥슨의 도움으로 강남 부동산 매입 의혹

30


이벤트 중 출현빈도가 높은 상위 100개 단어 추출 결과

리우올림픽 이벤트 중(8월 3일 23시~8월 14일 18시) 대중들의 주요 관심사는 1) 올림픽 역대 한 경기 최다 득점 2) 한국축구대표팀 주요 선수 및 감독 3) 한국축구대표팀 경기력 4) 일본과 나이지리아의 경기

일본 언급 횟수가 높게 나타난 것은 선행연구[2014월드컵 연구, 2015] 결과와 동일하게 나타남-> 일본의 경기력 & 성적에 관심 홍명보 전 대표팀 감독에 대해 회자되고 있음

31


리우올림픽 이벤트 후(8월 14일 09시~8월 31일 24시) 대중들의 주요 관심사는 1) 브라질 남자축구 금메달 2) 각 종목별 슈퍼스타의 기록 및 성적 3) 손흥민 선수 4) 심판 편파 판정 5) 여자 배구대표팀의 선전 6) 기타

이벤트 후 출현빈도가 높은 상위 100개 단어 추출 결과

축구 결승(‘네이마르’)

알베르스 엘리스(온두라스 소속 선수로, Grassrolling 논란)

32

4-3. 해설위원, 캐스터 인물 VOC 및 연관단어 분석(1/3)

이영표: 265건

조우종: 240건

한준희: 210건

본 연구에서 해설위원 및 캐스터에 대한 인물 VOC는 분석 대상의 성을 포함한 이름, 성을 제외한 이름, 별칭 등을 합한 값

33


해설위원 연관단어 분석의 시각화 부분 확대

안정환-이영표 해설위원에 대해 대중들이 공통적으로 사용하는 단어의 종류는 다른 해설위원들보다 상대적으로 다양하게 나타남

축구 선수 출신의 해설위원이라는 공통점이 그 원인으로써 추정이 가능함

34


구분 조우종(KBS) 김성주(MBC) 배성재(SBS) 캐스터

연관단어 횟수 연관단어 횟수 연관단어 횟수 연관단어 횟수

1 중계하다 56 중계하다 35 재밌다 35 중계하다 182

2 호흡 35 예능 33 유명하다 35 예능 134

3 예능 34 콤비 29 좋다 34 콤비 114

4 어울리다 34 개회식 28 응원하다 33 호흡 102

5 동석하다 32 믿다 25 배텐 33 믿다 96

6 생각 28 출현하다 22 배거슨 27 출현하다 94

7 콤비 28 조합 22 연출하다 26 리우 88

8 출현하다 25 복면 18 자랑하다 22 칭찬하다 84

9 믿다 23 칭찬하다 17 기대하다 20 어울리다 78

10 꿀잼 23 김느 17 유별나다 17 생각 74

11 동참하다 22 마추픽추 17 마음먹다 17 인정하다 68

12 인정하다 22 호흡 16 관전하다 17 만족하다 66

13 부럽다 17 호평하다 15 통쾌하다 15 연출하다 56

14 뜨다 15 편성하다 15 유쾌하다 15 부럽다 56

15 안타깝다 15 손꼽히다 15 미녀 15 호평하다 54

16 예측하다 15 인정하다 12 만족하다 15 동참하다 52

17 각별하다 15 재미나다 11 기뻐하다 15 분석하다 48

18 훌륭하다 15 부럽다 11 배고프다 14 미소 48

19 승리하다 12 생각 9 호평하다 12 활동하다 45

20 컨디션 11 상승하다 9 분석하다 12 영리하다 45

축구 캐스터에 대한 연관단어 분석 결과

35

4-4. 대중들이 응원하는 팀 인물 VOC 및 연관단어 분석(1/2)

이벤트 전 올림픽 기간 중

이벤트 후 합계 피지 독일 멕시코 온두라스 합계

리우

올림픽대표팀

관련 인물

손흥민 230 354 125 357 434 1,270 354 1,854

류승우 45 780 250 75 58 1,163 258 1,466

권창훈 30 320 95 124 36 575 56 661

신태용 45 105 85 140 212 542 53 640

석현준 75 155 78 88 122 443 56 574

황희찬 32 92 44 83 42 261 98 391

문창진 22 75 55 22 127 279 22 323

장현수 15 20 15 17 59 111 77 203

합계 494 1,901 747 906 1,090 4,644 974 6,112

기타 임창우 859 - - - - 0 0 859

홍명보 30 23 55 77 49 204 56 290

한국축구대표팀 관련 인물의 VOC 추출 결과

본 연구에서는 2016 리우올림픽 개막 D-7일(2016년 7월 28일 00시)～폐막 후 D+7일(2016년 8월 31일 24시)까지 리우올림픽 축구 관련 인물 중 인물 VOC가 200건 이상인 8명을 분석 대상으로 선정

임창우의 언급횟수가 높은 이유 : 대표팀 수비수로 임창우 선발되지 않은 것 홍명보의 언급횟수가 높은 이유 : 이전 대표팀과 현재 대표팀의 경기력 수준, 감독의 전술, 선수 선발

등을 비교했기 때문 리우올림픽대표팀 관련 인물의 언급횟수

손흥민(1,854건) > 류승우(1,466건) > 권창훈(661건) > 신태용(640건) > 석현준(574건) > 황희찬(391건) > 문창진(323건) 순으로 높게 나타남

36

4-4. 대중들이 응원하는 팀 인물 VOC 및 연관단어 분석(2/2)

본 연구에서 긍정적 의미의 단어는 삼각형(Triangle), 부정적 의미의 단어는 사각형(Solid square), 중립적 의미의 단어는 다이아몬드형(Diamond), 한국축구대표팀은 원형(Sphere)으로 각각 표현함

해당 단어의 언급횟수가 높아질수록 노드(Node)는 커지고, 한국축구대표팀과 동시출현한 단어의 횟수가 높아질수록 선(Line)은 굵어짐

“리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 단어의 언급이 일부 나타났지만,

대체로 긍정적인 평가가 높게 나타난 것으로 해석 가능”

37

4-5. 스포츠 경기력이 VOC에 미치는 영향(1/8)

피지 [예선1]

독일 [예선2]

방향별 패스횟수 및 정확도

거리별 패스횟수 및 정확도

시간별 패스횟수 및 정확도

본 연구에 포함된

패스의 특성

횡 패스 전진 패스

후진 패스

단거리: ~10M

중거리: 10~20M

장거리: 20M~

(전/후반) 10~20, 20~30, 30~40, 40~종료

대한민국

멕시코 [예선3]

온두라스 [8강전]

볼 점유율

한국>상대팀

한국의 전진 패스 비율(성공률)

- 피지 전: 70.1%(81.8%)

- 온두라스 전: 60%(77.3%)

한국의 후진 패스 비율(성공률)

- 피지 전: 21.3%(92.6%)

- 온두라스 전: 22.7%(84.3%)

한국의 횡 패스 비율(성공률)

- 피지 전: 8.7%(72.7%)

- 온두라스 전: 17.3%(68.9%)

“다득점 및 승리하기 위한 공격적인 전략과 경기 운영”

볼 점유율

한국<상대팀

한국의 전진 패스 비율(성공률)

- 독일 전: 56%(65.8%)

- 멕시코 전: 54.9%(55%)

한국의 후진 패스 비율(성공률)

- 독일 전: 24.3%(92.9%)

- 멕시코 전: 23%(92.8%)

한국의 횡 패스 비율(성공률)

- 독일 전: 19.7%(81.3%)

- 멕시코 전: 17.3%(88.2%)

“패스 차단 시 실점 가능성, 정확도 높은 패스(수비적인 경기 운영)”

4.2.1 대중들이 응원하는 팀 및 상대팀에 대한 스포츠 경기력 분석

38


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0~10 10~20 20~30 30~40 40~45+ 45~55 55~65 65~75 75~85 85~90+

피지 독일 멕시코 온두라스

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0~10 10~20 20~30 30~40 40~45+ 45~55 55~65 65~75 75~85 85~90+

피지 전 독일 전 멕시코 전 온두라스 전

한국축구대표팀과 상대팀의 경기별 10분당 볼 점유율 분석 결과,

한국의 볼 점유율은 상대팀의 피파 랭킹과 반비례적 (독일: 3위, 멕시코: 15위, 온두라스: 82위, 피지: 117위)

하지만, 볼 점유율이 높다고 해서 상대팀보다 경기력이 우수하다고 단정 지을 수 없기

때문에 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 패스의 특성을 추가적으로 고려함

FIFA Ranking

Possession(%)

한국축구대표팀 각 경기별 볼 점유율 분석 결과 상대팀의 각 경기별 볼 점유율 분석 결과

(Minute)

(%)

피지 전(한국)

온두라스 전(한국)

독일 전(한국)

멕시코 전(한국)

멕시코

독일

온두라스

피지

(Minute)

39


대중들이 응원하는 팀 및 상대팀에 대한 스포츠 경기력 분석 거리별(단거리, 중거리, 장거리) 패스 성공률 분석

한국축구대표팀 거리별 평균 패스성공률 분석 결과

對 피지

對

독일

對

멕시코

對

온두라스

단거리: 195회(31.4%) / 성공률(166회, 85.1%)

중거리: 322회(51.9%) / 성공률(290회, 90.1%)

장거리: 104회(16.7%) / 성공률(77회, 74.0%)

단거리: 107회(29.9%)/ 성공률(166회, 85.1%)

중거리: 187회(52.2%)/ 성공률(160회, 85.6%)

장거리: 64회(17.9%) / 성공률(39회, 60.9%)

단거리: 81회(37.0%)/ 성공률(53회, 83.8%)

중거리: 93회(42.5%) / 성공률(74회, 79.6%)

장거리: 45회(20.5%) / 성공률(14회, 31.1%)

단거리: 111회(27.2%)/ 성공률(93회, 83.8%)

중거리: 222회(54.4%)/ 성공률(191회, 86.0%)

장거리: 75회(18.4%) / 성공률(52회, 69.3%)

중거리 패스 시도횟수 및 평균 정확도는 단거리, 장거리보다 높게 나타남 특히, 멕시코 전 중거리 패스 횟수 및 성공률(74회/93회, 79.6%)은 다른 경기에 비해 상대적

으로 낮게 나타났는데, 이는 상대팀의 압박 수비로 인한 패스 실수가 그 원인이 될 수 있음

40


시간별(10분당) 패스 정확도 분석 “두 팀이 득점하기 위한 다양한 노력을 시도했을 것으로 추정”

멕시코와의 경기에서 한국축구대표팀의 경기초반(0~10분; 57.1%), 전반(40~45+, 60.3%) & 후반 종료 전(85~90+, 50%)의 패스 정확도는 다른 경기에 비해 상대적으로 낮게 나타남

멕시코와의 경기에서 한국축구대표팀의 경기당 평균 패스정확도(78%)는 다른 경기에 비해 상대적으로 낮게 나타남(피지: 85.4%, 독일: 78%, 온두라스: 82.3%)

멕시코와의 경기에서 한국과 멕시코의 전반 종료 전 패스 정확도는 양팀 모두 다른 시간대보다 상대적으로 낮게 나타남

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

100.0

0~10 10~20 20~30 30~40 40~45+ 45~55 55~65 65~75 75~85 85~90+


0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

100.0

0~10 10~20 20~30 30~40 40~45+ 45~55 55~65 65~75 75~85 85~90+


한국 올림픽축구대표팀 각 경기별 경기 시간에 따른 패스 정확도 분석 결과

한국 올림픽축구대표팀과 경기한 상대팀의 각 경기별 패스 정확도 분석 결과

(minute)

(%)

피지 전 (한국)

온두라스 전 (한국)

독일 전 (한국)

멕시코 전 (한국)

피지

온두라스

독일

멕시코

41


“상대팀의 경기력 수준(피파랭킹 기준), 토너먼트 진출을 위한 경기의 중요도 (남은 경기, 조별 각 팀의 승점 상황 등)에 따라 VOC는 차이가 발생할 수 있음”

구분 피지 전 독일 전 멕시코 전 온두라스 전 전체

한국 피지 한국 독일 한국 멕시코 한국 온두라스 한국 상대팀

킬러패스 4 0 1 1 0 1 2 2 7 4

슈팅 31 6 10 16 5 22 16 6 62 50

유효 슈팅 17 2 6 7 1 4 7 4 31 17

득점 8 0 3 3 1 0 0 1 12 4

프리킥 10 8 13 13 16 10 25 8 64 39

코너킥 8 2 4 7 2 5 9 4 23 18

패널티킥 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0

파울 10 11 15 12 10 15 7 23 42 61

경고 1 1 0 1 4 2 3 3 8 7

퇴장 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1

한국축구대표팀 및 상대팀의 각 경기 지표 분석 결과

긍정 이슈가 가장 높을 것으로 추정됨

42


리우올림픽 VOC

p<0.05

다중회귀분석

볼 점유율 패스횟수

패스 정확도

슈팅수

독립변수

득점수 유효

슈팅수 유효슈팅득점 여부

다중공선성(Multicollinearity)에 의해 볼 점유율은 제거 - 분산팽창요인(VIF: Variance Inflation Factor) 10 이상

대표팀, 해설자 포함 VOC

대표팀 VOC

Variable

비표준화계수 표준화

계수 t P-value R2 Adjusted R2

B S.E

상수 811.263 635.266 1.277

.526 .363

KOR_Goal 481.835 160.969 .574 2.993 .006**

OP_PassC -13.154 5.486 -.430 -2.398 .023*

KOR_PassC -5.281 5.552 -.177 -.951 .349

KOR_PassA 9.013 8.652 .188 1.042 .306

KOR_Shot 37.946 71.983 .107 .527 .602

KOR_T_Shot -177.952 116.904 -.359 -1.522 .139

OP_PassA -.793 6.202 -.023 -.128 .899

OP_Goal -635.286 328.558 -.354 -1.934 .063

OP_Shot -65.505 107.363 -.147 -.610 .547

OP_T_Shot 235.993 199.199 .307 1.185 .246

*P<0.05, **P<0.01

스포츠 경기력이 스포츠빅이벤트 VOC에 미치는 영향

한국축구대표팀의 슈팅이 득점으로 연결되는 비중이 높아지고, 상대팀의 패스 횟수가 감소할수록 올림픽 축구 경기 중에 발생하는 VOC는 높아지는 경향이 있다고 해석 가능

43


Variable 비표준화계수 표준화

계수 t P-value R2 Adjusted R2

B S.E

상수 687.174 636.738 1.079

.497 .323

KOR_GOAL 473.911 161.342 .580 2.937 .006**

OP_PassC -12.881 5.499 -.433 -2.343 .026*

KOR_PassC -5.428 5.565 -.188 -.975 .337

KOR_PassA 8.650 8.672 .185 .997 .327

KOR_Shot 9.367 72.150 .027 .130 .898

KOR_T_Shot -149.981 117.175 -.311 -1.280 .211

OP_PassA .811 6.216 .024 .130 .897

OP_Goal -626.046 329.319 -.359 -1.901 .067

OP_Shot -68.486 107.612 -.158 -.636 .529

OP_T_Shot 223.380 199.661 .299 1.119 .272

*P<0.05, **P<0.01

스포츠 경기력이 한국축구대표팀 VOC에 미치는 영향

본 연구에서는 온라인 VOC에서 한국축구대표팀에 대한 VOC를 추출하여 스포츠 경기력이 한국축구대표팀 VOC에 어떤 영향을 미치는지 분석함

스포츠빅이벤트 VOC를 한국축구대표팀과 그 외 VOC로 구분한 것은 스포츠 경기력이 한국축구대표팀과 밀접한 관련이 있는 독립 변수이기 때문임

대중들이 응원하는 팀의 스포츠 경기력은 해설자(해설위원+캐스터) VOC에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타남

44


회귀 표준화 잔차의 정규 P-P 도표 (종속변수: 각 경기별 10분당 VOC)

회귀 표준화 잔차의 정규 P-P 도표 (종속변수: 각 경기별 10분당 대표팀 VOC)

결과적으로, 연구가설 H1-1(경기력-대중들이 응원하는 팀 VOC) H1-3(경기력-스포츠이벤트 VOC)는 지지(Accept) 가능

𝑅2 = .988 𝑅2 = .988

H1-1 H1-2 H1-3

H2

H3-1 H3-2 H3-3

45

4-6. 스포츠 경기력이 TV시청률에 미치는 영향(1/7)

Half-time

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40 1:50

피지전 독일전 멕시코전 온두라스전

각 경기별 방송사별 TV시청률 분석

리우올림픽 한국축구 경기별 지상파 방송사 평균 TV시청률 분석(분당 시청률, 수도권 기준)

(minute)

(%)

0

5

10

15

20

25

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40 1:50

SBS MBC KBS2 KBS1

KBS1상승

온두라스

피지

멕시코

독일

KBS2

MBC

SBS

KBS1

한국과 온두라스 경기에 대한 방송사별 TV시청률 분석(분당 시청률, 수도권 기준)

(minute)

(%)

권창훈 (‘77)

KBS2의 평균 TV시청률은 타 방송사보다 상대적으로 높게 나타남

멕시코 후반전 평균 TV시청률은 다른 경기보다 상대적으로 상승하는 추세가 다르게 나타남

(득점 이후 8강 진출 가능성이 높아진 것이 원인)

46


Half-time

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40

SBS MBC KBS2

Half-time

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40 1:50

SBS MBC KBS2

경기 시작 80분부터 KBS2의 시청률이 급격히 상승하는 추세를 보임 이는 해당 경기에 대한 관심이 후반전이라는 것과 이른 아침 일상생활을 시작하는 사람들에 의해

시청자 유입이 늘어났을 것으로 추정됨

(b) 한국축구대표팀과 멕시코의 경기 각 방송사별 TV시청률 분석

[후반 추가: 4분]

KBS2

MBC

SBS (minute)

(%)

(a) 한국축구대표팀과 독일의 경기 각 방송사별 TV시청률 분석

[전반 추가: 2분, 후반 추가: 3분]

(minute)

KBS2

MBC

SBS

[한국시간 04시 경기, Kick-off]

(%)


47


Half-time

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40 1:50

SBS MBC KBS2 평균

“KBS2(이영표 & 한준희 해설, 조우종 캐스터)의 TV 시청률은 다른 방송사보다 상대적으로 높게 나타남”

각 방송사별 축구 중계방송에 대한 TV시청률 비교ㆍ분석한 결과,

경기종료 직전 모든 방송사의 TV시청률이 급격히 감소하는 시기는 8강 경기(온두라스)의 정규시간 종료 직후임

리우올림픽 축구 지상파 방송사별 TV시청률 분석 결과(분당 시청률, 수도권 기준)

(minute)

(%)

KBS2

MBC

SBS

평균

48


Half-time

0

2

4

6

8

10

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40 1:50

SBS MBC KBS2

Half-time

0

2

4

6

8

10

0:00 0:10 0:20 0:30 0:40 0:50 1:00 1:10 1:20 1:30 1:40

SBS MBC KBS2

한국축구대표팀과 멕시코의 경기 각 방송사별 TV시청률 분석(분당 시청률, 수도권 기준)

[후반 추가: 4분]

KBS2

MBC

SBS

(minute) (%)

한국축구대표팀과 독일의 경기 각 방송사별 TV시청률 분석(분당 시청률, 수도권 기준)

[전반 추가: 2분, 후반 추가: 3분]

(minute)

KBS2

MBC


(%)


SBS

아침(07~08시) 경기에 대한 각 방송사별 TV시청률 분석 결과, 피지 전 KBS2 채널의 TV시청률은 하프타임 중반부터 지속적으로 상승 추세를 보이는 것으로 나타남

직장인들의 근무시간(웹과 모바일을 통한 TV시청)과 인과관계(Causal relationship)가 있을 것으로 추정되나. 본 연구 주제와는 다르기 때문에 이를 검증하지는 않음

49


구분 KBS2

TV

MBC

TV

SBS2

TV

Mean

TV

KOR

PassC

KOR

PassA

KOR

BallPo

KOR

Goal

KOR

Shot

KOR

Target-Shot

0~10min 6.7 6.3 2.8 6.9 61 85.2 86.2 0 2 2

10~20min 6.4 6.5 3.0 7.2 80 83.8 84.5 0 2 0

20~30mim 7.4 6.6 3.7 7.1 84 86.9 86.2 0 5 1

30~40min 8.1 6.2 4.8 7.4 42 78.6 65.3 1 5 2

40~45+min 8.3 5.8 4.6 7.3 56 85.7 96.0 0 4 0

45~55min 8.5 4.2 3.2 6.7 61 82.0 81.0 0 3 2

55~65min 9.4 4.8 3.3 6.8 63 85.7 72.9 3 4 5

65~75min 10.0 5.8 3.6 6.6 55 92.7 88.5 1 2 2

75~85min 9.5 6.1 3.6 6.1 59 88.1 64.9 1 0 1

85~90+min 9.4 5.8 4.1 6.0 60 88.3 75.0 2 4 2

스포츠 경기력이 TV시청률에 미치는 영향에 대한 통계 검증을 위한 데이터 코딩의 예시


스포츠 경기력

영향력

볼 점유율

패스 횟수

패스 정확도

슈팅수 득점수 유효

슈팅수

50


스포츠 경기력과 TV시청률의 상관관계

연구가설 H2는 지지(Accept) (스포츠 경기력은 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다)

H2

H3-1 H3-2 H3-3

H1-1 H1-2 H1-3

51


정규화된 한국축구대표팀 볼 점유율과 TV시청률의 상관관계

정규화된 상대팀 볼 점유율과 TV시청률의 상관관계

52

4-8. 대중들이 응원하는 팀 VOC와 TV시청률의 상관관계(1/2)

variable KBS2 TV Rating MBC TV Rating SBS TV Rating Mean TV Rating

한국축구대표팀

VOC .490 (.001***) .514 (.001***) .395 (.012**) .513 (.001***)

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

한국축구대표팀 VOC와 TV시청률의 상관관계

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

0~10min 10~20min 20~30min 30~40min 40~45+min 45~55min 55~65min 65~75min 75~85min 85~90+min

SBS MBC KBS2 Mean TV 대표팀 VOC

한국축구대표팀 VOC와 TV시청률의 상관관계(피지 전)

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000



한국축구대표팀 VOC와 TV시청률의 상관관계(독일 전)

H2

H3-1 H3-2 H3-3

H1-1 H1-2 H1-3

H3-1 지지 가능 (대중들이 응원하는 팀 VOC는 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다)

53

4-8. 대중들이 응원하는 팀 VOC와 TV시청률의 상관관계(2/2)

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000



0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000



한국축구대표팀 VOC와 TV시청률의 상관관계(멕시코 전)

한국축구대표팀 VOC와 TV시청률의 상관관계(온두라스 전)

54

4-9. 해설위원, 캐스터VOC와 TV시청률의 상관관계(1/4)

본 연구에서는 각 경기별 10분 단위로 추출된 해설위원 및 캐스터에 대한 스포츠빅이벤트 VOC와 TV시청률의 상관관계를 분석함 KBS2채널을 제외하고 해설자 VOC는 MBC, SBS의 TV시청률과 통계적으로 유의한 상관관계가

있는 것으로 나타남. 즉, 스포츠빅이벤트를 중계하는 해설자에 대한 온라인 VOC는 TV시청률에 긍정적 또는 부정적 영향을 줄 수 있다는 것을 의미함

특히, SBS TV시청률과 캐스터 VOC의 상관관계가 통계적으로 유의하게 나타난 것은 대중들이 해설위원보다 캐스터를 상대적으로 더 선호한 것이라고 해석할 수 있기 때문임

KBS2 채널의 TV시청률이 해설자 VOC와 상관관계가 나타나지 않은 것은 해설자와는 관계없이 KBS2채널을 선호하는 것이 그 원인임


해설위원 .138 (.396) .275 (.086) .302 (.058) .228 (.157)

캐스터 .296 (.064) .282 (.077) .054 (.025*) .211 (.192)

해설자(해설위원+캐스터) .110 (.497) .338 (.033*) .407 (.009**) .261 (.103)

* p<0.05, **p<0.01

해설위원 및 캐스터 VOC와 TV시청률의 상관관계

연구가설 H3-2는 기각 (해설위원 및 캐스터 VOC는 TV시청률과 상관관계가 있을 것이다)

H2

H3-1 H3-2 H3-3

H1-1 H1-2 H1-3

55


0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

0~10분 10~20분 20~30분 30~40분 40~45+ 45~55분 55~65분 65~75분 75~85분 85~90+

SBS MBC KBS2 Mean 해설자

해설자 VOC와 TV시청률의 상관관계

해설자-캐스터 VOC(coefficient: 0.922)는 해설자-해설위원 VOC(coefficient: 0.643) 보다 상대적으로 유사한 패턴을 보인 것으로 보아, 대중들은 해설위원보다는 캐스터에게 상대적으로 더 많은 관심을 보인 것으로 해석할 수 있음

추가적으로, 본 연구에서는 각 경기별 해설자 VOC와 TV시청률을 구분하여 분석함

56


0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000


SBS MBC KBS2 Mean TV 독일

해설자(해설위원, 캐스터) VOC와 TV시청률의 상관관계(독일 전)

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

0~10분 10~20분 20~30분 30~40분 40~45+ 45~55분 55~65분 65~75분 75~85분 85~90+

SBS MBC KBS2 Mean TV 피지

해설자(해설위원, 캐스터) VOC와 TV시청률의 상관관계(피지 전)

57


0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000


SBS MBC KBS2 Mean TV 멕시코

해설자(해설위원, 캐스터) VOC와 TV시청률의 상관관계(멕시코 전)

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000


SBS MBC KBS2 Mean TV 온두라스

해설자(해설위원, 캐스터) VOC와 TV시청률의 상관관계(온두라스 전)

58

4-10. 스포츠이벤트VOC와 TV시청률의 상관관계(1/4)

스포츠 경기력이 VOC에 미치는 영향의 통계 검증을 위한 데이터 코딩의 예시

스포츠빅이벤트 VOC와 모든 지상파 방송사의 TV시청률 간에는 통계적으로 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타남

스포츠빅이벤트와 관련된 온라인 VOC는 TV시청률에 긍정적 또는 부정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 의미함


스포츠빅이벤트VOC .490 (.001***) .541 (.001***) .440 (.005**) .531 (.001***)

* p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

스포츠빅이벤트 VOC와 TV시청률의 상관관계


상관관계

VOC

H3-3 지지(Accept)

(스포츠빅이벤트의 VOC는 TV시청률과 상관관계가 있

을 것이다)

H2

H3-1 H3-2 H3-3

H1-1 H1-2 H1-3

59


0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

0~10분 10~20분 20~30분 30~40분 40~45+ 45~55분 55~65분 65~75분 75~85분 85~90+

SBS MBC KBS2 Mean VOC

후반전의 VOC는 전반전의 VOC보다 상대적으로 높게 나타난 것이 특징임.

특히, 후반전 시작부터 경기 종료까지(45~90min)의 스포츠빅이벤트 VOC는 지속적으로 상승하는 추세가 나타난 것은 중요한 결과임. 이는 대중들이 전체 경기보다는 상대적으로 후반전 시청을 선호하는 경향이 있다고 해석할 수 있기 때문임

추가적으로, 본 연구에서는 각 경기별 TV시청률과 스포츠빅이벤트 VOC의 상관관계를 알아보기 위해 각 경기별 방송사별로 세분화하여 분석함

정규화된 경기 중 VOC와 TV시청률의 상관관계

60


0

0.2

0.4

0.6

0.8

1


SBS MBC KBS2 Mean TV voc

정규화된 경기 중 VOC와 TV시청률의 상관관계(피지 전)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1



정규화된 경기 중 VOC와 TV시청률의 상관관계(독일 전)

61


0

0.2

0.4

0.6

0.8

1



정규화된 경기 중 VOC와 TV시청률의 상관관계(멕시코 전)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1



정규화된 경기 중 VOC와 TV시청률의 상관관계(온두라스 전)

5. 논의

5-1. 연구결과의 의미 해석

5-2. 연구의 제한점

스포츠 소셜 빅데이터

63

5-1. 연구 결과의 의미 해석

평일 VOC > 주말 VOC

평일 아침에 중계된 한국 경기 VOC는 주말 아침보다 상대적으로 높게 나타남

상대적으로 시간 할애와 활동이 자유로운 주말, 경기의 중요도(예선 vs. 8강) 등을 고려하면, 시청자들이 한국과 온두라스 경기가 더 많이 회자될 것이라고 예상되기 때문임

해설자 및 한국축구대표팀대중관심사

해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은‘경기결과 및 예측’‘설명에 대한 재치’‘해설위원 및 캐스터의 호흡’‘즐거움 요소(예능)’

한국축구대표팀 관련 인물에 대한 대중들의 관심은 ‘손흥민의 활약’‘역대 올림픽 예선 최다 승점 획득(7점) 및 최다 득점 기록(1경기 8득점)’

리우올림픽 축구 VOC

상대적으로 시간 할애와 활동이 자유로운 주말, 경기의 중요도를 고려하면, 일반적인

예상과 다른 결과

이벤트 중: 166,904건(피지:45,249건, 독일: 39,608건, 멕시코:47,331건, 온두라스:34,716건)

특히, 평일 아침에 예선 경기(피지) VOC가 주말 아침 8강 경기(온두라스) VOC보다 상대적으로 높게 나타난 것은 중요한 결과임

한국축구대표팀의 공격적인 전술 운영은 TV시청률에 긍정적 영향

지상파 TV프로그램 편성, 이용률이 본 결과를 지지

한국의 볼 점유율의 증가, 상대팀 패스 횟수, 볼 점유율, 슈팅수의 감소는 TV시청률에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타남

KBS2 TV시청률과 스포츠경기력의 상관관계가 나타나지 않은 것은 KBS2채널 선호

TV시청률- 스포츠경기력 상관관계

64

5-1. 연구 결과의 의미 해석

후반전 시작 직후(45~55분) SBS채널의 TV시청률 감소가 다른 방송사들보다 상대적으로 낮게 나타난 것은 타 방송사보다 낮은 시청률, 하프타임에서 시청자의 낮은 채널 전환이 그 원인으로 설명 가능

시간별 방송프로그램 유형별 이용률(주중) 시간별 방송프로그램 유형별 이용률(주말)

구분 KBS2 TV MBC TV SBS TV 평균

각 경기별

45～55분대

TV시청률

피지 전 8.5 4.2 3.2 5.3

독일 전 4.0 2.2 2.1 2.8

멕시코전 8.5 4.2 3.2 5.3

온두라스 전 4.0 2.2 2.1 4.0

평균 6.25 3.2 2.65 4.35

각 경기별 방송사별 TV시청률

65

5-2. 연구의 제한점

다른 소셜미디어 플랫폼(트위터, 페이스북과 같은 SNS)의 텍스트 데이터를 사용할 경우 본 연구 결과와 일부 차이가 발생할 수 있음

연구 기간 본 연구자가 설정한 키워드와 관련된 한국어 트윗수는 매우 적고, 다른 소셜플랫폼의 텍스트데이터를 수집하는 것은 제한적이기 때문에, 연구의 제한점 및 한계점이 될 수 있음

야구, 농구, 배구 등 팀 스포츠 종목에 적용 가능

연구의 활용 방안

평창동계올림픽 등 스포츠빅이벤트에 활용 가능

스포츠IT융합의 구체적인 연구 사례 제시

6. 결론 스포츠 소셜 빅데이터

67

6. 결론

1) 대중들이 응원하는 팀의 경기력 수준 [골 결정력: 유효슈팅 대비 득점 성공 여부] [수비력: 상대팀의 낮은 패스 횟수 및 유효슈팅 대비 득점 성공 여부]

2) 대중들이 응원하는 팀과 관련된 VOC

스포츠 경기력

VOC

TV시청률

H1 (Accept)

H2 (Accept)

H3 (Accept)

H2

H3-1 H3-2 H3-3

H1-1 H1-2 H1-3

대중들이 응원하는 팀


[H1-1] (Accept)

[H1-2] (Accept)

스포츠이벤트 [H1-3] (Reject)

[H3-1] (Accept)

[H3-2] (Reject)

[H3-3] (Accept)

68

7. 향후 연구

스트레스 완화 효과 검증을 위한 생체신호와 텍스트 감성의 상호 연관성에 관한 연구

Text data (Facebook, Blog, Web news, etc)

Image data (User’s face extraction)

Biometric data (Heart rate, Brainwave, EKG, etc)

스포츠 관람 시 사용자 감정에 따른 생체신호 분석

스포츠 관람 시 사용자 SNS를 이용한

스포츠 감성분석

사용자 성향 Clustering (인구통계학적, 내ㆍ외향적, 스포츠 경험 유무 등)

생체신호와 텍스트 감성 차이를 보정할 수 있는 Deep learning model기반 감성융합 원천기술 개발

스포츠 관람에 따른 생리ㆍ심리적 효과 검증

Po

st-Do

ctoral R

esearch

셜 빅데이터 기반 voc, tv시청률 스포츠 경기력의 상호 연관성에...

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