I. 서론
최근 동영상 스트리밍 시장이 급부상하고 있다. 시스코(Cisco)가 발표한 ‘2017~2022 비주얼 네트워킹 인덱스’ 보고서에 따르면 2022년 전체 IP트래픽의 71%를 인터넷 동영상이 차지할 것이며 그 중 생중계 동영상은 전통적인 TV 시청 방식을 대체하며 대량의 트래픽을 유발할 것으로 예견되고 있다. 2022년도 생중계 동영상의 트래픽을 살펴보면 2017년도 대비 15배 증가한 17%에 이를 것으로 예측되며 스트리밍 시장의 발전 가능성을 뒷받침하고 있다[1]. 한때는 TV의 대안제로 여겨지던 온라인 영상이 이제는 가장 강력한 미디어 수단으로 자리매김 하고 있는 것이다. 글로벌 ICT기업들 또한 라이브 스트리밍 서비스가 지닌 잠재력에 기대를 걸고 스트리밍 플랫폼 사업에 합류하고 있으며, 사업의 영역을 확장시키며 본격적인 경쟁에 돌입하고 있다[2]. 특히, 라이브 서비스가 갖는 높은 몰입도와 양방향성은 시청자들을 끌어들이며 새로운 수익모델을 창출할 것으로 기대되고 있다.
온라인 스트리밍 시장의 발전으로 인해 공연예술 시장에도 유통 및 소비의 변화가 나타나고 있다. 순수예술의 경우, 2006년 뉴욕 메트로폴리탄 오페라단의 공연실황중계(the Met; Live in HD)를 시작으로 전용홀이 아닌 영화관과 같은 제 3의 공간에서 공연을 감상할 수 있게 되었다. 이후 베를린 필하모닉, 영국 국립극단, 대영 박물관 등도 연이어 서비스를 시작했으며, 공연실황중계는 예술 분야에서 영상화 기술을 가장 잘 활용하는 예로 떠올랐다[3].
현재는 스마트 기기를 이용하여 실시간으로 시청 가능한 라이브 스트리밍 공연이 서비스되고 있다. 네이버 V-Live를 통해 진행된 피아니스트 조성진의 쇼케이스는 8만여 명이 넘는 시청수를 기록하였다[4]. 또한 뮤지컬 ‘레드북’은 누적 뷰 1만 3756명, 실시간 검색어 7위, 전석 매진이라는 기록을 달성하며 라이브 스트리밍 공연이 신작 공연을 적극적으로 소개할 수 있는 새로운 통로임을 확인하였다[5]. 이처럼 라이브 스트리밍 공연은 접근 편의성과 양방향 소통 등의 장점을 통해 현장공연이 지닌 공간적 제약과 한정된 객석, 높은 티켓 가격 등을 보완하며 새로운 공연형식으로 주목받고 있다.
모바일 기반의 라이브 스트리밍 서비스로까지 발전되어 온 공연중계영상은 단순히 공연 실황의 생중계가 아닌 별도의 스트리밍용 공연으로 제작되며 아티스트의 홍보와 관객저변 확대로 이어지고 있다. 네이버가 피아니스트 김정원과 손을 잡고 런칭한 ‘V살롱 콘서트’는 공연을 클래식 연주자의 시선으로 큐레이션하고 해석해주며 관객들에게 다가갔고, JTBC 또한 기존과는 다른 스타일의 클래식 라이브 스트리밍 공연인 ‘고전적 하루’를 선보이며 새로운 시도를 이어가고 있다. 외국기업의 경우 트위터의 페리스코프(Periscope)가 Live 거리 공연 중계로 성공사례를 창출했으며, 성공의 비결로 팬들과의 상호작용과 간편하게 팁을 지불할 수 있는 디지털 송금 서비스 등이 언급되었다. 이렇게 공연예술 시장은 네트워크의 실시간 상호작용성과 모바일 기기의 접근 및 이동 편의성을 기반으로 더욱 다채로워지고 있다.
라이브 스트리밍 공연의 홍보 효과는 현장공연의 티켓 구매로 이어지며 입증되고 있다. 뮤지컬 ‘레드북’은 실황중계 직후 전석 매진을 기록했으며, 전체 좌석 점유율 80% 이상을 기록하는 등 라이브 스트리밍 서비스를 통한 홍보효과를 확인하였다[5]. 라이브 스트리밍 공연은 콘텐츠 노출에 따른 부정적 결과인 현장관객 감소에 대한 우려를 잠재우며, 매력적인 홍보수단으로 떠오르고 있다. 공연중계영상이 실황공연의 보완재인지 대체재인지에 대한 논란이 많은 가운데[6][7], 공연업계는 라이브 스트리밍 서비스를 강력한 홍보 수단으로 판단하며 이를 통해 공연의 콘텐츠와 브랜드를 알리고 있다.
이러한 현상을 반영하듯 공연실황중계[8][9], 라이브 스트리밍과 관련된 디지털 라이브 서비스[10], 소셜 라이브 스트리밍[11], 실시간 인터넷 방송[12][13] 등 클래식 공연실황중계와 라이브 스트리밍에 관한 연구는 다양하게 수행되고 있지만, 현장에서의 경험을 중요시하는 클래식 공연의 라이브 스트리밍 연구는 찾아보기 힘들다. 또한 라이브 스트리밍 공연은 현재 공연예술의 전반적인 분야에서 다양하게 시도되고 있고 그 성과가 나타나고 있음에도 불구하고, 현장 공연의 관객 창출 효과를 검증한 연구는 미비한 실정이다. 이에 무대와 전용 홀이라는 시공간의 제약에서 벗어나 관객들에게 공연의 간접체험 기회를 제공하고 있는 라이브 스트리밍 공연이 새로운 공연의 홍보 수단으로서 어느 정도 역할을 수행하고 있는지, 시청 후 실제 현장공연의 관객확대로 이어지는지 그 효과를 확인하는 것은 매우 필요한 연구라 판단되었다. 특히 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질요인 탐색과 소비자 행동의도에 미치는 영향 모두 선행연구에서 다루어지지 않았기 때문에 본 연구의 차별적 공헌이 가능할 것으로 기대하였다.
따라서 본 연구는 문헌연구와 설문조사를 통해 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인을 도출하고, 이들이 시청만족에 미치는 상대적 중요도를 파악하며, 클래식 라이브 스트리밍 공연에 대한 시청만족이 현장공연의 구매의도로 이어지는지 실증분석하려 한다.
II. 이론적 배경
1. 라이브 스트리밍(Live Streaming) 공연
1.1 라이브 스트리밍(Live Streaming)
라이브 스트리밍(Live Streaming)은 2011년 이후 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있는 상호작용적 형태의 인터넷 기반 멀티미디어 엔터테인먼트이다[14]. Twitch 및 YouTube Live 등 많은 스트리밍 플랫폼이 설립되며 전 세계적으로 전례 없는 성장을 보여주고 있다. TV와 같은 기존의 서비스와는 달리 라이브 스트리밍은 시청자에게 실시간 시청 경험을 제공 할 뿐만 아니라 스트리머와 시청자 혹은 시청자 간 의사소통하고 교류할 수 있는 기회를 제공한다[15]. 이처럼 라이브 스트리밍은 커뮤니티가 형성되는 가상의 공간인 “제 3의 장소” 역할을 하며[16], 소셜 미디어의 새로운 트렌드로 성장하고 있다.
선행 연구자들은 라이브 스트리밍을 다음과 같이 정의한다. Zimmer et al., Friedlander et al., Scheibe et al.[17-19]는 라이브 스트리밍을 Social Live Streaming Services(SLSS)로 명명하며, SLSS를 동기식 소셜 미디어 즉, 사용자가 모바일 장치나 웹캠을 사용해 실시간으로 자신의 콘텐츠를 브로드캐스트 할 수 있는 소셜 네트워킹 서비스(SNS)로 정의한다. SLSS는 Twitter’s Periscope, YouNow, Meerkat Streams, YouTube live, IBM’s Ustream 등과 같이 주제별 제한이 없는 일반적인 라이브 스트리밍 서비스와 Twitch(games)나 Picarto(art) 같은 주제별 라이브 스트리밍 서비스로 구분된다. 한편 Sjoblom & Hamari[15]는 라이브 스트리밍 서비스를 특별한 유형의 비디오 기반 소셜 미디어로 정의하고 있다.
라이브 스트리밍 서비스의 주요 특징은 모든 것이 실시간으로 진행되는 것에 따른 커뮤니케이션의 동시성이며, 모든 사용자는 모바일 기기 또는 PC를 사용하여 자신의 프로그램을 실시간으로 제작하고 방송할 수 있다. 또한 스트리머와 시청자 그리고 시청자와 시청자는 채팅을 통해 소통하고 정보를 공유하는 등 실시간으로 커뮤니케이션하며[16], 시청자는 스트리머에게 포인트, 배지, 현금 등으로 보상을 제공하기도 한다.
1.2 클래식 라이브 스트리밍 공연
본 연구에서는 클래식 라이브 스트리밍 공연을 모바일 기기나 PC를 이용하여 다운로드가 아닌 스트리밍 방식으로 볼 수 있는 클래식 공연으로서 사전에 제작되거나 녹화된 것이 아닌 실시간 진행되는 공연실황중계로 정의한다.
클래식 공연이 지닌 가장 큰 특징은 실연(實演) 즉, 현장성이다[20]. 실연은 연주자, 관객, 무대가 집합적으로 모인 공연장이라는 공간 안에서 연주자와 관객의 직접적인 교감을 가능하게 한다. 또한 생산과 동시에 소비가 이루어지며, 저장 및 재생산이 어렵다는 특징을 갖는다. 이렇듯 현장에서의 실연은 영상화된 실황중계와 달리 관객과 직접적 교감이라는 가장 큰 차이점을 갖는다. 또한 공연예술은 경험재적 성격을 지니고 있어 관람하기 전에는 작품에 대해 평가하기 어려운 특징을 갖는다[21]. 그렇기 때문에 아티스트나 단체의 명성, 전문가의 평가 등 간접적인 방법이나 이전 경험에 의존해 공연을 선택하는 경향이 있으며, 이는 소비자로 하여금 콘텐츠에 대한 불확실성과 높은 티켓 가격에 대한 부담감을 갖게 한다.
현재 현장공연의 간접체험을 위한 가장 효과적인 수단으로 영상화된 공연, 그 중에서도 라이브 스트리밍 공연이 떠오르고 있다. 과거 전용 홀과 극장에서 상영되던 녹화 중심의 시스템에서 현재 스마트 기기를 이용해 온라인에서 감상이 가능한 형태로 진화했으며, 실시간으로 상호작용을 가능하게 한다[15][16]. 라이브 스트리밍 공연이 지닌 실시간성과 상호작용성은 공연예술의 고유한 특성인 현장성을 경험하게 하며, 관객과 연주자의 양방향 소통을 이끌어내고 있다. 실제 클래식 라이브 스트리밍 공연에서는 실시간으로 올라오는 채팅창의 질문들을 보며 아티스트와의 인터뷰를 진행하기도 하고, 연주 감상 후 감상평들을 읽어주기도 하며 공연이 진행된다. 커뮤니케이션의 동시성 즉, Live와 상호작용성을 앞세우며 과거의 실황중계와 차별점을 보이고 있는 것이다.
클래식 라이브 스트리밍 공연은 기존 공연장이 지닌 고정적이고 정형화된 제작·유통 환경을 탈피했다. 스마트 기기 혹은 PC만 있다면 언제·어디서나 공연을 제작하거나 시청할 수 있으며, 채팅창을 통해 아티스트와 실시간 대화가 가능하다. 또한 유명 연주자나 단체의 공연을 무료 혹은 저렴한 가격에 감상할 수 있는 기회를 제공하며 진입장벽이 높은 클래식 공연에 접근 편의성을 제공하고 있다[13]. 이렇듯 클래식 라이브 스트리밍 공연은 공간적 제약과 한정된 객석, 높은 티켓 가격 등 현장공연이 지닌 특성을 보완하며 공연예술이 지닌 경험재 및 감성재로서의 문화적 가치와 공공재로서의 사회적 가치를 널리 보급하고 있다[21]. 시공간의 경계를 확장시키며 더 이상 클래식 공연예술의 창작·유통· 소비 구조가 고정되어 있지 않다는 것을 보여주는 것이다[22].
클래식 라이브 스트리밍 공연을 시청할 수 있는 플랫폼은 현재 YouTube, 포털사이트(네이버 V-LIVE), SNS(Facebook, Instagram, Twitter), 자체 홈페이지 (베를린필 디지털 콘서트홀, Medici.tv) 등이 있으며, 공연실황중계·쇼케이스·리허설·인터뷰 등 다양한 콘텐츠가 제공되고 있다.
2. 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질
2.1 서비스 품질
서비스 품질은 서비스가 지닌 고유한 특성(무형성, 비분리성, 이질성, 소멸성)으로 인해 객관적으로 측정하기 어려운 추상적 개념의 주관적 품질로서 “고객에 의해 지각된 서비스와 기대한 서비스의 비교 평가 결과”로 정의된다[23].
일반적으로 가장 많이 사용되어 온 서비스 품질 측정도구는 SERVQUAL 5차원 품질모형[23]이지만 최근보다 다양한 측면을 모두 아우를 수 있는 3차원 모형이 많은 분야에 적용되어 사용되고 있다[24]. 서비스 전달의 배경이라고 볼 수 있는 서비스 환경에 대한 중요성이 점차 부각되며 서비스 품질차원 연구에 큰 영향을 미치고 있는 것이다.
Brady & Cronin[25]은 Rust & Oliver[26]에 의해 개념적으로만 제안된 3요인 모형과 Dabholkar et al.[27]의 서비스 품질 위계구조 모형을 조합하여 3차원으로 구성된 서비스 품질 위계구조 모형을 개발하였다. 이후 각 차원을 상호작용 품질(interaction quality), 결과 품질(outcome quality), 물리적 환경 품질(physical environment quality)로 명명하고, 실증분석을 통해 3차원 모형의 타당성을 최초로 검증하였다. 이 3차원 서비스 품질 모형에서 결과 품질 차원의 하위 구성요소는 대기 시간, 유형적 증거, 호감도이며, 상호작용 품질의 하위 구성요소로는 종업원의 태도, 행동 및 전문성이 포함된다. 물리적 환경 품질의 구성요소로는 주변조건, 시설 디자인, 시설 내의 사회적 상황이 포함된다[25].
3차원 모형은 직관적으로나 실용적인 관점에서 볼 때 매우 논리적이고 포괄적인 모형이어서 최근 SERVQUAL 모형을 개선한 여러 후속 모형들의 근간이 되고 있다[24]. 3차원 모형을 확장한 다양한 후속 모형들은 3차원을 재분류하거나 새로운 차원을 추가하는 방식으로 전개된다. 이흥연 외[28]는 공연의 서비스 품질을 공연(합창)품질, 물리적 환경 품질, 인적 서비스 품질의 세 차원으로 분류하여 연구를 진행하였으며, 김희석[8]은 공연실황중계의 서비스 품질을 서비스결과 품질, 물리적 환경품질, 상호작용품질의 세 차원에 가격 대비 품질을 추가하여 측정하였다.
2.2 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질
공연예술은 마케팅 관점에서 봤을 때 서비스의 한 형태로, 특히 클래식 음악공연의 경우 인적자원에 크게 의존하는 노동집약적 성격이 강한 전형적인 서비스 산업이다. 클래식 음악공연은 손으로 만질 수 없다는 무형성, 생산과 소비에 있어서 동일한 품질 수준을 보장할 수 없다는 이질성, 보관하거나 재판매할 수 없는 소멸성 등 서비스 상품으로서 특성을 갖는다[29][30]. 또한 현장성을 지녀 공간적·시간적 제약을 갖고 있으며, 경험하기 전까지 상품의 내용과 질을 알 수 없는 경험 재적 성격을 지닌다[31].
서비스 품질 평가의 초점은 서비스 품질을 구성하는 하위차원 중 어느 부분이 상대적인 중요성을 갖게 되느냐에 있다[32]. 실제로 공연예술의 서비스 품질에 관한 연구를 살펴보면 장르나 관객 특성 등 서비스 품질의 하위차원이 만족과 재구매의도에 미치는 상대적 중요도를 살피는 관점에서 진행되었다[33][34]. Hume & Sullivan[34]은 공연예술의 서비스 품질을 핵심 서비스 품질(core service quality)과 주변 서비스 품질 (peripheral service quality)로 구분하여 만족과 재구매의도에 미치는 영향을 검증하였다. 김희석[8]은 공연중계영상의 서비스 품질 요인을 서비스 결과품질(세계적 명성, 현장감, 영상화 특성), 물리적 환경 품질(접근 용이성, 시설 편의성, 관람문화), 상호작용 품질(관객서비스 및 우대), 가격대비 품질로 구성하여 측정하였으며, 이흥연 외[28]는 공연서비스 품질을 서비스 결과 품질(공연의 예술성, 합창단의 수준, 출연진의 인기 등), 물리적 환경 품질(음향시설, 좌석의 편안함, 무대 시야, 조명, 안내 표지 등), 상호작용 품질(인적 서비스, 직원의 친절함, 신속함 등)로 구성하여 관람 후 행동 의도에 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구에서는 공연실황중계[8][9], 디지털 라이브 서비스[10], 소셜 라이브 스트리밍[11], 실시간 인터넷 방송[12][13] 등에 대한 선행연구를 토대로 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인을 Brady and Cronin[25]의 서비스 품질 3차원 모형을 적용하여 결과품질, 물리적 환경 품질, 상호작용품질로 구성하였다.
Ⅲ. 연구설계 및 연구표본
1. 연구설계
본 연구는 클래식 라이브 스트리밍 공연과 현장공연과의 관계를 살펴봄에 있어 먼저 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인을 도출하고(연구문제 1), 이를 토대로 도출된 서비스 품질 요인들이 시청 만족 및 현장공연 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가를 실증적으로 검증하는데(연구문제 2) 목적이 있다. 따라서 본 연구는 순차적인 두 단계로 설계되어 실행되었다.
연구문제 1은 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인을 도출하기 위한 연구로 Churchill[35]의 척도개발 패러다임을 참고하여 측정도구를 구성하였다. 먼저 클래식 라이브 스트리밍 공연의 개념을 정의한 뒤 이론적 고찰과 분석을 통해 서비스 품질 요인을 예비적으로 도출하고 이를 검증할 수 있는 설문문항을 개발하였다. 이후 예술인과 예술단체 대표, 음악관련 교육자로 구성된 전문가 그룹 FGI를 통하여 문항에 대한 검토와 정제를 실시하였으며, 이를 통해 무료 혹은 현장공연보다 저렴한 가격으로 시청 가능한 라이브 스트리밍 공연의 가격적인 특성이 반영되었다. 이후 설문조사를 실시해 최종 데이터를 확보하였으며, 확보된 데이터로 탐색적 요인분석을 실시한 뒤, 그 결과에 따라 요인들을 재구성해 최종적으로 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질요인을 도출하였다.
연구문제 2에서는 연구문제 1을 통해 도출된 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인이 시청만족에 미치는 영향을 분석한 뒤, 시청만족이 현장공연 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다.
2. 자료수집 방법 및 연구표본의 특징
본 연구는 클래식 라이브 스트리밍 공연을 시청한 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 판단표본 추출방식과 편의표본 추출방식을 통하여 연구표본을 추출하였다. 설문조사는 2019년 9월 11일부터 10월 11일까지 약 한 달 간 온라인과 오프라인을 통해 진행되었으며, 회수된 설문지 212부 중 결측치와 불성실한 응답치 14부를 제외한 총 198부의 설문 데이터가 최종 분석에 사용되었다.
설문지는 연구 모형을 구성하는 요인별 측정항목들과 인구통계학적 특성 그리고 클래식 라이브 스트리밍 공연의 이용 경험 여부 및 결과를 묻는 7점 리커트 (Likert) 방식의 문항들로 구성되었다. 변수 별 문항들은 관련 선행연구를 참고하여 본 연구에 맞게 변형하여 구성하였다. 변수 별 조작적 정의 및 문항도출에 참고한 문헌은 다음 [표 1]과 같다.
표 1. 변수의 조작적 정의 및 문항 도출
응답자들의 인구 통계적 특성을 살펴보면 총 198명 중 남성 82명(41.4%), 여성 116명(58.6)으로 나타났으며, 20대가 164명(82.9%), 30대가 30명(15.2)으로 전체 응답자 중 98%를 차지했다. 응답자 대부분은 학생(126명, 63.3%)으로 개인소득은 100만원 미만이 62.1%를 차지하였으며, 한 달 문화생활 소비금액은 5~10만원 미만이 31.8%로 가장 높게 나왔다.
또한 응답자들의 공연 시청 행태를 살펴보면, 클래식 라이브 스트리밍 공연의 Live영상과 녹화영상을 모두 시청한 경험이 있는 응답자는 전체 28.8%로 나타났으며, Live영상만 시청한 응답자는 11.1%, 녹화영상만 시청한 응답자는 60.1%로 나타났다. 응답자 대부분은 스마트폰(80.3%)을 이용하여 시청했으며, 응답자 중 절반은 채팅에 직접(8.6%), 간접(39.9%)적으로 참여한 경험이 있는 것으로 나타났다.
Ⅳ. 연구방법 및 결과
1. 연구문제 1
본 연구에서는 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인을 규명하기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석은 변수 간 내재된 관계를 탐색적으로 찾아내는 분석방법[43]으로 이론적 분석 및 전문가 FGI를 통해 사전에 도출된 서비스 품질요인과 이를 측정하기 위한 조사도구의 타당성 검증을 위해 실시되었다. 분석을 위한 통계 프로그램으로는 SPSS 25.0이 사용되었다. 주성분 분석(principle component analysis)을 사용하여 요인을 추출하고, 직각회전방식중 하나인 베리맥스(varimax) 회전방식을 이용해 공통성(communality), 요인 적재치(factor loading), Kaiser-Meyer-Olkin 측도, Bartlett 구형성 검정 값을 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구[43]를 참조하여 요인 적재치 0.5 이상을 상회하는 변수만을 요인 구성개념의 측정항목으로 선정하였으며, [표 2]에서 나타난 바와 같이 전체 요인들의 누적설명력이 65.956%로 서비스 품질요인들이 합리적으로 구성되어 있음을 확인하였다. 각 요인의 Cronbach’s α값을 살펴본 결과, 모든 요인의 값이 0.8 이상으로 나타나 조사도구가 매우 높은 신뢰성을 보이는 것으로 나타났으며[43], KMO값 또한 0.899로 기준치인 0.7보다 높게 나타나 품질요인 도출의 타당성을 확보하였다.
[표 2]와 같이 탐색적 요인분석의 결과, 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질은 4개의 요인으로 구분되어 추출되었다. 선행연구를 바탕으로 서비스 품질의 각 요인을 구성하고 있는 변수들의 공통점을 찾아 4개의 요인을 영상콘텐츠성, 실시간상호작용성. 편의성, 기술성으로 명명하였으며, Brady and Cronin [25]의 서비스 품질 3차원 모형에 따라 다시 결과품질(영상콘텐츠성), 물리적 환경 품질(편의성, 기술성), 상호작용품질(실시간상호작용성)로 재구성하였다.
표 2. 탐색적 요인분석 결과
2. 연구문제 2
2.1 연구가설 및 연구모형
많은 연구들은 서비스 품질이 만족 및 행동의도에 영향을 미침을 보여주고 있다. Cronin et al.[42]은 서비스 품질이 만족에 영향을 미치는 중요한 요인이며 만족을 통해 행동의도에도 영향을 미친다는 것을 실증하였다. Oliver[41]는 사용자 만족이 미래의 잠재적 행동의도에 긍정적인 영향을 미친다고 주장하였으며, Zeithaml et al.[44] 또한 서비스 품질에 대한 만족이 이후 행동의도에 영향을 준다고 하였다.
최근 공연단체와 기획사는 가장 효과적인 현장공연의 홍보 수단으로 라이브 스트리밍 공연을 활용하고 있으며 관객 창출 효과를 경험하고 있다. 영국의 AEA 컨설팅은 보고서를 통해 공연실황중계가 현장의 관객을 감소시키기보다 저변을 확대 시키며, 공연예술의 장벽을 허무는 효과가 더 큼을 확인했다[45].
따라서 본 연구에서는 앞서 연구문제 1에서 도출한 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인들이 시청만족 및 현장공연 구매의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다.
H1. 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질은 시청만족에 유의미한 영향을 미칠 것이다.
H1-1. 영상콘텐츠성은 시청만족에 유의미한 영향을 미칠 것이다.
H1-2. 편의성은 시청만족에 유의미한 영향을 미칠 것이다.
H1-3. 기술성은 시청만족에 유의미한 영향을 미칠 것이다.
H1-4. 실시간상호작용성은 시청만족에 유의미한 영향을 미칠 것이다.
H2. 라이브 스트리밍 공연의 시청만족은 현장공연 구매의도에 유의미한 영향을 미칠 것이다.
[그림 1]은 위의 가설들에 따른 연구모델을 보여주고 있다.
그림 1. 연구모형
2.2 측정모델의 평가
연구문제 2에서는 가설검증을 위해 측정모델(outer model)과 구조모델(inner model)에 대한 평가를 진행했다. 먼저 측정모델의 평가를 위하여 내적 일관성 신뢰도와 집중타당도 그리고 판별타당도를 분석했다. 본 연구는 탐색적 성격이 강하다고 판단하여 이에 적합한 통계 프로그램으로 알려진 SmartPLS 3.0을 활용해 분석을 수행하였다.
[표 3]에 나타난 것처럼 내적 일관성 신뢰도 분석결과 Cronbach’s α가 모두 0.8 이상으로 나타났고 CR 값도 0.8 이상으로 나타나 바람직한 수준의 신뢰도를 보여주었다[46][47]. 또한 모든 측정변수의 외부 적재 치가 0.7을 넘었고, AVE값 역시 모두 임계치인 0.5 이상으로 나타나 잠재변수의 집중타당도가 확보되었다 [43][48].
표 3. 신뢰도 및 타당도 분석
판별 타당도(discriminant validity)는 잠재변수를 잘 구분할 수 있는 정도를 말하며 본 연구에서는 Fornell-Larcker criterion에 따라 판별타당도를 검증하였다. 검증 결과, [표 4]에서 볼 수 있듯이 각 변수의 AVE제곱근이 대각선 아래 잠재변수 간 상관관계들보다 높은 값을 보이므로 판별타당도가 확보된 것을 확인할 수 있었다.
표 4. 판별 타당도 분석
2.3 구조모델의 평가
구조모형의 적합도를 확인하기 위해서 다중공선성의 문제를 확인하고 연구모델의 결정계수(R²)를 살펴보았다. 먼저 VIF(Variance Inflation Factor) 값을 살펴본 결과, 모두 5 미만으로 잠재변수들 간에 다중공선성이 없는 것으로 나타났다[49].
표 5. 다중공선성 분석
연구모델의 설명력을 의미하는 결정계수(R²)를 살펴본 결과, 서비스 품질 요인들이 시청만족에 미치는 영향의 결정계수가 0.554로 중간 설명력을 보여주며[43], 모형의 적합도에는 문제가 없음이 확인되었다. 한편 서비스 품질 요인들이 구매의도에 미치는 영향의 결정계 수는 0.113으로 낮게 나타났다.
표 6. R2 분석결과
2.4 연구가설 검정
본 연구의 가설 검증을 위해 구조모형의 경로계수 값을 도출하였다. 부트스트래핑(bootstrapping) 복원 횟수는 5,000으로 설정하여 분석을 실시하였으며[43], 구조모형 분석결과 연구모형의 경로계수는 [그림 2]와 같이 나타났다.
그림 2. 연구모형 검정
연구모형 경로계수의 유의성을 통해 가설을 검증한 결과는 [표 7]과 같다. 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질 요인 중 영상콘텐츠성과 편의성 그리고 기술성은 시청만족에 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만 실시간상호작용성은 유의한 영향을 미치지 못했다. 한편 시청만족은 구매의도에 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
표 7. 연구가설 검증
Ⅴ. 결론
클래식 라이브 스트리밍 공연은 공연의 홍보를 위한 새로운 유통창구로 활용되고 있으며, 공공적 가치 창출과 공연예술의 관객 저변 확대에 새로운 도구로 자리매김하고 있다. 또한 고급문화로 인식되어 온 클래식 공연이 지닌 시공간의 제약과 높은 티켓 가격에 대한 부담을 허물며 문화 향유를 가능하게 하고 있다. 이에 본연구는 기존의 공연실황중계와는 차별성을 두고 있는 라이브 스트리밍 공연에 주목하여, 클래식 라이브 스트리밍 공연의 홍보효과를 검증하기 위한 실증분석을 실시하였다.
본 연구 결과에 따르면 시청자들이 느끼는 클래식 라이브 스트리밍 공연의 서비스 품질은 영상콘텐츠성, 실시간상호작용성, 편의성, 기술성의 4가지 요인으로 구분하여 설명할 수 있다. 실시간상호작용성을 제외한 서비스 품질 요인들은 클래식 라이브 스트리밍 공연의 시청만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
먼저 클래식 라이브 스트리밍 공연의 결과품질로 분류할 수 있는 영상콘텐츠성은 시청만족에 유의한 긍정적 영향을 미쳤다. 연주자의 명성, 레퍼토리, 인터뷰와 같은 콘텐츠 구성 요소들과 영상을 통해 연주를 가까이에서 볼 수 있다는 영상화 요소가 시청만족을 이끌어 내고 있다. 실제로 대중들에게 실시간 공연중계의 바람을 일으킨 뉴욕 메트 오페라 라이브는 영화감독의 영입과 최대 10대에 달하는 카메라를 설치하여 편집, 송출하는 것으로 알려져 있다. 이는 연주를 현장감 있게 담기 위함이며, 지속적으로 영상과 기술에 대한 역량은 물론 공연을 송출하는 플랫폼의 기술지원 또한 더욱 요구될 전망이다. 또한 유명 아티스트의 공연에서는 비싼 티켓 가격을 지불하고도 좋은 좌석에 앉을 수 없는 상황이 발생하기도 하는데 클래식 라이브 스트리밍 공연은 이런 불편을 해소시켜줄 뿐만 아니라 공연장의 어떤 좌석에서도 볼 수 없던 각도로 공연을 감상할 수 있게 해주며 만족도를 높게 한다. 이는 공연실황중계와 클래식 공연의 선택에 있어 가장 중요한 요소가 공연의 콘텐츠와 영상미라는 선행연구[8][29]의 내용과도 부합한다.
한편 클래식 라이브 스트리밍 공연의 물리적 환경 품질로 분류할 수 있는 편의성도 시청만족에 유의한 긍정적 영향을 미쳤다. 클래식 라이브 스트리밍 공연은 기존의 영화관이나 극장에서 상영되던 공연실황중계와는 달리 시공간의 제약 없이 스마트 기기를 이용해 시청할 수 있는 점에서 접근 편의성이 매우 높다. 또한 클래식 라이브 스트리밍 공연은 공연장 내에서 기본적으로 수반되는 관람 매너나 에티켓 등에 구애받지 않고 자유로운 감상을 가능하게 하며, 고정된 좌석에 앉아 감상해야 하는 불편함도 덜어준다. 또한 비싼 티켓 가격에 대한 부담감을 해소시키는 등 관람 편의성을 높게 한다.
또 다른 클래식 라이브 스트리밍 공연의 물리적 환경 품질로 분류할 수 있는 기술성 또한 시청만족에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 실연 즉, 공연장 현장에서의 울림과 연주자가 표현해내는 소리를 중요시하는 클래식 공연의 특성상 그 소리를 어느 정도로 구현해 내는지가 클래식 라이브 스트리밍 공연의 시청 만족을 결정하는 중요한 요소로 보인다. 현장감 즉, 전용 홀에서 듣는 소리의 감동을 최대한 재현해낸다면 시청만족은 더욱 높아질 것이다. 또한 고화질•고음질의 서비스는 시청 만족을 높여주는 것으로 나타나 클래식 라이브 스트리밍 공연을 제작하는 제작사나 공연을 송출하는 플랫폼이 신경 써야 할 부분으로 판단되며, 특히 현장공연을 위한 홍보 창구로써의 역할을 넘어 클래식 공연의 새로운 비즈니스 모델로 발전시켜 나아갈 때에 가장 중점을 두어야 할 요인으로 사료된다. 이와 같은 결과는 사이트 내의 기술적 안정성이 만족을 높인다는 선행연구[50]의 결과를 지지하고 있으며, 영상 끊김이나 음질불량, 사이트 접속 불안정 등의 기술적 오류 없이 고화질•고음질의 서비스가 제공됐을 때 클래식 라이브 스트리밍 공연의 시청만족을 높일 수 있다.
그러나 예상과는 달리 클래식 라이브 스트리밍 공연의 상호작용품질로 분류할 수 있는 실시간 상호작용성이 시청만족에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 기존의 라이브 스트리밍 관련 연구들과 차별적인 결과를 보여주는 부분으로 라이브 스트리밍의 대표적 특징이라고 할 수 있는 동시성과 상호작용성이 클래식 공연에서는 크게 작용하지 않음을 보여준다. 이와 같은 결과는 강력한 팬덤이 형성되어 아티스트와의 소통과 표현을 갈망하는 대중음악 관객과는 달리 공연의 콘텐츠를 중요시하고 공연 중 잡담과 환호 등을 자제하며 감상에 집중하는 클래식 공연 관객의 특성을 보여주는 부분으로 사료된다. 즉, 떼창과 환호성이 가득한 대중공연의 콘서트와 달리 관람매너를 지키며 감상하는 클래식 공연의 관객 모습이 라이브 스트리밍 공연의 감상에서도 나타나는 것이다. 이와 같은 연구결과는 라이브 스트리밍 공연 제작 시 아티스트와의 소통을 통한 만족도 향상보다는 공연 콘텐츠 자체에 집중해야 하는 것이 우선되어야 함을 시사한다. 더불어 이러한 결과는 표본 선정에 있어서 클래식 라이브 스트리밍 공연의 녹화본만을 시청한 응답자가 60.1%로 표본의 과반수를 상회한 점과 직접 채팅 참여자가 표본의 8.6%에 그친점 등 표본의 한계도 일부 기인했을 것으로 판단된다.
한편 클래식 라이브 스트리밍 공연의 시청만족은 현장공연 구매의도에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 클래식 라이브 스트리밍 공연에 만족한 시청자는 ‘현장공연을 보러 가고 싶다’거나 ‘현장공연을 구매할 의사가 있다’고 응답하는 경우가 많았다. 또한 많은 응답자들이 ‘클래식 라이브 스트리밍 공연의 시청을 통해 공연 정보를 확인 후 현장 공연을 구매할 것’이라 응답해 라이브 스트리밍 공연이 지닌 간접체험 효과가 공연예술의 경험재적 특성에 의한 접근의 어려움을 해소할 수 있음을 시사하고 있다. 이는 지식과 정보 없이는 진입장벽이 높은 클래식 공연에 동영상 서비스를 제공함으로써 높은 티켓 가격에 대한 부담과 공연 내용에 대한 궁금증을 덜어주는 역할을 하는 것이다.
본 연구는 영화관과 같은 제 3의 장소에서 녹화본을 감상하는 이전의 공연실황중계 연구와는 달리 현장성을 중시하는 클래식 공연의 특성을 고려하여 모바일과 PC 중심의 실시간 공연중계에 초점을 맞춰 연구를 진행했다는 점에서 이전 연구들과의 차별점을 갖는다. 또한 본 연구는 서비스에 관한 지속적 사용의도 및 추천 의사를 묻는 기존의 선행연구들과는 달리 온라인에서의 만족이 오프라인으로 관객을 유도하는지 살펴보았으며, 실증적인 분석을 통해 현장공연 구매의도에 영향을 미치는 요인과 결과를 검증함으로 실질적인 전략수립의 단초를 제공했다는 점에서 의의가 있다. 또한 최초로 서비스 품질 모델을 클래식 라이브 스트리밍 공연에 적용함으로써 후속연구에 대한 이론적 바탕을 제공하였다.
그러나 본 연구는 표본구성의 현실적 어려움으로 인해 클래식 라이브 스트리밍 공연의 라이브 영상을 시청한 대상 뿐 만 아니라 녹화본 시청자도 표본에 포함되어 있어 라이브 서비스의 특징이 충분히 반영되지 않았을 수도 있는 한계를 가지고 있다. 후속 연구에서는 표본의 크기를 확대하고 구성의 균형을 도모할 뿐만 아니라 실시간 공연 중계 시청자와 녹화본 시청자, 채팅에 참여한 사람과 참여하지 않은 사람, 유료 사이트의 스트리밍 공연 구독자와 무료 사이트의 스트리밍 공연 구독자 간의 차이 등을 연구 설계에 반영해 보다 입체적이고 신뢰성 높은 연구 결과를 도출할 필요가 있다.
References
- Cisco, Visual Networking Index: Forecast and Trends, 2017-2022 White Paper, 2019.
- 신재욱, 글로벌 ICT 기업들의 이유 있는 콘텐츠사업 확장, 한국경제신문, 2016.
- Nesta, Digital Culture: How Arts and Cultural Organisations in England Use Technology, Technical Report, 2015.
- http://www.donga.com/news/article/all/20161220/81941744/1
- (재)예술경영지원센터, 2018 공연예술 트랜드 조사 보고서, 2018
- H. Bakhshi and D. Throsby, "Digital complements or substitutes? A quasi-field experiment from the Royal National Theatre," Journal of Cultural Economics Vol.38, No.1, pp.1-8, 2014. https://doi.org/10.1007/s10824-013-9201-2
- H. Bakhshi and A. Whitby, Estimating the Impact of Live Simulcast on Theatre Attendance: An Application to London's National Theatre, National endowment for science, technology and the arts, 2014.
- 김희석, "공연 중계영상의 관객증대 전략," 예술경영연구, 제45권, pp.107-167, 2018.
- 허난영, "공연예술콘텐츠의 가치와 융합적 구조: 공연예술실황영상을 중심으로," 한국콘텐츠학회논문지, 제16권, 제1호, pp.241-255, 2016. https://doi.org/10.5392/JKCA.2016.16.01.241
- 서지혜, 이재신, "디지털 라이브 서비스의 수용요인에 대한 연구: 프레즌스와 플로우를 중심으로," 제35권, pp.33-59, 2015.
- 이주희, 고경아, 하대권, "1 인 미디어 이용자들의 라이브 스트리밍 방송 시청 동기 및 사용자 반응에 관한 연구: 후기 수용 모델 (PAM) 을 중심으로," 한국광고홍보학보 제20권, 제2호, pp.178-215, 2018.
- 김종무, "인터넷 라이브 방송 시청동기가 시청만족도와 지속시청의도에 미치는 영향 분석," 한국디자인문화학회지, 제23권, 제2호, pp.141-152, 2017.
- 이규탁, "실시간 인터넷 방송과 케이팝, 그리고 수용자," 예술경영연구, 제39권, pp.33-65, 2016.
- S. E. Needleman, Twitch's viewers reach 100 million a month, The Wall Street Journal, 2015
- M. Sjoblom and J. Hamari, "Why do people watch others play video games? An empirical study on the motivations of Twitch users," Computers in Human Behavior, Vol.75, pp.985-996, 2017. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.10.019
- W. A. Hamilton, O. Garretson, and A. Kerne, "Streaming on Twitch: Fostering participatory communities of play within live mixed media," Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human factors in computing systems, ACM, pp.1315-1324, 2014.
- F. Zimmer, K. Scheibe, and W. G. Stock, "A model for information behavior research on social live streaming services (SLSSs)," In: International Conference on Social Computing and Social Media. Springer, Cham, pp.429-448, 2018.
- M. B. Friedlander, "Streamer motives and user-generated content on social live-streaming services," Journal of Information Science Theory and Practice, Vol.5, No.1, pp.65-84, 2017. https://doi.org/10.1633/JISTaP.2017.5.1.5
- K. Scheibe, K. J. Fietkiewicz, and W. G. Stock, "Information Behavior on Social Live Streaming Services," Journal of Information Science Theory and Practice, Vol.4, No.2, pp.6-20, 2016. https://doi.org/10.1633/JISTaP.2016.4.2.1
- 권혁인, 주희엽, 김만진, 이현정, 이지애, "공연서비스에 대한 관람객의 순차적 기대 및 성과와 만족 간 관계 분석," 한국콘텐츠학회논문지, 제11권, 제2호, pp.287-302, 2011. https://doi.org/10.5392/JKCA.2011.11.2.287
- P. Nelson, "Information and consumer behavior," Journal of political economy, Vol.78, No.2, pp.311-329, 1970. https://doi.org/10.1086/259630
- 김선영, "공연예술산업의 유통 활성화 방안 선호도 분석," 문화산업연구, 제18권, 제1호, pp.21-34, 2018.
- A. Parasuraman, V. A. Zeithaml, and L. L. Berry, "SERVQUAL: A Multiple-Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality," Journal of Retailing, Vol.64, No.1, pp.12-40, 1988.
- 이유재, 라선아, "서비스 품질 측정모형의 우수성 비교: SERVQUAL 모형, Grönroos 모형, 3 차원품질모형을 중심으로," 서비스마케팅저널, 제4권, 제2호, pp.91-126, 2011.
- M. K. Brady and J. J. Cronin Jr, "Some new thoughts on conceptualizing perceived service quality: a hierarchical approach," Journal of marketing, Vol.65, No.3, pp.34-49, 2001. https://doi.org/10.1509/jmkg.65.3.34.18334
- R. T. Rust and R. L. Oliver, "Service Quality: Insight and Managerial Implication," Service Quality: New Directions in Theory and Practice, California: SAGE Publications, Inc, 1994.
- P. A. Dabholkar, D. I. Thorpe, and J. O. Rentz, "A measure of service quality for retail stores: scale development and validation," Journal of the Academy of marketing Science, Vol.24, No.1 p.3, 1996. https://doi.org/10.1007/BF02893933
- 이흥연, 안정석, 안성식, "공연서비스 품질이 관람 후 행동의도에 미치는 영향에 관한 연구: 합창공연 서비스 관람객을 대상으로," 미디어와 공연예술 연구, 제10권, 제2호, pp.93-118, 2015.
- 김주호, 이은정, "클래식 음악공연의 소비자 선택요인과 의사결정의 탐색적 연구," 상품학연구, 제28권, pp.43-59, 2010.
- 이유재, 이준엽, 라선아, "공연예술시장의 소비자 행동 연구에 대한 고찰," 경영논집, Vol.33, No.3, pp.308-340, 1999.
- 최동길, 전병준, 박찬희, "국내 공연산업의 수익구조에 관한 연구," 예술경영연구, Vol.18, pp.5-34, 2011.
- P. Gerrard and B. Cunningham, "Bank service quality: a comparison between a publicly quoted bank and a government bank in Singapore," Journal of Financial Services Marketing, Vol.6, No.1, pp.50-66, 2001. https://doi.org/10.1057/palgrave.fsm.4770040
- 남정미, 유소이, "공연장 및 예술단체에서 제공하는 SNS 품질특성이 고객만족, 구전의도 및 구매의도에 미치는 영향," 예술경영연구, No.27, pp.51-74, 2013.
- M. Hume and G. S. Mort, "The consequence of appraisal emotion, service quality, perceived value and customer satisfaction on repurchase intent in the performing arts," Journal of Services Marketing, Vol.24, No.2, pp.170-182, 2010. https://doi.org/10.1108/08876041011031136
- G. A. Churchill Jr, "A paradigm for developing better measures of marketing constructs," Journal of marketing research, v.16, no.1, pp.64-73, 1979. https://doi.org/10.2307/3150876
- S Yoon, S Oh, S Song, K. K. Kim, and Y. Kim, "Higher quality or lower price? How value-increasing promotions affect retailer reputation via perceived value," Journal of Business Research, Vol.67, No.10, pp.2088-2096, 2014. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2014.04.017
- M. Chae and J. Kim, "What's so different about the mobile Internet?," Communications of the ACM, Vol.46, No.12, pp.240-247, 2003. https://doi.org/10.1145/953460.953506
- F Muller-Veerse: Mobile Commerce Report, Durlacher Research Ltd., 1999.
-
E. D. Alba, M. Rico, and M. A. Jimenez, "Crossstrand side‐chain interactions versus turn conformation in
${\beta}$ ‐hairpins," Protein science, Vol.6, No.12, pp.2548-2560, 1997. https://doi.org/10.1002/pro.5560061207 - J. Steuer, "Defining virtual reality: Dimensions determining telepresence," Journal of communication, Vol.42, No.4, pp.73-93, 1992. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1992.tb00812.x
- R. L. Oliver, "A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions," Journal of marketing research, Vol.17, No.4, pp.460-469, 1980. https://doi.org/10.2307/3150499
- J. J. Cronin Jr, M. K. Brady, and G. T. M. Hult, "Assessing the effects of quality, value, and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments," Journal of retailing, Vol.76, No.2, pp.193-218, 2000. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(00)00028-2
- J. F. Hair, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, "PLS-SEM: Indeed a silver bullet," Journal of Marketing theory and Practice, Vol.19, No.2, pp.139-152, 2011. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
- V. A. Zeithaml, L. L. Berry, and A. Parasuraman, "The behavioral consequences of service quality," Journal of marketing, Vol.60, No.2, pp.31-46, 1996. https://doi.org/10.2307/1251929
- B. K. Reidy, B. Schutt, D. Abramson, and A. Durski, From Live-to-Digital: Understanding the Impact of Digital Developments in Theatre on Audiences, Production and Distribution, Arts Council England, 2016.
- L. J. Cronbach, "Coefficient alpha and the internal structure of tests," psychometrika, Vol.16, No.3, pp.297-334, 1951. https://doi.org/10.1007/BF02310555
- J. C. Nunnally and I. H. Bernstein, Psychological theory, New York, NY: MacGraw-Hill, 1994.
- C. Fornell and D. F. Larcker, "Structural equation models with unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics," Journal of Marketing Research, Vol.18, No.3, pp.382-388, 1981. https://doi.org/10.1177/002224378101800313
- R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye, Probability & statistics for engineers & scientists, Prentice Hall, 2012.
- 이경탁, 노미진, 구동모, "소비자의 지각된 가치가 소셜커머스 이용의도에 미치는 영향," Asia Marketing Journal, Vol.13, No.3, pp.135-161, 2011.