이스포츠의 콘텐츠 유형별 팬 만족도와 팬덤에 미치는 영향에 대한 정량적 분석 : 프로게임단 T1 채널을 중심으로 = A Quantitative Analysis of the Impact of eSports Content Types on Fan Satisfaction and Fandom : Focusing on the T1 Professional Gaming Team's YouTube Channel

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 이스포츠 콘텐츠에 대한 유형별 팬 만족도 측정 및 이에 따른 팬 덤 활동 및 확산에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 프로게임단 T1 의 유튜브 채널에 게시된 콘텐츠를 대상으로 분석을 진행하였다. 이스포츠에 있어서 콘텐츠의 역할은 단순한 경기 시청을 넘어 팬덤을 형성 하고 유지하는 주요 매개체로 기능하고 있으며, 그 중 유튜브는 가장 많은 사 람들이 무료로 접근할 수 있는 쉬운 접근성으로 이러한 팬덤의 거점으로 주목 받고 있다. 본 연구는 2020 년 1 월 1 일부터 2024 년 12 월 31 일까지 업로드된 콘텐 츠 중, 상위 500 개의 콘텐츠를 표본으로, McQuail 의 이용 동기에 따른 콘텐 츠의 네가지 유형(정보 탐색형, 개인적 정체성형, 오락형, 사회적 통합형)으로 분류하였으며, 각 유형별로 콘텐츠의 유형별 만족도와 팬덤 행동 및 확산에 미치는 영향에 대해 정량적 측정을 시도하였다. 측정을 진행하는 연구 지표로는 팬 만족도에 대해 조회수 대비 좋아요 비율 (LPV)을 활용하였으며, 팬덤 활동 강도에 대해서는 좋아요 대비 공유 비율(S PL), 팬덤 확산 강도에 대한 측정은 공유 대비 구독 증감 비율(SPS)로 설정 하였다. 해당 지표에 대한 분석은 기술통계, ANOVA, 회귀 분석을 포함한 정 량적 방법론을 활용하였으며 팬 만족도, 팬덤 활동, 팬덤 확산 간의 관계를 계량적으로 검증하였다. 분석 결과, 이스포츠 콘텐츠 유형에 따라 팬 만족도(LPV)와 팬덤 활동 강 도(SPL), 팬덤 확산 강도(SPS) 지표가 유의미하게 다르게 나타났다. LPV 지 표에서는 정보 탐색형(I)과 개인적 정체성형(P)이 0.0265 로 가장 높았으며, 오락형(E)이 0.0204, 사회적 통합형(S)이 0.0150 순으로 확인되었다. SPL 지 표에서는 정보 탐색형(I)이 0.1863 으로 가장 높았고, 개인적 정체성형(P)이 0.1040, 오락형(E)이 0.0969, 사회적 통합형(S)이 0.0682 순이었다. SPS 지 표에서는 사회적 통합형(S)이 1.899 로 가장 높게 나타났으며, 오락형(E)이 1. 261, 개인적 정체성형(P)이 0.803, 정보 탐색형(I)이 0.731 순으로 나타났다. 또한, 각 지표들이 콘텐츠 만족도로 부터 팬덤 확산까지 이어지는 매커니즘 과 강도의 당위성을 검증하기위해, 전체 데이터에 대한 분석을 진행하였고, 그 결과 콘텐츠 만족도가 팬덤 행동에 영향을 미치며, 팬덤 행동 강도가 팬덤 확산에 영향을 경로를 검증할 수 있었다. 마지막으로 이러한 콘텐츠 만족에서 시작된 팬 반응이 팬덤 행동으로 이어 지고 이 팬덤 행동이 다시 팬덤 확산으로 전환되는 흐름이 각 유형에서 통계 적으로 유의미하게 작동하는지 확인하기 위해, 실제 로우 데이터를 통한 분석 을 진행하여, 이 메커니즘이 각 유형별로 유의미하게 작동함을 확인하였다. 본 연구 결과, 이스포츠 콘텐츠가 유형별로 팬 만족도, 팬덤 활동, 팬덤 확 산에 다르게 작용하는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 각 콘텐츠가 팬덤 형성 에 다르게 기여함을 의미한다. 또한, 본 연구에서는 이러한 관계를 대외비성 데이터인 YouTube Studio Analytics 의 데이터를 바탕으로 실증 분석을 시도 하였다는 점에서 기존 팬덤 연구와 차별점을 지니며, 향후 이스포츠 콘텐츠 전략 수립에 실질적인 기초 자료를 제공할 수 있는 학문적, 실천적 기여를 가 진다. 주제어 : 이스포츠, T1, 정량 분석, 유튜브, 콘텐츠 유형, 팬 만족도, 팬덤 활동 강도, 팬덤 확산 강도

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 1
• 제 2 절 연구의 목적 5
• 제 2 장 이론적 배경 7
• 제 1 절 이스포츠 팬의 특성에 관한 연구 7
• 제 2 절 이용자 중심의 이스포츠 콘텐츠 이용 동기 10
• 제 3 절 참여 문화와 플랫폼의 기술적 결합 14
• 제 3 장 연구 방법 16
• 제 1 절 연구 문제 및 가설 16
• 1) 연구 문제 16
• 2) 연구 가설 17
• 제 2 절 연구 설계 및 분석 방법 19
• 1) 연구 1 : 콘텐츠와 팬덤지표의 정량적 측정 19
• 2) 연구 2 : 팬 만족도가 팬덤 확산으로 이어지는 매커니즘
• · 20
• 3) 연구 대상 및 자료수집 21
• 4) 분석 방법 23
• 제 4 장 연구 결과 25
• 제 1 절 콘텐츠 분류 25
• 제 2 절 데이터 분석 26
• 1) 콘텐츠 유형별 시청자 만족도(LPV) 분석 26
• 2) 콘텐츠 유형별 팬덤 행동(SPL) 효과 분석 29
• 3) 콘텐츠 유형별 팬덤 확산(SPS) 효과 분석 32
• 4) 콘텐츠로 인한 팬덤 형성 메커니즘 검증 35
• 5) 팬 행동 전환 경로의 절대값 기반 검증 37
• 6) 가설 검증 42
• 제 5 장 결론 44
• 제 1 절 주요 연구 결과 요약 44
• 제 2 절 연구의 한계점 47
• 제 3 절 제언 48
• 참고 문헌 49
• ABSTRACT 59