출처: 한국방송광고공사 - 광고연구
4. 연구방법
1) 분석된 모델들과 데이터 베이스
전술한 Danaher의 canonical expansion 모델과 본 연구의 주 모델인 conditional beta distribution모델을 위시하여 모두 아홉 개의 모델이 같은 데이터 베이스와 같은 오차 평가기준으로 시험되었다: 배타이항분포 모델 (the beta vinomial distribution model), 케노니컬 확장 모델(the canonical expansion model), 조건부 베타분포 모델(the conditional beta distribution model), 드리칠레 다항분포 모델(the Dirichle multinomial distribution model), 수정된 드리칠레 다항분포모델(the modified Dirichlet distribution model), 호포만 베타이항분포 모델(the Hofmals beta binomial distribution model), 호프만 기하분포모델(the Hofmans geometric distribution model), 모겐쯔턴연합산 모델(the Morgensztern sequential aggregation distribution model), 포아송 이항분포모델(the Poisson binomial distribution model)
비대칭의 매체 일정(asymmetrical media schedule)을 검증해보기 위해서는 각 매체에 대한 삽입수에 상관없이 노출분포를 예측할 수 있는 적절한 모델의 개발이 필요할 뿐 아니라 모델의 투입요소와, 더 중요하기는, 모델의 결과를 비교할 수 있는 실제(actual or observed) 노출분포를 제공할 수 있는 적절한 데이터 베이스가 필요하다. 이는 각 모델의 정확도는 모델의 예측치와 기존 조사회사들이 제공하는 자료(syndicated audience data services)를 바탕으로 만든 실제치를 비교하여 결정하기 때문이다.
따라서 수용자(audience) 조사 자료가 어떻게 수집되었는지에 따라 모델 을 시험해 볼 표본 매체일정의 삽입 유형(insertion pattern)이 결정된다. 예를 들면 미국의 SMRB는 일 년에 두번, 같은 패널 피조사자를 대상으로 110여개 주요 잡지의 열독률을 측정, 그 평균을 1회 열독률로 보고하고 3회 이상 4회까지의 도달률(reach)은 BBD를 이용·예측치를 보고하고 있다. 다 시 말하자면 '책'으로 혹은 온라인으로 제공되는 SMRB자료의3회, 4회 축적수용자(accumulated audience)는 또 다른 하나의 예측치에 불가한 것이다. 따라서 이 자료를 이용해 모델을 실제치와 정확히 검증해 보기 위해서는 각 비히클에 대해 두번의 삽입만 넣은 표본 매체 일정(sample media schdule)을 이용해야만 한다. 이러한 한계점이 있지만 동매체간의 축적률(accumulated aduience)과 타매체 간의 중복률(duplicated audience)과 같은, 노출분포모델의 정교화를 도울 수 있는 조사자료를 제공하기 때문에 미국에서 발표되는 거의 모든 모델이 SMRB를 사용하고 있다.
이와는 대조적으로 Danaher가 사용한 뉴질랜드 AGB : McNair사의 조사 자료는 매주 200여명씩 6개월 동안 다단계 집단표본(multistage cluster sample) 조사방법과 질문내용의 차이로, 주간지의 경우는 1~4회까지, 월간지의 경우는 1~6회까지 삽입수를 변화선택할 수 있는 매체 일정을 검증할 수 있게 한다.
따라서 본 연구에서는 1979년과 1984년도의 미국의 SMRB 자료를 이용함으로써 기존의 모델 연구결과와 직접적인 비교를 용이하게 하고 아울러 1985년 뉴질랜드의 AGB: McNair자료도 이용함으로써 비대칭 매체 일정의 검증을 가능하게 하고자 한다. 또 한 종류 이상의 데이터 베이스를 이용한 연구가 거의 없었던 것을 감안하면 본 연구가 복수 데이터 베이스를 기용함으로써 모델들의 정확도에 대한 신뢰도를 높임과 동시에 모델들의 범문화적(cross-cultural) 적용의 가능성을 평가해 보는 시도의 의미가 있다 하겠다.
2) 자료의 tabulation과 표본 매체일정(sample schedule)
Tabulation은 컴퓨터화된 과정으로 특정 비히클에 노출되었다고 하는 응답자의 수를 세는 것을 말한다. 각 데이터 베이스가 모두 방대한 양의 정보를 수록하도록(매체사용정보뿐 아니라 상품사용유형이며 인구학적 정보며 실로 엄청난 양의 정보를 기록해야 한다) 나름대로의 방식을 도입하고 있으므로 노출분포모델의 검증을 위해서는 raw data는 목적에 맞게 재구성시킬 것이 요구되는 데 이 작업은 시간과 노력이 상당히 드는 과정이다. 따라서 본 연구에서는 1979 SMRB 데이터는 Leckenby와 Kishi에 의하여, 1984 SMRB 데이터는 Lee에 의해서, 1985 AGB: McNair 데이터는 Danaher에 의해 각각 tabulation이 된 자료를 이용하기로 하였다. *
각 모델들을 테스트 할 때 사용될 대칭적 표본 매체 일정들은 계층화된 무작위 표본(stratified random pop)추출 과정을 통해 1979년 데이터에 대해
479개의 매체일정, 1984년 데이터에 대해 431개의 매체 일정이 만들어졌다. 한 매체일정의 크기는 가장 작은 것이 2매체, 가장 큰 것이 12개 *의 매체로 되어 있고 각 매체는 2회의 삽입수를 가진다.
Leckenby와 Kishi(1983)가 고안한 계층화된 무작위 표본 추출법은, 실제 매체계획이 대부분 표적 청중에 따라 비슷한 성격의 매체를 사게되는 특성을 반영하기 위해 비슷한 내용을 중심으로 8개의 매체군으로 나눈 후에 각 매체군 안에서 매체일정을 선택하도록 배려한 것이다.
비대칭적인 표본 매체일정의 실험은 Danaher가 단순 무작위 방법으로 고른 총 840개의 매체 일정 중 396개로 2개부터 6개의 매체가 1, 4혹은 6회의 삽입을 가지는 크기로 되어있다.
3) 모델의 정확도 평가 기준들
각 모델들의 성능을 평가하는 데 있어 그들의 정확도는 오차를 어떻게 정의하느냐에 따라 부분적으로 달라질 수 있다. 본 연구에서는 두 종류의 오차 요인들을 고려했는데 하나는 전체 도달률 예측치의 오차(AER:average percentage error in reach)와 다른 하나는 노출빈도의 각 수준마다 실제치와 예측치의 차이를 고려한 오차(APE: average percentage error in exposure distribution)이다. 이 두 개념은 많은 선행 연구들에서 이용되어 왔을 뿐 아니라 가장 최근의 Danaher의 연구에서도 같은 오차 정의**들을 사용하였으므로 오차정의의 표준화 일환으로 채택되었다.
각 매체 일정의 노출분포를 산정하는데 걸리는 시간도 아울러 평가하였다. 다음의 식들은 각 오차를 산출하는 구체적인 방법을 설명하고 있다.
