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[매스컴] TV뉴스프로그램선택에 영향을 미치는 요소에 대한 연구

"[매스컴] TV뉴스프로그램선택에 영향을 미치는 요소에 대한 연구"에 대한 내용입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2003.06.28 최종저작일 2003.06
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[매스컴] TV뉴스프로그램선택에 영향을 미치는 요소에 대한 연구
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    목차

    제 1 장 서 론
    1.1 문제제기 및 연구의 필요성
    1.2 연구의 목적과 문제
    1.3 연구의 범위 및 방법
    1.3.1 연구의 범위
    1.3.2 연구의 방법

    제 2 장 이론적 논의
    2.1 TV 뉴스의 특징 및 이론
    2.1.1 TV 뉴스의 특징
    2.1.2 TV 뉴스에 관한 이론
    2.2 TV 뉴스보도와 선호도에 관한 이론적 준거
    2.2.1 TV 뉴스 접촉동기에 관한 이용-충족 이론
    2.2.2 TV 채널 변경 및 선택 결정요인에 관한 이론
    2.2.3 TV 뉴스 시청자의 인구사회학적 속성에 관한 이론
    2.3 TV 뉴스 채널선호도에 관한 연구동향과 선행연구 고찰

    2.3.1 연구동향
    2.3.2 선행연구

    제 3 장 연구 방법
    3.1 분석자료의 선정 및 수집
    3.2 분석내용 및 방법

    제 4 장 연구 결과
    4.1 테러 전·후, 전쟁 발생전·후에 따른 시청률 차이 검증
    4.2 테러 발생후와 전쟁 발생후의 전쟁보도 뉴스와 일반
    뉴스간의 차이 검증
    4.3 각 기간별 시청률의 차이 분석
    4.4 각 아이템별 뉴스 분석

    제 5 장 결 론
    5.1 연구의 요약 및 결론
    5.2 연구의 한계 및 추후 연구방향

    본문내용

    수용자들의 프로그램 선택행위에 관한 최초의 종합적인 모형을 제시한 연구자는 Ehewnberg(1975) 등이었다(Goodhardt, Ehrenberg, and Collins 1975, 217-228). 물론 그 이전에 단편적인 모형을 제시한 연구자들이 없었던 것은 아니지만 후속 연구에서 가장 빈번하게 인용되는 모형이라는 측면에서 그리고 이른바 선택모형연구에서 지금까지도 변함없이 주요 선택요인으로 사용되어오는 몇 개의 변수를 종합적으로 제시했다는 측면에서 중요한 의의를 갖는다. Ehewnberg 등은 TV 수용자들의 흐름은 기본적으로 4가지 유형이 있다는 것을 발견하였다. 첫째가 동일 채널 내에서의 흐름으로 이러한 흐름은 앞 프로그램의 시청률에 의해 크게 영향을 받는다는 것으로 계승효과라 한다. 둘째는 동일 채널 내에서 각기 다른 날 방송되는 동일 프로그램을 보는 시청자의 흐름인 반복시청인데 이의 정도를 프로그램 충성도라 한다. 셋째는 특정 채널이 프로그램 종류에 상관없이 다른 채널에 비해 지속적으로 높은 시청률을 보이고 있는 현상인데 이를 채널 충성도로 파악했고, 넷째는 각기 다른 채널의 유사한 프로그램을 시청하는 수용자의 흐름을 프로그램유형 선호도로 규정하였다. 이들은 이 4개의 변수를 독립변수로 하고 프로그램 시청률을 종속변수로 하여 회귀분석모형을 제시했는데 프로그램에 따라 다소 차이가 있으나 상당히 높은 예측력(=0.80정도)을 입증했다. 많은 후속연구가 이 모형을 참고로 지역을 달리해 진행되었다.
    Darmon(1976)의 연구는 변수의 측정방법을 달리했다는 측면에서 흥미를 끈다. 그는 종속변수를 현재의 시청률로 한 것이 아니라 각 방송이 실제로 방송하는 시간대별 프로그램에 대한 선호를 Thurston척도로 물어 얻은 값을 사용했고, 독립변수인 채널충성도와 프로그램유형 선호도도 마찬가지로 Thurston척도로 측정했다. 그는 이렇게 측정된 두 변수만으로 회귀분석모델을 만들어 다음해 저녁시간대의 프로그램 시청률을 아주 정확하게 예측(=0.98)하는 개가를 올리기도 했다.
    Headen(1979)과 Henriksen(1985)은 Ehewnberg의 선택모형을 영국과 덴마크에 적용했는데, 미국과는 미디어시장 환경이 달라 선호하는 프로그램 유형의 존재를 입증할 수 없었을 뿐더러 미국에서 개발된 변수들의 예측력도 상대적으로 낮다는 것을 발견하고, 미디어시장 환경을 고려한 새로운 변수를 개발해야 예측의 정확성을 높일 수 있을 것이라고 제안했다(Headen 1979, 333-340).

    참고자료

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