방송TIP 0

이 글을 읽으시기전에 기존에 작성했던 글을 보시는걸 추천합니다

https://tgd.kr/g/tip/51832263

이번에는 글에서는 영상을 굳이 참고하실필요 없는 형태로 작성했습니다만 작성과정에서 글자 수 때문인지 문제가 발생하여 몇번에 수정을 거쳤으며 보기쉬운 형태로는 제 트게더에 작성되어 있음을 알려드립니다

https://tgd.kr/s/ryojin_09/52351212

또한 이번은 자료조사에 있어서의 비공식성은 어쩔 수 없으나 그부분을 제외하고는 실제로 제가 작성하는 논문의 형식을 약식으로 작성한것이기에 분량이 Word로 20장이 넘어갑니다 형식적인 부분과 그래프 그래프의 해석까지 포함하면 30장이 넘어가는 연구이기에 마지막쯤에 있는 굵은글씨의 요약만을 보시기를 추천합니다

일단 이번 연구같은 경우에는 2가지 사항을 먼저 알아주셨으면 합니다

첫번째는 연구라는 것자체의 본질에 대해 말씀드리고 싶습니다 "이 세상에 완벽한 연구는 없습니다" 저보다 전문가이신 교수님들 연구원분들도 이말에는 동의하실겁니다.실험이라는 것 또한 독립변수를 제외하고 모든 변수를 컨트롤해서 종속변수를 측정하는 것을 근간으로 하고 있지만 기술력이 부족해서 자금이 부족해서 연구자 자신이 부족해서 놓치고 있는 부분은 반드시 있기 마련이라고 생각합니다. 기존에 1차 연구에서는 이러한 개선점을 특별히 작성하지 않았습니다만 이번에는 정식으로 내놓을 수 있는 형식을 가지고 "이해를 위한 약식"으로만 작성하였음을 알려드립니다. 저같은 학부생 조차 짐작가능한 실제로 이 연구를 진행할때 어느정도의 시간과 자본이 필요한지에 관련한 이야기는 https://www.youtube.com/watch?v=A8qymr8xl00&t=10s 영상으로 설명되어 있습니다

 두번째는 이 연구에 있어서의 추가사항은 기존연구에 있어서 스스로도 부족한 부분이 많았고 대놓고 욕하는 사람도 있었기에 "내가 최선을 다해서 정식적인 방식에 약식으로만 작성해서 올린다고 하면 어떻게 반응할까 이렇게까지 하는데 욕을하면 저사람은 내가 내 한달 생활비를 기부를 해도 욕할거다!" 라는 생각을 가지고 억울한 마음을 풀기위해서 진행하게되었습니다.따라서 정식으로 작성해서 실제 논문으로 제출해도 무방하다고 판단되는 논문을 선작성하고 이후에 약식으로 그래프관련 부분과 형식적인부분을 제외하는것으로 완성되었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=tCuJyuh2XBI&t=36s 방송에서 이 이야기를 한 내용또한 영상으로 첨부하겠습니다

그럼 초반 설명이 길었으나 본격적으로 시작하도록 하겠습니다. 방송에서 읽은 영상도 첨부합니다만 이번에는 보실 필요가 없습니다 https://www.youtube.com/watch?v=b_FFxw8fJmI

이번 연구의 기초되는 부분은 "기존 연구의 보강"이였습니다 기존 연구에서는 "비공식적인 추출과정에서 생겨난 표본 수의 불균형"과 "유튜브라는 커다란 교락변수"가 주된 개선점이였습니다. 따라서 이번연구는 "충분한 표본수의 확보"와 "유튜브의 종속변수포함"을 추가한 연구로 진행되었습니다. 또한 기존에 논문 없이 바로 조사에 들어간것과는 달리 확실한 논문 조사와 고찰부분에서의 인용도 활용되었음을 알립니다. 이번 같은 경우에는 30여개의 트위치방송 관련 논문(검색어:Twitch, Twitch followers, Twitch viewers, Twitch followers viewers, Streaming, Small streamers, How to get a lot of viewers in streaming )을 읽은 후 정식적으로 채용가능 하겠다고 생각되는 논문들을 추려서 인용하게 되었습니다. 기존에 사용했었던 데이터(N=178)에 더해 이번에는 관찰할 수 있었던 사람들의 비율을 계산해서 1만이상의 팔로워를 가지신 스트리머 50명을 무작위 추출해 진행하였습니다. 이 또한 기존연구에서는 팔로워수에 따른 수준을 나누지 않았기에 개인이 특정되지 않는 형태로 진행하는 과정에서 팔로워수에 의한 비율을 말씀드리지 못한접을 개선하였습니다

따라서 N(샘플수)=228(178+50),정확하게는 N=50.랜더마이즈 추출방식에서 나온 1만이상의 팔로워 분들은 모두 6개월 이상 방송을 하고 계셨기에 실험대상자에 그대로 포함되었습니다..3월 7일 시작으로 2주간 관찰을 진행하였습니다.조사할 것은 팔로우수,시청자수, 수정된딜리전트스케일(공지, 공지지키는정도,방송시간),수정된로얄티스케일(시청자 충성도),유튜브활성화의 유무,유튜브 구독자수,검정시 사용툴-SPSS-T검정, 이번연구는 요인만을 변경하는 1요인 3수준 연구이기에 B의 다중비교신택스또한 사용,α계수, Pearson

 기존 연구에서 1만이상의 팔로워에대한 연구가 되지 않은점을 들어 1만이상의 팔로워를 보유한 스트리머 50명을 추가해서 3개의 수준으로 나눴을때 1만이상의 팔로워(N=67) 1천이상1만이하의 팔로워(N=85) 그 이하의 팔로워(N=76)으로 기존연구에 비해 각각의 실험표본비율을 조정했습니다. 또한 이번조사에서의 로얄티 스케일은 기존의 방법으로는 부정확한 점이 많았기에 스크린샷을 활용해서 닉네임을 대조하는 형식으로 진행하였습니다.이후 1만이상의 팔로워를 보유한 스트리머군을 "1만군",1천이상1만미만의 팔로워를 보유한 스트리머군을 "1천군",그 미만의 팔로워를 보유한 스트리머을 "미만군"으로 지칭하겠습니다

연구1-이렇게 표본비율을 어느정도 맞추고 나서는 1/30Scale이 해당이 되는것인가

귀무가설:이번 표본에도 1/30Scale은 해당이 된다/대립가설:이번 표본에는 1/30Scale은 해당되지 않는다

그래프사용후(이번에도 개인이 특정당할 가능성 때문에 비공개하겠습니다)

결과:유의미한 결과는 얻을 수 없었습니다(t=1.27 , p=n.s.)

기존 연구에서의 샘플링과정에서는 17명의 1만군과 85명의 1천군 76명의 이하군을 필두로 조사를 진행하였기에 충분한 1만군 샘플이 부족해서 1/30스케일이 맞아 떨어지는 결과를 얻었다고 추측할수있습니다. 그렇다면 이번에는 각 수준을 나눠있기에 각 수준에 1/30Scale을 대입해보면 어떤스케일에 해당 되는지 알수있을것같습니다

또한 수준별로 1만군,1천군,미만군 각각에게 1/30Scale을 대입해본 결과

1만군에서는 유의미한 결과를 얻을 수 없었습니다(t=1.35, p=n.s.)

1천군에서는 유의미한 결과를 얻을 수 있었습니다(t=0.58, p<.05)

미만군에서는 유의미한 결과를 얻을 수 있었습니다(t=0.34, p<.01)

따라서 이번 연구를 통해서 알게 된것은 팔로워가 1천 미만의 경우에는 1/30Scale이 해당이 되는 경우가 가장많고, 팔로워가 1천 이상 1만미만인 경우에도 유의미하게 해당이 된다고 파악되지만 팔로워가 1만이상의 경우에는 1/30Scale이 해당되지 않는다는 점입니다. 이는 지난번 연구에서 "스트리머 유우양"님이 말씀해 주신 1만이상 팔로워를 보유하신 분들 중에 1/30Scale이 해당되지 않는 분들이 훨씬 많다는 말씀과 정확하게 일치합니다. 이하군과 1천군에서 유의미한 결과를 얻어낼 수준이 달라질수 있었던 것으로 보아 팔로워가 늘어갈수록 1/30Scale에 해당되지 않는 경우가 늘어간다는 점을 확인할 수 있습니다. "스트리머 유우양"님이 말씀해 주신 정체기에 관련해서는 대입을 통해서 확인 가능한 부분이 존재했습니다. 인터넷 커뮤니티와 트위치를 연구한 Benjamin(2016)에서는"온라인 커뮤니티로써의 트위치는 성공적인 플랫폼으로 보여진다"라는 결론을 내놓았습니다. 온라인 커뮤니티라고 하면 수많은 사람들이 소통하는 공간이자 흔히 말하는 "네임드"라는 것이 작용할 수 있는 것으로 해석할 수 있습니다. 트위치 하나를 커다란 온라인 커뮤니티로 해석하는 경우에 우리가 흔히 이야기하는 "대기업스트리머"를 "커뮤니티내의 네임드유저"라고 대입해볼 수 있습니다. Zhu(2014)에서는 온라인 커뮤니티 내 에서의 집단간의 관계를 조사하였고 "처음에, 우리는 정점 쌍 사이의 근접성과 이상성을 정의하고, 우리의 목표가 정점 쌍 사이의 친밀도를 최대화하는 것임을 보여준다."라는 결론을 내놓았습니다. 이와 함께 두 집단간의 친밀도에 있어서 영향을 주는 요소가 "Association(연관성,연대성)"이라고 주장하였고 이를 온라인 커뮤니티에 대입하자면 한 카테고리에 있어서 "네임드"인 유저는 "Association(연관성,연대성)"이 부족한 집단에게는 근접성과 이상성이 부족하고 그에 따른 친밀도 또한 낮아진다고 추측할 수 있습니다. 

 위 전체를 인터넷 방송에 대입한다면 "집단"을 "카테고리","네임드"를 "유명한 스트리머"라고 치환했을 경우 정체기의 이유를 추정할 수 있습니다. "한 카테고리에 있어 유명한 스트리머는 그 이외 카테고리에 있어서 연관성과 연대성이 낮기 때문에 그 이외 카테고리의 방송을 보는 시청자와 친밀도가 낮고 주력 카테고리를 제외한 카테고리로 부터의 유입이 존재하지 않기 때문에 정체기가 도래한다". 이 문제를 해결 할 수 있는 방법은 본인의 주력 카테고리를 제외한 다른 카테고리와 연관성을 갖고 그 시청자들과 친밀도를 쌓아가는 것으로 해결할 수 있다고 생각됩니다

 이러한 결과를 좀 더 알기 쉽게 생각한다면 현재 우리가 사용하는 부분중에 흔히 "고였다"라고 표현하는 구간에 들어서게 되면 그 고인부분을 제외한 여집합 부분에 해당하는 사람들에게 자신을 알릴기회를 찾기란 쉽지 않을것입니다. 혹여나 그 기회가 찾아왔을때가 개인의 기량이 시험받는 타이밍이 아닐까라는 추측을 할 수 있습니다 그 기회가 언제오는지는 확인이 불가능하지만 그 기회가 찾아왔을 때 "개인의 기량"이 부족하다면 계속해서 정체기가 이어질 수 있다고 생각할 수 있습니다(이 개인 기량에 관련해서는 후반 고찰에 설명이 존재합니다) 이를 토대로 인터넷 방송에 있어서 팔로워가 늘수록 스트리머 개인의 개인기량이 훨씬 잘드러나는 것으로 추측할수있습니다. 기존연구인 료진(2021)에서 나왔던 "인터넷방송에 있어서 팔로우수에 1/30의 사람은 그 방송을 볼 시간과 방송을 볼 용의가 있는 사람들입니다"라는 결론에서 방송을 볼 시간과 용의가 있어도 직접 방송에 들어와서 시청하게 할려면 이번 연구결과에 포함된 개인의 기량이 작용하는 부분이 상당히 크다는 것이 추가로 확인되었습니다.이는 이후에 흔히 말하는 떡상을 했다가 다시 원래 자리로 돌아온 스트리머들이 존재한다면 그쪽을 연구하면서 더 확실하게 알 수 있는 부분이라고 추측가능합니다.

여기서 보조적으로 기존 연구에 있어서 "유튜브"가 교락변수로 있었기 때문에 유튜브의 활성화 유무와 구독자 수에 따른 1/30Scale에 오차를 고려해보는 연구또한 진행하였습니다. 유튜브의 활성화에 대해서는 "6개월안에 영상이 업로드 되었는가"를 기준으로, 유튜브 구독자수는 트위치 팔로워수와 어느정도의 수치차이가 존재하는지 확인하였습니다.N=50중 유튜브를 활성화 하고 계신분이 37인이였고 이를 "활성화군", 나머지 유튜브 활성화가 되어있지 않은 분들을 "비활성화군"으로 지칭하고 두군에게 1/30Scale을 대입해본 결과(귀무가설:유튜브 활성화군은 비활성화군에 비해서 더욱 1/30Scale에 해당된다/대립가설:유튜브 활성화군은 비활성화군에 비해 더욱1/30Scale에 해당되지않는다)와 유튜브 비활성화군과 활성화군 자체를 비교해본결과(귀무가설:유튜브 비활성화군과 활성화군사이에 팔로워수 시청자수에 유의미한 차이가 없다/대립가설:유튜브 비활성화군과 활성화군사이에 팔로우수 시청자수에 유의미한 차이가 있다)

1/30Scale은 유튜브 활성화군에도 비활성화군에도 해당되지 않았습니다(t=1.20, p=n.s.; t=0.98, p=n.s.). 유튜브 활성화군이 비활성화군과 비교해서 유의미하게 팔로워수와 시청자수가 많은것을 확인할수있었습니다(t=.37, p<.05)

이는 총 3가지를 시사한다고 볼 수 있습니다.첫번째로 1/30Scale은 유튜브여부와 상관없이 1만군에게는 해당되지 않는 팔로워수와 시청자수사이의 관계공식입니다.두번째로 유튜브를 활성화하는 것이 비활성화 한것에 비해 확실하게 팔로워 수와 시청자 수에 공헌하고 있습니다. 세번째로 유튜브는 인터넷 생방송에 있어서 커다란 변수로써 작용하고 있는 것이 확실시 되었습니다.

(어떻게 보면 둘다 당연하게 받아들여지는 사실이고 저 이전에 있었던 트게더TIP게시판에 글에서도 유튜브를 하라는 이야기가 상당히 많았던것으로 보였습니다. "그렇다면 이건 뻘짓아니냐"라고 하시는 분들이 있으실지 몰라 적는 부분인데 이런것을 "어림짐작"으로 '있다' '있는 것같다' 라고 하는것과 통계자료를 통해서 있다는 것을 증명해내는 것은 엄연히 다른 것임을 알려드립니다)

하지만 이러한 유튜브활성화를 한다고 하더라도 정확하게 "성공하는 공식이다"라고 말하기는 어렵습니다. Zhang(2015)의 연구에 따르면"상위0.5%의 스트리머가 조사했던 전체뷰에 70%를 차지하고있었으며,몇몇 극단적인 경우에는 0.4%의 상위 스트리머가 90%의 토탈뷰를 차지하고있었다"라는 결과가 존재합니다. 즉 수많은 인터넷 방송인들 중 상위 1%미만에 "극소수"만이 시청자의 대부분을 차지하고 있고 그 극소수에 포함되시는 분들조차 앞으로의 현황은 미지수라고 할때 인터넷 방송만큼 미래가 불확실한 직업은 없다고도 말할 수 있습니다. 실제로 현재 유튜브를 보면 "지금까지 이런 것은 없었다"라고 할만한 컨텐츠가 있을까 생각이 들정도로 수많은 유튜버들이 수많은 테마와 그 안에서의 본인만에 색을 살린 컨셉으로 유튜브를 하고 있습니다. 위에 언급한 사실을 알았다고 하더라도 현재 레드 오션이 되어버린 이 시장에서 다음이 어떻게 이어나게 될지는 미지수라고 볼 수 있습니다. 본 연구자는 여기서 "개인적으로" 요식업과 인터넷 방송업에 있어서의 유사성에 대해 항상 생각해 왔고 요식업의 경우에는 가게가 문을 닫고 새로운 프렌차이즈 및 영세 상인들이 생겨나는 과정을 인류의 역사와함께 격어왔고 이를 이후 연구에서 활용하여 앞으로의 인터넷 방송이라는 시장에 있어서 어떤 변화가 도래하고 세대교체가 어떻게 이루어지는지에 대해서 조사해보면 좋을 것 같다는 의견을 제시하겠습니다.

연구2-1만군에게 카테고리에 따른 시청자 편차가존재하는가

기존 연구(료진,2021)에서는 트위치 방송내의 상위 7개의 카테고리와 예외로써 측정되는 4개의 카테고리를 기준으로 178명의 표본에 대입해서 결과를 색출해 내었습니다. 하지만 표본내의 비율이 정확하지 않았기에 이번에 조금 더 비율을 맞춰서 진행 하였을때 또 각 수준을 분류하였을때 어떠한 차이가 있는지 검토할 필요성을 느껴서 진행하였습니다. 1만군,1천군,미만군 각각에 카테고리에 의한 편차를 조사한 후 그 편차사이에 유의미한 차이가 있는지 검토하였습니다

우선 각 개인 스트리머의 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"를 선출하였습니다 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리"의 각각 평균 시청자수를 기록하여 수준 내 평균치를 기준으로 유의미한 차이가 있는지를 선검토할 필요가 있었습니다. 이 과정에서 조사 기간 2주간 "Just chatting" 하나만을 카테고리로 걸고 방송하신 분들이 상당수 였기 때문에 카테고리의 변화가 확인된 표본들만을 활용하였습니다(1만군에서 20명, 1천군에서 19명, 미만군에서 25명)

그에 따른 결과로 1만군,1천군수준에서 수준 내 스트리머들의 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리"사이의 평균 시청자수의 평균치에서 유의미한 차이가 있는 것을 확인하였습니다(t=1.28, p<.05; t=.97, p<.05). 미만군에서는 수준 내 스트리머들의 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리"사이의 평균 시청자수의 평균치에서 유의미한 차이를 발견할 수 없었습니다(t=.49,p=n.s.)

이번 결과를 통해서 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리"사이에 유의미한 차이가 있었던 1만군과 1천군을 비교할 수 있게 되었습니다

1만군과 1천군의 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리" 사이에 유의미한 차이가 둘사이에서도 변화량의 차이를 보이는가를 비교해본 결과 1만군과 1천군 사이에 유의미한 차이를 발견하는데 성공하였습니다(t-.67,p<.05)

위 결과를 모두 정리하면 1만군과 1천군에서는 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리"에서 평균 시청자 수의 차이가 존재하였고 1만군이 1천군보다 유의미하게 평균 시청자 수의 차이가 존재하였다라고 말할 수 있습니다.이는 방송을 시청하는 사람이 "스트리머"를 보는 목적으로 방송을 보는 것도 존재하지만 "카테고리" 또한 방송에 지대한 영향을 주는 요소라고 확정할 수 있는 근거가 될 수 있습니다.또한 팔로워 수가 늘어갈수록 카테고리로 인한 편차도 심해지는 것 또한 확인된것도 크다고 볼 수 있습니다

이번 연구에서의 개선점은 우선 카테고리 선출 과정에서 카테고리 별로 다른 효과가 나올 수 있다는 교락변수가 탄생했다는 것이 눈에 띄는 부분으로 보입니다. 예시로 A스트리머의 경우에는 "League of legends"카테고리가 2주간 78%를 차지하였고 그 이외 카테고리가 22%를 차지한 반면 B스트리머의 경우에는 "Just chatting"카테고리가 97%, 그 이외의 카테고리가 3%를 차지하였습니다. 이와같이 주로 다루는 주요 카테고리에서의 차이, 또 그 이외의 컨텐츠와 주요 컨텐츠가 방송에서 활용되는 시간의 차이, 또 그 이외의 카테고리에 있어서도 1가지인지 2가지인지에 따라서 결과가 달라질 수 있기에 이후 연구에서는 카테고리의 종류와 카테고리의 비율등을 어느정도 조정한 상태에서 진행하는 것을 추천합니다

또한 카테고리의 변화가 있었던 스트리머분들이 표본 수가 적은 본 조사 내에서도 소수였기에 정확하게 파악했다고는 말할 수 없습니다. 카테고리 자체의 비율로써는 1만군,1천군,미만군 모두 Just chatting이 압도적으로 많았고 그 이외의 카테고리는 2주내내 보이지 않았던 분도 많았기에 이후로는 Just chatting이라는 카테고리 내에서 특정 독립변수를 지정해 조작하고 이외에 변수들을 컨트롤한 후 종속변수를 지정해 관찰하는 조사는 비교적 간단해 보입니다. 이 과정에서의 변수를 컨트롤 하기전에 어떠한 변수가 존재하는지 알아내는 것 또한 힘들 것이고 이 부분을 먼저 연구하는것이 맞다고 생각이 듭니다. Zhang(2015)에서 또한 기존 저의 연구와 마찬가지로 일주일간 상위에 랭크되어있는 카테고리 게임이였던 "League of lengends"와 "Defence of acient2"를 분류해서 일주일간의 뷰(시청수)를 체크한 이력이 존재합니다. 이를 통해 저의 연구 방향성 자체에서 문제는 없다고 보여지고 카테고리의 영향이 스트리머 자신의 기량과 비교하였을때 방송에 미치는 영향이 더 큰지를 조사하게 된다면 방송을 진행하시는 분들이 "스트리머 자신의 기량을 중요시해야 하는가" 혹은 "카테고리를 중요시해야 하는가"에 대한 결론이 나오지 않을까 생각이 듭니다

보조적으로-기존(료진,2021)에서 존재 했던 상위 7카테고리를 1만군에도 대입해볼 필요성이 보여서 1만군 내에서 카테고리 간의 편차가 존재하는가에 관련된 분석도 진행해보려 하였습니다만 이번 조사 도중에 카테고리를 조사한 결과 1만군에서 "단일 카테고리로 방송하시는 분들"이 41명이였고 이중에 32명이 "Just chatting"만을 방송카테고리로 등록하시는 분이셔서 정확한 분석이 불가능했습니다.이부분도 이후 연구에서 가능하면 카테고리의 다양성을 고려해서 표본추출을 하는걸 통해서 가능한 부분으로 보입니다

연구3-로얄티 스케일과 딜리전트 스케일의 수정과 수정한 두개의 스케일을 각 3수준에게 적용시켜본결과

기존연구(료진,2021)에서 작성한 로얄티 스케일과 딜리전트 스케일은 두개의 척도의 상관계수를 분석해본 결과 .43으로 어느정도 상관이 있음을 확인하는데 성공했습니다(α<.05)

이는 미만군과 1천군에 있어서 적용가능한 부분이였고 이번에 1만군에 적용하는데에도 로얄티 스케일과 딜리전트 스케일의 내용은 변경되지 않았기에 그대로 "로얄티 스케일과 딜리전트 스케일에 상관관계가 존재한다"는 전제하에 진행하였습니다.귀무가설:로얄티스케일은 모든 수준에서 해당되지 않는다/대립가설: 로얄티 스케일은 모든 수준에서 해당이 된다.이번 같은 경우에는 로얄티 스케일과 딜리전트 스케일을 적용하기 전 요인을 기존 방송 팔로워 수로 인해 나눈 수준뿐만이 아니라 유튜브 활성화의 유,무 2수준을 포함시켜 B의 2요인 각 3수준,2수준의 3X2로 진행하였음을 알려드립니다

각 요인에 로얄티 스케일과 딜리전트 스케일을 대입해본결과

로얄티 스케일에 있어서는 팔로워수의 주효과는 있던것으로 확인되었으나 유튜브 활성화의 주효과는 없었던것으로 확인되었습니다(F(2,114)=4.27,p<.01; F(1,114)=.21, p=n.s.).두 요인의 상호작용은 유의미한것으로 확인되었습니다(F(2,226)=3.12,p<.05)

상호작용이 유의미한 상황이기때문에 단순 주효과의 검증과 다중비교를 통해서 어느 수준사이에 차이가 있었는지 알아볼 필요가 있습니다

팔로우수 요인에서의 단순주효과는 유의미하게 작용하고 있었고,유튜브 활성화 요인에서의 단순주효과는 유의미하게 작용하고 있지 않았습니다(F(2,114)=2.89,p<.05; F(1,114)=.21, p=n.s.)

Bonferroni다중 비교 사용 결과 유튜브 활성화의 여부와 상관없이 팔로우수 요인의 미만군과 1천군사이에 유의미한 차이와 미만군과 1만군사이의 유의미한 차이가 확인되었습니다.유튜브활성화 요인에서는 차이가 드러나지 않았습니다.

따라서 유튜브와 상관없이 1천군과 1만군의 시청자분들은 미만군의 시청자분들보다 더욱 충성도가 높고 충성도가 높은분도 많다라는걸 확인할수있었습니다

딜리전트 스케일에 있어서는 팔로워수의 주효과는 있던것으로 확인되었고 유튜브 활성화의 주효과 또한 있었던것으로 확인되었습니다(F(2,114)=3.74,p<.01; F(1,114)=2.81, p<.05). 두 요인의 상호작용은 유의미한것으로 확인되었습니다(F(2,114)=5.10,p<.05)

상호작용이 유의미한 상황이기때문에 다중비교를 통해서 어느 수준사이에 차이가 있었는지 알아볼 필요가 있습니다

팔로우수 요인에서의 단순주효과는 유의미하게 작용하고 있었고,유튜브 활성화 요인에서의 단순주효과는 유의미하게 작용하고 있지 않았습니다(F(2,114)=2.88,p<.05; F(1,114)=.30, p=n.s.)

Bonferroni다중 비교 사용 결과 유튜브활성화 요인은 1만군에서만 유의미한 차이가 확인되었습니다.팔로우수 요인의 미만군과 1천군사이에 유의미한 차이와 미만군과 1만군사이의 유의미한 차이가 확인되었습니다.

따라서 1만군의 스트리머들은 유튜브가 활성화 되어있냐의 여부에 따라서 방송에대한 성실도 또한 달라지고(유튜브가 활성화 되면 더 성실하게 방송한다).1천군과 1만군의 스트리머들은 미만군의 스트리머분들보다 열심히 방송을 하고 있는것으로 드러났습니다.

 하지만 여기서 확인해 봐야하는 부분은 인과관계에 있어서의 다른 방향성이 존재한다는 부분입니다. 딜리전트 스케일을 "스트리머의 성실함"이라고 지칭한다면 역방향성을 고려 하였을때 "스트리머가 성실해서 시청자의 충성도가 올라가는것" 이아니라 "시청자들의 충성도가 높기 때문에 스트리머가 성실하게 방송하는 것"으로도 해석할 여지가 남아있다는 것입니다. 이외에도 쌍방향성을 고려하면 "시청자들의 충성도가 높아지고 높은 충성도를 가진 시청자가 많아짐에 따라 스트리머의 성실함을 증가시키고 성실함이 늘어난 스트리머가 방송을 열심히 하면 그에 따라 시청자의 충성도도 높아지고 충성도 높은 시청자도 늘어간다"라는 가설도 세울 수 있습니다. 마지막으로 "스트리머의 성실함"과 "시청자의 충성도" 두 요인에게 모두 영향을 미치는 제 3요인이 있을 가능성 또한 배제할 수 없습니다(아직까지 이 제 3요인에 관련된 추측은 '유튜브의 성장정도' 정도로만 추측이 가능합니다)

 Hamilton(2014)에 따르면"트위치에서의 스트리밍은 다양한 새로운 컨텍스트에서 온라인 커뮤니티에 대한 새로운 패러다임을 확립한다. 스트리밍 미디어 기능의 가용성이 증가함에 따라 영향의 폭이 넓어질 것입니다. 그와 동시에 트위치는 우리에게 어떻게 스트림이 확장될 때 참여가 파괴될 수 있는지를 보여주었다. 소셜 사용자 경험을 모델링하고, 이러한 모델을 사용하여 혼합된 이니셔티브 인터페이스를 구동하면 고장을 극복하고 참여 커뮤니티를 확장할 수 있습니다."라는 결론을 내놓고 있습니다. 이와 같이 방송의 규모가 커지고 충성도 높은 시청자가 느는것으로 인해서 방송이 혼란해 질 가능성또한 존재하고 방송에서 흔히 이야기하는 도배,어거지영도,등의 환경도 생길 가능성또한 존재합니다. 반드시 방송 규모가 커졌다고 해서 충성도가 높은 시청자들이 많은 것은 아니기에 이 사이의 상관관계나 비율또한 알아볼만한 가치는 있어보입니다

이번 연구를 통해서얻은 사실을 모두 정리하자면

연구1을 통해서는 

 첫번째로 1/30Scale은 유튜브여부와 상관없이 1만군에게는 해당되지 않는 팔로워수와 시청자수사이의 관계공식입니다

 두번째로 유튜브를 활성화하는 것이 비활성화 한것에 비해 확실하게 팔로워 수와 시청자 수에 공헌하고 있습니다

 세번째로 유튜브는 인터넷 생방송에 있어서 커다란 변수로써 작용하고 있는 것이 확실시 되었습니다

 연구 2를 통해서는

 1만군과 1천군에서는 "가장 주력으로 하고 있는 카테고리"와 "그 이외의 카테고리"에서 평균 시청자 수의 차이가 존재하였고 1만군이 1천군보다 유의미하게 평균 시청자 수의 차이가 존재하였다라고 말할 수 있습니다

 이는 방송을 시청하는 사람이 "스트리머"를 보는 목적으로 방송을 보는 것도 존재하지만 "카테고리" 또한 방송에 지대한 영향을 주는 요소라고 확정할 수 있는 근거가 될 수 있습니다. 또한 팔로워 수가 늘어갈수록 카테고리로 인한 편차도 심해지는 것 또한 확인된것도 크다고 볼 수 있습니다

 연구 3을 통해서는

 유튜브와 상관없이 1천군과 1만군의 시청자분들은 미만군의 시청자분들보다 더욱 충성도가 높고 충성도가 높은분도 많다라는걸 확인할수있었습니다

 1만군의 스트리머들은 유튜브가 활성화 되어있냐의 여부에 따라서 방송에대한 성실도 또한 달라지고(유튜브가 활성화 되면 더 성실하게 방송한다)

 1천군과 1만군의 스트리머들은 미만군의 스트리머분들보다 열심히 방송을 하고 있는것으로 드러났습니다

그렇다면, 저를 포함한 수많은 하꼬들이 방송 규모를 키우는 방법은 어떤것이 있는지 여러가지 논문들과 이번 결과를 통해 추측해보자면 크게는 2가지 작게는 3가지로 나눌수 있습니다

 첫번째로,시청자와의 Affordance를 쌓아가는 방송스타일

 시청자와의 Affordance를 중심으로 연구한 Sjoblom(2018)에서는 "실제로 트위치나 유튜브와 같은 서비스를 중심으로 등장한 새로운 형태의 창조자 중심의 경제는 현대 인터넷 시대의 생산자와 소비자 사이의 상호 작용을 이해할 필요가 있다는 증거이다.  사실, 본 연구에서 밝혀진 바와 같이 스트리머가 촉진하는 코스트 이러한 상호 작용을 이해하는 데 도움이 되며, 특정 요소나 관행이 서로 다른 이해관계자 그룹에 대해 가질 수 있는 차이를 강조하고있다"라고 말했습니다. 여기서 얘기하는 생산자가 "스트리머" 소비자가 "시청자"임을 감안하였을때 그 사이의 상호작용이 분명히 존재하고 각 방송에서 이 상호작용은 스트리머가 지불하는 코스트에 따라 달라지며 특정요소나 관행과 같은 예외적인 요소도 포함된다라고 해석할수 있습니다

 [여기서 혹시나 Affordance가 무엇인지 궁금하신 분들이 계실까봐 설명을하자면(4년제 대학을 다니고 있는 제 친구 5명에게 물어봤는데 1명은 대답을 안하고 4명이 모르더라고요) 간단하게 얘기하자면 "특정 행동을 유도하는것"이라고 생각하면 됩니다. 실생활 예시로써는 공원에 벤치를 보면 "앉기 좋은 높이"로 되어있어 "앉는다"라는 행동을 유발하도록 설계되어있는것을 들 수 있습니다.이 부분에 있어서 사람과 사람의 대화나 행동에서도 작용한다는 점 알아두시면 좋을거같네요]

 이 Affordance를 우리가 이해하기 쉽게 이야기 하자면 "티키타카"라고 정의하고 싶습니다

 예를 들어서 "스트리머가 방송에서 아재개그를 하였다"라고 합시다 이 "아재개그"는 스트리머가 시청자에게 2가지 행동패턴을 유도한것으로 볼 수 있습니다 "?와 같은 어이없다는 반응","아이고 부장님 깔깔깔"과 같은 맞춰주는 반응 여기서 이반응으로 끝나는 것이 아니라 시청자는 이 "?와 같은 어이없는 반응을 통해" 스트리머에게 "왜! 왜! 아니 웃기잖아" 라던지 "크흠...죄송합니다"라던지 하는 반응을 이끌어 내는것이고 "아이고 부장님 깔깔깔"과 같은 호응을 통해서 "아유~ 역시 우리사원들이야! 내가 사내에서 유머 좀 치는걸 안다니까~"라던가 "뭐야...왜 사람을 꼰대취급하는거예요?"라는 등의 또다른 반응들을 이끌어 내고 있다고 볼수 있습니다. 이를 우리는 흔히 "티키타카"라고 표현하고 있습니다 기존연구(료진,2021)에 달린 댓글에도 "머기업방도 3시간동안 채팅 1개 올라오면 노잼이다"라는 멘트가 있었는데 그 이유가 이것이라고 생각됩니다. 지금까지 계속 제가 언급해온 스트리머의 "개인 기량"이라는것이 이 Affordacne를 해석하고 그에 적절한 반응을 보이는 것이라고 판단할 수 있습니다. 하지만 "방송은 운이 있어야한다"라는 말이 여기에 맞는말이라고 본 연구자는 판단하였습니다. 운이 좋아서 어느정도 비율의 시청자가 채팅을 이어가야지 이러한 "티키타카"를 지속할 수 있고 이 티키타카를 위주로 방송하는 것은 공중파 예능도 마찬가지라고 생각합니다(예시:무한도전 하와수-저도 정말 좋아하는 티키타카입니다)

 그렇다면 이러한 방송 스타일은 당장 채팅이 없고 당장 시청자가 없는 방송인에게는 맞지 않다고 볼 수 있죠

 또한 이러한 "티키타카"의 부재를 해결하기 위해서 "합방"을 진행하게 되는데 이때 그 상대와의 "캐미"를 결정하는 것이 이 Affordance를 얼마나 잘 받아주느냐에 달렸을 겁니다. 예시를 들자면 라디오 스타에서 김구라씨와 박명수씨는 개그스타일이 안맞는다는 말을 한적이있는데 이런경우가 각자의 Affordance가 맞지 않아 서로 바라는 반응이 나오지 않았을때 내리는 판단이 아닐까 싶습니다. 본인이 어떠한 Affordance를 이끌어내고 바라고 있는지 또 그 Affordance를 공유하고 제대로 받아줄 수 있는 사람이 누구인지 "합방"을 통해서 본인이 어떤스타일인지 알아가는것 정도는 좋아보입니다

 Scully-Blacker(2017)에서는"게임 플레이 스트리머가 어떻게 자신의 역할을 개념화하고 뷰어와의 관계를 구체화하고 구체화하는지,  그리고 그 역할이 자신의 시청 규모에 따라 어떻게 변화하는지 더 잘 이해하면 이러한 "창조적인" 스트리머들이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다."라는 결론을 내놓았습니다. 이 결과에 나왔듯이 합방자체는 "친목질"이라고 불리는 안좋은 방향으로 나아갈수있지만서도 서로간의 "캐미"가 재미를 제공하는 대기업 스트리머분들또한 계시기 때문에 하꼬방들이라고 이런 것들이 없을것이라고는 생각되지 않습니다. 다른 사람의 방송을 잘 보고 본인과 캐미가 맞을거같으면 합방을 신청해보는것도 좋은 방법으로 보이네요

하지만 합방만으로 유지되는 방송은 시청자들과의 쌍방향소통을 지향하고있는 트위치와는 맞지않는 방향으로 나아갈 가능성이 있습니다

 그렇다면 여기서 2번째 기획성있는 방송을 예로 들 수 있습니다 이방법은 작게는 2가지로 나눌수 있는데 첫번째로,기획성있는 방송입니다 방송자체를 처음부터 끝까지 대본을 작성하고 그 대본대로 진행하는 것입니다 하지만 몇시간이나 하는 방송에 대본을 모두 짜고 매일매일 방송하는 것은 실질적으로 불가능합니다 그렇다면 어느정도 어떤 게임을 어떤식으로 어떤 흐름으로 진행할지정도의 큰 흐름은 만들어 두는것이 맞지 않을까 판단됩니다. Scully-Blacker(2017)에서는"우리의 연구는 또한 새로운 채널들에게 다음과 같이 말한다.트위치는 "크리에이티브" 테마로 제공하는데, 이 테마는 디지털과 아날로그 미술 만들기, 기타 연주, 요리 등 다양한 활동을 하는 사람들을 특징으로 한다. 게임 플레이 스트리머가 어떻게 자신의 역할을 개념화하고 뷰어와의 관계를 구체화하고 구체화하는지,  그리고 그 역할이 자신의 시청 규모에 따라 어떻게 변화하는지 더 잘 이해하면 이러한 "창조적인" 스트리머들이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다."라는 결론을 내놓았습니다. 똑같은 문구를 인용하였지만 여기 크리에이티브 테마로 나와있는 분들은 즉흥적으로  무언가를 하는것이 아니라 그날 어떤 컨텐츠를 어떻게 진행할지 계획을 하신 후에 방송을 키신다는 공통점이 존재합니다. 아무생각없이 켜놓고 사람을 기다리는 것 보다는 혼자서 Affordance를 생성하는 대화가 가능한 특정 컨텐츠를 발굴하여 진행하는것도 좋아보입니다

 여기서 "아니 그렇게 할거면 그냥 유튜브 하고말지"라고 하시는데 맞습니다.두번째로,기획성을 갖추고 진행하는 유튜브가 가장 좋은 방법이라고 저는 생각합니다 유튜브를 통한 유입으로 시청자가 는다면 본인이 직접적인 계획을 하지 않아도 첫번째로 제시한 Affordance가 있는 방송을 진행할 수 있을것입니다. 하지만 현실적으로 유튜브 편집자체가 시간이 상당히 오래걸리고 본인 방송에 객관적으로 재미있는 부분이 어떤부분인지 그부분을 어떻게 편집하면 더 좋게 될지는 개인 기량으로보이고 방송이외에도 저처럼 본업이 있다면 편집자를 고용하는 수 밖에 없는데 이경우에는 "인건비"를 포함한 많은 비용이 들게 되어 있습니다. 즉, 초기 자본이 있다면 유튜브를 활성화 하여서 방송에 유입될 수 있는 인원을 만들고 트위치 방송을 진행하는것이 가장 좋다는 결론에 도달할수 있었습니다.

개선점과 Reference는 글자수때문에 작성이 불가능 했기에 제 트게더를 확인바랍니다

https://tgd.kr/s/ryojin_09/52351212

끝으로 저의 연구가 그리 대단한 결과를 가져온것이 아닌것을 잘 알고있습니다."이미 다들 알고 있다" 라고 생각되는 부분이 많을 것입니다. 하지만 어렴풋이 "뭐 그런거지"하고 결과만을 보는 것과 "그 결과를 이끌어내기 위해 어떤 과정이 존재하는지를 아는 것"은 큰 차이가 있다고 생각합니다. 저는 이번 연구에서는 여러 논문을 조사하면서 그 과정을 찾아내는데에 나름 성공한거 같다고 평가하고 있습니다. 또 '전제가 잘못되었기에 결과도 잘못될 것이다' 라는 말에는 반박이 불가능합니다 . 표본 추출과정에 한계가 존재하는 것은 초반부분에 설명드렸고 이를 정식적으로 행하는데 얼마나 많은 자본과 시간이 필요한지도 영상에 설명되어 있을것입니다. 그런 환경에서도 "가능하면 객관적이고 정확한" 연구 결과를 내기 위해 노력했다는 점 알아주시면 좋겠습니다. 

 하지만 지금까지의 논문들이 제시하지 못했던 "인터넷방송자체"에 관련된 새로운 방향성을 제시했다는데 저는 의의를 두고 있습니다 . 위에도 서술하였지만 현재 수많은 연구들은 "인터넷방송"을 수단으로써 사용하고 있습니다. 수단이 아닌 목적으로써 "인터넷생방송"을 다룬 정식적인 연구가 제가 찾는 한에서는 발견되지 않았고 이러한 새로운 방향성을 제시할 수도 있다는걸 보여줬다는것만으로도 스스로 만족할 수 있을 것 같습니다 또한 최선을 다해서 정식적인 형태로 작성을 하고 약식으로 줄인것이기에 스스로 최선을 다했다고도 말할 자신이 있습니다

 이런식으로 다시한번 말도 안되는 어그로성 글을 올린것 같은 형태가 되어 죄송하다는 말씀을 올리고 억울한 감정을 풀기위해서라는 것이 주가 된 연구이지만 이걸로 조금의 홍보효과도 바라지 않는다라는 새빨간 거짓말은 하지 않겠습니다 혹시나 방송에서나 방송이외에서도 저같은 시각이나 이런 종류의 사람이 필요하다 싶으신 분들은  기본적으로는 종합게임방송이라는 허울만 좋은 제멋대로 방송을 하고있기에 시간은 많습니다 언제든지 트위치귓말,트게더 메세지 등으로 연락주시면 좋을거같습니다!&