하이프 사이클은 기술의 성장 주기를 5단계로 나타낸 모델로, 기술 촉발, 부풀려진 기대의 정점, 환멸 단계, 계몽 단계, 생산성 안정 단계로 구성된다. 이 모델은 신기술 마케팅에 널리 사용되며, 뉴미디어의 채택 과정에서도 과대광고와 실망의 반복으로 나타난다. 그러나 하이프 사이클은 기술의 특성을 제대로 반영하지 못하고, 주관적인 용어 사용과 예측의 한계로 인해 비판을 받는다.
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하이프 사이클
개요
유형
독점적인 기술의 그래픽 표현
목적
기술의 성숙도, 채택 및 적용을 보여줌
개발자
가트너
최초 공개
1995년
구성 요소
기술 촉발
잠재적인 기술 돌파구가 시작됨. 초기 개념 증명 스토리와 미디어 관심이 추진력을 제공함. 종종 제품이 존재하지 않고 상업적 실현 가능성이 입증되지 않음.
정점
과장된 기대의 정점. 초기 홍보가 성공하지 못한 경험의 이야기로 이어짐.
환멸의 계곡
관심이 시들해짐에 따라 유행이 사라짐. 기술의 결함, 실패 및 한계가 일반에게 알려지기 시작함. 투자가 지속되지 않으면 공급업체가 흔들림.
깨달음의 경사면
기술의 이점이 굳어지기 시작하고, 2세대 및 3세대 제품이 출시됨. 더 많은 기업이 자금을 지원하기 시작함.
잠재적인 기술 혁신이 시작되는 시기이다. 초기 개념 증명 사례와 언론의 관심은 상당한 홍보를 유발한다. 종종 사용할 수 있는 제품이 존재하지 않으며 상업적 생존 가능성은 입증되지 않는다.[2]
2. 2. 부풀려진 기대의 정점 (Peak of Inflated Expectations)
초기 홍보는 수많은 성공 사례를 만들어내며, 종종 수많은 실패가 동반된다. 일부 기업은 조치를 취하지만, 대부분은 그렇지 않다.[2]
2. 3. 환멸 단계 (Trough of Disillusionment)
실험과 구현이 실패하면서 관심이 시들해진다. 기술을 제품화하려던 시도들은 포기하거나 실패로 끝난다. 살아남은 사업 주체들이 초기 채택자들을 만족시킬 만한 수준으로 제품을 개선한 경우에만 투자가 지속된다.[2] 기술이 초기의 과도한 기대를 충족시키지 못하면 급격히 관심이 사라져 "환멸의 구렁텅이"에 빠지게 되고, 미디어는 더 이상 해당 기술이나 화제를 다루지 않게 된다.
2. 4. 계몽 단계 (Slope of Enlightenment)
기술의 수익 모델을 보여주는 좋은 사례들이 늘어나고 더 잘 이해되기 시작한다. 2-3세대 제품들이 출시된다. 더 많은 기업들이 사업에 투자하기 시작하지만, 보수적인 기업들은 여전히 유보적인 입장을 취한다.[2] 일부 사업은 "계몽의 비탈"을 오르면서 지속되고, 그 장점과 적용 방법을 이해하게 된다.[2]
2. 5. 생산성 안정 단계 (Plateau of Productivity)
기술이 시장의 주류로 자리잡기 시작한다. 사업자의 생존 가능성을 평가하기 위한 기준이 명확해진다. 시장에서 성과를 거두기 시작한다.[2] 주류 채택이 시작되고, 제공업체의 생존 가능성을 평가하는 기준이 더 명확하게 정의된다. 기술의 광범위한 시장 적용 가능성과 관련성이 분명히 성과를 거두고 있다. 기술이 틈새 시장 이상을 가지고 있다면 계속 성장할 것이다.
3. 뉴미디어와 하이프
뉴미디어의 채택에 있어 과대광고(더 일반적인 미디어 용어인 "과대광고"[6]의 의미)는 큰 역할을 해왔다. 1990년대 인터넷 분석은 많은 양의 과대광고를 특징으로 했으며,[3][4][5] 이는 "폭로" 반응을 만들어냈다.[6] 이러한 사이클에 대한 더 장기적인 역사적 관점은 경제학자 칼로타 페레즈의 연구에서 찾아볼 수 있다.[7]
새로운 미디어에서의 과장 ("과장"이라는 용어가, 더 일반적인 미디어에서 사용되는 의미로[20]) 은 새로운 미디어 형태가 사회에 받아들여지는 과정에서 큰 역할을 한다. 아이팟과 같은 새로운 미디어 기술 (아이팟 붐이 한창이던 2005년의 맥인터치 (MacInTouch) 조사에서는 고장률이 13.7%에 달했다[16]) 에 하이프 사이클을 적용함으로써, 일반적으로 기술에 적용될 때와 유사한 경향이 새로운 미디어 형태에도 적용될 수 있음을 알 수 있다.
테리 플루(Terry Flew)는 인터넷의 발전에 따라 새로운 미디어와 그 보급 주변에 생기는 과장 (일반적으로 새로운 미디어 형태와 기술이 모든 것을 좋게 만들어줄 것이라고 기대하는 흥분이나 강한 감정)은 흔히 있는 일이라고 말한다. 그러나 과장의 첫 번째 (그리고 가장 격렬한) 단계의 마지막에 해당하는 "과도한 기대" 기간이 끝나자마자, 새로운 미디어 기술은 급속히 환멸기로 빠져든다.
1990년대의 많은 인터넷 관련 분석은 다수의 과장을 다루었다.[17][18][19] 그 과장들은 결과적으로 인터넷에 대한 "노출"이라는 반응을 만들어냈다.[20] 그러나 지금은 그러한 과장과 인터넷에서의 부정적 또는 긍정적 반응은 새로운 미디어와 그 영향을 조사하기 위한 수단 중 하나가 되었다.
4. 하이프 사이클에 대한 비판
하이프 사이클은 여러 측면에서 많은 비판을 받았다.[24][25][26] 주요 비판으로는 결과물이 기술 자체의 특성을 반영하지 못한다는 점, 과학적이지 못하다는 점, 기술이 개발되는 속도에 따른 변화를 반영하지 못한다는 점 등이 있다. 또한, ‘사이클’ 자체는 신기술 마케팅에 아무런 실질적인 이득을 줄 수 없으며 단지 기존에 이미 존재하는 트렌드를 설명할 수 있을 뿐이라는 비판도 있다. 기술 준비 지수와 비교했을 때 나타나는 문제점은 다음과 같다.
‘환멸’, ‘계몽’, ‘기대’와 같은 주관적인 용어로는 대상을 객관적으로 설명하거나 기술의 현재 위치를 제대로 나타낼 수 없다.
용어가 잘못된 이해를 불러일으킨다. 사용자는 실망하기를 원치 않으므로 계몽 단계에는 해당 기술을 멀리해야 하는 것인가?
다음 단계로 넘어가기 위해 어떤 것이 충족되어야 하는지에 대한 설명이 없다.
하이프 사이클에 대한 수많은 비판이 제기되었으며,[8][9][10][11] 그중 주요 내용은 사이클이 아니라는 점, 결과가 기술 자체의 본질에 달려 있지 않다는 점, 과학적이지 않다는 점, 기술 개발 속도의 시간 경과에 따른 변화를 반영하지 않는다는 점 등이다. 또 다른 비판은 의사 결정 과정에서 경제적 고려 사항을 우선시하므로 적용에 제한이 있다는 것이다. 기업의 성과가 하이프 사이클과 연관되어 있는 것으로 보이지만, 실제로는 회사가 브랜드 전략을 수립하는 방식과 더 관련이 있을 수 있다. 이와 관련된 비판은 "사이클"이 신기술 개발 또는 마케팅에 실제로 도움이 되지 않으며 기존의 트렌드에 대한 언급일 뿐이라는 것이다. 기술 준비 수준과 비교했을 때 다음과 같은 구체적인 단점이 있다.
사이클은 과학적이지 않으며 사이클을 정당화할 데이터나 분석이 없다.
(주관적인) 용어인 "환멸", "깨달음" 및 "기대"를 사용하여 기술이 실제로 어디에 있는지 객관적이거나 명확하게 설명할 수 없다.
이 용어는 기술을 무엇에 사용할 수 있는지에 대한 잘못된 생각을 갖게 한다는 점에서 오해의 소지가 있다. 사용자는 실망하고 싶지 않으므로 환멸의 골에서 기술을 멀리해야 하는가?
기술을 다음 단계로 이동하기 위한 행동 관점이 제공되지 않는다.
이는 미분 방정식으로 표현할 수 있는 탄성 시스템의 매우 단순화된 임펄스 응답으로 보인다. 관찰 가능한 동작에 맞는 솔루션으로 시스템 모델을 공식화하는 것이 더 효과적일 수 있다.
2000년 이후의 가트너 하이프 사이클 분석 결과에 따르면,[11] 실제로 식별 가능한 하이프 사이클을 거치는 기술은 거의 없으며, 2000년 이후 채택된 중요한 기술 대부분은 채택 사이클 초기에 식별되지 않았다.
하이프 사이클에 대해서는 많은 비판이 존재한다.[21][22][23]。 그 중에서도 현저한 비판은 사이클이 아니라는 점, 결과가 기술 자체의 본질에 기인하지 않는다는 점, 전혀 과학적이지 않다는 점, 기술 발전의 속도에 따른 시간 경과의 변화를 반영하지 않는다는 점 등이다. 그 외의 비판으로는, 이 "사이클"이 신기술 개발 또는 마케팅에 실질적인 이익을 가져다주지 못하고, 단순히 과거의 경향에 대한 언급에 지나지 않는다는 점이 있다. 기술 준비 수준과 비교했을 때의 단점은 다음과 같다.
기술이 실제로 현재 어떤 상태에 있는지를 객관적이거나 명확하게 나타낼 수 없는 "환멸", "계몽", "기대"와 같은 (주관적인) 용어를 사용하고 있다.
하이프 사이클의 용어는, 자신은 실망하고 싶지 않으므로 "환멸의 골짜기"에 있는 기술로부터 멀어져야 할까와 같은 오해를 불러일으킬 수 있다.
기술이 다음 단계로 이동하기 위한 행동 전망을 전혀 제공하지 않는다.
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