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type: paper
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  The Effect of New Media on Consumer Media Usage: An Empirical Study in South
  Korea
authors:
  - '[[jongroul-woo]]'
  - '[[jae-young-choi]]'
  - '[[jungwoo-shin]]'
  - '[[jongsulee]]'
year: 2014
venue: '[[technological-forecasting-and-social-change]]'
doi: 10.1016/j.techfore.2014.09.001
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  - '[[ict-policy]]'
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  - '[[mixed-logit]]'
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  - '[[mobile-internet]]'
  - '[[dmb]]'
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  - '[[time-allocation]]'
  - '[[smart-tv]]'
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last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
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# The Effect of New Media on Consumer Media Usage: An Empirical Study in South Korea

*[[jongroul-woo]], [[jae-young-choi]], [[jungwoo-shin]], [[jongsulee]] (2014)* · [[technological-forecasting-and-social-change]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.09.001)

> 한국 소비자의 *new media* (인터넷·모바일 인터넷·DMB) 도입이 *old media* (TV·라디오·신문/잡지) 사용 시간에 미치는 영향을 [[mdcev]] (Multiple Discrete-Continuous Extreme Value) 모형 + scenario simulation 으로 정량화. KOBACO MCR 6,000 명 미디어 다이어리 (30 분 단위) 분석 결과: 인터넷 도입은 TV 시청 -85.5 분/일 · 신문 -16.7 분 · 라디오 -10.4 분 의 강한 대체 효과; 그러나 *모바일 미디어 추가 도입* 은 TV 시청을 +6.65 분 증가시키는 *synergy* (smart TV 등 cross-platform 시청 활성화). 새 미디어는 일률적 대체가 아니라 *선택적 대체 + 부분적 보완* 의 이중 패턴.

- **RQ**: 인터넷·모바일 미디어 같은 *new media* 도입이 한국 소비자의 *old media* (TV·라디오·신문) 사용 시간을 어떻게 재구성하는가? 단순 대체인가 부분 보완인가?
- **방법론**: [[mdcev]], [[mixed-logit]], [[principal-component-analysis]], [[scenario-analysis]], [[bayesian-inference]]
- **데이터**: KOBACO Media and Consumer Research (MCR) 2011-10~11 한국 41 도시 13~64 세 N=6,000 face-to-face purposive quota; 7 매체 (TV · 라디오 · 신문 · 잡지 · 인터넷 · 모바일 인터넷 · DMB) × 미디어 다이어리 30 분 단위 daily usage time
- **주요 발견**: BPC (baseline preference constant) 가장 높은 매체 — 모바일 인터넷 +0.0651 ** > 기타 (TV·DMB·인터넷 BPC 통계적 무유의); 인구학적 효과 — 청년·여성·고소득 → 모바일 인터넷 선호, 청년·저학력 → DMB·라디오 선호, 고학력 → 인터넷·신문 선호; satiation (DMB 0.4465 *** 최저 → 잠재 시장 최대); 시나리오 — Scenario 1 (인터넷 없음) → TV 260.13 분; Scenario 2 (+인터넷) → TV -85.5 분 · 인터넷 +112.66 분; Scenario 3 (+모바일) → TV +6.65 분 (synergy) · 인터넷 -21.56 분 · 모바일 +14.35 분
- **시사점**: 모바일 미디어 등장은 TV 를 *죽이지 않고 보완* (smart TV · high-quality content). 정부·기업의 미디어 캠페인은 *연령별 매체 분리 전략* — 청년: 모바일·DMB, 고연령·고학력: 인터넷·신문, 고소득: 인터넷

![Fig. 2. 7 매체의 contact ratio (주 1 회 이상 사용 비율) 와 평균 일일 사용 시간. TV 가 전체 표본 95%+ 의 1 위 매체이지만, 인터넷·모바일 인터넷이 청년 세그먼트에서 비교 가능한 수준으로 도달.](/papers/201411_WooJR_The_effect_of_new_media_on_consumer_media_usage_An_empirical_study_in_South_Korea/fig3.jpeg)

## 요약

한국은 2013 년 기준 ITU 의 ICT readiness 1 위, OECD 인터넷 침투율 97.2% (1 위), 스마트폰 침투율 73.0% (2 위) 로 *new media 사용의 전세계 최전선* 이다. 이 환경에서 *new media 가 old media 를 대체하는가* 는 단순 정성적 추측만 가능했고, 정량 분석은 (i) 다중 매체 선택 (multiple discrete) 과 (ii) 매체별 시간 배분 (continuous) 을 동시에 다룰 framework 가 필요하다. 본 논문은 [[jongsulee]] 연구실 *제2기 demand-side econometrics* 라인 안에서, Bhat (2005, 2008) 의 [[mdcev]] 를 미디어 시간 배분에 처음 적용한 한국 사례이며, [[daeyoung-koh-2010-broadcast-telecom-convergence]] 의 broadcast-telecom convergence MDCEV 라인을 *new media* 로 확장한 후속 작업이다.

KOBACO Media and Consumer Research (MCR) 2011 년 10~11 월 6,000 명 face-to-face 설문 (한국 41 도시, 13~64 세, purposive quota sampling). 미디어 다이어리는 *30 분 단위* 매체 사용 활동을 1 일 기록해 7 매체 (지상파/케이블/IPTV 통합 TV · 라디오 · 신문/잡지 통합 print · 인터넷 · 모바일 인터넷 · DMB) 별 daily usage 시간을 산출. 독립변수는 인구학적 (age, gender, education, household income) + lifestyle 2 개 (early-adopter tendency, brand-loving tendency, 6-pt Likert 4 문항 각각을 [[principal-component-analysis]] 로 합성). [[mdcev]] utility:

$$
U_i = \sum_{j=1}^K \Psi(x_j)(m_j + \gamma)^{\alpha_j}, \quad \Psi(x_j, \varepsilon_j) = \exp(\beta' x_j + \varepsilon_j)
$$

$\alpha_j \in (0,1)$ 은 diminishing marginal utility (satiation), $\gamma$ 는 corner solution allow translation parameter, $\sum m_j = M$ 는 시간 제약. Bayesian Gibbs sampling 20,000 draws 중 후반 10,000 사용.

결과는 두 갈래. (1) *BPC 와 인구학적 선호 패턴* — 모바일 인터넷이 BPC +0.0651 ** 로 가장 강한 baseline preference. Age 계수: TV +0.591 *** (고연령 선호) · 인터넷 +0.155 *** · 모바일 인터넷 -0.490 *** (청년 선호) · DMB -1.030 *** (청년 강선호). Education 계수: 인터넷 +0.208 *** · 신문 (reference) · 라디오 -0.184 *** · DMB -0.047 ***. Household income: 인터넷·모바일 인터넷 양수 · 라디오·DMB 음수. Satiation 은 DMB 0.4465 *** 최대 (잠재 수요 최강) → 라디오 0.3752 > 모바일 인터넷 0.3410 > 신문 0.3096 > TV 0.2953 > 인터넷 0.2232. (2) *3 시나리오 simulation* — Scenario 1 (only old): TV 260.13 분/일 (88.6% 사용); Scenario 2 (+인터넷): TV 174.63 분 (75%, -85.5 분) · 인터넷 112.66 분 (50.3%); Scenario 3 (+모바일·DMB): TV 181.28 분 (77.6%, +6.65 분 회복) · 인터넷 91.10 분 (-21.56 분) · 모바일 인터넷 14.35 분 · DMB 5.57 분. *핵심 발견* — 모바일 미디어 도입이 TV 시청을 *되살린다* (smart TV cross-platform 시청, high-quality content 의 모바일-TV 연동). 라디오·신문은 mobile-internet 등장으로 추가 감소 (각 -0.95 · -4.07 분).

## 핵심 결과

**시나리오별 매체 선택 확률 및 평균 사용 시간 (분/일)**

| 매체 | S1 (only old) | S2 (+인터넷) | S3 (+모바일·DMB) |
|---|---:|---:|---:|
| TV | 88.6% / 260.13 | 75.0% / 174.63 | **77.6% / 181.28** |
| 라디오 | 15.7% / 28.39 | 11.8% / 17.96 | 11.4% / 17.01 |
| Print (신문·잡지) | 26.8% / 36.77 | 18.9% / 20.03 | 17.2% / 15.96 |
| 인터넷 | — | 50.3% / 112.66 | 47.9% / 91.10 |
| 모바일 인터넷 | — | — | 11.1% / 14.35 |
| DMB | — | — | 3.6% / 5.57 |

**시나리오 전환별 변동 (대체 vs synergy 식별)**

| 매체 | S1→S2 (+인터넷) | S2→S3 (+모바일·DMB) |
|---|---:|---:|
| TV | **−85.5 분** (대체) | **+6.65 분** (synergy) |
| 라디오 | −10.43 분 | −0.95 분 |
| Print | −16.74 분 | −4.07 분 |
| 인터넷 | +112.66 분 | −21.56 분 |
| 모바일 인터넷 | — | +14.35 분 |
| DMB | — | +5.57 분 |

**Satiation (낮을수록 잠재 수요 大)**

| 매체 | $\alpha$ |
|---|---:|
| 인터넷 | 0.2232*** |
| TV | 0.2953*** |
| Print | 0.3096*** |
| 모바일 인터넷 | 0.3410*** |
| 라디오 | 0.3752*** |
| **DMB** | **0.4465*** |

## 방법론 노트

[[mdcev]] (Bhat 2005, 2008) 는 multiple discrete-continuous 문제 — 소비자가 *여러 매체를 동시에 선택* 하고 각각에 *연속 시간* 을 배분 — 를 random utility framework 으로 다룬다. Utility:

$$
U_i(m_1, \ldots, m_K) = \sum_{j=1}^K \Psi(x_j) (m_j + \gamma)^{\alpha_j}
$$

$\alpha_j$ 는 매체별 satiation (diminishing marginal utility), $\gamma$ 는 corner solution allow translation parameter ($\gamma \neq 0$ 이면 어떤 매체는 0 시간 가능). Baseline utility:

$$
\Psi(x_j, \varepsilon_j) = \exp(\beta' x_j + \varepsilon_j)
$$

시간 제약:

$$
\sum_{j=1}^K m_j = M
$$

Kuhn-Tucker condition + Lagrangian 으로 selected $J$ 매체에 대한 choice probability:

$$
P(m_1^*, \ldots, m_J^*, 0, \ldots, 0) = \left[\prod_{i=1}^J c_i\right] \left[\prod_{i=1}^J \frac{1}{c_i}\right] \left[\prod_{i=1}^J e^{V_i} \Big/ \left(\sum_{j=1}^K e^{V_j}\right)^J\right] (J-1)!
$$

여기서 $c_i = (1 - \alpha_i)/(m_i^* + \gamma)$. Mixed MDCEV 는 $\beta_n$ 의 individual heterogeneity 를 normal 분포로 반영. [[bayesian-inference]] (Gibbs sampling 20,000 draws, burn-in 10,000) 로 추정. 식별은 (i) 30 분 다이어리의 disaggregated time 자료 + (ii) 매체 간 시간 제약 binding + (iii) 인구학적 covariate 의 between-respondent variation + (iv) DMB·모바일 인터넷 신규 매체의 zero/positive 시간 분포 변화에서 온다. Scenario simulation 은 적합한 $\hat{\beta}_i, \hat{\gamma}, \hat{\alpha}_{ij}$ 와 individual $M_i$ 로 utility maximization 해 optimal $m_{ij}$ 산출.

## 연구 계보

본 paper 의 방법론 조상은 Bhat (2005, 2008, *Transportation Research Part B*) 의 MDCEV 원형 + Bhat and Sen (2006) 의 vehicle holding-mileage 응용 + TEMEP 내 Ahn, Jeong, Kim (2008, *Energy Economics*) · [[shin-2012-ev-existing-car-mdcev]] (Shin, Hong, Jeong, [[jongsulee]] 2012, *Transportation Research Part D*) 의 EV-기존차 MDCEV 라인이다. 미디어 다중 선택의 직접 선행은 Lin, Venkataraman, Jap (2013, *Marketing Science*) 의 미디어 multiplexing 분석 (TV·라디오·컴퓨터·print 4 매체). 한국 미디어 산업 MDCEV 라인의 직접 선행은 [[daeyoung-koh-2010-broadcast-telecom-convergence]] 의 broadcast-telecom convergence 작업. New media 정의는 Negroponte (1996) · Flew (2002) · Manovich (2003) · Jenkins (2006, *Convergence Culture*). [[jongsulee]] author page 의 *제2기 demand-side econometrics 확장* 라인에서, 본 paper 는 sibling [[jongroul-woo-2015-media-channels-purchasing-decisions]] (미디어 채널이 구매결정에 미치는 영향) 와 함께 *미디어 산업 정량 분석 시리즈* 의 출발점이다. [[jongroul-woo]] 의 박사학위 작업으로, 이후 같은 저자의 EV (cafe fuel economy) · 환경 (원자력 인식, 사용후 핵연료) 시리즈 의 *consumer demand · policy preference DCE* 라인으로 발전.

## See also

- [[mdcev]]
- [[mixed-logit]]
- [[principal-component-analysis]]
- [[scenario-analysis]]
- [[bayesian-inference]]
- [[new-media]]
- [[mobile-internet]]
- [[dmb]]
- [[smart-tv]]
- [[time-allocation]]
- [[jongroul-woo]]
- [[jae-young-choi]]
- [[jungwoo-shin]]
- [[jongsulee]]
- [[daeyoung-koh-2010-broadcast-telecom-convergence]]
- [[jongroul-woo-2015-media-channels-purchasing-decisions]]