초록
시청률, 관객수 예측과 같은 콘텐츠 흥행 예측은 방송영화 산업에서 오랫동안 중요한 논제였다. 이는 수익과 직결될 뿐 아니라 후속작품의 진행 여부, 흥행에도 영향을 미치기 때문이다. 최근에는 전반적인 콘텐츠 제작 단가가 상승하면서 흥행 예측의 정확도 상승에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 드라마 첫 회차 시청률 예측에 프로핏(Prophet) 모델의 적용 가능성을 제시하고자 한다. 프로핏 모델은 시계열 데이터를 분석하여 예측하는 모델로, 비정기적인 트렌드와 계절성을 갖는 데이터 분석에 적합하다. 이를 위해 2020년 10월 방영된 KBS일일드라마 <누가 뭐래도>의 첫 회 시청률을 프로핏 모델을 통해 분석하였으며, TNmS시청률, ABG닐슨시청률 뿐만 아니라 디지털 영상 조회수, 방송 전후의 온라인 버즈량과 같은 새로운 변수들을 통합하여 분석을 진행하였다. 분석 결과 <누가 뭐래도>의 첫 회 예측 시청률은 19.69%로 도출되었는데, 실제 시청률은 18.60%로 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 데이터 중심 의사 결정이 점점 더 중요해지는 미디어 산업에서 일일드라마 시청률 예측과 관련해 보다 신뢰할 수 있는 분석 방법과 변수를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.
Predicting the success of content, such as viewership ratings and audience numbers, has long been a significant topic in the broadcasting and film industry. This is not only directly tied to revenue but also influences the decision to proceed with sequels and impacts future success. Recently, as the overall production costs of content have risen, there has been increasing interest in improving the accuracy of success predictions. In this study, we aim to explore the applicability of the Prophet model for predicting the viewership ratings of the first episode of dramas. The Prophet model is designed for time series analysis and is particularly suited for analyzing data with irregular trends and seasonality. To this end, we analyzed the first episode's viewership rating of the KBS daily drama No Matter What, which aired in October 2020, using the Prophet model. The analysis incorporated new variables such as TNmS ratings, AGB Nielsen ratings, digital video views, and online buzz volume before and after the broadcast. The results showed that the predicted viewership rating for the first episode of No Matter What was 19.69%, while the actual rating was 18.60%, demonstrating high accuracy. This study is significant in that it provides a more reliable analytical method and variables for predicting daily drama viewership ratings in the media industry, where data-driven decision-making is becoming increasingly important.