Inundated with the massive influx of new songs and artists, today`s music industry is faced with notoriously capricious consumers. The short attention span of music consumers threatens life of musicians, and therefore, the ability to build and retain a stable fan base has now become more critical to survive in the market. Loyal fans are beneficial as they are more likely to remember musicians, make additional purchases (e.g. concert tickets), and promote music across peers via positive word-of-mouth. For music is consumed in a social context these days, this study investigates the impact of neighborhood and network structure on music consumption behaviors in Twitter. The purpose of this study is twofold. First, the determinants of a musician`s survival are examined, focused on the role of user-specific network topology within fan community in sustaining fan activity. Econometrically, we apply an Accelerated Failure Time Model (AFTM) with log-logistic specification using individual-level Twitter data on fan activities in 2011. Focusing on the value of cultivating relationships among customers, we pay attention to how music audition program`s contestants differ from ordinary musicians in their fan community characteristics. Second, we explore the impact of network topology in music consumption in different stages of musician diffusion. We apply a Spatial Error Model (SEM) to control unobserved spatial correlation, or interactions among fans. Specifically, this analysis identifies the factors that influence fan activities in the first and second months of the debut of musicians. From the two analyses, we found that fans of ordinary musicians obtain a higher level of utility by sharing common object of fandom with their neighbors, but the extent of perceptual boundary for such neighbors tends to be local. Specifically, high global clustering deters fans from engaging in fan activities within a short interval, while high local clustering encourages them to express their interest in a musician more frequently. Different from ordinary musicians, fan activities for audition contestants are not affected by the degree to which neighboring fans are connected in the local network. Also, the impact of fan network topology on fan activities is significant only in the initial stage of musician diffusion. The results suggest that musicians and record labels had better connect unacquainted yet approximate fans in the local network, and identify potential fans in the early stage of musicians` diffusion to take advantage of fan communities in online social network service.
본 연구는 두 가지 접근 방식을 이용해 온라인 소셜 네트워크 구조가 음악 소비에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 하루에도 수백 개가 넘는 음원이 물밀듯이 쏟아지는 가운데, 가수가 반짝스타에 그치지 않기 위해서는 분산된 소비자들의 관심을 자신에게 집중시키고 이를 기반으로 두터운 팬층을 확보하는 것이 필수적이다. 따라서 본 연구는 최근 소셜 네트워크 서비스의 등장 및 발달로 인해 음악을 소비하는 행위가 주변인 혹은 사회 구조의 영향을 받게 되었음에 초점을 맞추어, 가수의 장기적인 음반 시장 생존을 좌우하는 요소들을 살펴보았다. 자세하게는, 트위터 상 팬 네트워크를 중심으로 팬들이 음악을 소비하고 가수에게 관심을 갖는 데 있어 다른 팬들에게 어떤 영향을 받는지를 알아보고, 이를 바탕으로 오랫동안 지속될 수 있는 팬덤을 형성하기 위한 방법을 알아보았다. 첫 번째로, 생존분석(survival analysis)을 통해 개인의 소셜 네트워크 특성이 음악 소비 주기에 미치는 영향을 분석했다. 이를 통해 개인이 속해있는 집단 내에서의 구조적 위치와 구성원들과의 관계, 집단의 전체적인 특성 등이 음악 소비 행위에 영향을 준다는 것을 밝혔다. 예컨대, 팬 네트워크 별 응집계수(clustering coefficient) 비교를 통해, 특정 가수를 중심으로 모인 구성원들 간의 결속력이 높을수록 그 가수에 대한 개개인의 관심도가 높아짐을 확인했는데, 이것은 공통 관심사에 대해 활발히 소통하고 공유할 수 있는 대상의 존재가 네트워크 외부효과를 발생시켜 개인의 효용이 증가하기 때문이라고 해석할 수 있다. 두 번째로, 공간회귀분석(spatial regression analysis)을 통해 가수가 대중에게 전파되는 각 과정에서 트위터 상 팬덤 구조의 역할을 분석했다. 이를 통해 데뷔 초반에는 팬들 간 유대 및 소통이 개인의 활발한 팬 활동에 긍정적인 영향을 미치지만, 시간이 지남에 따라 이 영향의 통계적 유의성이 감소한다는 것을 알 수 있었다.
