현대 사회에서 디지털 플랫폼의 확산과 함께 유튜브는 2024년 전 세계 가입자 수 25억명을 돌파하며[1], 전 세계적으로 가장 영향력 있는 미디어 플랫폼 중 하나로 자리 잡았다. 국내 유튜브 이용자 수는 약 4,430만 명으로, 한국 내 유튜브의 높은 보급률을 보여준다[2]. 유튜브의 비약적 성장은 기존 미디어에서 찾아볼 수 없는 매우 다양하고 방대한 영역의 콘텐츠를 다루고 있다는 점에 기반한다. 특히, 스포츠콘텐츠는 유튜브에서 가장 인기 있는 카테고리 중 하나로, 다양한 연령층의 이용자들에게 주목받고 있다. 전통적 미디어의 스포츠콘텐츠는 주로 경기중계 및 스포츠뉴스의 소재로 기능했다면, 유튜브에서는 프로스포츠 경기중계 뿐만 아니라 하이라이트 영상, 해설, 경기분석, 스포츠 기술 및 강좌, 다이어트 및 홈트레이닝, 스포츠 의류, 장비, 용품의 사용 후기와 스포츠를 주제로 한 예능 프로그램 등 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있고[3], 더 나아가 콘텐츠를 직접 제작하여 공유할 수 있다.

유튜브 스포츠콘텐츠 소비는 주로 20대 연령층의 대학생에게 가장 활발히 나타나며, 높은 비중을 차지한다[4]. 이들이 유튜브를 통해 스포츠콘텐츠를 소비하는 이유는 단순히 관련 정보 획득에 그치지 않고, 오락적 즐거움, 사회적 상호작용, 시간 소비 등 다양한 내외재적 동기에 기반한다[5]. 계획된 행동 이론 (Theory of Planned Behavior; TPB) [6]에 따르면, 의도는 태도와 주관적 규범, 그리고 행동통제인식 세 가지 요인에 의해 형성되며, 이 요인들은 모두 개인의 동기에 의해 영향을 받는다. 또한, Deci & Ryan [7]은 자기결정이론(Self-Determination Theory; SDT)을 통해 인간의 내외재적 동기를 토대로 실제 행동을 예측할 수 있다고 하였다.

상기 심리학적 모형의 메커니즘에 근거하여 대학생들의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 의도 및 태도를 정확하게 예측하기 위해서는 점차 다양해지고, 세분화되고 있는 온라인 미디어의 이용 동기를 명확하게 파악하는 것이 선행되어야 할 것으로 생각된다[8,9].

최근 유튜브와 같은 새로운 형태의 미디어 사용자가 정보 및 기술을 수용하고, 더 나아가 사용하게 되는 행동의 심리학적 기전을 설명하기 위한 기술수용모형(Technology Acceptance Model; TAM)은 간명하고 설명력이 높은 모형으로, 이론적 기반이 확고하여 모형의 변형과 확장이 수월해 새로운 정보기술 수용 현상의 다양성을 심도 있게 다루기에 적합하다. 기술수용모형은 Fishbein & Ajzen [10]의 합리적 행동 이론(Theory of Reasoned Action; TRA)을 기반으로 한 모형으로, Davis [11]에 의해 처음 소개된 이후 수정보완을 거듭해 모형의 도입, 검증, 확장, 그리고 정교화의 단계로 발전하여 현재 정보통신기술 분야뿐만 아니라 다양한 학문적 영역에서 적용되고 있다. 기술수용모형을 구성하고 있는 인지된 이용 용이성과 인지된 유용성 두 가지 요인은 본 연구의 핵심 변인인 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기에 영향을 받을 것으로 예측할 수 있다. 이는 사용자가 새로운 기술을 사용할 동기가 충분하다면, 그 기술이 “유용하다” 고 느끼고 “사용하기 쉽다” 라고 평가할 가능성이 높아지기 때문이다[12,13]. 이에 따라, Lee [14]는 유튜브 골프 콘텐츠 이용 동기 및 특성이 지각된 유용성과 운동몰입에 미치는 영향을 검증하였으며, Part et al. [15]은 여러 유형의 온라인 스포츠콘텐츠 이용 동기가 지각된 용이성과 유용성에 미치는 영향을 확인하였다. 상기 선행연구의 결과로 미뤄볼 때, 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기에 따라 기술수용 요인에 차이가 있을 것으로 생각된다.

한편, 스포츠 활동은 규칙적인 신체활동 습관을 형성할 수 있는 초기 성인기에 해당하는 20대 대학생에게 매우 중요한 의미를 지닌다[16]. 관련 선행연구에서는 대학생들이 자주 이용하는 Social Network Services (SNS), 유튜브와 같은 다양한 형태의 온라인 미디어를 활용하여 실제 스포츠 활동 참여를 촉진하기 위한 가능성을 탐색하고 있다. 이와 같은 내용은 온라인 활동에서 오프라인으로의 참여를 꾀하는 Online to Offline (O2O) 서비스를 다루고 있는 연구에서 찾아볼 수 있다. 스포츠 및 피트니스 분야의 O2O 서비스에서는 사용자에게 필요한 스포츠 시설, 운동 프로그램, 후기 등 다양한 정보를 온라인으로 제공하여 실제 스포츠 참여와의 간극을 줄이려 시도하고 있다[17]. 또한, An et al. [18]의 연구에서는 신체적으로 비활동적인 대학생에게 SNS를 활용하여 동기부여 목적의 운동정보를 일정기간 제공하였고, 그들의 신체활동 단계가 유의미하게 향상되었다는 결과를 보고하였다.

종합적으로, 본 연구에서는 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 전술한 선행연구에서 다루고 있는 각각의 개념들을 충분히 설명할 수 있는지 살펴보고자 한다. 즉, 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 의도, 기술수용, 스포츠 참여에 미치는 영향력 탐색을 연구의 목적으로 설정함으로써 추후 각 변인들의 구조적 메커니즘을 밝히는데 기초자료를 마련하고자 하였다. 이에 따라 설정한 본 연구의 가설은 다음과 같다.

가설 1. 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기, 의도, 기술수용, 스포츠 참여에는 유의미한 상관관계가 있을 것이다.

가설 2. 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기는 이용 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 3. 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기는 기술수용에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 4. 대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기는 스포츠 참여에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

유튜브를 통해 스포츠콘텐츠를 사용하고 있는 20대 대학생을 모집단으로 선정, 편의표집 방법(Convenient sampling)을 사용하여 350명에게 설문지를 배포하였다. 문항의 의미가 왜곡되지 않고, 응답 방법과 목적을 명확하게 전달하기 위해 대면으로 자료를 수집하였고, 구글(Google) 설문지를 활용하여 온라인 자료 수집도 병행하였다. 총 330부의 자료가 수집되었으며, 검토 후 신뢰할 수 없다고 판단된 응답 자료를 제외한 최종 316부의 응답 자료를 분석에 사용하였다. 본 연구는 기관생명윤리위원회의 승인(File No. 2023-0024-01)을 받은 후 진행하였다. 자료 수집 전, 연구 참여자에게 연구의 절차와 목적을 충분히 설명한 후 서면으로 동의를 받았으며, 궁금한 사항은 언제든 자유롭게 질문할 수 있도록 하였다.

대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기, 의도, 기술수용, 스포츠 참여 질문지를 통해 수집된 응답 자료의 통계분석을 위해 IBM SPSS 26.0을 활용하였으며 다음과 같은 분석을 수행하였다. 첫째, 연구 참여자의 일반적 특성과 유튜브 스포츠콘텐츠 사용 빈도 및 콘텐츠 유형을 파악하기 위해 빈도분석과 기술통계 분석을 수행하였다. 둘째, 사용된 측정도구의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 신뢰도 분석 및 요인 분석을 수행하였다. 셋째, 변인 간 상관관계 검증을 위해 Pearson’s 상관분석을 수행하였다. 마지막으로, 유의한 상관관계가 나타난 요인 간의 영향력을 검증하기 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 수집된 자료의 통계적 유의수준 검정을 위해 p<0.05로 설정하였다.

본 연구의 변인을 측정하기 위한 질문지의 신뢰도와 타당도를 검증한 결과는 <Table 2>와 같다. 본 연구에서 신뢰도와 타당도의 기준으로 Cronbach α계수 0.60 이상, KMO 값 0.60 이상, Bartlett의 구형성 검정에서는 p값이 유의수준인 0.05 미만으로 설정하였다[29]. 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기 질문지의 신뢰도는 Cronbach α계수가 0.924로, 매우 높은 신뢰도를 보였다. 타당도 검증 결과, KMO 값은 0.909로 데이터가 요인분석에 매우 적합한 수준임을 나타냈으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 x²=3856.327(p<0.001)로 나타나 요인분석에 적합한 상관 행렬임을 확인하였다. 또한, 누적분산율은 71.31%로, 요인들이 측정 변인의 분산을 충분히 설명함을 보여주었다.

이용 의도 질문지의 신뢰도는 Cronbach α계수 0.812로 확인되었다. 타당도의 경우 KMO .780, Bartlett의 구형성 검정 결과 x²=462.551(p<0.001), 누적분산율 64.67%로 나타났다. 또한, 기술수용모형 척도의 신뢰도는 Cronbach α계수 0.888로 확인되었다. 타당도의 경우 KMO 0.899, Bartlett의 구형성 검정 결과 x²=1568.342(p<0.001), 누적 분산율 78.91%로, 본 연구에서 모든 척도 사용이 적합함을 확인하였다.

대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기, 의도, 기술수용, 스포츠 참여와의 상관분석 결과<Table 3>, 이용 동기의 하위 요인 중 사회교류동기와 스포츠 참여를 제외한 모든 요인에서 유의미한 정적 상관관계가 확인되었다(r = 0.122~767).

대학생의 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 의도, 기술수용, 스포츠 참여에 미치는 영향력을 규명하기 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 모든 요인 별 회귀모형은 Durbin-Watson 통계량 1.5~2.5 사이의 값으로 확인되었고, 분산팽창지수(Variance inflation factor; VIF) 10 미만, 잔차(Residual) 간 상관관계가 없어 다중공선성 문제는 없는 것으로 나타났다[30].

유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 기술수용모형의 하위 요인 중 인지된 이용 용이성에 미치는 영향을 검증한 결과, 설명력은 20.2%로 나타났다(R²=0.202). 또한, 대리만족동기(β=0.213, p=0.004), 정보추구동기(β=0.194, p=0.002) 순으로 인지된 이용 용이성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다<Table 4>. 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 기술수용모형의 하위 요인 중 인지된 유용성에 미치는 영향을 검증한 결과, 설명력은 30.5%로 나타났다(R²=0.305). 또한, 정보추구동기(β=0.350, p<0.001), 대리만족동기(β=0.267, p<0.001) 순으로 인지된 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다<Table 5>. 마지막으로, 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 기술수용모형의 하위 요인 중 이용 태도에 미치는 영향을 검증한 결과, 설명력은 35.5%로 나타났다(R²=0.355). 또한, 정보추구동기(β=0.306, p<0.001), 오락추구동기(β=0.215, p=0.004), 대리만족동기(β=0.184, p=0.006) 순으로 이용 태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다<Table 6>.

다음으로, 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 이용 의도에 미치는 영향을 검증한 결과, 설명력은 45.4%로 나타났으며(R²=0.454), 정보추구동기(β=0.459, p<0.001), 오락추구동기(β=0.186, p=0.006) 순으로 이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다<Table 7>. 또한, 유튜브 스포츠콘텐츠 이용 동기가 스포츠 참여에 미치는 영향을 검증한 결과, 설명력은 8%로 나타났고(R²=0.080), 정보추구동기(β=0.220, p=0.001), 오락추구동기(β=0.179, p=0.043) 순으로 스포츠 참여에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다<Table 8>.