유튜브 홈트레이닝 콘텐츠의 조회수 특성에 관한 연구: 운동유형과 영상 재생시간을 중심으로 (A Study on the Characteristics of Views of YouTube Home Training Content: Focusing on Exercise Type and Optimal Video Duration)

서지정보

· 발행기관 : 한국스포츠산업경영학회
· 수록지 정보 : 한국스포츠산업경영학회지 / 26권 / 5호 / 22 ~ 41페이지
· 저자명 : 김종호

초록

본 연구의 목적은 유튜브에서 활발히 소비되는 다양한 홈트레이닝 유형의 콘텐츠들의 조회수 특성을 파악하는 데 있었다. 구체적으로 홈트레이닝을 목적에 따라 유형화하고 각각의 유형에 따른 조회수 특성을 우선적으로 파악한 후, 높은 조회수를 예측하는 데 중요한 역할을 하는 영상길이를 중심으로 다양한 변수들의 영향력을 분석하였다. 분석을 위해 우선 파이썬(Python)을 활용한 웹크롤링(Web Crawling)을 실시하여 13,595개의 콘텐츠에 대한 정보(콘텐츠의 제목, 길이, 조회수, 키워드, 게시일, 채널정보)를 데이터베이스에 저장한 후, 수집된 정보들을 변수로 코딩하였다. 유형별 조회수 특성은 일원변량분석(ANOVA)를 통해 분석되었으며, 높은 조회수를 예측하는 영상길이와 영향요인들의 관계는 비선형 다중회귀분석(곡선 추청 방식)을 통해 분석되었다. 통계 분석에는 STATA 17이 활용되었다. 분석 결과 체중감량, 대근육 발달, 유연성 및 자세교정의 세 가지 유형의 콘텐츠 중 체중감량 유형의 콘텐츠들이 통계적으로 가장 높은 조회수를 보이는 것으로 확인되었다. 이어서 실시한 비선형 다중회귀분석 결과 조회수에 영향을 미칠 수 있는 영상게시 경과일, 채널평가점수, 크리에이터 성별 등이 조회수에 유의미한 영향을 미치고 있었으며, 조회수와 영상길이의 관계가 2차 항이 음수이고 1차항이 양수인 역 U자형의 포물선 곡선(parabolic function curve/ Inverted-U shape)을 보이는 것이 확인되었다. 구체적으로 도출된 높은 조회수를 예측하는 홈트레이닝 콘텐츠의 최적 영상길이는 936.25초이었다. 추가로 앞서 분류된 3가지 유형별로 높은 조회수를 예측하는 영상길이를 동일한 방식으로 분석하였고, 3가지 유형 모두 조회수와 영상길이의 관계가 역 U자형의 포물선 곡선을 보이는 것으로 분석되었다. 유형별 홈트레이닝 콘텐츠의 최적 영상길이는 체중감량 콘텐츠의 경우, 1,243.75초, 대근육 발달의 경우 924.80초, 유연성 및 자세교정의 경우 1,498.67초로 도출되었다. 이와 같은 연구결과는 유튜브 홈트레이닝 영상 제작자가 콘텐츠를 기획하고 제작할 때 많은 관심과 소비를 유발하기 위해 설정해야 할 영상길이, 운동지속시간에 대한 기초적인 정보를 제공한다는 점에서 의미가 있다.

영어초록

The purpose of this study was to compare the view count characteristics of YouTube Home Training videos classified according to exercise purposes, and further to identify the optimal video length for predicting high views. The subject of this study was 13,595 follow-up type contents posted on 59 YouTube home training channels. The channel was selected according to the following three conditions. 1) Mainly produce and upload home training videos on the YouTube platform, 2) Have more than 100,000 subscribers, and 3) Have been operating for more than 1 year. For data collection, a web crawling program was created and utilized using the computing language Python. In order to quantitatively analyze the collected data, a coder group was formed and content analysis was performed. The number of views and video length were collected through crawling, and through content analysis, home training contents were classified into three categories based on the purpose of exercise: weight loss, muscle development, flexibility, and posture correction. The number of views of the three types of content was analyzed through analysis of variance (ANOVA). As a result of the analysis, the number of hits was shown in the order of weight loss content, flexibility and posture correction, and large muscle development, but the difference in the number of views between the large muscle development and flexibility and posture correction content was not significant. In addition, the curve estimation regression analysis performed to identify the optimal video length to predict the high number of views was performed on the entire data and each of the three classified content types. As a result of the analysis, all models showed an inverted U-shaped parabolic curve in which the second term was negative and the first term was positive in relation to the number of views and the length of the video. Accordingly, the optimal video length was derived as 936.25 seconds for the full model, 1,243.75 seconds for weight loss content, 924.80 seconds for large muscle development, and 1,498.67 seconds for flexibility and posture correction. These results were meaningful because they provide value information about time investment that consumers consider when planning to watch home training videos, and at the same time provide information about the duration of exercise at a level that home training exercise participants are satisfied with.

참고자료

· 없음