Structural Assets of Local Broadcasting Networks and Regional Gap: Foucsing on Local MBC stations in South Korea

지역 방송국 네트워크의 구조적 자산(asset)과 지역 간 격차: 지역MBC를 중심으로

Abstract

This study examined the social capital and geographical gaps of local television stations using web data gathered through website crawling. URLs for 16 local MBC websites were collected. MBC is an abbreviation for Munhwa Broadcasting Corporation, one of South Korea's largest television and radio broadcasters. Munhwa is a Sino-Korean term that means "culture." It initially determined which institutions local broadcasting stations were linked to using a Web Impact Report. To investigate the specific connection type, URL information was classified using the n-tuple helix model, followed by 2-mode network analysis. The n-tuple helix model is an analysis method that extends the standard university-business-government triple-helix model by including a new network innovation originator. As a result, local broadcasting stations relied heavily on activities like as festivals, performances, and exhibitions to engage the local community. Local stations in Daegu-Gyeongbuk area and the Busan-Ulsan-Gyeongnam area were identified as having the most diverse connections to the local population among other regions.

이 연구는 웹사이트 크롤링을 통해 수집된 웹 데이터를 활용하여 지역 방송국의 사회적 자본과 지역 간 격차를 살펴보았다. 구체적으로 16개 지역 MBC 웹사이트와 연결된 URL을 수집하였다. 먼저, 웹 영향평가 조사를 통해 지역 방송국이 어느 기관과 연결되어 있는지 분석했다. 구체적인 연결 형태를 살펴보기 위해 n차 헬릭스 모델을 적용하여 URL 정보를 분류한 후 2원성 네트워크 분석을 진행하였다. n차 헬릭스 모델은 전통적 트리플 헬릭스 모델인 대학-기업-정부에 네트워크의 새로운 혁신 창출 주체를 추가한 분석 방법이다. 그 결과, 지역 방송국들은 지역 사회와의 교류에 있어 축제, 공연, 전시와 같은 프로그램을 가장 많이 활용하고 있었다. 지역별로는 대경권과 동남권에 속한 지역 MBC가 지역 사회와 가장 다양하게 연결된 것으로 나타났다. 이 연구를 통해 지역별 연결 구조를 살펴보고 지역 방송국 간의 차이를 인지할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구가 연결 형태에 초점을 맞춘 URL 종단분석을 실시한다면 더 구체적인 지역 간 격차를 파악할 수 있을 것이라 기대한다.

I. 서론

중앙 집권적인 방송 구조로 인해 지역 방송이 튼튼한 경영 기반을 구축하지 못하는 문제는 지속적으로 발생되어 왔다[1]. 지역 사회 또한 수도권과의 격차로 인해 우수 인재의 유출, 지역 개발 미흡, 지역 사회 내 파트너십 부재 등으로 인한 지역 공동체 위기에 대한 문제가 제기되고 있다[2]. 다시 말해, 방송 공익성의 주요한 가치이자 존립 이유 중 하나인 ‘지역성의 위기’를 의미한다. 그러나 최근 복수 미디어렙의 허용과 유료 방송 및 모바일 방송으로 인해 지역 방송사의 지역성 구현이라는 존립의 뿌리와 정당성은 위협받고 있다. 그렇기에 정책적인 보호만으로 지역성을 지키는 것이 점점 어려워지는 환경에서, 경영 위기에 대응하기 위한 노력이 필요하다[3].

논문은 해당 문제의식을 발전시켜서 지역 방송의 운영 주체인 방송국 차원에서 연결된 사회적 자본에 대해서 탐구하고자 한다. 널리 알려졌듯이, 사회적 자본은 크게 결속형(bonding)과 교량형(bridging)으로 구분된다[4]. 본질적으로 결속형은 배타적, 폐쇄적이고 내부 지향적인 경향을 가지고 있다. 교량형은 다양한 계층의 사람들을 포용하는 개방성을 지니고 외부 지향적인 특성을 가진 것으로 정의된다[5]. 지역 방송국의 네트워크는 공간적 전파 범위에 있는 민간과 공공 영역 등과의 관계 맺기로 생성되므로 교량형 자본에 더 가깝다. 이 연구는 온라인 데이터를 수집하여 지역 방송국을 둘러싼 네트워크의 구조적 지형을 지도화한다.

또한 온라인 공간에 나타난 지역 방송국의 관계 구조를 모색하기 위해 홈페이지, 즉 웹 데이터를 활용한다. 최근 데이터 분석을 위해 웹페이지로부터 대량의 데이터를 수집하는 사례가 늘고 있다. 연구자가 직접 수집할 수도 있지만 수동으로 많은 데이터를 처리하는 피로감에서 오는 오류 발생 가능성이 있다. 수집한 데이터를 통해 지역 방송사와 연결된 네트워크를 파악하고 도태되고 있는 지역 사회의 혁신 촉진을 위한 역할과 위치를 분석한다.

Ⅱ. 문헌검토 및 연구문제

1. 지역 방송사와 지역 사회 협력에 관한 기존연구

문화, 경제 등 많은 권력 네트워크가 중앙에서 확대 되고, 자원이 불균등하게 이뤄지고 있는 현실이다. 지역 방송은 악화된 경영 상황 속에서 방송의 품질이 떨어지고 이는 지역 사회의 여론 수렴, 방송 복지 증진과 같은 공공적 기능 수행에 문제가 발생시킬 수 있다. 이러한 점들을 보완하기 위해 지역 방송사와 지역 사회의 협력에 관한 연구들이 진행되고 있다.

정용복[1]은 지역 방송과 대학이 지역 공동체를 형성해 상생하는 방안에 대해 연구했다. 문헌 조사와 심층 인터뷰를 이용한 탐색을 통해 연구를 진행했다. 이를 통해 변화하는 환경 속 지역 방송과 대학이 어떤 연계 방안을 통해 효율적인 효과를 발휘할지 살펴봤다. 최은경과 설진아[2]는 지역 사회의 하이퍼로컬리즘을 고찰하고, 이를 활용하여 크리에이터들과 지역 방송사가 협력하는 방안에 대해 모색했다. 유기적 상생 네트워크를 형성해 지역성을 구현하고 내외부인들의 관광 및 소비로 이어지는 사업 방안에 대해 연구했다. 이진로와 박경우[6]는 창원MBC와 진주MBC의 통합으로 출범한 MBC경남에 관해 연구했다. 이 연구는 지역 방송국간 격차 해소를 명분으로 한 지역방송 통합이 가진 의미를 방송사 광역화의 관점에서 논의했다. 김지영, 하영지, 박한우[7]는 온라인 사회자본 형성 개념을 바탕으로 지역 언론사의 소셜 미디어 이용을 분석했다. 노드엑셀(NodeXL)을 활용하여 트위터 연결망을 추적하였다. 이를 통해 언론사의 온라인 사회자본이라는 개념을 파악하고 네트워크적 시각화를 통해 구조적 자산의 형태에 대한 이해력을 높였다.

선행된 연구들은 대부분 전통적 방법론을 통해 방송사가 지역 사회의 발전에 기여할 수 있는 바에 대해 살펴봤다. 예컨대 문헌 조사와 전문가 인터뷰를 통해 지역 방송과 사회의 문제에 대한 개인과 조직의 경험에 바탕한 의견을 끌어내는 데 치중되어 있다. 나아가 특정 지역 방송국에 대한 질적 분석이 주로 이루어졌으며, 웹사이트 데이터를 활용하여 지역 방송국과 연결된 사회적 정보 자본에 대한 계량적 분석은 미비하였다.

지역 언론학 분야에도 빅데이터 접근을 통해서 기존 연구의 틈새를 메우는 것이 필요한 시점이다. 그리고 방송사와 지역 사회에 대한 혁신적 네트워크 형성을 통해 공동 협력이 절실하다. 인적 자원을 보유하고 있는 교육 기관, 제도적 지원을 해줄 수 있는 지자체와 지역 기업의 네트워크를 웹사이트 데이터를 통해 확보한다는 점에서 본 논문은 차이점을 가진다.

2. 분석 틀로서 n차 헬릭스

세계적으로 지역 혁신에 정책적 방점이 놓이면서, 이론적 토대이자 방법론적 틀로서 트리플 헬릭스 모델이 강조되고 있다. 네트워킹 기반의 공동 생산을 측정하기 위한 새로운 방법으로서 트리플 헬릭스 모델을 적용한 실증적 연구들도 출현하고 있다[8]. 트리플 헬릭스는 교육-기업-정부라는 삼중 나선형 구조 하에서 나타나는 네트워크 역동성에 초점을 맞춘 모델이다[9]. 트리플 헬릭스는 지역 내외부 주체들의 상호작용 패턴을 파악하는데 기능할 뿐만 아니라 이들 관계를 통해 발생하는 새로운 사회적 자본의 출처를 밝히는 데 기여한다[10]. 본 연구는 이 과정에서 혁신 네트워킹 형성과 촉진을 위한 새로운 주체로서의 지역 방송국의 역할과 위치를 분석하는 데 집중하고자 한다.

트리플 헬릭스는 교육-기업-정부 사이의 네트워크에서 나타나는 혁신의 형태와 내용을 파악하는 것에서 시 작했다[11]. 그렇지만 이제는 네트워킹에 참여하는 주체들 사이의 관계가 상호적이고 상호의존적 관계가 되면서 트리플 헬릭스를 보완하는 n차 헬릭스로 확장되 었다[12]. 대표적으로 Carayannis와 Campbell[13]은 네트워킹 혁신 창출의 주체로서 시민 사회가 추가된 쿼드러플 헬릭스를 제안했다. 쿼드러플 헬릭스는 교육, 기업, 정부에 또 다른 제도적 기관이 추가된 관점이다. 이를 통해 미디어 및 문화에 기반한 대중이 네트워크의 새로운 주체로서 참여할 수 있다[14]. 기존의 트리플 헬릭스가 하향식 교육, 기업, 정부 혁신에 초점을 맞춘다면, 쿼드러플 헬릭스는 하향식뿐만 아니라 상향식 및 중간 수준의 시민 사회 풀뿌리 혁신에도 관심을 가진다 [14].

데이터 중심의 연구 방법이 출현함에 따라 수집 데이터의 종류도 전통적인 출판물, 특허 등에서 검색엔진, 소셜미디어 등 온라인으로 풍부해졌다. 박혜진과 박한우[15]는 온라인 소셜 플랫폼에서의 SSCI 등재 한국 저널의 영향력 연구에서 쿼드러플 헬릭스를 기초로 온라인 플랫폼을 지식, 혁신, 합의, 정부로 분류했다. 박한우, 김지은, 주우붕[16]은 코로나바이러스와 관련한 웹 데이터를 활용하는 연구에서 n차 헬릭스를 기반으로 네트워킹 참여 주체를 교육, 기업, 정부, 언론, 보건 등으로 분류하였다. 본 논문은 이러한 연구 흐름에 궤를 같이해 트리플 헬릭스에서 나아가 n차 헬릭스 모델을 적용하고 웹 데이터 기반의 연구를 진행하였다. 이를 통해 지역 방송사와 연결된 공동체 네트워크의 구조적 자산을 분석해 지역 방송사가 앞으로 진행 가능한 협력 방향을 발굴하고, 나아가 지역 균형 발전과 경쟁력을 높이는데 기여하고자 한다.

3. 연구 문제

연구문제 1. 지역 방송국은 누구와 어떻게 연결되어 있는가?

연구문제 2. 네트워크의 구조적 자산이라는 측면에서 지역 방송국 간의 격차는 어떠한가?

Ⅲ. 연구방법

1. 데이터 수집

본 논문 데이터의 수집 대상은 16개의 지역 MBC 웹사이트이고 수집 기간은 2022년 1월 27일부터 29일까 지이다. 연구 대상으로 MBC를 선정한 이유는, 공영방송과 민영방송의 면을 모두 갖고 있기 때문이다. MBC는 KBS와 함께 방송문화진흥회가 최다출자자인 방송사업자로서 공영방송사라고 칭한다. 방송문화진흥회라는 공익법인이 대주주로 있다. 하지만 운영 재원의 대부분이 상업광고이다. 또한 프로그램의 편성과 내용이 상업방송과 다르지 않아 일반 민영방송의 측면을 가지고 있다[17]. [그림 1]과 같이 파이썬 스크립트를 이용해서 방송국 웹사이트의 크롤링(crawling)을 진행하였 다. 김휘강[18]에 따르면, 크롤링은 검색엔진에서 웹사이트 내부의 콘텐츠와 서비스가 어느 URL에서 제공되고 있는지를 파악하기 위해서 검색엔진에서 전통적으로 활용된 기술이다. 좀 더 구체적으로 파이썬 스크립트를 설명하면 다음과 같다. 수집을 위해 3개의 라이브러리를 사용하였다. requests, pandas, lxml.html이다. requests 라이브러리는 파이썬 HTTP요청을 위한 표준 라이브러리이며, pandas는 데이터 전처리에 사용되는 라이브러리이며, 수집된 데이터를 csv로 내보내기 위해 사용된다. lxml.html은 파이썬에서 xml과 html 을 처리하기 위한 라이브러리이다[19]. 수집 과정은 다음과 같다. URL 변수에 방송국 웹사이트를 저장한 후, request.get() 함수를 이용하여 온라인 서비스를 HTTP로 호출하였다. lxml.html.fromstring()을 통해 수집한 바이너리 원문을 문자열로 저장한 후, root.make_links_absolute() 함수를 통해 경로를 절대 주소로 변환하는 과정을 거쳤다. 마지막으로 links 리스트에 추출한 URL을 저장하였다.

그림 1. 스크립트 화면

2. 분석방법

크롤링을 통해 수집된 개별 방송국에 내재된 콘텐츠 종류와 형식은 개별 URL 정보로 저장한 이후에 두 가지 방식으로 분석하였다[그림 2]. 첫째, 웹보메트릭 분석기 2.0(Webometric Analyst 2.0)을 이용한 웹 영향 보고서(Web Impact Report)를 진행하였다. 웹보메트릭스는 웹(web)과 계량분석(metrics)의 합성어로서 웹과 관련한 현상을 정량적으로 분석하는 방법론이다 [20]. 본 논문에서는 웹 영향 보고서를 통해 크롤링 된 개별 URL을 도메인 단위로 분석하였다. 도메인은 최상위 도메인(Top Level Domain)으로부터 하위의 도메인(subdomains, 2단계·3단계 도메인)으로 구성되는데 sTLD(Second Top-Level domain)을 통해 정보를 제공하는 정보원을 파악할 수 있다. sTLD를 분석함으로써 지역 방송국이 온라인에서 어떤 유형의 정보를 제공하고 어느 기관과 연결되는지 등을 찾을 수 있다[16].

그림 2. 분석방법 및 절차 도식화

둘째, 지역 방송국이 맺은 제휴와 협찬 등의 구체적 형태를 살펴보기 위해서 연구진이 모든 URL 정보들을 유형별로 분류하였다. 본 연구에서는 전통적 THM인 교육-기업-정부를 포함하여 MICE를 추가하여 분석하였다. MICE(마이스)는 Meeting, Incentive, Convention, Exhibition의 첫 글자를 줄인 약자이며 회의, 인센티브 관광, 컨벤션, 전시의 네 분야의 서비스 산업을 압축적으로 표현한 단어이다. 코로나 위기 상황에서 MICE는 온라인 홍보활동을 강화하면서 언택트 산업으로 전환하는 중이다[21]. MICE 그룹에는 지역 방송국이 주관·후원하는 문화행사나 운영하는 컨벤션 사업 등이 해당된다. 그러나 본 논문에서는 좀 더 면밀한 분석을 위해 대전MBC의 세부 카테고리 분류를 참고해 축제공연전시그룹과 여행교육문화그룹으로 MICE 그룹을 세분화하였다. 축제공연전시는 지역을 홍보하고 타지역민의 유입을 촉진할 수 있다는 측면에서 개방적인 특징을 가지고, 여행교육문화는 접근성 등의 이유로 지역민들이 주로 참여한다는 측면에서 폐쇄적인 특징을 가진다.

이렇게 분류된 5개의 그룹과 각 지역 MBC는 2-mode matrix(이원성 행렬)로 구성돼 네트워크 분석에 활용하였다. 2-mode matrix은 행과 열에 서로 다른 개체가 배열된다는 점에서 같은 개체가 배열되는 1-mode matrix와 차이가 있다[22]. 2-mode 형태의 네트워크 분석의 장점은 직접적 관계가 없는 두 네트워크 사이에서 간접적 관계를 도출할 수 있다는 것이다 [23]. 이를 통해 분석 대상인 지역 방송국이 지역 사회에서 차지하는 위치와 역할을 구조적 관점에서 파악하고 이들 사이의 격차를 파악하고자 한다[24].

2-mode matrix를 분석하는 과정 중 UCInet을 활용해 중심성 분석을 진행하였다[25]. Degree를 통해 노드(node)가 인접한 노드와 직접적으로 연결된 정도를 알 수 있고, Closeness를 통해 네트워크 내에 연결 되어 있는 다른 노드들과의 근접한 정도를 측정할 수 있다. 또한 Betweenness를 통해서 노드가 네트워크 내에서 매개자로 담당하는 정도를 파악할 수 있고, Eigenvector를 통해서는 노드가 중요한 노드와 연결된 정도를 알 수 있다. 노드는 분석 대상이 되는 개체를 뜻한다[26].

Ⅳ. 연구결과

1. 웹 영향 평가조사

[표 1]은 각 지역 방송국 웹사이트에서 수집된 링크들을 바탕으로 sTLD의 빈도 순위를 나타낸 자료이다. 크롤링 된 링크 중 내부 링크를 제외하고 지역 방송국과 외부가 연결된 링크의 경우에만 집계에 포함하였다. 지역 방송국과 많이 연결된 sTLD의 순서는 다음과 같다. co.kr(총 41개의 도메인 가운데 18개, 43.9%)가 가장 많이 등장했으며 go.kr(7개, 17.1%), com(6개, 14.6%), ac.kr(3개, 7.3%), or.kr(2개, 4.9%), gangwon.kr, mbcgn.kr, net, mbcconvention.kr, autonomyjam.kr(1개, 2.4%) 순서였다.

표 1. sTLD 순위

총 도메인 수 = 41

이 중 gangwon.kr은 MBC강원영동 웹사이트에 연결된 강원도 코로나바이러스 홈페이지 도메인을 나타낸다. mbcgn.kr은 MBC경남의 도메인으로 MBC경남이 타지역 방송국과 달리 co.kr 도메인을 사용하지 않았다는 것을 알 수 있다. mbcconvention.kr은 MBC 경남 웹사이트에 연결된 mbc컨벤션진주의 웹사이트 도메인을 나타낸다. autonomyjam.kr은 행정안전부와 각 지역 MBC가 함께하는 방송 프로그램인 국민 참여단의 웹사이트 도메인을 나타낸다.

기업을 나타내는 sTLD로 co.kr, com, net 도메인이 25개, 60.9%로 가장 많았다. 정부와 공공기관 등을 나타내는 go.kr, or.kr이 9개, 22.0%의 비율을 차지했고, 교육을 나타내는 ac.kr이 3개, 7.3%의 비율을 차지했다. 각 지역 방송국은 정부, 교육 기관보다 기업과 같은 사적 기관들과 더 많이 연결되어 있다.

41개의 도메인은 130개의 URL을 가진다. URL은 웹페이지로 연결되는 실제 주소로서 도메인 정보를 비롯해 네트워크 정보의 위치, 경로 등을 포함한다.

[표 2]는 URL 빈도의 순서대로 도메인을 정리한 표 이다. 1위부터 12위까지는 busanmbc.co.kr, www.phmbc.co.kr, chmbc.co.kr, www.wjmbc.co.kr, mbcgn.kr 등과 같은 지역 MBC의 도메인이 자리하고 있다. 이처럼 지역 방송국이 상위권에 위치한 이유는 각 지역 방송국의 문화행사 카테고리 때문이다. 문화행사 카테고리는 지역 MBC가 기업이나 정부 기관들과 함께 주최하는 행사들을 소개, 안내하는 내용으로 구성되어 있다. 지역 방송국 웹사이트에 카테고리로서 자리하고 있기 때문에 도메인 형태도 각 지역 MBC의 도메인과 같다는 특징을 가진다. 대구MBC를 제외한 모든 지역 MBC가 문화행사 카테고리를 웹사이트에 포함하고 있다.

표 2. 도메인 순위

[그림 3]은 부산MBC 문화행사 카테고리의 세부 카테고리를 나타내는 자료이다. 부산MBC의 도메인 순위가 가장 높은 이유는 문화행사 카테고리에 달린 세부 카테고리의 수가 가장 많기 때문이다. 예를 들어, 부산 국제 록 페스티벌, 부산 불꽃 축제, 부산문화대상 등 총 22개의 세부 카테고리가 있다. 이 중 부산 수제 맥주 페스티벌 카테고리는 축제 홈페이지와 바로가기로 연결되어 있어, busanmbc.co.kr에서 제외되기 때문에 URL의 수는 총 21개인 것으로 나타났다. 포항MBC 또한 공연/문화행사 카테고리의 세부 카테고리가 16개인 것으로 나타났다. 또한 같은 페이지로 연결되는 서로 다른 링크가 존재하면서 21개의 URL이 나타났다.

그림 3. 부산MBC 문화행사의 세부 카테고리

3위를 차지한 춘천MBC의 chmbc.co.kr의 경우, 문화행사 카테고리로 연결된 URL 8개와 정부 기관으로 연결되는 URL 4개로 구성되었다. 정부 기관 도메인이 춘천MBC 도메인 형태와 동일한 이유는 정부 기관임에도 불구하고 해당 링크가 춘천MBC 웹사이트 메인 페이지의 광고로서 위치하고 있기 때문인 것으로 판단된다.

5위의 MBC경남은 문화행사에 세부 카테고리가 없는데도 불구하고 7개의 URL이 나타났다. 다른 지역의 경우와 달리 웹사이트 메인 페이지에 문화행사 프로그램을 광고하는 배너가 존재했기 때문이다.

6위 mpmbc.co.kr인 목포MBC부터 12위 울산MBC 까지는 모두 외부 기관, 기업과 함께 주관 및 주최하는 문화행사 관련 URL로 구성되었다.

www.mbceg.co.kr은 MBC강원영동을 나타내는 도메인으로 문화행사 카테고리 URL과 지역 기업 URL이각각 1개씩 집계되었다. 지역 기업과 연결된 경우임에도 MBC강원영동 도메인과 형태가 동일한 이유는 춘천MBC의 경우처럼 해당 링크가 웹사이트 메인 페이지의 광고 배너에 위치하고 있기 때문이다.

2. URL 내용분석

[표 3]은 지역 방송국이 맺은 제휴와 협찬 등의 구체적인 형태를 분석하기 위해 지역 MBC 16개와 5개의 그룹으로 분류한 URL의 연결을 2-mode matrix로 구성한 것이다. 권역별 URL 분포를 알아보기 위해 대구 MBC, 안동MBC, 포항MBC는 대경권, 부산MBC, 울산 MBC, MBC경남은 동남권, 원주MBC, 춘천MBC, MBC강원영동은 강원권, 대전MBC, MBC충북은 충청권, 광주MBC, 전주MBC, 여수MBC, 목포MBC는 호남권, 제주MBC는 제주권으로 통합하여 분석하였다. 또한 수집된 URL은 교육그룹, 기업그룹, 정부그룹, 축제공연 전시그룹, 여행교육문화그룹으로 분류하였다.

표 3. 그룹별 URL 분포

총 URL 수 = 130

대경권의 경우, 5개의 그룹 중 축제공연전시그룹과 여행교육문화그룹이 각각 13개로 가장 많은 URL 수를 가졌고 기업그룹(3), 정부그룹(2), 교육그룹(1) 순이었다. 동남권은 축제공연전시그룹이 23개로 전체 그룹 중에서 가장 많은 URL 수를 가졌으며 뒤이어 여행교육문화그룹(9), 교육그룹(3), 정부그룹(3), 기업그룹(1)이 나타났다. 강원권은 여행교육문화그룹이 URL 11개로 가장 컸고 축제공연전시(9), 정부(6), 기업(4)이 잇달아 나타났다. 그러나 강원권 지역 방송국과 교육 기관의 연결은 나타나지 않았다. 충청권은 축제공연전시그룹이 URL 4개를 가지며 가장 많았지만, 여행교육문화그룹 (3), 정부그룹(2) 순으로 그룹 간의 큰 격차는 보이지 않았다. 호남권은 축제공연전시그룹과 여행교육문화그룹이 각각 URL 8개로 가장 많았고 이어 정부그룹(2), 기업그룹(1) 순이었다. 제주권의 경우, 축제공연전시그룹의 URL 1개를 제외하고 다른 그룹에서의 URL은 나타나지 않았다.

가장 많은 URL을 가진 그룹은 축제공연전시그룹(58) 으로 뒤이어 여행교육문화그룹(44), 정부그룹(15), 기업그룹(9), 교육그룹(4) 순이었다. 축제공연전시그룹의 예로는 부산MBC의‘부산불꽃축제’, 원주MBC의‘어린이 인형극’, 춘천MBC의‘힘있는 강원전’을 비롯해 학생, 어린이, 청소년을 대상으로 하는 경연, 대회가 있다. 춘천MBC의 ‘강원도 학생골프대회’, 포항MBC의‘경북 청소년 에코보트 경연대회’, 부산MBC의‘전국 청소년 UCC 콘테스트’등이 해당한다. 여행교육문화그룹에서는 지역 방송국들이 공통적으로 진행하는 프로그램이 존재하는 것으로 나타났다. 반복적으로 등장한 프로그램의 예로 건강강좌, 시민 교양 강좌, 임신 육아 교실, 문화기행 등이 있다. 목포MBC, 부산MBC, 원주MBC, 춘천MBC, 포항MBC에서 이와 같은 프로그램이 나타났다. 정부그룹의 경우, 각 지역의 코로나 현황에 대한 정부 웹사이트가 가장 많이 나타났다. 그러나 정부 그룹 URL 수가 가장 많은 강원권의 경우, 코로나 웹사이트 관련 URL 보다 정부 기관 홍보를 위한 광고 배너 URL이 4개로 적지 않은 비율을 차지했다. 기업 그룹의 경우, 대체로 지역 기업들과의 광고를 통한 연결이었다. 그러나 예외적으로 MBC경남의 ‘한국 무인 항공 드론사업단’은 MBC경남과 한국 무인 항공 주식회사간의 협력을 통한 연결인 것으로 나타났다. 교육그룹은 광고의 형태를 비롯해 교육기업과의 업무제휴 형태, 주최 및 후원의 형태로 연결되었다. 예를 들어, 대구MBC 웹사이트에는 경일대학교, MBC경남 웹사이트에는 창원대학교 광고가 나타났다. 또한 부산MBC는 ㈜지식과미래와 함께 업무제휴의 형태로, ㈜해외교육과 주최 및 후원의 형태로 연결된 것을 파악할 수 있다.

[그림 4]는 UCInet을 활용해 2-mode matrix를 시각화한 자료이다. 권역과 그룹 간에는 총 22개의 선이 존재하며 URL 수가 클수록 선의 굵기가 두껍게 나타난다. 이를 통해 지역 방송국과 외부 기관의 연결이 얼마나 많이 나타나는지 파악할 수 있다. 또한 시각화 자료는 in-degree 값이 클수록 보라색이 진해지고, out-degree 값이 클수록 노드 크기가 커지는 특징을 가진다. in-degree 값은 노드가 다른 노드로부터 얼마나 많은 화살을 받았는가에 대한 지표이다. 반대로 out-degree 값은 노드가 다른 노드에게 얼마나 많은 화살을 보냈는가에 대한 지표이다. 보라색이 가장 진한 것으로 보아 축제공연전시그룹이 가장 많은 지역과 연결되어 있다는 것을 알 수 있다. 이는 지역 방송국들이 개방적인 문화행사를 통해 지역 사회와 다양하게 교류하고 있다는 것을 보여준다. 반면, 교육그룹의 색은 가장 연한 것으로 나타났다. 지역 방송국과 지역 교육 기관과의 교류가 다른 기관들에 비해 부족한 편이다. 권역 측면에서는 동남권과 대경권의 노드의 크기가 가장 컸다. 따라서 동남권과 대경권에 속하는 지역 MBC는 타지역에 비해 지역 사회와 강하게 연결되어 있다. 그에 반해 제주권은 노드 크기가 가장 작고, 축제공연전시그룹하고만 연결되어 있는 것으로 나타났다. 이는 제주MBC가 타지역에 비해 지역 사회와의 연결이 가장 약하다는 것을 의미한다.

그림 4. 권역과 그룹 간 네트워크 시각화

중심성 분석 결과 Degree, Closeness, Betweenness, Eigenvector 모두 같은 순서로 순위가 매겨졌다. [표 4]와 [표 5]는 그 결과를 나타내는 자료이다. 가장 높은 권역은 대경권, 동남권이었고 뒤이어 강원권, 호남권이 같은 순위였다. 그다음으로 충청권, 제주권 순이었다. 네 가지 값들의 그룹 순위 또한 같은 것으로 나타났다. 축제공연전시가 가장 높았고, 여행교육문화와 정부가 두 번째, 기업이 세 번째, 교육이 마지막이었다.

표 4. 2-mode matrix 중심성 값(권역)

표 5. 2-mode matrix 중심성 값(그룹)

Ⅴ. 결론

이 연구는 웹 크롤링을 통해 지역 방송국 웹사이트와 연결된 URL 정보를 수집했다. 수집된 URL 정보를 바탕으로 웹 영향 평가조사와 URL 내용 분석을 실시해 지역 방송국과 지역 사회의 연결 구조 및 지역 방송국 간의 격차를 파악하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다.

웹 영향 평가조사를 통해 도메인의 지배도와 점유율을 살펴보았다. sTLD 데이터를 살펴본 결과, 기업 도메인이 가장 큰 비율을 차지했고 정부 도메인, 교육기관 도메인이 뒤를 이었다. 그러나 개별 도메인 단위로 살펴보면 지역 MBC의 도메인 점유율이 상위권에 위치해 있다는 것을 알 수 있다. 내부 링크를 집계에서 제외했음에도 다음과 같은 결과가 나타나는 가장 큰 이유는 각 방송국 웹사이트에 포함된 문화행사 카테고리 때문인 것으로 판단된다. 문화행사 카테고리 링크는 지역 방송국 웹사이트에 포함되기 때문에 도메인 형태도 각 지역 MBC의 도메인과 같다는 특징을 가진다. 지역 방송국 중에서는 부산MBC가 가장 많은 URL 수를 갖는 것으로 나타났다. 그 이유는 문화행사 카테고리의 개수가 가장 많기 때문이다. 한편, 지역 기업이나 정부기관이 광고 배너의 형태로 방송국 메인 웹사이트에 포함되었는데, 이 또한 도메인의 형태가 지역 MBC의 도메인 형태와 동일하게 나타나기도 했다.

URL 내용 분석에서는 쿼드러플 헬릭스 방법을 기반으로 URL 내용 정보를 분류하고 2-matrix를 제작해 네트워크 분석을 진행하였다. 이 과정에서 그룹별 URL 분포를 살펴보면, 축제공연전시그룹과 여행교육문화그룹이 나타내는 MICE 분야의 비율이 가장 큰 것으로 나타났다. 지역 방송국들이 MICE를 통해 지역 사회와 가장 많이 교류한다는 것을 파악할 수 있다. 이는 지역 방송국이 MICE 분야를 기점으로 서로 연결될 수 있다는 시사점을 제공한다. 여행교육문화그룹에서는 지역 방송국들의 공통적인 특징이 발견되었다. 건강강좌, 시민 교양 강좌, 임신 육아 교육 등이 여러 지역 MBC에서 공통적으로 실행하고 있는 프로그램이었다. 두 번째로 많은 URL을 가진 그룹은 정부그룹이었다. 이는 주로 코로나 현황과 관련한 정부 웹사이트 때문인 것으로 판단된다. 코로나바이러스라는 특수적 상황이 지역 방송국과 정부 기관을 매개했다는 것을 알 수 있다. 기업그룹의 연결 형태는 광고를 통한 연결이었으나, 제휴나 협력을 통한 연결도 존재했다. 교육그룹은 URL 수가 가장 적은 것으로 나타났다. 동남권과 대경권을 제외한 지역 방송국은 교육그룹과의 연결이 존재하지 않았다.

권역별 URL 분포를 살펴보면, 동남권과 대경권이 가장 많은 그룹과 연결되어 있는 것으로 나타났다. 동남권과 대경권에 속한 지역 방송국이 다양한 기관을 통해 지역 사회와 교류하고 있다는 것을 추정할 수 있다. 반면, 제주권은 축제공연전시그룹을 제외한 다른 기관과의 연결은 나타나지 않았다. 제주 MBC가 타지역에 비해 지역 사회와의 연결이 부족하다는 것을 알 수 있다.

최근에는 빅데이터를 활용한 분석 결과를 행정 정책의 증거로 사용하고 있다. 행정 영역이 디지털화되고 있고, 다양한 형태의 데이터를 바탕으로 패턴과 관계를 파악할 수 있다. 또한 중요한 결과에 대한 예측을 향상 한다[27]. 빅데이터의 이와 같은 활용 방법은 경영적인 측면에도 도움이 될 수 있다. 계량적 분석에 근거한 증거 기반 경영은 위기를 겪고 있는 지역 방송국의 문화 사업에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

본 연구의 한계점은 분석 대상이 된 URL이 모집단 전체임에도 불구하고, 빅데이터 관점에서 보면 대규모 데이터로 간주하기 힘든 점이다. 또한 지역 방송국 웹사이트에서 크롤링 된 URL 정보가 프록시(proxy) 지표임은 틀림없지만, 지역 방송국과 지역 사회의 연결을 보여주는 다른 데이터가 보충될 필요도 있다. 그러나 이 논문은 지역별로 연결 형태와 정도를 구조적으로 살펴봄으로써 지역 방송국별 차이를 인지하고 파악할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구가 연결 형태를 중점으로 URL 종단 분석을 실행한다면 더욱 구체적인 지역 간 격차 결과를 얻을 수 있을 것이고 나아가 지역 방송국별 발전 모델을 제시할 수 있을 것이다. 지역 방송국에 대한 연구이지만, MBC에 대한 데이터만 수집한 것 또한 한계점이다. 본 연구를 통해 도출된 결과를 토대로 KBS와 SBS를 비롯한 다른 방송사들도 함께 연구한다면, 다양한 방송사의 네트워크 자산을 파악할 수 있을 것이다.

또한 이번 연구에서 활용한 계량적 분석방법과 더불어 질적 분석방법을 추가적으로 사용한다면, 네트워크 분석이 가지는 방법론적 한계를 극복할 수 있을 것이다. 예컨대 지역 방송국 내외부 실무자들을 대상으로 인터뷰를 진행한다면 그룹별 특징을 파악하기에도 용이할 것이다.