TV홈쇼핑 방송 심의 의결의 경향성 연구

이영희

doi:10.26542/JML.2018.12.17.3.37

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이영희 (한양대학교)

저널정보: 한국언론법학회 언론과법 언론과 법 제17권 제3호

발행연도: 2018.12

수록면: 37 - 84 (48page)

DOI: 10.26542/JML.2018.12.17.3.37

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 방송통신심의위원회 제1기부터 제4기의 TV홈쇼핑 방송 심의의 시기별 경향과 주로 적용한 심의규정을 살펴보고, ‘관련자 징계’ 이상의 법정제재를 받은 방송의 문제점과 심의 관점을 알아보았다. 또한 분석과정을 통해 TV홈쇼핑 방송 심의에서도 정권별 차이가 있는지를 알아보고, 데이터홈쇼핑과 기존 TV홈쇼핑 방송 심의 결과에 대한 차이도 살펴보았다.
분석결과, 제1기는 규제 수위가 전체적으로 낮았으나, 제2기 초반기에는 상대적으로 높은 수위의 제재조치들이 증가하였다. 제3기에는 이전과 달리 여러 규정을 위반하였다고 판단한 사례들이 많았다. 이는 제3기 심의위원회가 법적 잣대를 보다 치밀하게 살핀 것이라고 할 것이다. 제4기에서는 가장 높은 수위의 법적제재인 ‘과징금’의 사례가 집중적으로 발견되었다. 그러나 제3기에 비해 단일한 조항을 근거로 판단한 사례가 더 많은 것으로 조사되었다. 공통적으로 나타난 특징은 심의위원회가 새롭게 구성된 임기 초기에는 기수와 상관없이 심의가 엄격하여 ‘법정제재’로 결정되는 비율이 높았으나, 임기 후반으로 갈수록 ‘행정조치’의 비율이 늘어나는 것을 알 수 있었다. 이는 한 기수 안에서의 심의위원회 판단 기준이 임기 말로 갈수록 완화된다고 할 것이다.
본 연구에서는 정권별 TV홈쇼핑 방송심의의 차이는 뚜렷하게 발견되지 않았다. 그러나 문재인 정부 하에서 발족한 제4기 심의위원회의 경우, 다른 기수와 달리 가장 높은 수위의 ‘과징금’ 부과를 여러 차례 결정하고, 법정제재 중 ‘경고’로 조치한 비율이 상대적으로 높게 나타나고 있어 추후의 경향을 지켜볼 필요가 있을 것으로 보인다.
또한 데이터홈쇼핑이 본격적으로 시작된 2015년 이후에는 전체적으로 홈쇼핑 심의가 강화된 것으로 분석되었으나, 데이터홈쇼핑은 심의 건수는 기존 TV홈쇼핑에 비하여 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 실시간 생방송이 아닌 사전제작과 편집과정을 거치며 자체심의 내지 자율규제가 가능하기 때문인 것으로 추정된다.
다음으로 ‘관계자 징계’ 이상의 심의결과를 받은 20건의 사례는 대부분 허위방송을 하거나 시청자를 기만하거나 소비자가 오인하게 한 문제점이 있었다. 그러나 규정 위반의 정도, 소비자의 피해의 정도, 위반 내용 방송 횟수, 재발방지를 위한 엄중한 제재조치 필요 여부를 함께 살펴 제재의 강약을 조절하는 것으로 분석되었다.

This study examines the tendency of the first to fourth broadcast committee’s deliberations on TV home shopping broadcast and the rules of deliberation applied to them. In addition, I analyzed the variances between governments in the TV home shopping broadcasting deliberation, and also examined the differences between deliberations on the data home shopping and the existing TV home shopping broadcasting. As a result of the analysis, the regulatory level of the first committee was low overall, but in the early period of the second committee, relatively high level sanctions were increased. In the third committee, many cases were determined to be in violation of various regulations, which shows that the third committee scrutinized more strictly. In the fourth committee, impositions of `fine`, the highest level of sanctions, were found extensively. However, more cases were judged based on a single provision compared with the third period. The common feature was that the deliberations were relatively more strict in the early period of each committee and the rate of `statutory punishment` was high, but the proportion of `administrative measures` increased in the latter half of the terms. It shows that the criterion of each committee becomes alleviated towards the end of the term.
In this study, there appears no significant variances between governments in the TV home shopping broadcasting deliberation. However, in the case of the 4th deliberation committee established under the government of Moon Jae-in, `fines`, which is the highest sanction, has been imposed more frequently, and the `warning` also determined often, the tendency of which needs to be monitored.
Since 2015, when data home shopping was launched, deliberations on home shopping appears to have been strengthened overall. However, the number of deliberations in data home shopping was significantly lower than that of existing TV home shopping. It is presumed to be due to self-review and autonomous regulation by way of pre-production and editing process, not real-time live broadcasting.
Another 20 cases which imposed sanctions heavier than or equal to `disciplinary action on relevant person` were mostly false broadcasts, deceiving viewers or misleading consumers. It has been analyzed that the degree of violation of regulations, severity of damage on consumers, number of violating broadcasts, and necessity of strict sanctions for prevention of recurrence are all considered to determine the appropriate sanctions.

#TV홈쇼핑 #상품판매방송 #방송통신심의위원회 #방송심의 #T커머스 데이터방송 #TV Home Shopping #Commodity Sales Broadcasting #Broadcasting Communication Deliberation Committee #Broadcasting Deliberation #T-Commerce Data Broadcasting

참고문헌 (20)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - 김재영 / 2015 / 방송심의의 정파성에 대한 시론적 검증: 지상파와 종편의 뉴스·시사보도 프로그램 심의 사례 분석 / 방송과 커뮤니케이션 16 (4) : 49 ~ 86

[학술지(정기간행물)] - 김서중 / 2014 / 정치적 심의로 얼룩진 방송통신심의위원회 / 황해문화 (82) : 357 ~ 363

[학술지(정기간행물)] - 박기묵 / 2015 / 보도교양 방송프로그램의 ‘윤리적 수준’과‘소재 및 표현기법’에 관한 방송심의결정 분석 연구 : 2012∼2014년까지 방영된 지상파와 종합편성채널 프로그램을중심으로 / 방송통신연구 (91) : 131 ~ 164

[단행본] - 방송통신심의위원회 / 2015 / 방송심의시스템 개선방안 연구- 시청자참여심의제도입 가능성을 중심으로

[단행본] - 방송통신심의위원회 / 2016 / 2015 방송통신심의 연감

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이영희

소속기관 한양대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학 TOP 5% 사회과학 > 신문방송학 TOP 10%

논문수 25 이용수 10,635

이 논문과 함께 이용한 논문

정체된 홈쇼핑 시장과 T커머스의 급성장

편집부 마케팅 2019 .03

방송통신심의위원회의 보도·교양방송 프로그램 심의 결정의 특성 연구 : 제 3기 방송통신심의위원회 심의사례를 중심으로

유승관 언론과법 2016 .12

대학생이 지각하는 부와 모의 지지가 SNS 과몰입 경향성에 미치는 영향 : 타인인정추구의 매개효과

김진아 , 장석진 , 최연실 가정과삶의질연구 2019 .03

국내 TV홈쇼핑 산업의 거래선진화를 위한 이슈별 정책제언

정연승 , 이호택 유통연구 2018 .04

방송통신심의위원회의 시스템 정비방안 : 현행 체제에서의 문제점과 개선방안을 중심으로

고민수 , 이화행 한국언론학회 심포지움 및 세미나 2012 .06

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (20)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)