배틀그라운드 이스포츠 라이브 스트리밍 수요 결정 요인 분석 = An Analysis of the Determinants of Live Streaming Demand in PUBG Esports

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Esports has emerged as one of the most rapidly growing forms of sports consumption, especially among digital-native generations. Among them, PlayerUnknown’s Battlegrounds (PUBG), the representative title of the battle royale genre, has evolved into a global phenomenon that combines competitiveness and spectatability, forming a worldwide fandom and developing into a new type of sports media industry. As esports continues to gain influence comparable to that of traditional sports, it has become increasingly important to understand the factors that drive audiences to watch matches and determine how deeply and consistently they engage with them. However, most existing studies on esports viewership have mainly focused on single indicators such as “number of viewers” or “views,” thereby failing to fully capture the complex nature of audience behavior.
To address this gap, this study conducted a comprehensive analysis of PUBG esports viewing behavior by examining data from 252 matches across seven PUBG Global Series (PGS3–PGS9) tournaments held between 2024 and 2025.
The study utilized live-stream viewership data from eschart, a professional esports audience analytics agency, covering major platforms such as Twitch and YouTube.
Viewership behavior was divided into four distinct performance indicators: total watch time (duration of stay), official peak concurrent viewers (Official PCV) representing momentary intensity, average concurrent viewers (ACV) representing sustained engagement, and total peak concurrent viewers (Total PCV) indicating the overall reach of exposure.
A Hierarchical Multiple Regression Analysis was performed, incorporating both continuous and categorical variables. Independent variables included in-game indicators (kills, placement points, movement distance, damage, and chicken wins), map characteristics, team fandom size, and match importance.
The results revealed that combat rhythm (Kill variance), repeated victories (accumulated chicken wins), and team fandom size significantly increased both total watch time and average concurrent viewers, while excessive overall variability in match outcomes (Total variance) reduced audience retention. Matches with high importance, such as finals, tended to induce shorter but more intense viewing sessions.
The Miramar map consistently exhibited negative effects on total watch time, peak viewers, and ACV, demonstrating that map design and terrain characteristics play a key role in shaping audience immersion. Conversely, total PCV (views) was more influenced by external exposure factors—such as platform algorithms and promotional reach—than by in-game variables.
These findings indicate that PUBG esports viewership cannot be explained by a single measure of audience size. Instead, the dynamics of viewing behavior are determined by a combination of game rhythm, narrative development, fandom, and platform environment.
Accordingly, total watch time and average CCV reflect continuous engagement, peak concurrent viewers represent momentary intensity, and total PCV embodies audience reach.
By empirically identifying these distinctions, this study emphasizes that esports viewership should be understood not merely in terms of “how many people watched,” but rather “in what context and how deeply the content was consumed.” Furthermore, the study demonstrates that PUBG esports has evolved beyond being a simple game content into a sports media form with its own identity and industrial maturity, offering meaningful implications for the future direction of both esports research and industry development.

국문 초록 (Abstract)

이스포츠는 디지털 네이티브 세대를 중심으로 가장 빠르게 성장하는 스포츠 소비 형태로 자리 잡았다. 그중에서도 배틀로얄 장르의 대표 종목인 배틀그라운드(PUBG)는 게임의 경쟁성과 관전성을 동시에 갖춘 콘텐츠로서, 전 세계적 팬덤을 형성하며 새로운 형태의 스포츠 미디어 산업으로 진화하고 있다.
이처럼 이스포츠가 전통 스포츠 못지않은 영향력을 갖추게 되면서, 시청자들이 어떠한 요인에 의해 경기를 시청하고, 얼마나 깊이·지속적으로 관여하는지를 밝히는 연구의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존의 이스포츠 관련 연구들은 주로 ‘시청자 수’나 ‘조회수’ 등 단일 지표를 중심으로 진행되어, 실제 시청행동의 복합적인 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다.
이에 본 연구는 배틀그라운드 이스포츠의 시청행동을 보다 입체적으로 규명하고자, 2024년부터 2025년까지 개최된 PUBG Global Series(PGS3~PGS9) 7개 대회의 252경기(매치) 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다.
연구는 이스포츠 시청률 전문조사기관 eschart에서 제공한 트위치(Twitch) 및 유튜브(YouTube) 등 주요 플랫폼의 실시간 뷰어십 데이터를 바탕으로, 시청행동을 각각 시청시간(체류 지속성), 공식채널 피크 시청자수(순간 집중), 평균 동시시청자수(지속 유지), 전체 피크 시청자수(확산 도달) 등 4가지로 구분하였다.
또한 경기 내 지표(킬 포인트, 순위 포인트, 이동거리, 대미지, 치킨 횟수 등), 맵 특성, 팬 규모, 경기 중요도 등을 독립변수로 설정하고, 명목변수를 포함한 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 을 실시하였다.
연구 결과, 경기 내 ‘리듬감’을 나타내는 교전 변동성(Kill variance)과 반복적 승리(치킨 횟수 누적), 그리고 팀의 팬 규모가 시청시간과 평균 시청자수를 유의하게 증가시키는 요인으로 나타났다. 반면, 경기 전체의 변동성이 지나치게 클 경우(Total variance상승) 시청자는 오히려 오래 머물지 않는 경향을 보였다. 또한, 결승전과 같은 높은 경기 중요도는 장기 체류보다 짧고 집중적인 시청을 유도하는 것으로 확인되었다.
특히 Miramar 맵은 시청시간, 피크 시청자수, ACV 모두에서 일관된 음(-)의 영향을 보이며, 맵의 설계와 지형적 특성이 시청 몰입도를 결정하는 핵심 요인임을 보여주었다. 한편, 전체 PCV는 경기 내 요인보다는 플랫폼 노출과 알고리즘 등 외부 확산 요인에 더 크게 영향을 받았다. 이러한 결과는 배틀그라운드 이스포츠 시청행동이 단일한 ‘시청자 수’ 지표로 설명될 수 없으며, 경기의 리듬·서사·팬덤·플랫폼 환경이 복합적으로 작용함을 시사한다. 즉, 시청시간과 ACV는 지속적 몰입(Engagement)을, 공식 피크 시청자 수는 순간 집중(Intensity)을, 전체 피크 시청자 수는 확산(Reach)을 각각 반영하는 별개의 지표로 이해되어야 한다.
본 연구는 이러한 차별적 구조를 실증적으로 제시함으로써, 이스포츠 시청을 ‘얼마나 많은 사람이 보았는가’가 아니라 ‘어떤 맥락에서, 어떻게 깊이 소비되었는가’로 바라보아야 함을 강조하였다. 나아가 배틀그라운드 이스포츠가 단순한 게임 콘텐츠를 넘어, 스포츠 미디어로서의 정체성과 산업적 완성도를 갖춘 새로운 형태의 복합 콘텐츠로 발전하고 있음을 보여주었으며, 이는 향후 이스포츠 연구와 산업이 나아가야 할 방향에 실질적인 시사점을 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 연구의 필요성 2
• 3. 연구의 목적 3
• Ⅱ. 이론적 배경 5
• 1. 스포츠 미디어 소비 이론과 선행 연구 5
• 1.1 이용과 충족 이론 (Uses and Gratifications Theory) 5
• 1.2 팬심리 이론 (BIRGing and CORFing) 7
• 1.3 불확실성 가설(Uncertainty of Outcome Hypothesis) 9
• 1.4 매체 실재감(Presence) 및 몰입이론 12
• 1.5 스포츠 미디어 소비에 관한 선행연구 개관(국내/국외) 14
• 2. 스포츠 콘텐츠 시청 결정요인 17
• 2.1 승부의 불확실성 17
• 2.2 스타선수 및 팀의 존재 19
• 2.3 경기 중요도 22
• 2.4 콘텐츠 몰입 요소 24
• 2.5 전통 스포츠 vs 이스포츠의 비교 26
• 3. 이스포츠 시청 결정요인 28
• 3.1 스포츠 미디어 시청 동기의 이스포츠 적용 28
• 3.2 콘텐츠 및 플랫폼 기반 시청 요인 31
• 3.3 소비자 선호 요인(팬덤) 33
• 3.4 게임 몰입 요인 35
• 4. 배틀그라운드 이스포츠 스트리밍 수요 결정 요인 37
• 4.1 배틀그라운드 이스포츠 개요 37
• 4.2 시청 결정요인 분류 및 이론적 근거 38
• 4.2.1 승부의 불확실성 38
• 4.2.2 이스포츠 게임 요인 39
• 4.2.3 소비자 선호 요인 39
• 4.2.4 경기 중요도 요인 40
• 4.2.5 일반 영향 요인 40
• Ⅲ. 연구방법론 42
• 1. 연구 대상 및 자료 수집 방법 42
• 2. 변수의 구성 및 조작적 정의 45
• 3. 분석 방법 48
• 3.1 모형 설계 48
• 3.2 회귀 분석 절차 49
• Ⅳ. 연구 결과 50
• 1. 분석 결과 50
• 2. 모형별 설명력 및 주요 유의변수 요약 55
• 3. 모형별 분석 결과 55
• 3.1 Model 1 : 시청시간(Total Watch Time) 55
• 3.2 Model 2 : 공식채널 피크 시청자수 (Official PCV) 57
• 3.3 Model 3 : 평균 동시시청자수 (ACV) 58
• 3.4 Model 4 : 전체 피크 시청자수 (Total PCV) 58
• 4. 종합 논의 62
• 4.1 맵 효과 : Miramar vs. Vikendi 62
• 4.2 치킨 반복성과 변동성의 역할 63
• 4.3 이동거리와 전체 피크 시청자 수 63
• 4.4 팬 규모의 다층적 효과 64
• 4.5 경기 중요도 65
• 5. 요약 65
• Ⅴ. 결론 및 시사점 68
• 1. 연구의 요약 68
• 2. 학술적 의의 69
• 3. 실무적 시사점 70
• 4. 연구의 한계 및 향후 연구과제 71
• 5. 결론 72
• 참고문헌 74
• Abstract 76