2000년대 초반 뉴미디어 플랫폼을 통해 등장한 '먹방'은, 사회경제적 조건의 악화 속에서 혼자 식사를 해야 하는 청년 세대의 삶을 반영하였다. 많은 젊은이들이 먹방을 함께 시청하며, 비슷하게 어려운 처지를 겪는 이들과 가상적 일상 생활의 공동체를 구축하며 위안을 얻을 수 있었다. 이후 먹방은 사회를 반영하며, 또한 시청자의 요구를 수용하며 다양한 형태로 진화하여, 현재는 한국에서만이 아니라 글로벌 현상이 되었다. 기존 연구는 이런 먹방의 성장과 변화보다는 초반에 나타나는 화제거리로서의 현상에만 주목하여 먹방을 제한적으로 다루고 있다. 본 논문은 이런 한계를 비판적으로 검토하며, 먹방의 성장과 발전이 사회적 변화 과정과 어떻게 상호작용하며 전개되었는가, 그리고 이런 먹방의 고유성이 어떻게 뉴 미디어의 특성 속에서 등장할 수 있었는 가를 살펴보고자 한다. 이를 통해 먹방이 세계적 현상으로 성장한 맥락과 기존 미디어에 미친 영향 등을 두루 살펴볼 수 있을 것이다.
음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.
이 연구의 목적은 ASMR(autonomous sensory meridian response)이 고등학생의 심리적 안정에 미치는 효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 1학년 학생들(341명)을 대상으로 ASMR에 관한 인식을 설문 조사하였으며, 설문 응답(279명)을 분석한 결과, 약 75%의 학생들이 ASMR에 대해 경험을 했으며, 68%의 학생들이 ASMR이 도움이 된다고 응답하였다. 또한 ASMR이 편안함, 집중력 강화, 수면에 도움 등의 순으로 도움이 된다고 응답하였으며, 빗소리(39%), 먹방 (23%), 목소리(15%) 순으로 ASMR 유형을 선호하였다. H고등학교 학생들을 대상(20명)으로 사전 심장박동수를 측정하고 대표적인 4개 ASMR(먹방, 슬라임, 펜촉, 빗소리)를 1분 동안 들려준 후, 사후 심장박동수를 측정하였다. 분석 결과, 4가지 종류 ASMR(먹방, 슬라임, 펜촉, 빗소리) 중, 먹방 ASMR이 고등학생의 심리적 안정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
인터넷 개인방송 먹방 프로그램이 유행함에 따라, 본 연구는 이를 시청하는 것이 실제 생활에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 한국 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 256부를 최종분석에 사용하였다. 그 결과 첫째, 대학생 응답자들의 먹방 시청동기는 시간 보내기, 식도락 추구, 정보추구, 대리충족 추구, 의사사회 상호작용 추구 순으로 나타났다. 둘째, 대리충족 추구, 식도락 추구, 시간 보내기 추구는 인터넷 먹방 프로그램 시청에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 정보추구와 의사사회 상호작용 추구의 영향력은 나타나지 않았다. 셋째, 인터넷 먹방 프로그램 시청은 시청행복감과 비만인의 부정적 인식에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 배달음식 주문 빈도에는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이 연구의 함의 및 한계점, 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.
본 연구에서는 유튜브 먹방 콘텐츠의 인기를 예측하는 모형을 제안하고 사후 분석을 통하여 먹방 콘텐츠의 인기에 영향을 주는 요인들을 식별하였다. 이를 위해 API와 Pretty Scale을 활용하여 구독자수 상위 먹방 채널들로부터 22,223개 콘텐츠의 정보를 수집하고 Random Forest, XGBoost 및 LGBM 등의 머신러닝 알고리즘을 기반으로 조회수와 좋아요수 예측모델을 구축하였다. SHAP 분석 결과 조회수 예측 모형에서는 구독자수가 예측에 가장 큰 영향을 미치는 반면, 좋아요수 예측 모형에서는 크리에이터의 매력도가 중요변수로 도출되는 등 콘텐츠 조회와 좋아요 반응에 대한 선행요인이 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대량의 온라인 콘텐츠를 분석하여 실증 분석을 진행하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며 먹방 크리에이터들에게 시청자들의 콘텐츠 소비 경향을 알려주고 상품성 높은 콘텐츠 제작의 가이드를 제공한다는 점에서 실무적인 의의를 지닌다.
본 연구는 유튜브 먹방 콘텐츠 속성이 호감도, 만족도, 브랜드 선택에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하여, 유튜브 먹방 콘텐츠의 활용이 어떤 형태로 이루어져야 하는지 그 방법을 찾는데 목적이 있으며, 외식 프랜차이즈 본부에서 유튜브를 활용한 전략적 마케팅 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 유튜브 먹방 콘텐츠 중 치킨 먹방을 시청한 경험이 있는 218명을 대상으로 설문을 실시하였다. 선행연구를 통해 유튜브 콘텐츠 속성을 정보성, 오락성, 신뢰성, 매력성으로 구분하였다. 연구가설의 검증을 위하여 단일 회귀분석, 다중회귀 분석을 실시하여 변수들 간의 관계를 확인하였다. 핵심 연구결과를 정리해보면 첫째, 유튜브 먹방 콘텐츠 속성이 호감도에 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유튜브 먹방 콘텐츠 속성이 만족도에 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 호감도는 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 호감도는 브랜드 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 만족도는 브랜드 선택에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과로 볼 때 외식 프랜차이즈 본사의 유튜브 마케팅 활성화를 위하여 유튜브 먹방 콘텐츠를 통해 매력있는 정확한 정보 제공을 통해 이용자들의 호감도를 높이고, 지속적인 호감도 증진을 통해 브랜드 선택을 할 수 있도록 전략적인 접근이 필요할 것이다.
본 연구는 이용과 충족접근, 기술수용모델을 통합 적용하여 유튜브 '먹방'콘텐츠 이용동기와 지속이용의도를 살펴보았다. 본 연구에서는 유튜브 '먹방' 콘텐츠 이용자 358명을 대상으로 설문조사를 통해 SPSS 21.0 프로그램과 AMOS 21.0 프로그램을 활용, 탐색적/확인적 요인분석과 경로분석 등을 실시하여 핵심 결과를 도출하였다. 결과를 제시하면, 첫째, 유튜브 '먹방' 콘텐츠 이용 동기 중 정보추구 동기와 스트레스 해소 동기, 시간보내기 동기는 인지된 유용성에, 정보추구 동기와 시간보내기 동기는 인지된 용이성에 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 정보추구 동기, 스트레스 해소 동기, 시간보내기 동기는 공통적으로 인지된 즐거움과 인지된 독창성에 정적 영향을 미쳤다. 셋째, 인지된 즐거움은 인지된 용이성에는 정적 영향을 미쳤다. 넷째, 인지된 즐거움과 인지된 독창성은 모두 지속이용의도에 정적 영향을 미쳤다. 다섯째, 인지된 용이성은 인지된 유용성에 대해 정적 영향을 미쳤으며, 인지된 용이성과 인지된 유용성 모두 지속이용의도에 정적 영향을 미쳤다. 본 연구는 이용과 충족접근, 기술수용모델을 통합 적용하여 유튜브 '먹방' 콘텐츠의 지속이용을 파악할 수 있는 모델을 정교화하였다는 점에서 학술적 의의가 있을 것이다. 후속연구에서는 유튜브 '먹방' 콘텐츠의 지속이용의도 관련 모델의 정교화를 위해 다양한 이론과 모델들을 통합 적용해 볼 필요가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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