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4대 매체 중복률 예측모델의 정확도 검증에 관한 연구 (Examining Accuracy of Media Audience Duplication Models)

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최초등록일 2025.04.24 최종저작일 2013.07
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4대 매체 중복률 예측모델의 정확도 검증에 관한 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국광고홍보학회
    · 수록지 정보 : 한국광고홍보학보 / 15권 / 3호 / 283 ~ 331페이지
    · 저자명 : 원수현, 이경렬

    초록

    본 연구의 주목적은 텔레비전, 라디오, 신문, 잡지를 포함한 4대 매체 수용자들의 중복행태를 정확히 예측할 수 있는 중복률 예측모델을 살펴보는 것이다. 구체적으로 지금까지 기존연구에서 소개된 중복률 예측모형들을 검토해 보고, 이들 모형을 통하여 4대 매체의 중복률을 예측한 후 각 모델의 정확성을 검증하였다. 연구결과 우리나라 텔레비전의 비히클 내 중복률을 가장 잘 예측하는 모델은 G-E모델로 나타났으며, 라디오의 경우 L-L모델, 그리고 신문과 잡지의 경우 L-L모델이 중복률을 가장 잘 예측하는 모델로 나타났다.
    또한 4대 매체 모두 실측 중복률과 무작위 중복률의 차이가 컸으며, 비히클 간보다 비히클 내의 차이가 더 큰 것으로 나타났다. 구체적으로 비히클 간의 경우 실측 중복률이 무작위 중복률보다 라디오는 5배, 신문과 잡지는 2배 정도로 높았으며, 비히클 내의 경우 텔레비전은 2.5배, 라디오는 17배, 신문 4배, 잡지 10배 정도 높은 것으로 나타났다. 따라서 중복률은 무작위 가정을 적용했을 때 정확히 예측되지 않으며, 비히클 간 중복률보다 비히클 내 중복률을 더 부정확하게 예측한다는 것을 알 수 있다.

    영어초록

    This study examined accuracy of audience duplication models of four mass media including TV, newspaper, radio, and magazine to find out which one is the best predictor. To carry out the purpose of this study, this study compared the actual duplication rate with random duplication rate and duplication coefficient of each of four mass media. To calculate the duplication coefficient, simple regression analysis and multi-linear regression analysis were employed. Average duplication rate error and average percentage error were also calculated to confirm the best media audience duplication model.
    The result of repetition index showed this 20% for television, 64% for radio, 31% for newspaper, and 28% for magazine. In addition, according to the result of difference between actual duplication rate and random duplication rate, all four mass media had a great difference between actual duplication rate and random duplication rate.
    Moreover, the difference of self-pair was bigger than cross-pair duplication. It also turned out that G-E model was most accurate, while H-K-R model was the best predictor for radio and L-L model was the one for newspapers and magazine.

    참고자료

    · 없음
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