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 2012 . 01 . 15 방송 의 미래 : TV 3 . 0 은 빅 데이터 기반 ? 방송 의 미래 : TV 3 . 0 은 빅 데이터 기반 ? N - Screen 미디어 
 2012 . 01 . 15 22 : 04 
 새해 벽두 에 열리 는 CES 는 신 기술 의 향연 이 다 . 6 개월 또는 1 년 을 앞서 기술력 을 선보이 는 자리 인지라 세간 의 이목 을 집중 시킨다 . 하지만 면밀히 따져 보 면 기술 의 트렌드 는 화려 함 으로 포장 될 뿐 이 지 그 내면 은 큰 변화 가 없 다 . Connected World 라는 주제 가 몇 년 동안 지속 되 니 말 이 다 . 그런데 CES 의 한 켠 에서 열리 는 컨퍼런스 에서 던져진 의미 있 는 아젠다 가 있 다 . Inventing TV 3 . 0 ! 3 . 0 과 같 은 버전 은 붙이 기 나름 이 다 . 필자 의 블로그 가 TV 2 . 0 이 니 벌써 구닥다리 가 된 건가 ! ㅋㅋ 
 TV 3 . 0 의 핵심 은 “ 이용자 데이터 ( Customer data will drive TV 3 . 0 ) 이 다 . 이 컨퍼런스 에서 주장 하 는 바 는 TV 셋톱박스 를 통해 이용자 의 경험 데이터 를 축적 하 고 이 를 광고 사업 등 에 활용 할 수 있 다는 것 이 다 . 스마트 TV 의 잠재력 은 이러 한 이용자 데이터 를 기반 에서 시작 될 수 있 는데 실시간 채널 의 이용 데이터 기반 의 Sync App 등 으로 스마트 TV 가 기존 유료 방송 플랫 폼 과 차별 화 되 어야 한다는 것 이 다 . 위 의 주장 은 지극히 당연 한 논리 로 보인다 . 미국 의 케이블 방송국 들 은 수년 간 디지털 케이블 셋톱박스 를 통해 이러 한 실험 을 지속 적 으로 진행 해 왔 다 . 케이블 방송국 들 끼리 연합 해서 만든 카누 프로젝트 는 셋톱박스 기반 의 광고 플랫폼 으로 이용자 의 콘텐츠 이용 데이터 로 지역 기반 의 광고 사업 등 을 추진 코저 했 다 . 여기 서 주목 할 부문 은 바로 “ 데이터 ” 한발 더 나아간 주장 도 있 다 . 미디어 미래 연구소 에서 발행 하 는 이슈 보고서 에 조영신 박사 는 “ 스마트 미디어 시장 의 진화 : 소셜 TV 의 등장 배경 및 함의 ” ( 이 보고서 는 아직 외부 공개 가 되 어 있 지 않 아 언급 만 하 기 로 하 자 ) 에서 “ 데이터 로서 의 방송 ” 을 주장 한다 . 
 전통 적 인 방송 이 PUSH 형 , 즉 공급자 가 전달 하 는 프로그램 을 이용자 는 단 방향 으로 이용 하 는 경향성 이 강한 반면 최근 방송 ( 또는 미래 의 방송 ) 은 PULL 형 이 라는 것 이 다 . VOD 가 대표 적 사례 인데 이용자 가 직접 콘텐츠 를 결정 하 는 PULL 형 방식 으로 는 기존 의 콘텐츠 제공 사업자 들 이 제공 하 는 편성 방식 은 의미 가 없 어 진다 . 플랫 폼 사업자 가 콘텐츠 를 소비자 에게 최적 으로 전달 하 기 위해서 는 소비자 의 정보 , 즉 데이터 를 기반 으로 해야 한다는 주장 이 다 . ( 일부 논문 인용 ) 이 논문 은 " 데이터 로서 의 방송 " 은 방송 사업자 가 단순히 콘텐츠 를 대량 수집 하 는 역할 즉 , Aggregator 에서 진정 한 플랫폼 으로 진화 하 는 가늠자 라고 역설 한다 . 데이터 기반 의 방송 이 TV 의 미래 일까 ? 
 필자 는 이 주장 에 총론 적 으로 동의 한다 . 데이터 기반 의 방송 이 가지 는 가장 큰 함의 는 실시간 중심 의 기존 방송 이 ON DEMAND 방식 으로 전면 적 으로 변화 할 수 있 다는 미래 인식 에 기인 한다 . 아날로그 에서 디지털 로 방송 의 제공 방식 이 변화 했 지만 실시간 방송 의 편성 방식 은 여전히 변화 하 지 않 고 있 다 . 콘텐츠 제공 사업자 들 이나 이용자 들 모두 과거 방식 에 익숙 해 있 다 . 이러 한 선형 ( Linear ) 방식 은 방송 소비 의 양극 화 현상 을 부치 기 는 결과 를 낳 았 다 . 채널 의 재 핑 행위 를 통해 일부 채널 들 이 시청 률 을 챙겨 가 기 도 하 지만 대부분 의 방송 콘텐츠 소비 는 롱테일 이 아니 라 소위 ‘ 헤드 ” 에 집중 되 어 있 다 . 그런데 ON DEMAND 방식 으로 의 전환 은 이용자 의 소비 를 분산 시키 면서 실시간 방송 처럼 동시 간대 의 시청 행위 ( 시청 률 로 집계 되 는 수치 ) 가 불 가능 하 다 . ON DEMAND 방식 이 되 더라도 무한도전 이나 1 박 2 일 이 가장 잘 팔릴 테 지만 전체 적 인 이용자 들 의 미디어 소비 시간 을 장악 하 기 는 어렵 다 . 결국 ON DEMAND 소비 는 롱테일 콘텐츠 의 이용 촉진 이 관건 이 다 . 이런 점 에서 조영신 박사 가 주장 하 는 것 처럼 “ 데이터 로서 의 방송 ” 이 라는 틀 이 중요 해진다 . 방송 의 질서 가 인터넷 공간 ( 통신 영역 ) 의 서비스 흐름 으로 전면 변화 가 필요 한 것 이 다 . 롱테일 소비 로 미디어 사업 을 새롭 게 재 정의 한 유투 브 나 넷플릭스 사례 처럼 온라인 공간 에서 는 이미 “ 데이터 로서 의 영상 소비 ” 가 성공 적 으로 정착 되 어 있 다 . 넷플릭스 와 아마존 의 추천 엔진 은 결국 고객 의 데이터 흐름 을 이용 동선 에 활용 한 사례 이 다 . TV 의 미래 가 “ 이용자 데이터 ” 에 달렸 다고 보 자 . 그렇 다면 어떤 데이터 가 유용 하 고 이 를 어떤 방식 으로 집결 하 고 활용 할 것 인가 ? 조영신 박사 는 소셜 TV 의 중요 성 과 빅 데이터 의 연계 성 을 설명 한다 . 멀티미디어 콘텐츠 와 콘텐츠 사용 관련 정보 가 증가 하 고 특히 소셜 네트 워킹 을 통한 비 정형 데이터 의 폭 증 으로 빅 데이터 의 보관 과 분석 그리고 활용 이 중요 한 IT 화두 가 되 었 다 . 기존 의 가족 단위 미디어 소비 단말 인 TV 가 점차 개인 화 되 면서 1 인 소비 가 촉진 되 고 소셜 TV 등 SNS 트렌드 로 교류 되 는 콘텐츠 소비 데이터 는 ‘ 나 ’ 와 ‘ 친구 ’ 의 성향 이 연결 되 는 소셜 그래프 를 통해 더욱 풍성 해질 것 이 다 . 이렇게 모아진 빅 데이터 는 ‘ 방송 의 미래 ’ 에 필요 한 씨앗 이 다 . 아직 은 개념 적 인 측면 이 강하 지만 ‘ 데이터 로서 의 방송 ’ 과 빅 데이터 와 소셜 TV 의 연계 성 은 매우 중요 한 통찰 이 다 . 하지만 주장 과 현실 의 간극 이 아직 은 너무 크 다 . 빅 데이터 와 미디어 간 의 연계 성 을 논하 기 까지 에 가 야 할 길 이 멀 다는 의미 이 다 . 콘텐츠 의 경험 데이터 를 빅 데이터 화 할 수 있 느냐는 근본 적 인 물음 일 것 이 다 . 
 그리고 이용자 들 의 경험 데이터 들 에 대한 질 ( Quality ) 는 어떠 한가 ? 사업자 들 이 보관 하 고 있 는 미디어 소비자 로서 의 개인 에 대한 소비 경험 데이터 는 매우 단순 하 다 . 소비 시간 등 시점 에 관련 된 데이터 위주 이 며 개인 이 소비 하 는 장르 를 교차 하 여 신규 수요 를 만들 어 낼 추천 데이터 도 구조 화 되 어 있 지 못하 다 . 소셜 TV 는 트위터 나 페이스북 등 독립 SNS 에 의존 하 여 이곳 에서 교류 되 는 콘텐츠 소비 정보 나 데이터 를 가공 없이 보여 주 는 수준 이 다 . 독립 적 인 소셜 TV 서비스 는 소비자 의 기호 를 장악 하 기 에 는 아직 섹시 하 지 못하 다 . 주장 과 현실 의 간극 이 크 다고 하 지만 “ TV 의 미래 는 이용자 데이터 ” 라는 함의 는 ON DEMAND 로 변화 하 는 미디어 의 미래 를 앞당기 는 중요 한 주장 이 다 . 유투 브 가 방송 채널 을 개인 화 페이지 로 만들 고 훌 루 가 페이스북 연동 을 플레이어 창 에 붙이 는 등 의 글로벌 한 움직임 들 은 동일 한 미래 인식 에 기인 한다 . 그런데 이러 한 변화 들 이 기존 질서 를 고수 하 는 사업자 들 이 주도 하 지 못하 고 있 다 . 다소 파괴 적 ( disruptive ) 인 시도 들 은 새로운 수요 를 만들 려고 노력 하 는 세력 들 에 의해 주도 되 기 마련 이 다 . 한 가지 는 분명 해졌 다 . 케이블 , IPTV , 스마트 TV , 티빙 과 같 은 OTT 서비스 등 콘텐츠 소비 를 매개 로 한 미디어 사업자 들 모두 는 고객 의 경험 데이터 를 빅 데이터 로 만들 기 위한 노력 이 필요 하 다는 것 이 다 . 그 노력 이 솔루션 의 준비 인지 , 소셜 TV 와 같 은 서비스 의 고도 화 인지 , 데이터 기반 의 개인 화 된 UX 의 포장 인지 는 사업자 의 전술 적 판단 에 달렸 다 . 미디어 분야 의 빅 데이터 활용 은 TV 의 미래 를 위한 새로운 화두 이 다 . 카카오스토리 
 데이터 로서 의 방송 ,