ㅇㅅ	e스포츠 연구: 한국e스포츠학회지, 2022, 제4권 제1호, 1-14 eSports Studies, 4(1), 1-14	ISSN 2713-9689

빅데이터를 활용한 e스포츠 인식 비교 및 현황에 관한 연구 : COVID-19를 기준으로

최경환* / 경성대학교 e스포츠연구소, 연구교수

Comparison of eSports awareness using big data and research on current status : Based on COVID-19

Kyung-Hwan, Choi / Center for eSports in Kyungsung University, Research Professor

요약

본 연구는 코로나-19(COVID-19)이전과 이후의 변화된 e스포츠 인식에 대해 규명하였으며, 소셜 빅데이터를 이용하였다. 텍스톰(Textom) 6.0을 사용하였으며 네이버, 구글, 다음에서 데이터를 수집하여 사용하였다. 텍스트 마이닝 분석 기법을 통해 빈도분석, 연결 중심성, 단어감성, TF-IDF, 네트워크분석, 군집(CONCOR)분석을 실시하였다. 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 빈도분석 결과 ‘e스포츠’에 대한 빈도가 코로나19와 관계없이 가장 높게 나타났으며, 두 번째 역시 ‘게임’으로 나타났다. 하지만 코로나19 이전의 e스포츠 빈도수는 3501인 반면에 코로나19 이후의 빈도는 23,672로 6배가 넘는 차이가 나타났음을 알 수 있다. 그만큼 e스포츠에 대한 관심이 증가했음을 나타내는 결과이다. 그러고 TF-IDF과 빈도분석 5위 안에는 크게 차이가 없는 것을 알 수 있었고, 단어 감성 분석 결과 역시 모두 긍정의 비율이 높게 나타났다. 둘째, 군집 분석 결과 ‘e스포츠 시설 및 연구’, ‘프로게이머’,‘아마추어’,‘e스포츠산업’이라는 대그룹 4개로 분류되었다. 이를 바탕으로 계획적 전략을 수립하여 보다 효과적인 활동을 펼친다면 e스포츠는 다양한 방면으로 성장할 수 있을 것으로 판단된다.

※ 주제어 : e스포츠, 빅데이터, 텍스트마이닝, 코로나19

Abstract

This study elucidated the changed eSports perceptions before and after COVID-19 and used social big data. Using Textom 6.0, we collected the following data from Naver, Daum, and Google: Frequency analysis, connection centrality, word sensitivity, TF-IDF, network analysis, and association analysis were performed using text mining analysis technology. Based on the results, the following conclusions were drawn. First, as a result of frequency analysis, the frequency for "eSports" was the highest regardless of Corona 19, and the second was "game". However, while the frequency of eSports before Corona 19 was 3501, the frequency after Corona 19 was 23,672, showing a difference of more than 6 times. This is a result showing that interest in eSports has increased. It was found that there was no big difference between TF-IDF and the 5th place in the frequency analysis, and the result of the word sensitivity analysis also showed a high rate of affirmation. Second, CONCOR analysis results, they were classified into four major groups: "eSports facilities and research," "professional gamers," "amateur," and "eSports industry." If a planned strategy is established based on these results and more effective activities are expanded, it is judged that eSports can grow in various directions.

※ Key words : eSports, Big data, Text mining, COVID-19

* rudghks266@naver.com
	Copyrightⓒ2019 eSS

빅데이터를 활용한 e스포츠 인식 비교 및 현황 연구: COVID-19를 기준으로

Ⅰ. 서론

e스포츠 연구: 한국e스포츠학회지 제1권 제1호

빅데이터를 활용한 e스포츠 인식 비교 및 현황 연구: COVID-19를 기준으로

e스포츠(electronic Sports)는 가상세계 속에서 스포츠의 본질을 더해져 신체적, 정신적 능력을 활용하여 상대와 승부를 겨루는 스포츠로 정의되고 있다(이상호, 2021). e스포츠의 장점은 대면 스포츠와 다르게 장소 및 시간적 제약을 받지 않고 언제 어디서나 쉽게 참여할 수 있다는 것을 앞세워 대한민국뿐만 아니라 전 세계 대중들이 많이 참여하는 실정이다(최경환, 2022). 이러한 e스포츠 인기를 증명하듯 2022년 5월 부산에서 열리는 MSI(Mid-Season Invitation)를 구경하기 위해 티켓은 1초(292석)만에 매진사태를 보여주었고(조영미, 2022. 05. 08), 통계기업인 뉴주(Newzoo)에 따르면 2022년 전 세계 e스포츠 시장 규모를 10억 8000만 달러(약 1조 3342억)으로 전망된다고 발표하여 전 세계 e스포츠 인기를 알 수 있다(박명기, 2022. 04. 13).

그러나 e스포츠는 다른 전통 스포츠와 다르게 역사가 짧은 편에 속하고 현실이 아닌 가상세계에서 이뤄지는 스포츠이기에 당위성을 확보하기 위해 학문적 토대를 구축하기 위한 연구가 지속적으로 진행 중이다. 이에 이상호, 황옥철(2019)은 21세기 새로운 스포츠이자 스포츠 영역이 확대된 것이 e스포츠라고 주장하였고, 김영선, 이학준(2020)은 e스포츠는 단순하게 즐기는 것으로 끝나는 것이 아닌 세대 소통으로서 활로를 만들어 줄 수 있다고 발표하여 e스포츠가 교육적 측면으로 활용될 수 있음을 주장하였다. 최경환(2022) 역시 e스포츠 참여는 호의적 신념체계 형성과 자기효능감과 같은 사회로 복귀할 수 있는 긍정적 태도를 형성할 수 있다고 발표하여 e스포츠의 이점을 규명하였다. 이와 같이 e스포츠는 단순하게 즐기는 스포츠로서 끝나는 것이 아니라 e스포츠를 통해 소통을 하고 영역을 확대하는 선구자와 같은 역할을 하는 동시에 학문적 영역을 구축하기 위해 다양한 연구(김솔, 2021; 서재열, 2020; 이학준, 황옥철, 김영선, 2020; 최정호, 이제욱, 2019)가 지속적으로 이뤄지고 있어 e스포츠의 활동성 및 중요성이 강조되고 있다.

현재 e스포츠는 이처럼 산업적, 학문적 영역이 빠르게 구축되어 가고 있지만 처음 출발부터 대중들의 인식이 호의적은 아니였다. e스포츠는 과거 게임(Game)으로부터 파생되어 탄생되었으며, 현재까지도 게임과 e스포츠를 구분하지 못하는 많은 사람들이 존재하고 있다. 이러한 가운데 e스포츠의 인식은 2018년 자카르타·팔렘방 아시안게임에 시범종목으로 채택됨으로 대중들의 인식은 게임에서 스포츠로서 점차 바뀌기 시작하였고, 2022년 항저우 아시안게임 정식종목 채택으로 스포츠로서의 이미지와 당위성을 굳혀나가고 있는 실정이다(정영수, 2019).

이러한 맥락에서 e스포츠가 새로운 스포츠로서 자리매김할 수 있게 도와준 것은 바로 지속적인 홍보와 학문적 토대 구축 등 다양한 노력도 크게 작용하였지만, 코로나19와 같은 사회적 변화가 있었기에 보다 빠르게 긍정적인 이미지를 형성할 수 있었다고 판단된다(이정학, 김재혁, 임승재, 2021). 이에 이재우, 이종원, 김효남(2021)은 e스포츠는 코로나19 발병 이후 가장 성장한 스포츠 종목이라 주장하였고, 문원빈(2021. 01. 19) 역시 e스포츠 관심추세가 코로나19 이전보다 이후에 관람객이 더욱 증가하였다고 발표하여 코로나19와 같은 사회적 변화는 e스포츠 발전에 있어 기회를 제공한 것을 알 수 있다.

한편, 한국컨텐츠진흥원(2019)이 발표한 자료에 따르면 코로나19 이전인 2018년도 기준으로 일반인 1,449명을 대상으로 조사한 결과 65.4%에 해당하는 934명은 e스포츠를 인식하고 있는 것으로 나타났고, 최경환, 황옥철(2021)은 포스트 코로나 시대인 2021년 10월에 장애인들을 대상으로 e스포츠 인식을 조사한 결과 309명 중 79.6%에 해당되는 246명은 e스포츠에 대해 알고 있다고 발표하여 e스포츠에 대해 대중들이 많이 인식하고 있음을 알 수 있었다. 이처럼 e스포츠 인식에 관련된 연구(오형근, 서규혁, 2022; 최경환, 2021; 김진희, 임다연, 2021; 윤인애, 2020)가 진행되고 있어 인식에 대한 중요성이 강조되고 있다.

하지만 많은 연구들이 e스포츠에 대한 인식 개선 및 저변 확대를 위해 연구가 지속적으로 진행되고 있지만, 각자 개별 연구에서 인식개선 및 효과를 규명할 뿐 e스포츠에 대한 종합적인 인식 결과를 제시하고 있지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 활용하여 대중들이 인식하고 있는 e스포츠에 대해 종합적이고 객관적인 결과를 도출하고자 한다.

빅데이터 분석은 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 대용량의 데이터크기를 말한다(McKinsey, 2011). 이러한 빅데이터 분석은 작은 용량에서는 얻을 수 없었던 새로운 통찰이나 가치를 추출해 낼 수 있어 소비자들의 인식과 트렌드 파악 그리고 시장흐름 등을 분석하기에 적합한 분석기법 일뿐만 아니라 새로운 잠재변수를 도출할 수 있다는 장점을 지니고 있다(이정학, 이재문, 김욱기, 김형근, 2017). 이러한 장점을 앞세워 빅데이터와 관련된 연구(이재문, 2021; 한기향, 2021; 장보윤, 왕용덕, 2019; 이정학, 이재문, 이은정, 2017)가 진행되고 있어 다양한 영향 관계를 규명하였다.

현재 우리들은 코로나-19로 인하여 단기간 내에 인식 및 소비패턴이 180도 바뀐 삶을 살아가고 있다. 2년이 지난 현재 코로나-19 이전에는 마스크 없이 생활하던 대중들은 코로나-19 이후 마스크 없이는 어디도 갈 수 없고, 항상 마주 보고 즐기던 모든 것들이 이제는 만나지 않고 집에서 인터넷을 통해 회의를 하고 비대면을 통해 문화 소비 및 쇼핑, 스포츠에 참여하는 시대로 전환되어 살아가고 있다. 이러한 변화는 비대면 스포츠 활성화에 사회적 기회를 제공하였고, e스포츠는 스포츠 중에 유일하게 시대적 기회를 제공받아 호황을 누리는 동시에 스포츠로서의 당위성과 참여를 유도하고 있다.

포스트 코로나 시대에 도래한 현 시점에서 코로나19와 같은 사회적 변화로 만들어진 변화된 e스포츠에 대한 인식연구는 매우 중요한 자료가 되고, 변화된 인식에 대해 향후 발전 방향을 모색하는 연구는 매우 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구는 코로나19 이전과 이후에 대한 e스포츠 인식에 대해 종합적으로 규명하고, e스포츠와 관련된 키워드 도출하여 e스포츠 발전 방안을 제시하는데 의의가 있다.

이러한 연구목적 하에 연구수행을 위한 구체적인 연구 문제는 다음과 같다.

첫째, 코로나19 이전과 이후의 e스포츠에 대한 빈도분석과 TF-IDF, 감성분석을 통해 대중들의 관심과 변화를 알아본다.

둘째, 코로나19 이후의 e스포츠 키워드를 군집분석을 통해 대중들의 관심과 현황 및 발전 방향에 대해 알아본다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구대상

본 연구는 코로나19 이전과 이후 변화된 대중들의 e스포츠 인식을 규명하기 위해 네이버와 구글, 다음을 수집 채널로 선정하였다. 자료 검색을 위한 검색어는 ‘e스포츠’를 사용하였다. 또한, 자료분석 기간은 코로나19이전은 2017년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지이며, 코로나19 이후인 2020년 1월 1일부터 2022년 4월 30일까지 수집기간으로 선정하였다. 분석데이터 정보는 <표 1>, <표 2>와 같다.

표 1. 분석데이터 정보

구 분	내 용
수집범위	네이버, 구글, 다음
수집기간	1차	2017년 1월 1일 ~ 2019년 12월 31일
	2차	2020년 1월 1일 ~ 2022년 4월 30일
수집도구	TEXTOM
검색어	e스포츠
분석 기술	텍스트 마이닝, 감성분석, TF-IDF, 군집분석, 빈도분석
분석 도구	Ucinet 6.0, NetDraw

표 2. 데이터 수집 결과

구 분		내 용(건)
1차	2017년 1월 1일 ~ 2019년 12월 31일	naver	웹	1,500
			블로그	53
			뉴스	926
			카페	590
			지식인	999
			학술정보	1,010
		daum	웹문서	440
			블로그	685
			뉴스	1,000
			카페	1,000
		Google	웹문서	104
			페이스북	305
2차	2020년 1월 1일 ~ 2022년 4월 30일	naver	웹문서	1,500
			블로그	292
			뉴스	734
			카페	450
			지식인	991
			학술정보	1,010
		Daum	웹문서	610
			블로그	725
			뉴스	1,000
			카페	870
		Google	웹문서	105
			페이스북	313

2. 분석 방법 및 자료처리방법

소셜네트워크를 이용한 빅데이터 분석은 텍스트 속에서 개인 연구에서 찾을 수 없었던 의미 있는 정보들을 발견하고 다른 정보와의 연관성을 파악할 수 있다는 장점으로 여러 분야에서 연구가 이루어지고 있다(정혜정, 오경화, 2016). 현자 가장 많이 사용하고 있는 빅데이터 분석 방법은 크게 텍스트마이닝과 의미 네트워크 분석으로 나뉘는데 본 연구에서 수집된 데이터는 텍스트마이닝(textmining)을 실시 및 UCINET 6.0을 사용하여 네트워크 분석을 실시하였다.

텍스트마이닝이란 인간의 언어로 쓰는 단어들을 대용량의 데이터로부터 처리하는 프로세스를 의미하고(이진우, 2014), 그 단어들 간의 의미있는 패턴과 관계를 파악하고 이를 정형화하는데 자주 사용된다. 또한, 빈도분석, TF_IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 등을 분석하여 문서, 포털상에서 자주 언급된 텍스트나 빈도횟수에 따라 중요한 텍스트를 찾아 분석한다. 그러고 본 연구에서는 감성분석을 실시하였다. 감성 분석(sentimental analysis)이란 문장과 문서에서 사용되는 텍스트에 포함된 대중들의 의견이나 태도 혹은 감성을 분석하는 것으로, 감성 사전을 이용하여 감성 어휘에 대한 극성값을 부여해 긍정 혹은 부정을 판단하는 분석 기법을 의미한다(남민지, 이은지, 신주현, 2015).

텍스트마이닝 결과 나타난 상위 50개 단어를 이용하여 의미연결망 분석 및 CONCOR(군집)분석을 실시하였다. CONCOR 분석은 의미 네트워크 분석에서 상호 배타적인 하위 그룹을 발견하기 위해 구조적 등위성에 기초하여 노드(텍스트)를 부분 집합으로 분할하는 것으로(Park & Hoffner, 2020), 분석결과 코로나19 이전과 이후 모두 4개 군집으로 분리되어 나타났다. CONCOR 분석의 군집 설정 딥스(depth)는 ‘3’로 설정하였으며 그룹 속성기준(Attribute to group by)은 덴드로그램(dendrogram)을 기준으로 ‘4’로 설정하였다. 분산배치 정도(scrunch factor)는 노드 간의 간격을 의미하는 것으로 숫자로 숫자가 낮으면 군집을 이루지 못하고, 숫자가 높으면 노드가 겹쳐질 수 있어 조정하다.

마지막으로 CONCOR(CONvergent of iterated CORrelation) 분석은 구조적 등위성을 이용하여 네트워크 내의 텍스트들이 유사한 관계를 맺고 있는지를 파악하여 군집으로 구분하는 단어들을 파악함으로써 텍스트 간의 공통된 이슈를 찾을 수 있다는 장점을 가지고 있다(김해원, 및 전채남, 2014).

본 연구는 e스포츠 명사(고유,의존, 일반)로 수집하여 형태소 분석을 실행하였으며,‘이스포’는 ‘이스포츠’로, ‘e Sports’는 ‘eSports’와 같이 정확한 단어로, ‘쪽’, ‘증’, ‘원’과 같은 의미를 알 수 없는 단어들은 데이터 편집기를 통해 처리작업을 거쳐 정제된 데이터만을 최종 분석에 사용하였다.

따라서 본 연구는 e스포츠에 대한 정제된 데이터를 사용하여 빈도분석과 TF-IDF, 연결 중심성을 확인하였으며, 워드클라우드, 감성 분석을 실시하였다. 빈도분석을 통해 도출된 상위 70개 단어를 토대로 UCINET6.0을 사용하였으며, 유사한 단어 간의 군집을 도출하는 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 분석을 실시하였다. 그리고 네트워크 분석과 CONCOR분석 결과는 NetDraw를 사용하여 시각화하였다.

Ⅲ. 연구결과

1. 텍스트마이닝 분석결과

1) 빈도분석 및 TF-IDF, 워드클라우드

빈도분석 및 TF-IDF, 워드클라우드 결과는 <그림 1>, <표 3>과 같다. 분석결과 코로나19 이전에는 ‘e스포츠(3501)’ 키워드가 가장 많은 빈도를 차지하는 것으로 나타났고, 이후로는 ‘게임(1996)’, ‘대회(1043)’,‘한국(658)’순으로 나타났다. 코로나19 이후로 역시‘e스포츠(23,672)’에 대한 빈도수가 가장 많은 것으로 나타났고, 두 번째 ‘게임(4,422)’다음으로는 한국(2919), 대회(2673), 산업(1661) 순으로 나타났다. TF-IDF 분석결과 코로나19 이전 ‘e스포츠(3257.93)’가 가장 높은 것으로 나타났고,  게임(2760.34), 대회(2094.44), 한국(1502.77), 리그(1433.30) 순으로 나타나 빈도분석과 같은 결과임을 알 수 있었다. 코로나19 이후 결과는 ‘e스포츠(5050.95)’가장 높은 것으로 나타났으며, 게임(4525.98), 대회(4406.23), 한국(3452.96) 순으로 나타나 코로나19 이전과 비슷한 것을 알 수 있다.

하지만 코로나19 이전과 이후가 다른 키워드를 보이는 것은 5순위부터 바뀌게 된다. 코로나19 이전의 e스포츠 키워드는 프로게이머 또는 산업에 비중이 맞춰졌다고 하면 코로나19 이후에는 산업분야를 포함한 학문,문화, 글로벌, 코로나에 대한 키워드가 등장하여 코로나19 이전 키워드와 약간 다른 결과로 나타나게 되었다.

표 3. 빈도분석 및 TF-IDF, 연결중심성 결과

1차					2차
순위	키워드	빈도	TF-IDF	연결중심선	순위	키워드	빈도수	TF-IDF	연결중심선
1	e스포츠	3501	3257.93	104.78[eqn: {}^{1}]	1	e스포츠	23,672	5050.95	953.19[eqn: {}^{1}]
2	게임	1996	2760.34	63.84[eqn: {}^{2}]	2	게임	4422	4525.98	237.08[eqn: {}^{2}]
3	대회	1043	2094.44	38.86[eqn: {}^{3}]	3	한국	2919	4406.23	220.22[eqn: {}^{3}]
4	한국	65	1502.77	28.28[eqn: {}^{4}]	4	대회	2673	3896.55	131.82[eqn: {}^{4}]
5	리그	577	1433.30	25.59[eqn: {}^{5}]	5	산업	1661	3452.96	106.15[eqn: {}^{6}]
6	경기	522	1391.59	15.54[eqn: {}^{8}]	6	협회	1643	3238.41	127.92[eqn: {}^{5}]
7	선수	437	1215.30	14.46[eqn: {}^{12}]	7	문화	1241	3001.42	63.65[eqn: {}^{11}]
8	글로벌	382	1172.12	16.74[eqn: {}^{6}]	8	연구	1221	2990.05	42.60[eqn: {}^{15}]
9	온라인	366	1149.21	15.85[eqn: {}^{7}]	9	선수	1082	2978.74	47.16[eqn: {}^{14}]
10	공식	328	1142.54	13.33[eqn: {}^{14}]	10	중국	1041	2967.81	60.71[eqn: {}^{12}]
11	슈퍼레이스	314	1035.99	14.50[eqn: {}^{13}]	11	경성	1001	2615.21	92.70[eqn: {}^{7}]
12	국내	312	1002.07	14.95[eqn: {}^{11}]	12	온라인	964	2587.73	72.68[eqn: {}^{8}]
13	챔피언	307	995.24	15.00[eqn: {}^{10}]	13	리그오브	938	2570.22	69.16[eqn: {}^{9}]
14	리그오브	305	958.29	15.11[eqn: {}^{9}]	14	글로벌	935	2505.96	52.49[eqn: {}^{13}]
15	챔피언십	291	926.77	12.83[eqn: {}^{15}]	15	코로나	896	2316.38	67.43[eqn: {}^{10}]

1차  워드클라우드                                  2차 워드클라우드

<그림 1>. 코로나19 전·후 워드클라우드

2) 감성 분석

감성 분석결과 <표 4>와 같다. e스포츠에 대한 감성분석은 코로나-19 이전과 이후 모두 긍정적인 비율이 높게 나타난 것을 알 수 있다. 결과를 세부적으로 살펴보면 코로나-19이전의 긍정적 비율은 83.37%로 ‘좋다(19.47%)’로 나타났으며 그 다음으로는 추천, 현대적, 새롭다 등 긍정적 단어로 나타났다. 반대로 부정비율은 16.63%로 ‘힘들다(.092)’라는 비율이 가장 높았다고, 다음으로는 밉다, 어렵다, 안좋다 등 순서로 나타났다. 또한, 코로나19 이후의 감성분석 결과 코로나19 이전과 동일하게 긍정의 비율이 높은 것으로 나타났다. 긍정 비율이 84.21%이며 긍정 단어로는 ‘추천(18.8%)’이 가장 높은 것으로 나타났다. 다음으로는 성장하다, 모던하다, 기대하다, 만족하다 등 긍정적 단어 순으로 나타났다. 반대로 부정단어로는 ‘난해하다(3.05%)’ 가장 높았으며 다음으로는 공포스럽다, 어렵다, 혐오하다, 권위적이라는 단어로 나타났다.

표 4. 감성분석 결과

1차 (총 2,923)				2차 (총 2,292)
긍정		부정		긍정		부정
2437/ 83.37%		486/ 16.63%		1930/ 84.21%		362/ 15.79%
긍정단어	빈도(%)	부정단어	빈도(%)	긍정단어	빈도(%)	부정단어	빈도(%)
좋다	19.47	힘들다	.092	추천	18.8	난해하다	3.05
추천	9.24	밉다	.082	성장하다	17.32	공포스럽다	3.01
현대적	5.85	어렵다	.079	모던하다	8.25	어렵다	2.92
새롭다	4.04	안좋다	.079	기대하다	7.5	혐오하다	1.09
최고다	3.97	부족하다	.079	만족하다	6.02	권위적	0.57

1차 감성단어 클라우드                          2차 감성단어 클라우드

<그림 3>. 코로나19전·후 감성단어클라우드

2. 네트워크 분석결과

워드클라우드 및 네트워크 분석 시각화는 <그림 1>, <그림 2>와 같으며, 코로나19 이전과 이후에 대한 군집 분석 결과는 <그림 3>, <표 5>와 같다. 코로나19 이후 e스포츠에 대한 군집 1은 e스포츠, 경기장, 대전, 대학교, 포스텍, 연구, 문화와 같이 e스포츠에 관련된 시설 및 연구와 관련된 키워드로 구성되어 있어 ‘e스포츠 시설 및 연구’로 명명하였다. 군집 2는 리그오브레전드, 게임, 올림픽, 한국, 국가대표, 경기, 게이밍, 정식종목채택, 페이커, 젠지 등 프로게이머와 국제 경기에서 이뤄지는 키워드로 구성되어 있어 ‘프로게이머’라고 명명하였다. 군집 3은 청소년, 학생, 대통령배아마추어, 선수 등 국내 아마추어 e스포츠를 뜻하는 키워드로 구성되어 있어 ‘아마추어e스포츠’라고 명명하였다. 마지막 군집 4는 글로벌, 중국, 우리금융그룹, 투자, 파트너계약체결, 마케팅 등 산업적인 키워드로 구성되어 있어 ‘e스포츠 산업’이라고 명명하였다.

네트워크 시각화                                   군집분석결과

<그림 3>. 네트워크 분석 및 군집분석 결과

표 5. 군집분석 결과

2차 (2020년 1월 1일 ~ 2022년 4월 30일)
그룹	단어
e스포츠 시설 및 연구	e스포츠, 산업. 협회, 콜로세움구축, 문화, 연구, 대학교, 협약, 포스텍, 광주, 대학, 아시아, 아카데미, 시설, 경기장, 국제, 대전, 중심, 저변확대
프로게이머	리그오브레전드, 게임, 경기, 국내, 게이밍, 국가대표, 종목, 스타, 인기. 라이엇게임즈, 영향, 젠지, 페이커, 한국, 올림픽, 프로게이머, 정식종목채택, 리그, 브랜드
아마추어 e스포츠	항저우아시안, 대회, 부산, 배틀그라운드, 아시안, 정식종목, 선발, 온라인, 뉴스, 청소년, 학생, 대통령배아마추어, 선수, 카트라이더, 체육, 컴퓨터, 오버워치, 우승, 경성, 시즌
e스포츠 산업	코로나, 글로벌, 중국, 암호화폐, 우리금융그룹, 투자, 제품, 샌드박스, 공식후원, 미래, 플랫폼, 블록체인, 파트너계약체결, 게이머, 월드, 마케팅, 한화생명, 세계, 시장, 스포츠, 미디어

Ⅳ. 논의

본 연구는 코로나19와 같은 사회적 변화에 따라 e스포츠 인식 변화에 대한 영향을 규명하기 위해 빅데이터 분석을 실시하였으며, 다음과 같이 논의하고자 한다.

1. 빈도분석 및 TF-IDF

빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과 코로나19 이전과 이후 모두 ‘e스포츠’빈도 수가 가장 높은 것을 알 수 있었고, 그 다음으로는 ‘게임’으로 동일하게 나타났다. 하지만 빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과에서 가장 큰 변화는 빈도 순위는 동일하지만 대중들이 e스포츠 단어 검색량은 코로나19 이전보다 6배 이상 높아진 것을 알 수 있었다. 또한, e스포츠 관련 키워드들이 코로나19 이전에는 프로게이머, 글로벌 등 산업적인 단어와 경기에 관련된 내용이 지배적이였다면, 코로나19 이후에는 산업관련 분야를 넘어서 연구, 문화, 글로벌 등 학문, 문화분야까지 확산되어 대중들에게 알려져 e스포츠의 관심 분야가 점차 다양해지고 있음을 알 수 있었다.

과거 선행연구에서 이승훈(2019)는 현재 대중들이 지각하는 e스포츠는 산업적인 측면으로 너무 편중되어 e스포츠의 다양성이 필요하다고 주장하였는데, 이를 반영하듯 빅데이터를 통해 본 결과는 코로나19 이전보다 e스포츠 주제가 다양해진 것을 알 수 있는 결과이기도 하다. 또한, e스포츠 감성분석 결과 코로나19 이전과 이후 모두 동일하게 긍정적인 단어가 도출되었음을 알 수 있었다. 결과를 세부적으로 살펴보면 코로나19 이전에는 e스포츠에 대해‘좋다’라는 단어가 많이 노출되었다면, 코로나19 이후에는‘추천’이라는 단어가 가장 많은 것으로 나타났다. 추천이라는 단어는 개인이 직접 경험을 바탕으로 긍정적인 신념체계를 형성한 후 타인에게 소개하는 것을 뜻하는데, 그만큼 e스포츠에 대해 많은 대중들은 접하고 체험했다는 것을 알 수 있고, 긍정적인 태도 및 신념을 가지고 다른 타인에게 e스포츠를 추천하였기에 이와 같은 감성단어가 나타난 것으로 판단된다. 더불어 추천 단어 뒤로 ‘성장하다’라는 단어가 2위를 기록하였는데 이 단어의 의미는 e스포츠가 코로나19 이전에 비해 시스템 구축 및 안정화, 그래픽, e스포츠 제도화, 대중들의 인식 등 다양한 의미로 성장하였다는 것을 나타내는 것으로 판단된다.

이에 본 연구결과를 바탕으로 e스포츠 관계자 및 실무, 연구자들은 코로나19와 같은 사회적 변화로 인하여 대중들이 지각하는 e스포츠 인식이 변화하고 있음을 지각하고 e스포츠가 더욱 새로운 스포츠로서 긍정적인 이미지 형성과 다양성을 넓히기 위해 극대화 할 수 있는 방안이 강구되어야 할 것이다. 항저우아시안게임을 발판으로 e스포츠는 더욱 비상할 것이고 새로운 스포츠 체계로서 확실하게 자리매김할 것으로 판단된다.

이러한 점을 바탕으로 e스포츠는 게임과 경계를 구분지어야 하고, 너무 산업적인 측면만 발달되는 것이 아닌 학문적, 문화적 등 다양한 분야가 골고루 발전되어야 대중들이 인식하는 e스포츠는 호의적으로 작용할 것으로 판단된다.

2. CONCOR 분석

코로나19 이후 대중들이 지각하고 있는 e스포츠에 대한 인식 변화를 알아보기 위해 군집한 분석 결과 4개의 군집으로 분리되었고 논의는 다음과 같다.

1) e스포츠 시설 및 연구

e스포츠 시설 및 연구 요인에서‘e스포츠’,‘콜로세움구축’, ‘연구’, ‘경기장’,‘문화’,‘대학교’ 등 e스포츠 시설 및 연구에 관련된 단어가 추출되었다. 이를 통해 코로나19로 이후로 대중들이 지각하는 e스포츠는 산업적인 분야도 성장하였지만, e스포츠 연구, e스포츠 대학교, e스포츠 경기장 등 학업, 학문, 경기장과 같은 다양한 분야에도 대중들이 관심을 가지고 있는 것을 알 수 있었다.

이에 최예지(2021. 02. 04)는 최근 e스포츠 전공자들의 수요가 많아짐에 따라 e스포츠 관련 취업 및 학문에 관심이 많아지고 있다고 주장하였으며, 장충호(2022. 05. 17) 역시 e스포츠는 산업 분야 뿐만 아니라 점차 다양한 장르로 발전하고 있다고 발표하여 본 연구결과를 일부 지지해주고 있다.

e스포츠는 분명 코로나19와 같은 사회적 변화에 따른 기회를 제공받아 다양한 이점을 얻은 것은 분명한 사실이다. 비대면 스포츠라는 소비패턴을 코로나19로 인하여 시기적으로 앞당길 수 있었고, 비대면을 통해 만나지 않고도 스포츠 소비를 할 수 있다는 인식 개선에 도움을 받기도 하였다. 하지만 여러 학자들이 e스포츠가 너무 산업 분야에만 편향(최경환, 황옥철, 2021)되어 있다는 꾸준한 지적에 정부 및 관계기관, 연구소들은 e스포츠가 학문적으로도 영역을 구축할 수 있게 노력하여 왔기에 이러한 결과가 종합적으로 나타난 것으로 판단된다. 이러한 본 결과를 바탕으로 e스포츠가 산업 분야에만 편중되는 것이 아닌 경기장, 시설, 학교, 학문, 취업, 복지 등 다양한 분야가 골고루 발전될 수 있도록 연구하고 방안이 강구되어야 할 것이다.

2) 프로게이머

프로게이머 요인에서 리그오브레전드, 게이밍, 국가대표, 종목, 스타, 인기, 젠지, 라이엇게임즈, 페이커, 프로게이머 등 프로게이머에 관련된 단어로 이루어졌다. 이러한 결과는 프로게이머에 관련된 분야들이 e스포츠의 한 분야로 인식되고 대중들의 관심이 증폭하면서 관련 단어들을 검색 및 시청하는 행동으로 나타나게 되어 이러한 결과로 나타난 것으로 판단된다. 프로게이머는 e스포츠 이전의 단어로 불러던 프로게임일 당시에도 존재하던 단어였지만, 최근 코로나-19와 같은 사회적 변화에 따라 비대면 스포츠로 한층 주목을 받았고(첸향, 김동환, 2022), 2022 항저우 아시안게임 정식종목 채택으로 인해 더욱 인기가 상승하였고, 스타반열에 올라 새로운 브랜드를 창출하고 있는 것이다.

이에 대중들이 프로게이머를 e스포츠 한 분야로 인식하고 있음을 인지하고 프로게이머 육성 및 프로리그를 위한 방안이 강구되어야 할 것으로 판단된다. 현재 프로게이머는 극소수에 불과하고 양성하는 교육기관에 정해지지도 않고 있다. 다만 사설교육기관 및 개인적 연습으로 인해 프로게이머 테스트를 통과하는 수준에 멈춰있는데 이러한 과정은 얼마 지나지 않아 프로게이머 질을 낮추는 지름길이 될 것이 자명하다.

현재 프로게이머 인기를 바라보고 또는 스타를 꿈꾸고 제대로 된 교육을 받지 않고 너무 플레이에 치중된다던가, 정신적 코칭을 받지 않고 기술에만 편중되어 양성하게 되면 인기가 오래가지 않을 가능성이 농후하다. 이러한 잘못된 프로게이머 양성과정을 방지하기 위해 정부가 주관하는 중앙교육기관을 설치하고 수준높은 양성과정을 거쳐 프로게이머로 발탁이 된다면 보다 수준 높은 경기를 보여줄 수 있고 e스포츠의 인식 역시 상승될 것으로 판단된다.

3) 아마추어 e스포츠

아마추어 e스포츠 요인에서 청소년, 학생, 대통령배아마추어, 선수, 체육, 컴퓨터, 경성, 시즌 등 생활체육 및 아마추어를 지향하는 e스포츠로 이루어졌다. 이러한 결과는 e스포츠가 프로게이머에만 치중되는 것이 아닌 생활체육에 해당하는 아마추어 e스포츠가 활성화가 되고 있음을 시사하는 바이며, 수 많은 아마추어 e스포츠에 관련된 데이터가 축적되고 있기에 군집형성이 되고 이러한 결과로 나타난 것으로 판단된다. 이에 연찬모(2021. 01. 07)는 e스포츠 관련 기업들은 아마추어 e스포츠 활성화에 앞장서야 한다고 주장하였으며, 박예진(2022. 01. 11) 역시 e스포츠가 성공하기 위해서는 아마추어 리그가 활성화되어야 한다고 발표하였는데 이를 반영하듯 대중들의 관심이 늘어나고 있음을 알 수 있었다.

이에 아마추어 e스포츠를 발전하기 위해서는 프로 e스포츠에 편중되는 것이 아닌 생활체육과 같은 개념으로 누구나 쉽게 참여하고 진입장벽이 쉽다는 이미지를 형성하고 교육부 및 정부에서 앞장서 아마추어 e스포츠 활성화에 앞장서야 할 것으로 판단된다. 최정혜, 방승호(2021)는 e스포츠 온라인 수련활동은 청소년들에게 과몰입 해소 및 다양한 이점이 있다는 사실을 규명하여 e스포츠가 교육적 측면으로도 효과성이 있음을 입증하였다. 또한, 김솔(2021) 역시 e스포츠는 스포츠로서의 가치와 교육적 의미로서 초등교육 현장에서 적용되고 있어야 한다고 주장하여 생활체육 개념적인 e스포츠 활성화를 주장하였다.

본 연구결과를 바탕으로 정부 및 교육부는 e스포츠 생활체육의 활성가능성 및 중요성을 인지하고 적극적인 활용방안과 참여를 유도하여 e스포츠 인식 개선 및 참여유도를 해야 할 것으로 판단된다.

4) e스포츠 산업

e스포츠 산업 요인에서 코로나, 글로벌, 암호화폐, 투자, 파트너계약체결, 공식후원, 마케팅, 제품, 샌드박스 등 산업에 관련된 단어들로 이루어져 있다. 이에 유두호, 최정윤(2022)은 e스포츠는 산업적으로 꾸준하게 발전하고 있다고 주장하였고, 고문순(2022. 05. 09)는 e스포츠 산업은 MZ세대를 중심으로 급성장하고 있다고 주장하여 본 연구결과를 지지해주고 있다.

최근 코로나19는 단 시간 내에 우리들의 패턴을 180도 변화시켰고, 2년이 지난 현 시점에서는 오히려 대면보다 비대면이 익숙하게 느껴지기도 하고 있다. 코로나19와 같은 사회적 변화에 따라 비대면 스포츠가 발전한 면도 있지만, 또 하나의 이점으로 암호화폐 산업이 급속도로 발전을 하였다는 것이다(이상우, 2022. 05. 02). 그런데 이 두 산업이 만나 파트서쉽을 체결함에 따라 MZ세대에게 어필하고 있다.

최근 바이비트 거래소는 e스포츠 팀인 NAVI와 파트너쉽을 체결함에 따라 바이비트 코인 브랜드를 대중들에게 널리 알리는 홍보 효과를 불러 일으켰고(전찬민, 2021. 10. 13), 국내 게임회사인 넥슨은 비트코인 약 1억달러를 매수하기도 하여 암호화폐 산업에 전면적으로 뛰어들기도 하였다. 이처럼 e스포츠 산업은 단순하게 스폰서쉽, 광고, 파트너쉽, 마케팅에서 끝나는 것이 아닌 다양한 분야의 융합으로 계속 진화하고 있으며 영역이 점차 확대되고 있음을 알 수 있었다.

이러한 결과에 따라 e스포츠 산업이 더욱 진화하고 다양한 성장을 하기 위해서는 여러가지 방안이 강구되어야 할 것으로 판단된다. 먼저 e스포츠 공식 파트너쉽을 통한 전통적인 마케팅 활동을 통해 대중들에게 기업 홍보 및 e스포츠 발전의 기틀을 마련해야 할 것이다. 현재 e스포츠 분야에서는 주로 스폰서쉽을 통해 마케팅활동을 하고 있는데, 아쉽게도 다른 스포츠 분야에 비해 미약한 것이 사실이다. 예를 들어 손흥민 선수가 속해있는 토트넘의 경우 공식 스폰서쉽 뿐만 아니라 선수보증광고, 라이센싱, 머천다이징, CSR(Corporate Social Responsibility)활동 등으로 대중들에게 토트넘이라는 구단을 홍보하고 있으며 수익을 창출하고 있다. e스포츠 분야에서도 산업 발전을 위해서 다양한 활동과 방안을 강구한다면 e스포츠 산업은 더욱 성장할 것으로 판단된다. 두 번째로 가상화폐 또는 NFT(Non-Fungible Token)와 같은 가상자산에 관련된 산업 활동을 지속적으로 해야 할 것으로 판단된다.

벌써 수 많은 기업들은 가상자산 기업들과 업무협약을 맺고 e스포츠 스폰서십, 선수지원을 하고 있다. e스포츠는 인터넷을 통한 경기이기 때문에 눈에 보이지 않는 가상자산과 가장 어울리는 스포츠이기도 하다. 이러한 점을 앞세워 젊은 세대들에게 e스포츠 인식을 개선하기 위해서는 전통 마케팅활동도 중요하지만 새로운 트렌드에 맞는 다양한 마케팅 활동을 지속적으로 한다면 대중들이 인식하는 e스포츠는 호의적으로 작용할 것이다.

Ⅳ. 결론

본 연구는 코로나19(COVID-19)이전과 이후의 변화된 e스포츠 인식에 대해 규명하였으며, 소셜 빅데이터를 이용하였다. 텍스톰(Textom) 6.0을 사용하였으며 네이버, 구글, 다음에서 데이터를 수집하였다. 텍스트 마이닝 분석 기법을 통해 빈도분석, 연결 중심성, 감성단어, TF-IDF, 네트워크분석, 군집(CONCOR)분석을 실시하였다. 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다.

첫째, 빈도분석 결과 ‘e스포츠’에 대한 빈도가 코로나19와 관계없이 가장 높게 나타났으며, 두 번째 역시 ‘게임’으로 나타났다. 하지만 코로나19 이전의 e스포츠 빈도수는 3501인 반면에 코로나19 이후의 빈도는 23,672로 6배가 넘는 차이가 나타났음을 알 수 있다. 그만큼 e스포츠에 대한 관심이 증가했음을 나타내는 결과이다. 그러고 TF-IDF과 빈도분석 5위 안에는 크게 차이가 없는 것을 알 수 있었고, 단어 감성 분석 결과 역시 모두 긍정의 비율이 높게 나타났다.

둘째, 군집 분석 결과 ‘e스포츠 시설 및 연구’, ‘프로게이머’,‘아마추어’,‘e스포츠산업’이라는 대그룹 4개로 분류되었다. 이를 바탕으로 계획적 전략을 수립하여 보다 효과적인 활동을 펼친다면 e스포츠는 다양한 방면으로 성장할 수 있을 것으로 판단된다.

마지막으로 본 연구의 제한점을 토대로 후속 연구에 대한 방향을 다음과 같이 제언하고자 한다.

첫째, 본 연구는 코로나19이전과 이후에 대한 인식을 비교하기 위해 2017년 1월 1일 ~ 2019년 12월 31일과 2020년 1월 1일 ~ 2022년 4월 30일까지 데이터를 수집하였기 때문에 2017년 이전의 e스포츠에 대한 인식을 파악하지 못하였다. 후속연구에서는 오랜 기간을 설정하여 e스포츠 인식을 비교한다면 보다 다양한 결과가 도출될 것으로 판단된다.

둘째, 본 연구는 데이터 수집을 통해 e스포츠 인식을 비교하였지만 대중들의 심층적인 내용을 추가하지 못하였다. 후속연구에서는 데이터 수집과 함께 심층적인 인터뷰, 면담 등과 같은 질적 연구가 동시에 이루어 진다면 보다 의미 있는 연구가 될 것으로 판단된다.

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＊논문접수일자 : 2022년 05월 30일

＊논문심사일자 : 2000년 00월 00일

＊게재확정일자 : 2000년 00월 00일