관객 흐름

Audience flow

청중 흐름은 사람들이 미디어 오퍼링을 통해 어떻게 움직이는지를 시간적 순서로 설명한다.시청자의 안정적인 흐름 패턴은 라디오 방송사들이 시청자들이 연속적으로 한 프로그램에 동조하는 경향을 알아차린 20세기 초에 처음으로 확인되었다.1950년대까지 텔레비전 시청자들은 비슷한 흐름의 패턴을 보여주고 있었다.그 후 얼마 되지 않아 사회과학자들은 텔레비전 시청자의 흐름과 그 결정요인의 패턴을 수량화하기 시작했다.[1][2]시청자의 흐름은 선형 미디어 소비의 특징을 계속 나타내고 있다.새로운 형태의 비선형 미디어는 "주의 흐름"[3]의 유사한 패턴을 증명한다.

선형 매체에서의 흐름

라디오와 네트워크 텔레비전은 방송사가 결정한 선형 순서에 따라 콘텐츠를 배열한다.관객들을 광고주들에게 판매하는 상업적 매체들은 관객들을 끌어들이고 유지하기 위해 그들이 할 수 있는 모든 것을 한다.1930년대까지 시청자의 측정은 라디오 청취자가 방송국에 "보이는" 것을 만들었고, 그들이 어떤 프로그램 시퀀스를 사람들이 계속 청취하도록 하는지를 평가할 수 있게 했다.[4]텔레비전 시청자들은 같은 종류의 감시와 조작의 대상이 되었다.이러한 관행은 잘 확립된 방송 프로그래밍 전략을 낳았다.[5]

1960년대까지 영국의 마케팅 연구자들은 텔레비전 시청 패턴을 기록하기 위한 체계적인 연구 프로그램을 시작했다.[1]그들은 관객들이 어떤 저녁이든 연속적으로 프로그램을 시청하는 경향을 "상속 효과"라고 불렀다.시청자들이 일주일에서 다음 주까지 TV 시리즈를 시청하는 경향은 "반복 시청"이라고 불렸다.[6][7]이것들, 그리고 다른 대중적 청중 행동의 패턴들은 놀라울 정도로 안정적이었다.그들은 부분적으로 시청자의 이용 가능성의 기본 패턴과 프로그램 제공의 구조에 의해 관리되었다.그들은, 대부분의 청중 이론이 예측하는 것처럼, 프로그램 유형의 충성도에 의해 많은 영향을 받지 않았다.[8]

비선형 매체에서의 흐름

디지털 네트워크의 성장으로 온 디맨드 사람들에게 미디어를 전달할 수 있게 되었다.그러한 비선형 시스템은 사용자들에게 힘을 실어주는 것 같았고 청중들의 흐름이 과거의 것일 수도 있다는 것을 시사했다.2008년까지 업계 분석가들은 각 개인이 자신만의 흐름을 구성했기 때문에 미디어가 청중 행동을 관리하는 능력을 잃었다고 주장하기 시작했다.[9]그러한 평가는 세 가지 이유로 문제가 있다.첫째, 선형 매체에서의 관객 흐름은 여전히 뚜렷하다.[10]둘째, 음악이나 비디오 스트리밍 서비스와 같은 많은 비선형 플랫폼은 알고리즘을 사용하여 미디어를 순차적으로 처리함으로써 유사한 흐름 패턴을 만들어 낸다.셋째, 개별적인 디지털 플랫폼을 넘어, 인터넷 자체는 사용자들을 특정 방향으로 움직이게 하는 보이지 않는 아키텍처들을 가지고 있어 온라인 관심 흐름을 만든다.우 외는 "라디오와 텔레비전의 선형 매체와 다르지 않다"고 결론내렸듯이, 온라인 매체의 새로운 공급자들은 사람들의 시간과 관심을 자신에게 맞게 관리하기 위해 노력한다.[3]

흐름의 결과

관객 흐름은 수백만 명이 참여할 수 있는 거시적 차원의 현상으로 정신적 흐름 상태와 혼동해서는 안 된다.이와 같이 그것은 행동, 문화적, 이념적 결과를 광범위하게 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

1970년대에 문화 이론가 레이몬드 윌리엄스는 콘텐츠를 '흐름 텍스트'로 시퀀싱하는 것이 텔레비전을 문화적인 형태로 정의했으며, 그것이 어떻게 성이나 폭력 같은 문제에 주의를 기울이는가에 그 의미가 있다고 주장했다.따라서, 텔레비전 흐름은 "정치적 조작"과 "문화적 타락"에 연루되었다.[11]보다 최근에 이론가들은 모든 미디어의 잠재력을 강조하여 콘텐츠의 "커버링된 흐름"을 만들어냈다.[12]이러한 콘텐츠 흐름은 특정 노출 패턴을 장려할 수 있지만, 어떤 미디어를 실제로 접하는지는 밝히지 않는다.또한 그들은 뉴스 매체와 소셜 미디어와 같은 플랫폼을 포괄하는 온라인 선택 아키텍처에 대해서도 설명하지 않는다.시청자 흐름 분석은 온라인 소비의 실제 패턴에 대한 잠재적 영향을 규모에 맞게 평가하는 장점이 있다.[3]

참조

  1. ^ a b Goodhardt, G. J.; Ehrenberg, A. S. C.; Collins, M. A. (1975). The television audience: Patterns of viewing. Westmead, UK: Saxon House. ISBN 0 347 01102 0.
  2. ^ Webster, James G.; Phalen, Patricia F. (1997). The mass audience: Rediscovering the dominant model. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. ISBN 0-8058-2305-0.
  3. ^ a b c Wu, Angela X.; Taneja, Harsh; Webster, James G. (2020). "Going with the flow: Nudging attention online". New Media & Society: 15.
  4. ^ Webster, James G.; Phalen, Patricia F.; Lichty, Lawrence W. (2014). Ratings analysis: Audience measurement and analytics (4th ed.). New York: Routledge.
  5. ^ Eastman, S. T.; Ferguson, D. A. (2013). Media programming: Strategies and practices (9th ed.). Boston, MA: Wadsworth.
  6. ^ Barwise, T. P.; Ehrenberg, A. S. C.; Goodhardt, G. J. (1982). "Glued to the box? Patterns of TV repeat-viewing". Journal of Communication. 32: 22–29.
  7. ^ Webster, James G.; Wang, T. (1992). "Structural determinants of exposure to television: The case of repeat viewing". Journal of Broadcasting & Electronic Media. 36: 125–136.
  8. ^ Webster, James G.; Wakshlag, Jacob (1983). "A theory of television program choice". Communication Research. 10: 430–446.
  9. ^ Webster, James G. (2014). The marketplace of attention: How audiences take shape in a digital age. Cambridge, MA: MIT Press. p. 65. ISBN 978-0-262-02786-1.
  10. ^ Webster, James G. (2006). "Audience flow past and present: Television inheritance effects reconsidered". Journal of Broadcasting & Electronic Media. 50: 323–337.
  11. ^ Williams, Raymond (1974). Television: Technology and cultural form. New York: Schocken Books. p. 119.
  12. ^ Thorson, K.; Wells, C. (2016). "Curated flows: a framework for mapping media exposure in the digital age". Communication Theory. 26: 309–328.