중앙행정기관 산하 기관의 유튜브 콘텐츠 특성이 이용자 반응에 미치는 영향
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초록
본 연구는 중앙행정기관 산하 공공기관 유튜브 채널의 운영 현황을 진단하고, 형식적 특성(영상 길이, 키워드, 업로드 주기, 설명, 챕터, 자막 등)이 이용자 반응(조회수, 좋아요 수, 댓글 수)에 미치는 영향을 분석하였다. 2024년 기준 327개 산하 기관 중 유튜브 채널을 운영하는 311개 기관을 전수조사하여 운영 현황을 확인하고, 한 해 동안 게시된 13,786개의 모든 콘텐츠 데이터를 수집하였다. 형식적 특성을 기준으로 4개의 콘텐츠 군집을 도출하였으며, 분산분석과 사후검정을 통해 키워드와 챕터 기능을 적극 활용한 콘텐츠가 조회 수, 좋아요 수, 댓글 수 모두에서 유의미하게 높은 이용자 반응을 이끌어낸 것을 확인하였다. 이러한 결과는 형식적 특성이 단순한 노출을 넘어, 이용자의 관여를 촉진하는 요인으로까지 작용함을 시사한다.
Abstract
This study examines the operational status of YouTube channels managed by public institutions under central administrative agencies in Korea and analyzes how formal content features (length, keywords, upload interval, description, chapters, and subtitles) influence user engagement (views, likes, and comments). As of 2024, a total of 311 out of 327 affiliated institutions operating YouTube channels were identified by web crawling, and data from 13,786 videos uploaded within one year were collected. Based on these formal content features, four clusters were identified, and analysis of variance (ANOVA) with post hoc tests revealed that videos actively utilizing keywords and chapters achieved significantly higher levels of user engagement. These findings suggest that formal content not only increased viewership but also promoted users’ active engagement through likes and comments.
Keywords:
Public Institutions, YouTube, Content Characteristics, User Engagement, Cluster Analysis키워드:
공공기관, 유튜브, 콘텐츠 특성, 이용자 반응, 군집분석Ⅰ. 연구의 배경
유튜브는 민간과 공공을 불문하고 오늘날 가장 주목받는 커뮤니케이션 수단으로 자리 잡았다[1]. 특히 유튜브는 시각적 전달력과 감정적 몰입을 동시에 제공하는 영상 매체의 특성상, 텍스트 중심 플랫폼에 비해 정보 확산력과 설득 효과 면에서 탁월한 강점을 지닌다[2]. 여기에 더해 구독, 댓글, 좋아요, 공유 등 유튜브의 상호작용 기능은 이용자 간의 사회적 연결망을 형성하며, 콘텐츠를 매개로 관계를 생성한다. 이러한 구조는 이용자와의 관계(구독)와 상호작용(댓글, 좋아요 등)이 동시에 작동하는 콘텐츠 중심 소셜미디어의 성격을 보여주며, 기존의 블로그나 홈페이지와는 다른 방식으로 이용자 간의 네트워크를 구성한다[3].
이러한 특성 덕분에 유튜브는 기업 마케팅에서 먼저 주목받았으며, 브랜드 구축과 소비자 소통의 주요 전략으로 활용되고 있다. 기업들은 유튜브 채널을 통해 소비자와 친밀한 관계를 형성함으로써 브랜드 자산을 강화한다[4],[5]. 감정적 몰입을 유도하는 콘텐츠 전략을 통해 광고 효과를 극대화하는 전략적 활용 방식은, 기업의 차원을 넘어 개인 채널 운영에서까지도 유사하게 적용되고 있다[6]-[8].
이용자 측면에서도 유튜브의 위상은 더욱 분명해지고 있다. 2024년 방송매체이용행태 조사에 따르면, 일상적으로 이용하는 영상 플랫폼으로 유튜브를 선택한 비율은 72.7%로, 인스타그램(3.1%)이나 페이스북(2.2%)을 압도한다[9]. 또한 유튜브의 평균 참여율은 4.0%로, 인스타그램(0.18%), 트위터(0.45%), 페이스북(0.09%)에 비해 월등히 높아, 이용자의 반응성과 관여도가 두드러진다[10]. 유튜브는 더 이상 단순한 영상 소비 채널에 머물지 않고, 이용자가 직접 참여하고 개입할 수 있는 상호작용 중심의 소통 매체로 기능하고 있다.
이용자와의 소통에서 강점을 갖는 유튜브의 특성은 공공부문에서도 주목을 받고 있으며, 최근 유튜브가 공공부문 홍보의 주요 수단으로 활발히 활용되는 배경으로 작용한다. 공공의 정책 홍보는 단순한 정보 전달을 넘어, 국민의 신뢰를 회복하고 정책 실행에 대한 사회적 동의를 확보하기 위한 설득 중심의 커뮤니케이션 활동이다[11]. 정부가 정책을 설득하는 과정은 기업이 상품을 광고하여 판매를 증대시키고 투자수익률(ROI: Return On Investment)을 높이려는 방식과 유사하다. 즉, 정부는 정책 홍보를 통해 신뢰와 지지를 이끌어내어 정책 문제를 성공적으로 해결하고자 하며, 이 과정에서 유튜브는 그 특성상 효과적인 매체로 기능할 수 있다[12]. 실제로 영상 콘텐츠는 텍스트 기반 자료에 비해 친밀감, 오락성, 이해도, 공유의도 측면에서 수용자의 더 높은 반응을 이끌어낸다[13].
공공부문이 유튜브를 정책 소통의 주요 수단으로 받아들이고 있다는 점은 축적된 운영 사례들을 통해 명확히 드러난다. 정부조직법상 중앙행정기관에 속하는 부·처·청·위원회 등 40여 개 기관들은 2010년대 중반부터 모두 유튜브 채널을 개설하여 운영 중이며[14], 서울시를 포함한 8개 광역지방자치단체 역시 활발한 채널 운영을 이어가고 있다. 특히 충주시는 광역지자체는 물론 중앙행정기관보다도 조직 규모가 작은 기초지자체임에도 불구하고, 공무원이 직접 출연하는 B급 감성의 영상 콘텐츠로 높은 구독자 수와 조회수를 기록하며 주목을 받았다[15].
이러한 이유로 공공부문의 유튜브 활용 방식과 효과를 면밀히 분석하는 일은 단순한 매체 운영 차원을 넘어, 공공 커뮤니케이션의 정당성과 책무성을 평가하고 확보하는 데 매우 중요하다. 세금으로 수행하는 정책 홍보 활동은 그 자체로 투명성과 효율성을 요구받기 때문에, 그 전략과 수단이 실제로 어떤 결과를 낳고 있는지를 검토할 필요가 있다.
다만, ‘공공부문’이라는 범주는 결코 단일하지 않다. 중앙행정기관, 광역 및 기초지방자치단체, 그리고 이들 산하의 공공기관들은 법적 지위, 정책 권한, 조직 규모, 예산 구조 등에서 서로 다른 조건을 갖추고 있다[16].
그럼에도 불구하고 정책 홍보에 대한 기존 연구들은 대체로 ‘공공부문 일반’을 하나의 범주로 간주하거나, 조직의 상징성과 외형적 규모가 큰 중앙행정기관 및 지방자치단체를 중심으로 수행되었다. 예컨대 이경락과 염성원은 중앙정부의 소셜미디어 운영 현황과 메시지 유형을 정리하였고[17], 김기욱과 강한나는 각각 광역지자체와 중앙행정기관 유튜브 콘텐츠의 형식 및 내용 요소가 수용자 반응에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다[15],[18]. 그러나 이러한 연구들은 공공 커뮤니케이션 전략의 전반적인 양상을 분석했다는 점에서는 의의가 있으나, 정책 집행을 담당하는 산하 기관에 대해서는 제대로 다루지 않았다.
또한, 주목도가 높거나 성과가 좋았던 채널들을 분석한 연구들도 진행되었다. 손효은과 김선영[19]은 충주시 유튜브 채널을 중심으로 시청 동기와 지역 방문 의도 간의 관계를 고찰하였고, 이경원은 구독자 수가 많은 중앙행정기관과 지자체를 대상으로 콘텐츠 특성이 조회수나 좋아요 수에 미치는 영향을 분석하였다[14]. 김종빈은 공공 홍보 유튜브 영상으로서 의미가 크다고 판단된 6개 기관을 선정하고, 각 기관의 조회수 상위 콘텐츠를 분석하여 구성 요소와 성과 지표 간의 관계를 실증적으로 검토하였다[20]. 이러한 접근 방법들은 전략적 성공 요인을 밝히는 데에는 유용하지만, 다양한 수준의 콘텐츠를 아우르는 일반적인 경향이나 구조적 특성을 파악하는 데에는 한계가 있다. 또한 일부 중앙행정기관 산하 기관에 대해 다룬 선행 연구의 경우에도 특정한 한 기관에 대한 채널 키워드, 콘텐츠 특성을 중심으로 개별적으로 진행되어 왔을 뿐 산하 기관 전반을 다루지는 못했다[21]-[24].
정책 수립과 집행의 기능이 분리되어 있다는 행정 체계의 구조를 감안할 때, 정책 홍보의 실제 실행 주체인 산하 기관에 주목할 필요가 있다. 특히 대국민 접점에서 정책을 집행하고 구체화하는 조직은 중앙행정기관이 아니라 그 산하 기관들이며, 업무 특성에 따라 자율적으로 유튜브 채널을 운영하고 있다. 문화·예술, 교육, 국민건강, 생활경제 등 대국민 생활 전반에 걸쳐 밀접한 영역에서 정책을 실제로 집행하며, 실질적인 소통을 수행하는 일선 조직임에도 불구하고, 상위 기관의 부속적 존재로 간주되어 독립적인 분석의 대상이 된 적은 거의 없다. 이에 따라 본 연구는 공공부문 내에서도 상대적으로 주목받지 못했던 중앙행정기관 산하 기관의 유튜브 채널에 대해 분석하고자 한다.
과거 산하 기관의 유튜브 운영 방식은 여러 비판에 직면한 사례가 있다. 2019년 국정감사에서는 일부 산하 기관이 유튜브 채널 운영에 수천만 원에서 수억 원의 예산을 투입하고도 구독자가 200명 이하에 그쳐 국민 세금의 비효율적 사용이라는 지적이 제기되었다[25]. 또한, 2021년 문화체육관광부 산하 한국관광공사의 ‘Feel the Rhythm of Korea’ 캠페인은 유튜브를 통해 높은 관심과 호응을 얻은 성공 사례로 평가되었다. 그러나 약 23억 원의 제작비와 101억 원의 광고비가 투입되어 예산 효율성을 두고 논란이 있었다[26].
하지만 이러한 지적들에도 불구하고, 막상 산하 기관들이 유튜브를 어떻게 운영해야 효과적인지 구체적으로 제시한 연구는 드물다. 구체적으로 본 연구는 중앙행정기관 산하 공공기관들의 유튜브 채널 현황을 전반적으로 분석하고, 콘텐츠 형식을 살펴보고자 한다. 이를 통해 실효성 있는 공공 커뮤니케이션 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공하고자 한다.
Ⅱ. 선행연구 검토
2-1 유튜브 마케팅과 행동 유도
유튜브는 오늘날 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 동영상 플랫폼으로, 현재 25억 명 이상의 사용자를 보유하며 전례 없는 규모의 잠재 소비자 접점을 제공하고 있다[27]. 전통적인 TV 광고 플랫폼과 달리, 낮은 비용과 빠른 메시지 전달이 가능하고, 이용자와의 상호작용 및 커뮤니티 형성을 촉진하는 환경을 제공하여 새로운 동영상 콘텐츠 마케팅의 경로를 열었다[28].
기존 마케팅 전략이 주로 연령, 성별, 소득 수준 등 인구통계학적 기준에 따라 소비자 집단을 나누는 방식이었다면[29], 유튜브는 시청 이력과 검색 기록, 개인 관심사를 반영한 알고리즘 기반 추천 시스템을 통해 개별 이용자 맞춤형 마케팅을 가능하게 했다. 소비자는 자신이 관심 있는 콘텐츠를 시청하는 과정에서 자연스럽게 브랜드 메시지를 접하고, 거부감 없이 브랜드에 대한 호감을 형성하게 된다[30].
다만, 유튜브의 알고리즘이 콘텐츠를 정확히 타깃층에 도달하게 만든다고 해서 자동으로 마케팅 성과를 보장하는 것은 아니다. 플랫폼 내 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 선택할 수 있는 콘텐츠의 폭이 크게 넓어졌고, 이에 따라 이용자의 주의를 끌고 참여를 이끌어내기 위한 더욱 정교한 전략이 필요해졌다[24].
결정적으로, 마케팅이 실제 구매와 같은 구체적인 행동으로 이어지려면 단순한 관심 유발과 시청에서 그치지 않고, 구매 의사와 행동을 촉진하는 지속적이고 일관된 메시지 전달이 필수적이다[31]. 또한 제품이나 서비스의 특성과 소비자의 관여도 수준에 따라 정보 탐색 및 구매 행동이 다르므로, 마케팅 전략 역시 이에 맞춰 차별화되어야 한다[32].
예컨대, 고관여 제품은 구매 전 충분한 정보 탐색과 비교 과정을 거치는 소비자 특성에 맞춰 신뢰성 높은 정보와 구체적인 설명 중심 콘텐츠가 효과적인 반면, 저관여 제품은 흥미와 감정적 반응을 자극하는 즉각적 관심 유발 콘텐츠가 더 큰 효과를 발휘한다[28],[33].
한편 콘텐츠의 내용에 따라서도 효과가 다르게 나타난다. 콘텐츠의 내용이 기업 자체에 중심일 경우 제품 설명에 충실한 이성적인 측면을 더 강조한 내용이 효과가 더 큰 반면, 소비자 중심일 경우에는 소비자의 환상을 자극하는 감성적인 내용일수록 효과가 더 큰 것으로 나타났다[34].
이러한 유튜브의 인지·감정·행동 유도 구조와 전략적 맞춤화의 필요성은 단순히 제품과 서비스 판매에만 국한되지 않는다. 체험과 참여가 중요한 영역에서도 효과적으로 작용하며, 분야별 특성과 맥락에 따라 활용 방식이 다양하게 나타난다.
시청자가 실제로 관광지를 방문하도록 유도하는 관광 홍보, 팬이 되어 경기를 관람하고 적극적으로 참여하게 만드는 스포츠 콘텐츠, 공익적인 가치 실현을 위한 행동을 유도하는 친환경 활동 콘텐츠 등이 그 예시이다. 이 분야들의 콘텐츠는 모두 간접 체험과 감정적 연결을 제공하고 이를 바탕으로 실제 행동으로 이어지는 전환을 촉진한다는 점에서 유사하다.
이를테면, 관광 분야에서 유튜브를 통해 관광지를 간접 체험한 이용자들이 느끼는 관광지 이미지 만족도가 높을수록 해당 지역을 실제로 방문하려는 행동 의도가 증가하는 것으로 나타났다[35]. 마찬가지로 스포츠 분야에서도 경기 하이라이트, 선수 훈련, 일상 공유 콘텐츠는 팬들의 관심과 참여를 이끌어내며, 비하인드 스토리와 특별 기획 콘텐츠는 감정적 연결을 강화해 팬 충성도를 높이는 데 기여하고[36], 친환경 분야에서도 감정적 공감을 통해 시청자들의 실제적인 행동에 변화가 발생하도록 유도한다[37].
이와 같은 예시들은 실질적이고 적극적인 행동을 유도하는 다양한 분야에서 유튜브가 효과적인 홍보 매체로 활용될 수 있음을 증명한다. 그럼에도 유튜브가 단순한 정보 전달을 넘어 실질적인 행동 변화를 이끌어내기 위해서는 홍보 전략과 목표 대상으로부터 도출된 구체적인 콘텐츠 특성을 적절히 활용하고 이를 정교하게 설계하는 과정이 필수적이다.
2-2 공공부문의 유튜브 활용
유튜브는 동영상 콘텐츠를 매개로 시민들이 자유롭게 의견을 교환하고 토론할 수 있는 공간을 제공한다. 이 공간은 Habermas가 이상적인 공론장의 조건으로 제시한 개방성, 평등한 참여, 비판적·이성적 담론, 주제 설정의 자유, 그리고 국가와 시장으로부터의 자율성이라는 조건에 부합한다[38]. 유튜브는 단순 정보 제공을 넘어, 시민들이 상호작용에 참여하여 의견을 교환하고 정책에 대한 집단적 반응을 형성하는 공간으로 기능한다[39],[40]. 과거에는 일대다(one to many) 방식으로 일방적 정보 제공에 머물렀다면, 유튜브 환경에서는 공공부문과 이용자들이 다대다(many to many) 방식으로 문제 상황을 공유하고 해결을 모색하는 과정이 가능하다[41].
또한 채널 운영 주체가 이용자들과 활발히 소통할수록 이용자들의 능동적 참여가 촉진되고, 이를 통해 신뢰와 충성도가 형성되며 채널 이용이 지속된다[42]. 나아가 이용자들은 정보를 재전송하며 또 다른 발신자가 되어 메시지 확산을 주도하고, 결과적으로 정책에 대한 사회적 공감대가 형성된다[1]. 이러한 점에서 유튜브는 공공과 시민, 상호간의 빠른 피드백을 통해 참여와 공감을 이끌어내는 데 효과적인 매체라 할 수 있다.
또한 공공부문의 유튜브 영상 콘텐츠는 이용자의 태도와 정책 인식에 영향을 미치기 위한 전략적 목적을 지니며, 시각적 요소를 중심으로 청각, 자막, 텍스트 등을 결합해 통합적 의미 구조를 형성한다. 정책 세부 내용 같은 언어적 정보, 목소리 톤이나 감정적 맥락과 같은 청각적 정보, 표정이나 몸짓과 같은 비언어적 단서, 인포그래픽이나 현장영상 같은 보조 자료가 결합되어 다중 단서 전달 능력이 강화된다[43]. 뿐만 아니라 유튜브는 단순한 정책 홍보를 넘어 정부 활동을 공개하는 효과적인 도구로 기능할 수 있으며, 이는 투명성과 시민 참여 확대에도 기여한다[44].
정책 내용을 보도자료, 카드뉴스, 영상 세 가지 유형으로 제공한 결과에서도, 영상 콘텐츠는 친밀성, 오락성, 이해도, 공유의도 측면에서 가장 높은 평가를 받았다[13]. 이러한 영상 콘텐츠의 효과는 사진이 주가 되는 서비스인 인스타그램의 공공부문 콘텐츠에도 적용되어, 영상과 애니메이션이 사진보다 더욱 효과적인 반응을 이끌어내는 것으로 나타났다[45].
또한 유튜브는 ‘추천 동영상’, ‘내가 구독하는 채널의 시청자들이 많이 본 동영상’, ‘실시간 급상승 동영상’ 등의 정보를 끊임없이 제공하며, 이용자의 흥미와 취향에 따라 개인화하여 자동으로 영상을 제안하는 시스템을 갖추고 있다. 이러한 알고리즘 기반 추천은 시청자가 흥미를 느낄 수 있는 콘텐츠에 지속적으로 노출되도록 하여, 영상의 오락성과 감정적 몰입을 더욱 강화한다. 결과적으로 이용자는 단순한 정보 전달을 넘어, 즐거움과 몰입을 제공하는 공공 정보를 수용하게 되며, 이는 공공부문 영상 콘텐츠의 설득력과 도달 범위를 확대하는 중요한 요인으로 작용한다[46].
정책 소통은 국민의 동의를 확보하고 정책이 원활히 추진될 수 있도록 설득과 수용을 이끌어내는 전략적 의사소통 활동이다[11]. 하지만 정책은 다수의 이해관계가 얽히고 가치 판단을 요구하며, 결과도 불확실한 경우가 많다. 이러한 맥락에서 유튜브는 풍요도가 높은 매체로서 복잡하고 어려운 공공 정책을 설명하고 소통하는 데 적합한 도구라 할 수 있다[47]. 유튜브라는 매체를 적극적으로 활용하여 확보한 정보 제공과 신뢰성에 대한 이용자들의 긍정적 평가는, 공공기관 자체에 대한 긍정적 태도로까지 이어질 수 있다[42].
2-3 유튜브 지표
유튜브 채널의 현황은 채널명, 구독자 수, 콘텐츠 수, 누적 조회 수, 개설 시기 등으로 파악할 수 있으며, 이러한 지표들은 이용자 반응을 기반으로 채널의 외형적 운영 수준과 성과를 가늠하는 데 핵심적인 역할을 한다[48].
구독자 수와 누적 조회 수는 유튜브 채널의 대표적인 성과 지표로 작용한다. 구독은 채널 운영자와 구독자 사이의 지속적인 상호작용 행위를 이어주는 장치로, 구독자 수는 채널의 영향력을 보여주는 지표인 동시에, 채널 운영자의 명성과 수입을 결정하는 요인이다[49]. 누적 조회 수는 채널 내 콘텐츠들이 얼마나 널리 소비되었는지를 보여주는 직접적인 노출 결과로, 채널의 가장 기본적인 인기 지표로 간주된다[50]. 다만, 구독자 수와 조회 수가 반드시 비례하지는 않으며, 각기 다른 성격을 가진 독립적인 성과 지표로 기능할 수 있다[51].
또한 채널 운영 기간이 길수록 구독자 기반이나 콘텐츠 누적 성과가 안정적으로 형성되었을 가능성이 높다. 실제로 상위 3%의 성공적인 채널 다수가 장기간 운영된 사례였다. 또한 콘텐츠 수는 채널의 활동 수준을 나타내는 지표로, 운영자가 간접적으로 조절 가능한 변수이다. 이는 단순한 양을 넘어 콘텐츠 생산성과 시청자 참여 유도 수준을 함께 반영한다[48],[52].
한편, 개별 콘텐츠의 성과를 측정하는 방법으로는 콘텐츠에 나타난 이용자 반응, 즉 조회 수, 좋아요 수, 댓글 수를 가장 널리 활용한다. 먼저, 조회 수는 콘텐츠가 얼마나 많은 시청자에게 ‘도달’했는지를 보여준다. 시청자가 콘텐츠를 재생한 횟수를 의미하며, 가장 대표적인 콘텐츠 소비의 지표로 해석된다[18],[48]. 콘텐츠 형식, 주제, 배포 전략 등에 따라 달라지는 조회 수는 정책 홍보 콘텐츠가 대중에게 전달된 정도를 측정하는 데 효과적으로 사용된다[7],[51].
좋아요 수와 댓글 수는 시청자의 정서적 선호와 콘텐츠에 대한 긍정적 반응을 나타내는 지표로[46], 두 지표 모두 수용자의 감정적 연결이나 평가, 즉 ‘관여’를 측정하는 데 유용하다. 좋아요 수는 이용자의 콘텐츠에 대한 선호를 직관적으로 표현하는 행위이며[53],[54], 댓글 수는 단순한 호감 표시를 넘어서 능동적 참여와 사회적 상호작용을 동반하는 행위로 해석된다[54],[55].
이용자 반응은 개별 콘텐츠의 특성에 따라 달라진다. 실제로 콘텐츠 유형, 메시지 전략, 크리에이티브 특성에 따라 같은 기업 마케팅 영상이라도 조회 수, 좋아요 수, 댓글 수에 차이가 나타나며[34], 스포츠 콘텐츠에서는 종목이나 기능, 썸네일의 자극적 요소에 따라 군집별로 이용자 반응이 뚜렷하게 구분된다[56]. 교육 콘텐츠의 경우에도 대상 학년, 제작자, 코로나19 시기와 같은 맥락적 조건에 따라 좋아요 수와 댓글 수가 달라진다[57].
정량적 요소 역시 이용자 반응을 좌우한다. 콘텐츠 업로드 주기, 평균 길이, 게시 시간대에 따라 반응의 크기가 달라지며, 이를 통해 운영자가 최적의 전략을 수립할 수 있음이 확인된다[58]. 중앙행정기관 채널을 대상으로 한 분석에서는 콘텐츠 길이와 같은 형식적 특성에 따라 조회 수, 좋아요 수, 댓글 수가 다르게 나타나는 경향이 도출되었다[18].
유튜브 플랫폼이 제공하는 형식적 특성은 객관적 비교와 통계적 분석이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가진다. 콘텐츠 길이, 게시일, 키워드, 설명, 챕터, 자막 등은 모두 이용자 반응의 차이를 설명할 수 있는 요소로 작동하며, 채널 운영 성과를 평가하고 전략을 설계하는 데 핵심적인 데이터로 활용될 수 있다[18],[30],[59].
콘텐츠 길이는 많은 연구에서 이용자 반응에 유의미한 영향을 미치는 요소로 꼽힌다. 최근 콘텐츠 길이가 짧은 형식의 숏폼 영상이 늘어나는 추세이며, 짧은 영상이 소비가 많아도 참여를 유도하기는 어렵다는 결과가 있다[60]. 우리나라의 공공부문도 이러한 흐름에서 예외는 아니다. 10분 이내의 길이가 조회 수 측면에서 가장 효과적인 것으로 나타났으며[51], 광역지자체 유튜브의 인기 콘텐츠 상당수가 5분 미만의 짧은 형식으로 제작되었으며[15], 정부 부처 유튜브 영상에서도 짧은 영상은 조회 수 확보에, 긴 영상은 좋아요와 댓글과 같은 사용자 상호작용에 각각 유리한 효과를 보이는 것으로 분석되었다[61].
콘텐츠를 게시하는 빈도와 주기에 따라서도 이용자들의 반응이 달라질 수 있다. 업로드 빈도가 낮은 주제나 카테고리에서 평균이 넘는 수의 콘텐츠를 게시하면 채널이 관심을 끌 수 있으나, 이미 포화된 주제에서는 반대로 부정적인 영향이 나타났다[62]. 또한 항상 정기적인 게시보다는, 일정한 스케줄을 벗어난 시점에 업로드 된 콘텐츠가 조회 수나 댓글 수를 높이는 데 오히려 유리할 수 있다는 연구도 있다[63].
키워드 역시 조회 수에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 키워드 수를 조절하고, 관련 키워드를 추가하는 방식으로 조정한 뒤 실제로 조회 수가 증가하는 경향성을 확인한 연구 결과가 있다[63]. 이는 이용자들이 찾고자 하는 영상을 정확하게 검색할 수 있게 돕는 방식으로 콘텐츠가 노출되기 유리하기 때문이다[64]. 유사하게 영상 하단에 콘텐츠에 대한 정보를 텍스트로 제공하는 설명란에도 키워드를 포함한 상세한 설명을 제시할수록 콘텐츠의 조회 수가 높고, 채널 자체의 구독자 수도 높은 경향이 나타나는 것으로 확인되었다[51].
자막은 집중력을 요구하는 콘텐츠에서 언어 처리 효율을 높여 심리적, 인지적 영향을 통해 효과적으로 집중할 수 있도록 돕는 역할을 한다[65]. 또한 챕터 기능과 같은 영상 구간 탐색 도구를 이용자에게 제공하는 경우 관련 정보를 더 빠르게 찾고, 불필요한 탐색시간을 줄여, 인지적 부담이 감소하는 효과가 나타나는 것으로 나타났다[66].
Ⅲ. 연구방법
3-1 연구문제 및 연구방법
중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 채널의 운영 현황을 확인하고, 콘텐츠의 형식적 특성과 그에 따른 이용자 반응의 차이를 알아보기 위해 아래와 같이 세 개의 연구 문제를 설정하였다.
- 연구문제 1. 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 채널 운영 현황은 어떠한가?
- 연구문제 2. 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 콘텐츠는 형식적 특성에 따라 어떠한 군집으로 분류할 수 있는가?
- 연구문제 3. 연구문제 2에서 도출된 유튜브 콘텐츠 군집은 이용자 반응 측면에서 어떠한 차이를 보이는가?
연구문제 1을 해결하기 위해 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 채널을 주무부처에 따라 분류한 후, 채널 현황에 대한 기술통계량을 확인하였다.
또한 연구문제 2와 3을 해결하기 위해 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 콘텐츠에 대해 형식적 특성을 기반으로 군집분석을 실시하였다. 군집분석은 분석 대상을 유사한 특성을 지닌 집단으로 분류하는 방법으로, 본 연구에서는 연속형 변인과 범주형 변인을 함께 적용하여 분류할 수 있는 K-prototypes 방식을 적용하였다. 이후 각 군집 간 이용자 반응의 차이를 분산분석으로 검토하였으며, 이후 사후 분석을 통해 집단 간 차이를 구체적으로 확인하였다.
3-2 연구대상 및 데이터 수집
2024년 기준 ‘공공기관의 운영에 관한 법률’에 따라 지정된 327개의 산하 공공기관 전체를 연구 대상으로 설정하여, 이들 기관이 운영하는 유튜브 채널을 전수조사하였다. 공공기관 경영정보 공개시스템인 ALIO[67]에서 각 산하 공공기관의 주무부처와 기관유형 정보를 취합하고, 유튜브 채널 목록을 참고하였다. 이후 ALIO[67]에 기재되지 않은 유튜브 채널이 존재함을 확인하고, 각 기관의 공식 홈페이지에 게시된 정보 등을 통해 추가적으로 확인한 결과, 최종적으로 311개 기관의 유튜브 채널이 존재하는 것을 확인하였다.
다음으로 채널과 개별 콘텐츠 정보를 수집하기 위해 웹 크롤링을 활용하였다. 크롤링은 브라우저 자동화를 지원하는 오픈 소스 소프트웨어인 Selenium과 Chrome Driver를 Python3로 제어하여 2025년 7월 24일에 수행하였다. 각 기관 채널의 '채널명', ‘구독자 수(Subscribers)’, ‘콘텐츠 수(Content Items)’, ‘누적 조회 수(Cumulative Views)’, ‘채널 개설일’ 등과 2024년 1월 1일부터 12월 31일까지 게시된 콘텐츠의 '조회 수(Views)', '좋아요 수(Likes)', ‘댓글 수(Comments)’, ‘게시일’, '콘텐츠 길이(Length)', ‘키워드(Keywords)’, ‘설명(Description)’, ‘챕터(Chapters)’, ‘자막(Subtitles)’ 을 취합하였다. 이 중, 좋아요 수(Likes)가 비공개이거나, 댓글 비활성화 콘텐츠 등 분류가 어려운 경우는 결측값으로 분석에서 제외하였다. 그 결과, 311개의 유튜브 채널에서 13,786개의 콘텐츠에 대한 정보를 취합하였다.
설명(Description), 챕터(Chapters)는 채널 운영자가 해당 항목에 직접 내용을 입력한 경우를 ‘사용’으로 판단하였으며, 자막(Subtitles)의 경우 자동 생성 자막이 아닌 운영자가 직접 입력한 자막이 포함된 경우에 한해 한국어, 외국어 여부를 파악하여 범주형 변인으로 처리하였다. 한편, ‘채널 개설일’은 크롤링 기준일로부터 경과한 일수로 환산하여, 연속형 변인인 채널 운영 기간(Channel Age)로 변환하였고, 콘텐츠 게시일은 각 영상이 직전 업로드된 영상과의 간격을 일 수 기준으로 계산하여, 업로드 주기(Upload Interval)로 변환하였다. 이후 R에서 군집분석(Cluster Analysis)에는 clustMixType 패키지를, 분산분석(Welch’s ANOVA)에는 rstatix를, 사후분석(Games-Howell, Hedges’ g)에는 PMCMRplus와 effsize 패키지를 각각 활용하였다.
표 1은 본 연구에서 사용한 주요 변인들의 조작적 정의를 정리한 것이다.
Operational definition of variables
Ⅳ. 연구결과
4-1 채널 및 콘텐츠 현황
표 2와 3의 채널 현황을 먼저 살펴보면, ‘채널 운영 기간’이 적게는 1년 이내에서부터, 많게는 15년까지 넓은 범위 내에서 대부분 고르게 분포하고 있었으나, 다른 지표들에서는 일부 극단적으로 높은 값들이 확인되었다.
Descriptive statistics for channel characteristics
Top government-affiliated institutions by channel characteristics
채널의 지속적 운영 정도를 나타내는 ‘콘텐츠 수’에서 왜도(14)와 첨도(216)가 가장 높고, 평균값(549개)에 비해 압도적으로 높은 극단값(23,560개)이 나타났다. 이는 아리랑TV라는 TV채널을 운영하는 국제방송교류재단이 장기간 방송 영상 클립을 지속적으로 업로드해온 결과로, 일반적인 산하 기관들의 콘텐츠 운영 양상과는 구별되는 사례였다. 두 번째로 높은 수치를 기록한 국악방송(6,114개)도 마찬가지였다. 이어 동일한 문화체육관광부 산하 기관들이 뒤를 이었다.
채널의 성과를 보여주는 대표적인 지표인 ‘구독자 수’와 ‘누적 조회 수’에서도 소수 채널이 매우 높은 수치를 기록하며 전체 평균을 끌어올리는 동시에, 중앙값과의 격차를 벌리고 있었다. 이러한 성과 상위 채널을 보유한 기관들은 중소기업은행, 인천국제공항공사 등 상대적으로 높은 대중적 인지도를 보유한 기관들이라는 공통점이 있었다.
그러나 이들의 높은 성과는 단지 인지도에만 기인한 결과로 보기는 어렵다. 실제로 이들 대부분은 긴 ‘채널 운영 기간’과 많은 ‘콘텐츠 수’를 함께 기록하고 있었으며, 일반적으로 채널 운영의 지속성과 콘텐츠 규모가 실적 향상에 긍정적으로 작용한다는 점과도 일치한다. 여러 지표에서 동시에 상위권에 오른 기관들이 많다는 사실은, 꾸준한 콘텐츠 축적과 장기적인 운영이 성과 형성에 실질적으로 작용해 왔음을 확인할 수 있는 대목이다.
한편, 표 4의 이용자 반응과 콘텐츠 특성은 모두 편차가 큰 편이었다. 평균 조회 수는 약 2만 1천 회이지만 중앙값은 478회에 불과해, 일부 조회 수가 매우 높은 콘텐츠가 전체 평균을 끌어올린 것으로 나타났다. 좋아요 수와 댓글 수 역시 평균은 각각 92회, 26회이나, 중앙값은 9회와 0회로 집계되어 다수의 콘텐츠가 낮은 반응에 머물고 있음이 확인된다.
Descriptive statistics for user engagement and formal content features
형식적 특성에서도 비슷한 패턴이 나타났다. 콘텐츠 길이는 평균 약 11분이지만 중앙값은 4~5분에 불과하였고, 최댓값은 7시간을 넘기도 했다. 또한 키워드 수의 중앙값에서 보듯, 다수의 콘텐츠가 키워드를 사용하지 않았으며 일부가 최대 110개까지 사용해 분포를 넓혔다. 업로드 주기는 하루에 여러 영상을 올리는 경우와 장기간 업로드가 없는 경우가 혼재했다. 설명은 95%가 사용했으나 챕터는 7%, 자막은 3%만이 사용됐다. 즉, 이용자 반응 지표는 평균과 중앙값 간의 괴리가 커 일부 상위 콘텐츠가 전체 평균값을 끌어올리는 양상을 보였으며, 콘텐츠 형식 지표 역시 ‘콘텐츠 길이’, ‘키워드 수’, ‘업로드 주기’에서 극단값의 영향이 두드러지고, ‘설명’, ‘챕터’, ‘자막’은 특정 범주로 집중되는 경향이 나타났다.
4-2 군집 분석
콘텐츠의 형식적 특성을 기준으로 군집을 분류하기에 앞서 엘보우 메소드(Elbow method)를 사용해 최적 군집 수를 결정하였다. 이 방법은 군집 비용(Cluster cost)의 감소 폭이 급격히 줄어드는 지점을 시각적으로 식별함으로써, 과도한 군집 분할을 방지하고 적정 수준의 군집 수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 군집 수를 2개에서 10개까지 늘려가며 군집 비용을 계산한 결과, 감소 곡선이 완만해지는 지점이 5개 군집에서 나타나 이를 최적 군집 수로 채택하였다.
이후 K-prototypes 방식으로 군집 분류를 수행한 결과, 표 5에서처럼 전체 콘텐츠 중 약 83%의 콘텐츠가 군집 3에 분류되어 다른 군집에 비해 현저히 높은 비중을 차지하였다. 많은 콘텐츠가 유사한 형식적 특성을 띄고 있어 특정 군집으로 집중되는 경향을 보인 것이다.
Distribution of YouTube content clusters in government-affiliated institutions
이러한 집중 현상은 단순히 많은 콘텐츠가 유사한 형식으로 제작되었다는 사실을 넘어, 산하 기관들이 플랫폼의 다양한 기능을 충분히 활용하지 못한 채 안전하고 단순화된 방식에 머무르고 있음을 보여준다. 이는 중앙행정기관 유튜브 채널에서도 영상 길이, 설명, 챕터 활용 등이 일정한 틀로 수렴하는 경향이 관찰되었던 선행연구[18]와도 일치한다.
더 넓게 보면, 정책 정보 제공 과정에서 발생할 수 있는 비판이나 민원 제기를 최소화하기 위해 형식을 단순화하여 반복하거나, 플랫폼의 특성을 충분히 고려하지 못한 채 관행적으로 운영하는 양상은 공공부문의 소셜미디어 활용 연구에서 꾸준히 지적되어 온 문제이다[17],[68].
한편 전체 콘텐츠 중 단 34편(0.25%)만이 포함된 군집은, 다른 군집들이 최소 수백 건 이상을 차지하는 것과 달리 1% 미만의 소수점 단위 비율에 불과하였다. 따라서 이 군집은 일반적인 패턴에서 벗어난 특수한 속성을 지닌 극단적 특성의 콘텐츠로 해석하여 이상치 군집으로 분류하였다.
그리고 각 군집의 일반적 특성을 파악하기 위해 표 6과 표 7로 기준변인의 평균값과 빈도를 검토하였다. 대부분의 콘텐츠가 설명 기능을 사용하고, 자막은 사용하지 않는 것으로 나타나, 이 두 가지 이외의 변인들에서 군집의 특성이 드러나는 것을 확인할 수 있었다.
Means of continuous variables by cluster
Frequencies and percentages of categorical variables by cluster
분류된 군집을 프로파일링하기 위해 ‘콘텐츠 길이’, ‘키워드 수’, ‘업로드 주기’는 각 변수의 분포를 기준으로 상위 30%에 속하는 값을 가진 군집을 높은 것으로, 하위 30%에 속하는 값을 가진 군집을 낮은 것으로 간주하였으며, ‘설명’, ‘챕터’, ‘자막’은 각 수준별로 군집 내에서 가장 높은 비율로 나타난 수준을 해당 군집의 대표적 특성으로 간주하였다.
그 결과, 표 8과 같이 콘텐츠 길이, 업로드 주기, 키워드 수, 챕터 사용 여부를 중심으로 군집 간 형식적 특성의 차이를 확인하였다. 군집 1은 콘텐츠 길이와 업로드 주기 모두 긴 편이며, 키워드 수는 보통이었다. 설명 기능은 사용되었지만 챕터와 자막은 적용되지 않아 형식 구성 요소 활용이 제한적이었다. 이와 같은 특성을 반영하여 ‘장시간 – 일반 콘텐츠(Long – General Content)’로 명명하였다.
Cluster Profiles
군집 2는 챕터 기능이 적극적으로 사용된 유일한 군집이었다. 키워드도 적극 사용한 것으로 나타나, 가장 많은 보조 기능을 활용한 형태를 보여 ‘장시간 - 키워드·챕터 사용 콘텐츠(Long – Keyword & Chapter Content)’로 명명하였다.
군집 3은 콘텐츠 길이가 보통이라는 점 외의 다른 변인들은 군집 1과 동일하게 파악되었다. 이에 ‘보통 길이 – 일반 콘텐츠(Medium Length – General Content)’로 명명하였다.
군집 4는 다른 군집에 비해 업로드 주기가 짧았으나, ‘일’이라는 단위 기준으로 고려하면 실질적인 차이가 있는 것으로 보기는 어려웠다. 다만 키워드 수가 많은 특징을 고려하여 ‘장시간 – 키워드 사용 콘텐츠(Long – Keyword Content)’로 명명하였다.
4-3 군집별 이용자 반응
다음으로, 이러한 콘텐츠의 형식적 특성 차이를 반영한 군집 분류에 따라 실제 이용자 반응에 어떠한 차이가 있는지 검토하였다.
이용자 반응(조회 수, 좋아요 수, 댓글 수)의 경우 크롤링 데이터 자체의 불안정성을 감안하여 표 9와 같이 원자료를 log(1+x)로 변환하여 분포를 보정하고 이를 각각 LN 조회 수, LN 좋아요 수, LN 댓글 수로 명명하였다. 표본 수가 13,786개로 충분히 크고, 로그 변환 후 왜도와 첨도가 충분히 보정되었기에 정규성 가정에 견고하다고 판단하였다[69].
Comparison of descriptive statistics for user engagement before and after log transformation
또한 등분산성을 확인하기 위해, 로그 변환한 이용자 반응 데이터에 대해서 Levene 검정을 실시한 결과, LN 조회 수(F=30.81, p<0.001), LN 좋아요 수(F=8.47, p<0.001), LN 댓글 수(F=29.77, p<0.001) 모두 군집 간에 등분산성이 충족되지 않는 것으로 나타났다. 이에 등분산성을 가정하지 않는 Welch’s ANOVA를 적용하여 집단 간 평균 차이를 검증하였고, Games-Howell 사후 검정을 통해 군집 간 차이를 추가적으로 확인하는 동시에, 군집 간 평균 차이의 규모를 파악하기 위해 각 군집 쌍에 대한 Hedges’ g를 산출하였다.
표 10의 Welch’s ANOVA 결과, LN 조회 수, LN 좋아요 수, LN 댓글 수 모두에서 군집 간 평균 차이가 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 세 변인 모두 집단 간 평균 차이가 집단 내 변동에 비해 뚜렷하게 크게 나타났다.
Mean differences in user engagement by cluster
모든 경우에 군집 2가 가장 높은 이용자 반응을 이끌어냈으며, 군집 3이 그 뒤를 이었다. 반면 군집 1과 군집 4는 상대적으로 낮은 반응을 기록하였다.
Comparison of effect sizes(Hedges’ g) in user engagement by cluster
Mean user engagement(log transformed) and Games-Howell groups by clusters
Ⅴ. 결 론
5-1 결과의 요약 및 해석
본 연구는 정책 집행의 실질적 주체임에도 불구하고 주목받지 못했던 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 채널 운영 현황을 종합적으로 진단하고, 콘텐츠의 형식적 특성이 이용자 반응에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 이러한 연구 문제에 대한 분석 결과를 종합적으로 요약하고 해석하면 다음과 같다.
연구문제 1의 해결을 위해 중앙행정기관 산하 공공기관이 운영하는 311개 채널이 2024년 한 해 동안 게시한 13,786개의 콘텐츠를 전수조사하였다. 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 채널 운영은 극심한 양극화 현상을 보여주고 있었다. 대표적인 채널 성과 지표라고 할 수 있는 ‘구독자 수’의 경우 평균값(19,022명)이 중앙값(6,040명)의 3배 이상, ‘누적 조회 수’의 경우에는 더욱 양극화가 심화되어 평균값(약 834만회)이 중앙값(132만회)의 무려 6배 이상에 달했다.
데이터가 한쪽으로 집중된 양상은, 극소수 기관만이 압도적 성과를 내고 있으며 대부분의 기관은 매우 낮은 수준에 정체되어 있다는 사실을 잘 보여주는 흐름이다. 이러한 성과 상위 기관들은 대체로 이미 대중적 인지도가 높다는 공통점을 가진다.
그러나 이들의 높은 성과는 단지 인지도에만 기인한 결과로 보기는 어렵다. 인지도가 낮은 일부 기관에서도 높은 조회 수가 관찰된 사례는, 성과가 인지도에만 의해 설명되지 않는다는 점을 분명하게 드러낸다. 즉, 높은 인지도는 일정 수준의 노출을 확보하는 데 유리한 충분조건일 수 있으나, 실제로 이용자 반응을 이끌어내기 위해서는 운영 전략이라는 필요조건이 함께 충족되어야 한다.
대다수 콘텐츠의 좋아요 수 중앙값이 9개, 댓글 수 중앙값이 0개라는 결과는, 많은 채널에서 이용자 관여를 이끌어낼 최소한의 조건조차 충족되지 않은 상태였음을 알 수 있게 한다. 많은 기관이 채널을 개설하고 콘텐츠를 게시하는 최소 수준의 활동만 수행했을 뿐, 이용자들의 관여를 끌어내기 위한 전략적 운영은 부재한 것으로 이해할 수 있다.
반면 성과 상위 기관들은 긴 운영 기간과 꾸준한 콘텐츠 축적을 공통적으로 보였다. 이들 중 다수가 높은 인지도를 가진 기관이었다는 점을 고려하면, 언론 노출과 외부 감시에 지속적으로 노출되는 정책 환경이 필요조건에 해당하는 운영 전략을 보다 성실하게 수행하도록 하는 구조적 동기로 작용했을 가능성이 크다. 결국 성과의 차이는 기관의 인지도라는 충분조건과 채널 운영 전략이라는 필요조건이 결합하여 상호작용하는 방식에 의해 설명된다고 보는 것이 타당하다.
연구문제 2의 해결을 위해 콘텐츠의 형식적 특성(콘텐츠 길이, 키워드 수, 업로드 주기, 설명·챕터·자막 사용 여부)을 기준으로 K-prototypes 군집분석을 실시한 결과, 총 4개의 콘텐츠 유형이 도출되었다. 각 군집은 '장시간 - 일반 콘텐츠'(군집 1), '장시간 - 키워드·챕터 사용 콘텐츠'(군집 2), '보통 길이 - 일반 콘텐츠'(군집 3), '장시간 - 키워드 사용 콘텐츠'(군집 4)로 명명되었다.
분석에서 가장 두드러진 특징은 전체 콘텐츠의 82.98%라는 압도적인 비율이 군집 3에 집중되었다는 점이다. 이 군집은 길이와 구성 모두 관행적 범위에 머물러 있으며, 형식적 기능을 적극적으로 설계하기보다는 기존 제작 방식을 답습하는 경향이 뚜렷했다. 또한 영상 길이가 특정 범위에 몰려 있다는 사실은, 관행적으로 유사한 길이의 영상만을 제작해왔음을 알 수 있게 한다.
군집 3의 키워드 활용도가 낮았다는 점은, 검색 노출을 높일 수 있는 가장 기본적인 형식 전략이 충분히 적용되지 않은 상태였다는 사실을 알 수 있게 한다. 동일한 내용 구조라 하더라도 키워드를 체계적으로 설계했다면 더 높은 접근성과 노출을 확보할 여지가 있었을 것이다. 즉, 설명 기능 외의 다른 기능은 거의 활용하지 않아, 플랫폼이 제공하는 이용자 편의 기능을 전략적으로 활용하려는 노력은 전반적으로 부족했다. 결국 군집 3은 별도의 추가적인 노력을 투입하지 않는 기본값 전략으로 해석할 수 있다.
또한 군집 3은 네 개 군집 가운데 상대적으로 길이가 짧은 편임에도 평균 길이가 5분 이상으로 나타나, 최근 유튜브 환경에서 일반적으로 말하는 짧은 영상으로 보기는 어렵다. 이 길이대의 콘텐츠는 행사 하이라이트나 정책 요약 안내 등 비교적 단순한 메시지를 담는 경우가 많았을 것으로 예상되며, 이러한 특성 때문에 장시간 콘텐츠처럼 세분화된 구조가 요구되지는 않았을 수 있다.
이러한 길이 특성은 장시간 콘텐츠로 분류된 군집 1, 2, 4와 대비되는 지점이다. 장시간 콘텐츠는 짧게는 10분에서 길게는 1~2시간 이상에 이르며, 정책에 대한 상세한 설명이나 강의 형식의 교육 콘텐츠처럼 많은 정보를 연속적인 흐름으로 풀어내야 하는 경우에 유리하다.
그러나 장시간 콘텐츠의 경우, 이용자가 필요한 부분만 선택해 시청할 수 있도록 키워드나 챕터와 같은 편의 기능을 제공하는 것이 유리하다. 그럼에도 이러한 형식적 특성을 적극적으로 활용한 유형은 군집 2가 거의 유일했으며, 이는 장시간 콘텐츠임에도 형식적 요소를 활용해 차별화를 시도한 기관이 극히 제한적이었음을 알 수 있게 한다.
연구문제 3의 해결을 위해 군집에 따라 이용자 반응 변인을 로그 변환한 후(LN 조회 수, LN 좋아요 수, LN 댓글 수), 평균의 차이가 있는지 Welch’s ANOVA로 검증한 결과, 모든 경우에 군집 간 평균의 차이가 유의미한 것으로 나타났다. 세 지표 모두 군집 2(장시간 – 키워드·챕터 사용 콘텐츠)의 평균이 가장 높았고, 군집 3(보통 길이 – 일반 콘텐츠)이 그 뒤를 이었으며, 군집 1(장시간 – 일반 콘텐츠)과 군집 4(장시간 – 키워드 사용 콘텐츠)는 가장 낮은 반응 수준을 보였다. 이러한 결과는 콘텐츠의 형식적 특성 차이에 따라 실제 이용자 반응에서도 뚜렷한 격차가 발생함을 보여준다.
군집 2의 콘텐츠가 가장 높은 조회 수를 기록한 것은, 풍부한 키워드 활용으로 인해 검색의 편의성이 작용했을 가능성이 높다. 이는 실제로 적극적인 키워드 사용이 영상의 조회 수를 높인다고 한 여러 선행 연구 결과와 일치한다[51],[63],[64].
다만 군집 4처럼 키워드 사용량이 많아도 조회 수가 낮게 집계된 사례는, 단순한 키워드의 양적 확대만으로는 시청을 확보하기 어렵다는 점을 분명히 한다. 이는 단순히 키워드의 수가 아니라, 콘텐츠의 구조적 완성도와 키워드의 맥락적 적합성이 함께 충족될 때 효과가 나타난다는 점을 의미한다. 군집 2의 경우 챕터 기능을 사용함으로써 각 구간의 주제와 흐름이 명확히 구분되었고, 이에 따라 더 정교하고 적절한 키워드 설계가 가능했을 것으로 추정할 수 있다.
이는 군집 2가 좋아요 수와 댓글 수로 대표되는 관여 지표에도 유사한 영향을 미친 것으로 볼 수 있다. 이용자들이 시청에 그치지 않고 반응을 남긴 비율이 높았다는 점은, 콘텐츠에 대한 접근성과 시청 편의성이 결합될 때, 단순 노출을 넘어 행동적 참여로 이어지는 순환 구조가 형성된 것이다.
반면 군집 1은 보조 기능의 활용이 거의 없는 단순한 형식적 특성을 띄었다. 이러한 구조는 이용자들의 시청과 반응을 이끌어내기 어렵게 만들었을 것으로 보인다. 즉, 영상의 시청까지 유도하는 경로가 제한적이고, 영상 길이에 비해 내용의 전개를 안내하는 장치도 부족한 것이다.
그럼에도 동일하게 보조 기능을 활용하지 않은 군집 3은 군집 1에 비해 높은 이용자 반응을 끌어냈다. 영상의 길이가 훨씬 짧다는 점만으로 이용자의 피로감을 줄이고 핵심 정보에 빠르게 접근할 수 있게 하여, 짧은 콘텐츠 길이가 더 높은 조회 수를 확보하는데 유리하다는 기존 연구 결과를 뒷받침한다[51],[61].
단, 길이가 짧은 콘텐츠가, 긴 콘텐츠에 비해 좋아요나 댓글과 같은 관여 지표에서 높은 수치를 기록하기는 어렵다는 기존 연구들의 결과와는 상이한 양상이 나타났다[60],[61]. 이는 산하 기관 유튜브 콘텐츠의 경우, 시청자의 정서적 관여보다 정보 전달의 효율성이 더 큰 영향을 미치는 특수한 이용 맥락이 존재함을 시사한다. 다시 말해, 일반적인 콘텐츠와 달리 공공 커뮤니케이션에서는 짧고 명료한 구성 자체가 정보 신뢰성과 접근성을 높여, 상대적으로 일정 수준의 반응을 유도할 수 있었던 것으로 해석된다.
이상의 결과를 종합하면, 형식적 특성의 적극적 활용이 단순한 노출 확장(조회 수)뿐 아니라 긍정적 반응(좋아요, 댓글)의 수준을 함께 높였다는 점에서, 콘텐츠의 형식적 구성 방식이 ‘도달’과 ‘관여’를 동시에 강화하는 요인으로 작용할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 따라서 중앙행정기관 산하 공공기관의 유튜브 운영은 단순한 정보 전달에 머무르지 않고, 이용자의 실제 반응 패턴을 반영한 형식적 전략을 체계적으로 구축함으로써 공공 소통의 효과를 실질적으로 강화하는 방향으로 나아갈 필요가 있다.
5-2 연구의 의의와 후속과제
본 연구는 다음과 같은 측면에서 학문적·실무적 의의를 지닌다. 먼저 학문적 의의는 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서는 중앙행정기관 산하 기관 유튜브 채널을 전수조사하고 대규모 데이터를 분석했다는 점에서 의의가 있다. 기존 연구가 주로 중앙행정기관이나 일부 성공 사례에 집중되어 공공부문 유튜브 운영의 전반적인 지형을 파악하는 데 한계가 있었던 반면, 본 연구는 정책 집행의 최일선에 있는 조직 전체를 분석함으로써 연구의 외연을 실질적 정책 실행 주체로까지 확장했다.
둘째, 본 연구는 유튜브라는 플랫폼 특성을 고려해 영상 길이, 업로드 주기, 키워드, 챕터, 자막 등 형식적 특성을 계량적으로 검증했다는 점도 중요하다. 공공 커뮤니케이션 연구에서 주로 사례와 내용 분석 위주로 진행되어 온 기존 연구와 달리, 실증적 자료를 기반으로 공공 유튜브 운영의 전반적 경향을 파악했다는 점에 의미가 있다.
또한 본 연구는 다음과 같은 실무적 의의를 지닌다.
첫째, 본 연구는 실무적 차원에서 비용 효율적인 유튜브 운영 전략을 제시하였다. 정보량이 많거나 설명 중심으로 구성된 10분 이상의 장시간 콘텐츠의 경우, 이용자의 탐색 편의를 돕는 챕터 기능과 검색 접근성을 높이는 키워드 활용이 이용자 반응을 유도하는 효과적인 전략임을 확인하였다. 이는 정보량이 많은 콘텐츠에서 이용자의 처리 부담을 줄이기 위해 주요 내용을 빠르게 탐색할 수 있도록 돕는 형식적 특성이 필요하기 때문이다. 이러한 구조는 핵심 정보에 대한 접근성과 이해도를 높여, 궁극적으로 정책 메시지의 수용 가능성을 높이는 데 기여할 수 있다[70].
또한 이러한 형식적 보완은 높은 제작비 없이도 실행할 수 있는 저비용 고효율 전략이다. 이는 제한된 예산으로 채널을 운영하는 대다수 공공기관 실무자들에게 많은 자원을 투입하지 않고도 이용자들의 반응을 이끌어낼 수 있는 구체적이고 실질적인 방안을 제시했다는 점에서 실무적 함의를 지닌다.
둘째, 본 연구 결과는 유튜브 운영 성과를 단순히 조회 수 중심으로만 평가하는 것이 아니라, 좋아요 수와 댓글 수 등 참여 지표를 함께 살펴볼 필요가 있음을 보여주었다. 조회 수는 여전히 공공 콘텐츠의 도달 범위와 대중적 인지도 확산을 파악하는 핵심 지표이지만, 그것만으로는 이용자와의 실질적 상호작용을 설명하기 어렵다. 즉, 기관이 홍보 성과 관리 체계에서 조회 수와 같은 도달 지표뿐 아니라 이용자의 반응과 상호작용을 반영하는 관여 지표를 함께 고려해야 한다는 것이다. 이는 실무적으로 홍보 성과를 평가하는 기준을 국민과의 실질적 소통 성과를 중시하는 방향으로 전환하는 데 기여할 수 있다.
셋째, 본 연구는 공공기관 유튜브 운영에서 특정 형식에 집중되는 경향을 밝혀내어, 다양한 기능을 보다 전략적으로 활용할 필요성을 제시했다. 이는 공공기관이 단순한 위험 회피적 운영에서 벗어나, 국민과의 상호작용을 실질적으로 증진하는 방향으로 나아가야 함을 구체적으로 제시한다.
본 연구는 위와 같은 의의에도 불구하고 다음과 같은 한계를 지닌다.
분석 대상을 콘텐츠의 형식적 특성에 한정하였다. 전수조사라는 데이터 규모 특성상 13,786개 모든 콘텐츠의 내용적 요소(스토리텔링, 영상미 등)를 일일이 분석하는 것이 현실적으로 불가능했기 때문이다. 또한 기관의 대외적 인지도가 이용자 반응에 직간접적인 영향을 줄 수 있으나, 본 연구에서는 이를 반영하지 못하였다. 후속 연구에서는 이러한 요소들을 함께 분석하여 한계를 보완할 필요가 있다.
한편 이용자 반응을 조회 수, 좋아요 수, 댓글 수라는 정량적 지표로만 측정했다는 한계도 존재한다. 특히 조회 수와 댓글 수는 반드시 긍정적 반응을 의미하지 않을 수 있다. 특히 댓글은 정책 비판과 같은 부정적 반응을 포함할 수 있어, 본 연구와 같이 정량적 측정만으로는 이러한 성격 차이를 구분하기 어렵다. 따라서 본 연구에서 도출된 군집 2의 높은 댓글 수 역시 다양한 해석 가능성을 내포하며, 향후 연구에서는 댓글의 내용적 맥락을 함께 분석하는 정성적 접근을 병행하여 의미를 보다 입체적으로 파악할 필요가 있다. 이상의 한계점들은 후속 연구들을 통해 지속적으로 보완되어야 할 것이다.
그럼에도 본 연구는 공공 커뮤니케이션 연구의 대상을 정책 집행의 실질적 주체인 산하 기관으로 확장하여 향후 논의를 위한 중요한 토대를 마련하였다. 본 연구의 결과가 공공부문이 유튜브를 통해 보다 실질적이고 효율적인 소통 전략을 마련함으로써, 정책 소통과 국민 사이의 거리를 좁히는 데 기여하기를 기대한다.
References
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2015년：아주대학교 (미디어학, 컴퓨터공학 학사)
2015년～현 재: 한국영상자료원 과장(디지털시네마 아카이빙 담당)
2024년～현 재: 중앙대학교 첨단영상대학원 영상학과 석사과정
※관심분야：미디어 콘텐츠(Media Contents), 디지털 콘텐츠 아카이빙(Preservation of Digital Contents) 등
2024년：한양대학교 대학원 (문화콘텐츠학 박사)
2021년～현 재: 중앙대학교 첨단영상대학원 겸임교수
2025년～현 재: ㈜ 애니플러스 IPR 이사
※관심분야：뉴미디어 플랫폼(New Media Platforms), 미디어 산업 및 정책(Media Industry & Policy), IP 비즈니스(IP Business), 콘텐츠 유통 및 투자(Content Distribution & Investment), 브랜드 마케팅(Brand Marketing)