유튜브 스포츠 콘텐츠의 성과지표에 영향을 미치는 소비 요인 분석

Abstract

본 연구의 목적은 유튜브 플랫폼 상의 스포츠 미디어 시장에 대한 전반적인 분석과 함께 스포츠 콘텐츠 소비에 영향을 미치는 소비결정요인의 영향력을 파악하기 위함에 있었다. 스포츠 미디어 콘텐츠의 생산과 소비는 스트리밍(Streaming) 환경에 따라 매우 상이한 양상을 보인다. 특히 유튜브는 소셜 미디어 서비스와 OTT(Over the top)을 융합하여 디지털 환경에서 미디어 시장을 선도해 나가고 있다. 구체적으로 유튜브 플랫폼은 업 스트림(Up stream)에서의 생산과 다운 스트림(Down Stream)에서의 유통이 통합된 형태로 이뤄지고 있으며, 누구나 생산자로서 참여할 수 있고 언제 어디서나 유통이 가능한 구조를 가지고 있다. 이러한 유튜브 플랫폼에서의 스포츠 콘텐츠 시장은 그 환경적 특성에 따라 기존의 미디어 시장의 특성과 디지털 미디어 시장의 특성이 혼재되어 나타나고 있다. 예를 들어 전통 스포츠 채널의 세컨 마켓으로 활용에서부터 개인 크리에이터의 콘텐츠 제작까지 다양한 형태의 생산이 이뤄지고 있다. 이는 과거 스포츠 미디어는 중계방송을 중심으로 한 콘텐츠 생산과 소비가 전통매체를 중심으로 이뤄져 온 것과는 매우 큰 차이를 보인다. 따라서 본 연구는 변화하는 스포츠 미디어 환경에 적절히 대처하기 위해 유튜브 플랫폼에서의 스포츠 콘텐츠 환경을 연구대상으로 설정하고 생산과 소비의 관점에서 시장을 분석하고자 하였다. 특히 본 연구는 유튜브 미디어 플랫폼에서 스포츠 콘텐츠 시장의 특수성을 파악하고 소비를 증진시키는 요인들을 분석하여 시장 참여자들에게 마케팅 전략수립을 위한 기초적인 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 최신의 스포츠 미디어 연구 및 전통 커뮤니케이션 연구들을 고찰하여 소비 결정 요인을 도출하고 시청 모형을 작성하였다. 그리고 유튜브 플랫폼 상에 게시된 콘텐츠들을 유형화하고 소비결정요인들이 성과지표에 미치는 영향력을 실증적으로 검증하기 위해 150개의 스포츠 관련 유튜브 채널에서 약 10만개의 콘텐츠를 연구대상으로 설정하였다. 웹상에 게시된 연구대상의 성과지표와 소비 결정요인과 관련된 변수를 수집하기 위해 파이썬 언어를 사용하여 데이터 크롤링(Crawling) 및 마이닝(Mining)기법을 활용하였다. 또한 정량적으로 측정되기 어려운 변수의 경우 내용분석 기법을 활용하여 측정하기도 하였다. 결과적으로 본 연구에서는 이와 같이 수집된 자료를 근거로 총 2가지의 연구문제를 해결하였다. 우선 첫 번째 연구문제에서는 조회수, 추정된 콘텐츠 수익과 같은 경제적 성과지표와 댓글수와 같은 사회적 성과지표에 미치는 소비 결정요인들의 영향력을 다층모형 회귀분석을 통해 검증하였다. 검증 결과 성과지표에 영향을 미치는 소비 결정요인은 콘텐츠 수준과 채널수준에 함께 존재하였으며, 스포츠에 특화된 종목, 미디어 스포츠 성격, 스포츠 콘텐츠 유형이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한 영상에서 제공되는 정보의 형태와 양에 따라 성과지표가 차이를 보였으며, 특히 영상을 대표하는 이미지인 썸네일의 선정성과 폭력성이 높을수록 성과지표가 높아지는 것으로 결과가 도출되었다. 그리고 채널 운영자의 운영 형태와 기간에 따라 성과지표가 차이를 보이기도 하였다. 한편 콘텐츠를 제작하는 제작자의 성별과 유형에 따라서도 성과지표가 차이를 보였지만 전문성과 신뢰성과 같은 공신력 모형은 본 연구에서는 성과지표에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 도출되었다. 이어서 두 번째 연구문제에서는 소비 영향요인들을 기준변수로 투입하여 2단계 군집분석을 실시하여 유튜브 상에 게시된 스포츠 콘텐츠들을 유형화하고 그 특성을 파악하였다. 분석 결과 총 5개 유형의 군집으로 유형이 분류되었다. 종목과 미디어 스포츠 성격 그리고 콘텐츠 유형이 군집을 구분하는데 가장 높은 예측력을 가진 변수로 사용 되었으며, 이어서 썸네일의 선정성과 폭력성이 군집을 구분하는 기준변수로 사용되었다. 분류된 군집은 각각 자극적인 영역형 엔터테인먼트 스포츠 콘텐츠, 필드형 분석 스포츠 콘텐츠, 영역형 분석 스포츠 콘텐츠, 기록 및 투쟁형 분석 스포츠 콘텐츠, 자극적인 단련형 레슨 및 정보형 스포츠 콘텐츠의 특성을 보였다. 미디어 스포츠 성격을 기준으로 군집 1,2,3과 4,5로 양분되었으며, 군집 1,2,3와 4,5는 각각 세부 종목과 콘텐츠 유형에 따라 분류되어졌다. 그리고 5개의 군집 중 가장 높은 성과지표를 보이는 유형은 첫 번째 자극적인 영역형 엔터테인먼트 스포츠 콘텐츠였으며, 두 번째로 높은 성과지표를 보이는 유형은 자극적인 단련형 레슨 및 정보형 스포츠 콘텐츠였다. 이와 같은 결과를 통해 특정 종목의 유형에서 높은 성과를 달성한 콘텐츠들의 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 디지털 미디어 환경에서의 스포츠 콘텐츠의 생산과 소비의 특성을 파악할 수 있는 정보를 제공하여 다양한 이해관계자들에게 시장전략을 수립하는데 기초적인 정보를 제공하였다는 점에서 의미가 있었다. 또한 빅데이터 자료 수집 기법의 도입과 고급통계기법의 적용을 통해 디지털 미디어 소비 환경의 맥락에 적합한 연구방법을 제시하였다는 점에서도 학술적 의미가 있다. 종합하자면 스포츠 미디어 콘텐츠를 시정하는 동기와 즐거움은 변화하지 않을 수 있지만, 다양한 동기와 즐거움은 시장의 환경에 따라 상이하게 발현될 수 있기에, 미디어 환경과 전통 미디어 이론을 고려하고, 새로운 환경을 조사할 수 있는 연구방법을 도입하였다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다.

The purpose of this study was to identify the influence of consumption determinants factors on consuming YouTube sports content, along with an overall analysis of the sports media market on the YouTube platform. The production and consumption of sports media content varies depending on the media streaming environment. In particular, YouTube is leading the media market in the digital environment by combining social media services and OTT Service(over the top). Specifically, production on Upstream and distribution on Downstream are integrated in the YouTube, and it makes special environment that anyone can participate as a producer and distribute anytime, anywhere. For example, various forms of contents production are being carried out from using it as a second market for traditional sports channels to personal producing content for individual creators. This is very different from the past when sports medias production have been centered by broadcasting company. Therefore, this study aimed to analyze the media market by sports content environment on the YouTube platform as a research target. In particular, this study provide market participants with basic information for establishing marketing strategies by identifying the specificity of the sports content market on the YouTube media platform and analyzing factors that promote consumption. To this end, this study contemplate the latest sports media studies and traditional communication studies to derive consumption determinant factors and create a Youtube sports consuming model. In order to classify the sports contents posted on the YouTube platform and empirically verify the impact of consumption determinant factors on performance indicators(view count, estimated content Revenue, reply count),about 100,000 contents were collected as research subjects on 150 sports related YouTube channels. To measure performance indicators and collect variables related to consumption determinant factors on the web, programing data crawling program and mining programs using Python language. And content analysis techniques also used to measure variables that are difficult to measure quantitatively too. As a result, this study solved two research questions based on these collected data. First of all, in the first study, the influence of consumption determinant factors on economic performance indicators such as view count and estimated content revenues are verified through multi-level model regression analysis. And also social performance indicators such as reply count was verified too. As a result of the verification, consumption determinant factors effect were presented not only at the content level but also channel level. And among consumption determinant factors, sports related factors such as sports-specific events, media sports characteristics, and sports content types were having the greatest impact. In addition, the performance indicators differed depending on the form and amount of information provided in the contents, in particular, the higher the sensitivity and the violence of the thumbnail brings the higher the performance indicators. Performance indicators also differed depending on the type and duration of operation of the channel operator. On the other hand, although performance indicators differed depending on the gender and type of content creators, source credibility models such as professionalism and reliability were not derived to have a significant impact on performance indicators in this study. In the second study, the consumption determinent factors were used as reference variables to conduct a two-steps clustering analysis to classify and identify the characteristics of sports contents posted on the YouTube. The analysis results showed that the types were classified into clusters of five types. Specific sports events, media sports characteristics, and content types were used as the most predictable variables to classify clusters, and followed by thumbnail sensitivity and violence variables. Each classified clusters showed the characteristics that "stimulating, area type, entertainment sports content, "field type, analysis, sports content, area type, analysis, sports content, "record and struggle type, analysis, sports content, and "stimulating, lessons and information type, sports content." Specifically, clusters 1,2,3 and 4,5 were divided based on the characteristics of media sports, and clusters 1,2 and 3,4,5 were classified according to the specific sports events and content types, respectively. Getting the highest performance indicator among the five clusters was "stimulating area-type entertainment sports content", followed by "stimulating training lessons and information-type sports content", which achieved the second highest performance index. These kinds of results helped to identify the characteristics of content that achieved high performance in a particular types of sports contents. The results of these two studies were meaningful in that it provided information to understand the characteristics of the production and consumption of sports content in the digital media environment, providing fundamental information to various stake-holders in establishing market strategies. It is also academic in that it presents research methods suitable for the context of digital media consumption environment through the introduction of big-data collection techniques and the application of advanced statistical techniques. Various motives and pleasures of watching sports media content can be expressed differently depending on the environment of the market. Therefore, from a comprehensive perspective, this study is meaningful in that it considers the media environment and traditional media theory and introduces research methods to investigate new environments.