개인은 일상적 제약에 맞춰 미디어 이용 시간대를 조절한다. 즉, 미디어 이용 리듬은 개인들의 일상생활 리듬과 상호작용하고 있으므로, 이용자 전략 수립 시 시간대별 이용 패턴을 분석하는 것은 필수적이다. 특히, 스마트폰과 같은 모바일 기기는 이동성과 개인성의 특성을 지니고 있어, 그 이용 패턴이 개별 이용자들의 라이프스타일을 더욱 잘 반영하고 있다. 이에 이 연구는 스마트폰을 통한 방송 시청자들을 주 시청 시간대에 따라 세분화하고, 집단별 인구통계학적 특성과 시청 행태를 비교하였다. 먼저, 2,040명 패널의 2022년 스마트폰을 통한 방송 시청 로그 데이터를 활용하여 K-평균 군집화를 진행하였다. 분석 결과, 밤(21:00∼03:00) 시간대에 주로 이용하는 나이트(NIGHT) 집단, 근무(09:00∼18:00) 시간대에 주로 이용하는 워크(WORK) 집단, 출퇴근(07:00∼08:00, 18:00∼19:00) 시간대에 주로 이용하는 커뮤트(COMMUTE) 집단, 마지막으로 전 시간대에 걸쳐 고르게 많은 시청량을 보이는 헤비(HEAVY) 집단으로 세분화되었다. 집단별 특성을 비교하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 이들은 인구통계학적 속성(성별, 연령, 거주지)과 시청량(총 시청 횟수, 평균 시청 시간), 시청 집중도(채널, 장르 집중도)에 있어 유의미한 차이를 보였다. 본 연구는 고정형 텔레비전을 중심으로 전개되었던 방송 시청의 시간성 논의를 모바일 기기로 확장함으로써, 새로운 시청률 지표 마련과 광고 단가 책정에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Individuals adapt their media consumption patterns to fit into their daily routines. Hence, analyzing usage patterns by time slots is imperative for formulating effective user strategies, as media consumption rhythms interact with individuals’ daily life rhythms. Particularly, mobile devices such as smartphones, characterized by their mobility and individuality, offer a more nuanced reflection of users’ lifestyles through their usage patterns. This study segmented smartphone-based TV show viewers according to their primary viewing time slots and compared demographic profiles and viewing behaviors across these segments. First, K-means clustering was conducted using broadcast viewing log data from smartphones in 2022 from a panel of 2,040 individuals. The analysis resulted in segmentation into four gorups - a NIGHT group mainly used during the night (21:00 to 03:00), a WORK group mainly used during the work time (09:00 to 18:00), a COMMUTE group mainly used during the commute time (07:00 to 08:00, 18:00 to 19:00), and finally, a HEAVY group that has an evenly large amount of viewers across all time periods. Logistic regression analysis revealed significant differences in demographic characteristics (gender, age, residence) and viewership metrics (total viewing frequency, average viewing duration) among these groups, as well as variations in viewing concentration (channel, genre preferences). This study extends the discourse on the temporality of broadcasting, traditionally centred on fixed TV sets, to mobile devices. It will provide practical insights for developing new audience metrics and informing advertising pricing structures.