투고일_2018.02.10 심사기간_2018.03.01.-14 게재확정일_2018.03.15
게임 유저 유형에 따른 SCI 수준 및 게임 몰입도에 관한 연구
A Study on the Level of Self Character Identification and Game Flow according to Game User Type
온유연, 전북대학교 대학원 / 조동민(교신저자), 전북대학교 산업디자인학부
On, Yu Yeon_Graduate School of Chonbuk National University / Cho, Dong Min_Dept. of Industrial Design, Chonbuk National University
차례 1. 서론
1.1. 연구배경 및 목적 1.2. 연구방법
2. 이론적 고찰 2.1. 온라인 게임
2.2. 게임 유저의 유형 : 리차드 바틀의 유저 4유형 2.3. SCI(Self Character Identification) 2.4. 게임 몰입도
3. 실증연구 3.1. 연구가설 3.2. 연구대상
3.3. 게임 유저 유형 분류방법
3.4. SCI(Self Character Identification) 수준 측정방법 3.5. 게임 몰입도 수준 측정방법
3.6. 설문조사 실시 3.7. 분석방법
4. 결론
4.1. 인구통계학적 결과
4.2. 게임 유저 유형의 분류 결과 분석
4.2.1. 게임 유저의 성별에 따른 게임 유저 유형의 분류 4.2.2. 게임 유저의 연령대에 따른 게임 유저 유형의 분류 4.2.3. 게임 유저 유형의 분류 결과 분석
4.3. 가설검증 결과 분석
4.3.1. 게임 유저의 유형에 따른 SCI 수준의 차이 4.3.2. 게임 유저의 유형에 따른 게임 몰입도 수준의 차이 4.3.3. 게임 유저의 유형과 SCI 수준에 따른 게임 몰입도 영향 4.4. 결론
4.5. 연구한계 및 향후 연구
참고문헌
게임 유저 유형에 따른 SCI 수준 및 게임 몰입도에 관한 연구
A Study on the Level of Self Character Identification and Game Flow according to Game User Type
온유연, 전북대학교 대학원 / 조동민(교신저자), 전북대학교 산업디자인학부
On, Yu Yeon_Graduate School of Chonbuk National University / Cho, Dong Min_Dept. of Industrial Design, Chonbuk National University
요약 본 연구의 목적은 향후 캐릭터를 연구 및 개발 시 효과적으로 활용할 수 있는 실증적인 자료를 제공하고자 게임 유 저의 유형에 따른 SCI(Self Character Identification) 수준과 게임 몰입도에 미치는 중요한 관계를 규명하는 것 이다. 온라인 게임 이용률이 가장 높은 10대와 20대 게임 유저를 연구 대상으로 선정하였다. 독립변수인 게임 유 저의 유형과 종속변수인 SCI와 게임 몰입도의 평균 차이를 비교하기 위해서 One-way ANOVA 분석을 실시하였 고 게임 유저 유형별과 SCI(고/저)가 게임 몰입도에 주는 영향을 검증하고자 Two-way ANOVA 분석을 실시하였 다. 연구 결과, 성별에 따른 게임 유저 유형은 유의미한 차이가 나타나지 않은 반면, 연령별 게임 유저의 유형은 연 령대가 낮을수록 성취가형의 비중이 높아진 반면 연령대가 높을수록 살인자형의 비중이 높아졌다. 이를 통합하여 유형을 분류한 결과 살인자형이 가장 높은 비중을 차지하였고, 다음으로 성취가형, 사교가형, 모험가형 순으로 비 중을 차지하였다. 유형별 SCI은 사교가형이 가장 높은 수준으로 나타났고, 모험가형은 다른 유형에 비해 상대적으 로 낮은 수준으로 나타났다. 유형별 게임 몰입도는 사교가형이 가장 높은 수준으로 나타났고, 살인자형이 가장 낮 은 수준으로 나타났다. 이는 사교가형의 특성인 게임 플레이 중 유저들 간의 관계 속 소통과 공감을 바탕으로 이뤄 지는 감정 교감, 사회적 상호작용이 SCI와 게임 몰입도를 높이는 중요한 요인임을 알 수 있다. 또한 게임 유저 유형 은 게임 몰입도에 영향을 미치나 SCI 수준은 게임 몰입도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 게임 몰입 도를 높이기 위해서는 게임 유저가 추구하는 방향성과 성향, 각 유형별 특성을 파악하고 분석하여 게임 캐릭터를 개발해야 함을 의미한다. SCI와 게임 몰입도를 높이기 위해서는 각 유형별 고유한 특성은 지키되 사교가형의 특성 을 결합하여 캐릭터를 개발해야 한다.
중심어 온라인 게임 게임 유저 유형 게임 몰입
ABSTRACT
The purpose of this study is to investigate the relationship between SCI (Self Character Identification) level and game flow according to the types of game users to provide empirical data that can be effectively utilized in future character research and development. The game users in their 10s and 20s, which is the highest in online game use rate, were selected. A one-way ANOVA was conducted to compare the mean difference between the type of game user, independent variable, SCI, the dependent variable, and the game flow. Two-way ANOVA was conducted to verify the effect of game user type and SCI (high/low) on game flow. As a result, there was no significant difference in game user types according to gender, while the type of game users by age showed a higher proportion of achievers type with the lower age group, but the higher the ages, the higher killers type. Based on this, the classification by type showed that killers type accounted the highest proportion, followed by achievers type, socializers type, and explorers type. The SCI by type showed the highest level in the socializers type and the level of explorers type was relatively low compared to other types. In the game flow by type, the socializers type showed the highest level and the killers type showed the lowest level. It indicates that emotional sympathy and social interaction based on communication and empathy in the relationship between users during game play, which is a characteristic of socializers type, are important factors for increasing SCI and game flow. Also, it showed that game user type influenced game flow, but SCI level did not affect game flow. This implies that in order to increase the game flow, game characters should be developed by analyzing the goals, tendencies, and characteristics of each type pursued by the game user. In order to increase the SCI and game flow, characters should be developed by combining characteristics of socializers type while maintaining characteristics of each type.
Keyword
Online game
Game user type
Game flow
1. 서론
1.1. 연구배경 및 목적
게임 산업은 1990년 후반 이래 비약적으로 성장하고 있고, 사이버공간에서 일상적으로 게임을 하는 이용자들의 수가 급속하게 증가하고, 계층적 분포도 다양해지고 있는 중이다.1)한국 콘텐 츠 진흥원에서 2018년 콘텐츠산업 전망 보고서의 그래프를 보면 게임 산업 매출액과 수출 규모 가 모두 성장세를 보이고 있다.2)게임 산업은 미래시대 문화 콘텐츠 산업의 큰 성장 동력 중 하나 로 성장하고 있다.
게임은 상호작용성을 기본성격으로 갖는다. 게임은 연속적인 선택상황 아래 유저의 자유로운 선택에 따라 그 연속이 유지되는 독특한 성격을 지닌 매체이다. 유저는 게임 속에 만들어진 가상 세계에서 또 다른 자신과의 만남을 즐기고 있으며 현실세계에서는 맛 볼수 없는 일탈(逸脫)과 도 같은 새로운 삶을 살고 있는 것이다. 또한 자신의 분신인 캐릭터를 통해 또 다른 캐릭터들과 대화하고 협력하고 싸우며 사이버 세상속의 커뮤니티를 만들어 간다. 게임 월드 자체가 현실세 계를 모델링한 것이기 때문에 월드안에 존재하는 각각의 캐릭터들은 현실과 동일한 사회성을 가지고 있으며 점점 더 현실과 가까워지고 있다.3)게임 제작에 의해 생성된 캐릭터는 게임 상황 과 유저를 연결시켜주는 중간자적 역할을 함과 동시에 그 유저만의 캐릭터라는 의미를 갖게 된다.4)이에 게임 캐릭터 선정은 단지 게임을 플레이하기 위한 수단이 아닌 유저가 게임 속 캐릭 터가 되는 과정의 시작이기 때문에 게임 유저 유형은 캐릭터를 선택하는데 중요한 요인이 됨으 로 게임 유저의 성향을 무엇보다 잘 파악하는 것이 중요하나 현재까지 연구되고 있는 게임 유저 의 유형에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 게임 유저의 유형에 따른 SCI(본 연구에서 SCI이라는 용어는 유저가 선택한 캐릭터, 즉 자신의 캐릭터에 동일시하게 되는 것으 로 Self Character Identification의 약자 SCI로 사용하였다.) 수준과 게임 몰입도 수준에 미치 는 중요한 관계를 규명하는데 목적이 있다. 이러한 연구를 통해 캐릭터 연구 및 개발 시 효과적으 로 활용할 수 있는 실증적인 자료를 제공하고자 한다.
1.2. 연구방법
본 연구에서는 게임 유저의 유형에 따른 SCI, 게임 몰입도 수준을 분석하기 위하여 다음과 같이 진행하였다. 먼저 선행연구를 통해 리차드 바틀이 분류한 게임 유저의 유형과 SCI, 게임 몰입도 의 이론적 배경에 대해 고찰하였다. 실증연구 부분에서는 연구모형을 바탕으로 연구가설을 제 시한 후, 응답자 선정을 위한 질문(SQ) 4문항과 연구 목적을 위한 질문 49문항을 포함해 총 53문항으로 구성하여 설문지를 작성하였다. 설문조사는 2017년 8월에 실시하였고, 회수된 설 문지를 토대로 데이터를 정리하여 Bartle Test를 통해 게임 유저의 유형을 분류하였다.
1) 강지웅, 권오태, 김상우, 김성윤, 맹기돈, 박근서, 양기민, 유원준, 윤태진, 이동연, 최남도, 『게임과 문화연구』, 커뮤니케이션북스, 2008, p.249
2) 한국 콘텐츠진흥원, 2018년 콘텐츠산업 전망, 2018, p.34
3) 김경식, 최삼하, 김정현, 이우석, 장희동, 『컴퓨터게임개론』, 글누림, 2005, pp.36-41 4) 김원보, 최유찬,, 『컴퓨터 게임과 문화』, 이룸, 2005, pp.417-418
<그림 1> 5년간 게임 산업 매출액 추이(단위 : 조 원) <그림 2> 5년간 게임 산업 수출액 추이(단위 : 억 달러)
One-way ANOVA분석을 실시하여 게임 유저의 유형에 따라 SCI 수준, 게임 몰입도 수준의 차이를 파악하고 Two-way ANOVA분석을 실시하여 게임 유저의 유형과 SCI 수준은 게임 몰 입도에 영향을 주는지 파악하였다. 결론 부분에서는 인구통계학적 결과와 게임 유저의 유형의 분류 결과를 분석하고, 통계분석을 실시하여 가설을 검증하고 결과를 분석하였다. 분석 결과를 종합하여 의미 있는 최종 결론을 도출하였다. 마지막으로 연구의 한계를 밝히고 향후 연구방향 을 제시하였다.
<그림 3> 연구 프로세스
2. 이론적 고찰
2.1. 온라인 게임
다양한 게임 플랫폼 중 다수의 유저들과 자유롭게 게임을 플레이할 수 있는 온라인 게임은 리차 드 바틀이 제안한 게임 유저의 유형을 분류하기에 가장 적합하다고 판단되어 선행연구를 통해 온라인 게임의 정의를 고찰하였다. 홍애진(2009)은 온라인 게임을 “컴퓨터와 네트워크를 기반 으로 다수의 사람들과 멀티플레이를 즐기며 시스템적 상호작용과 사회적 상호작용을 동시에 수행하는 게임”5)으로 정의하였다. 전훈(2015)은 온라인 게임을 “다수의 접속자를 대상으로 유무선 인터넷 환경하에서 온라인 또는 웹상에서 이뤄지는 게임”6)으로 정의하였다. 성정언 (2004)의 연구에서는 “온라인 게임이라는 용어를 광의의 개념과 협의의 개념으로 나누어 살펴 보았다. 광의의 개념은 네트워크를 이용하여 복수의 이용자가 상호 간에 영향을 주고받을 수 있는 모든 게임을 일컫고, 협의의 내용은 개인용 컴퓨터(PC)를 매개하여 인터넷이나 통신망을 통해 복수의 이용자가 서버(Server)에 접속하여 플레이하는 게임”7)이라고 정의하였다.
2.2. 게임 유저의 유형 : 리차드 바틀의 유저 4유형
리차드 바틀(Richard Bartle)은 모든 유저가 동일한 이유로 플레이하지 않고 각자 다른 동기, 게임 속 행동 및 성향을 가지고 있다고 정의하였다.8)리차드 바틀은 자신의 연구를 토대로 유저 들의 유형(Game user type)을 크게 4가지로 성취가형(Achievers), 모험가형(Explorers), 사교가형(Socializers), 살인자형(Killers)으로 분류하였다. 성취가형의 주된 목표는 점수 획 득과 레벨 업이다. 또한 게임 유저의 랭킹에서 높은 순위를 차지하거나, 게임의 플레이에 남들보 다 능숙해지는 것이 주요 관심사이다.9)모험가형은 게임 속 흥미로운 기능(즉, 버그)을 찾고 상황이 어떻게 변화하는지 파악하거나 게임 속 새로운 발견을 통해 재미를 얻는 유형이다. 그리 고 사교가형은 다른 유저들에게 관심이 많으며, 유저들 간의 관계를 중요하게 생각하기 때문에 유저들과 소통하고 공감하기를 원하는 유형이며, 살인자형은 다른 유저들을 지배하고, 공격하 여 그들이 엄청난 고통을 받을 때 재미를 느끼는 유형이라 할 수 있다. 게임 유저 유형별 성향 및 특성을 나타내는 대화 내용을 <표 1>과 같이 재정리하였다.10)
5) 홍애진, 「온라인 게임의 브랜드 아이덴티티 구성요소 연구」, 홍익대학교 석사학위논문, 2009, p.10 6) 전훈, 「국내 온라인 게임 산업의 구조 및 성과 분석」, 서울과학기술대학교 박사학위논문, 2015, p.27 7) 성정언, 「온라인게임에서 캐릭터의 섹스어필이 게임에 미치는 영향」, 홍익대학교 석사학위논문, 2004, p.15 8) Dan Dixon, 「Player Types and Gamification」, CHI 2011, 2011
9) 박지혜, 「소셜 네트워크 게임의 공간 꾸미기를 이용하는 유저 유형 연구」, 홍익대학교 석사학위논문, 2015, p.16
10) Richard Bartle, 「Hearts, clubs, diamonds, spades: Players who suit MUDs」, Journal of MUD research, 1996, 필자 재정 리
본 연구에서는 게임 유저의 유형을 분류하기 위해 리차드 바틀의 모형을 기본 틀로 이용하였다.
리차드 바틀의 모형은 간결할 뿐만 아니라 대부분의 이론서에서 소개하고 있을 정도로 보편적 으로 알려진 게임 유저 성향 이론이다.11)또한 2010년 10월 기준 60만 명이 넘는 사람들이 바틀 테스트를 받았다. 이는 이미 표본의 크기가 60만 명이 넘었기 때문에12)바틀의 모형을 이용하여 온라인 게임에서의 유저 유형을 분류하는 것은 타당하다 할 수 있다.
최근에는 리차드 바틀의 연구에 기본적으로 국한되어 있는 MUD뿐 아니라 온라인 게임, MMORPG, 게이미피케이션이 적용된 앱 광고 소비자 유형,13)인터넷 개인 게임 시청자의 유형14) 등 게임과 관련된 유저 유형을 분류하기 위해 리차드 바틀의 모형이 적극적으로 이용되고 있다.
2.3. SCI(Self Character Identification)
동일시란 소비자들이 특정 대상에 대하여 심리적인 연계성(Psychological linkage)이나 감정 적인 애착심(Emotional attachment)을 느끼는 것을 의미한다.15)동일시는 일반적으로 타인의 감정, 사고, 행위 등의 성향적 특징이나 지위, 소속, 집단 등의 상황적 특징을 그대로 따름으로써 자신의 성향적 또는 상황적 특징으로 간주하거나 인정하는 정상적 학습 과정을 말하는데 무의 식 혹은 반의식적으로 자기와 관계되는 자기 이외의 대상과 자신을 동일하게 보는 것이다.16) 동일시 연구는 브랜드 동일시, 조직 동일시, 기업 동일시, 학과 동일시 등과 같은 연구뿐 아니라 주인공(등장인물)이 등장하는 TV, 문학예술 작품에서도 동일시 연구는 이뤄지고 있다. 게임 속에서 유저는 캐릭터를 통해 현실 세계에서는 실현 불가능한 욕구를 충족시킬 수 있기 때문에 캐릭터는 유저의 동반자이자 ‘또 다른 나’로 인식되기도 한다.17)
SCI란 이러한 게임 속 경험을 통해서 유저는 자신만의 캐릭터(Character)를 자신(Self)과 동 일(Identification) 하게 여기게 된다는 것을 의미한다. SCI는 캐릭터, 주인공 등과 같은 등장인 물과 동일시가 일어날 수 있는 환경이 조성되어 있다면 모든 콘텐츠 매체 적용 가능한 개념이다.
먼저 콘텐츠별 매체를 구별해보면, 구술은 말과 행위를 매체로 하며, 소설은 문자, 만화는 문자 및 이미지, 영화는 영상, 게임은 디지털을 매체로 한다. 소설은 글로 이야기하는 서술의 전형이 다. 이 서술에, 아래 그림과 같이 이미지가 부각되면 만화가 되며, 다시 이 만화에 동영상이 부가 되면 영상인 영화가 된다. 그리고 문자와 이미지 그리고 동영상이 종합된 영화에 디지털 기반의 상호작용 기능이 부가되면 게임이 된다.18)
11) 신준하, 「사회형 플레이어를 위한 MMORPG의 캐릭터 성장 시스템에 관한 연구」, 상명대학교 석사학위논문, 2009, p.10 12) 양소혜, 「게이미피케이션이 적용된 앱광고 수용도에 관한 연구 :리차드 바틀의 플레이어 중심으로」, 홍익대학교 석사학위논문, 2013, p.66 13) 양소혜, 「게이미피케이션이 적용된 앱광고 수용도에 관한 연구 :리차드 바틀의 플레이어 중심으로」, 홍익대학교 석사학위논문, 2013 14) 홍수봉, 김정규, 「인터넷 개인 게임방송 시청자의 유형과 기부 행위 고찰」, 영상문화콘텐츠연구, 2017, pp.101-113
15) 윤성오, 「기업브랜드 동일시와 개별브랜드 동일시가 소비자의 재구매의도에 미치는 영향에 관한 연구」, 중앙대학교 석사학위논문, 2006, p.43
16) 최명선, 「동일시와 거리두기를 통한 동시 감상 교육 연구」, 서울대학교 석사학위논문, 2002, p.12 17) 김원보, 최유찬, 『컴퓨터 게임과 문화』, 이룸, 2005, p.418
18) 류은영, 「내러티브와 스토리텔링 : 문학에서 문화콘텐츠로」, 인문콘텐츠, 2009, pp.229-262
유저의 유형 유형별 대화
① 성취가형 “나 지금 바빠.”, “내가 널 도와줄게. 그렇다면 내가 뭘 얻을 수 있지?”
“그래서 너는 저 괴물을 어떻게 죽인 거야? 그다음은?”, “겨우 4211point 밖에 안 남았어.”
② 모험가형
“너는 1구역에서 2구역까지 갈 수 있는 가장 빠른 길을 모른다는 거야? 어떻게 그 길을 모를 수가 있어?”
“나는 그 방법을 시도해 본 적이 없어. 그건 뭘 하는 거야?”
“만약에 네가 우라늄을 옮긴다면 방사능에 걸릴 거야. 물론 우라늄을 가방 안에 넣는다고 해도 달라지는 건 없어. 여전히 그걸 갖고 있는 거지. 하 지만 만약에 네가 우라늄이 든 가방을 바닥에 떨어뜨리고 20초 동안 기다리다 다시 그걸 집는다면? 그때는 괜찮아져.”
③ 사교가형 “안녕~”, “응, 안녕. 나 사실 남자친구랑 문제가 있어.”
“무슨 일이야? 난 정말 몰랐어. 이야기 중이었거든.”, “진짜? 오..이런. 진짜 안됐다.”
④ 살인자형 “겁쟁이!”, “죽어! 죽으란 말이야!”
<표 1> 유저의 유형별 대화
<그림 4> 문화콘텐츠별 내러티브와 스토리텔링의 구조
콘텐츠별 소설, 만화, 영화, 게임에 따라 특성과 속성에는 차이가 있지만 자신과 강한 심리적 유대관계를 형성할 수 있는 주인공(등장인물)과 이야기 구성이 있다는 점에서 공통점을 찾을 수 있다. 서술의 형식인 소설에서도 독자들은 소설 속 주인공을 상상하고 감정이입을 통해 SCI 가 이뤄지기도 하고, 만화 독자들 또한 만화 속 캐릭터와 SCI가 이뤄진다.
영화에서는 관객에게 주인공과 공동체험하게 하는 방법이 다르기 때문에 소설의 시점과는 차이 를 보이게 된다. 영상은 보여주는 것이지 말하는 것이 아니기 때문이다. 소설이 문자로 말하는 것이라면 영화는 영상과 소리, 음악 등을 이용하여 직접 지각하게 된다. 따라서 영화에서의 시점 은 좀 더 경험적이다.19)이러한 영화의 특성에 게임만의 상호작용 특성이 더해지면서 게임의 시점은 영화의 시점보다 강한 실재감을 느끼게 된다.
이러한 다층적인 형태를 지닌 게임을 플레이하는 동안 유저와 캐릭터는 감정, 교감, 이해, 반응 의 상호작용이 이뤄진다. 따라서 소설, 만화, 영화뿐 아니라 게임 속 캐릭터에 대한 SCI 연구도 필요하다고 볼 수 있다.
2.4. 게임 몰입도
칙센트미하이(Csikszentmihalyi)은 “몰입(Flow)이란 사람들이 다른 어떤 일에도 관심이 없 을 정도로 지금 하고 있는 일에 푹 빠져 있는 상태를 말한다. 몰입을 경험한 많은 사람들이 그때 의 상황을 ‘마치 하늘을 자유롭게 날아가는 느낌’ 또는 ‘물 흐르는 것처럼 편안한 느낌’으로 묘사 하였다.”라고 하였다.20)고윤성(2011)은 칙센트미하이가 정의한 몰입에 관점에 맞춰 게임 몰입 도란 “온라인 게임에 재미를 느껴 완전히 집중하고 빠져든 상태”라고 정의하였고, 몰입의 개념 은 웹 환경이나 가상현실과 같은 현실과 구분되어 있는 가상공간에서의 이용자들의 행동에 대 한 연구에 많이 사용되고 있으며 이용자들의 지속적인 관심을 유지하는데 긍정적인 영향을 끼 친다고 하였다.21)
게임은 ‘제작자가 인식한 세상’을 나름의 ‘알고리즘’을 통해 재구성한 것이다. 그러므로 게임은 그 자체로 하나의 완결된 세계이며, 유저는 그 속에서 몰입함으로써 게임의 세계를 직접 체험하 게 된다. 게임은 단순히 오락이 아닌, 또 ‘다른 나’와 만나는 공간이면서 동시에 풍부한 대리 경험을 제공하는 가상의 공간이라고 할 수 있다.22)특히 온라인게임은 기존의 매스미디어에 비 해 상대적으로 고관여 매체이므로 유저에게 최적의 몰입경험을 제공해 줄 수 있다.23) 몰입은 모바일 게임과 온라인 게임에 관한 연구에서 중요한 요인으로 다루어지고 있으며 유저 의 몰입을 이끌어 내는 것이 유저 만족과 연결시키는데 가장 중요한 요소임을 알 수 있다.24)
19) 김영아, 신승윤, 김재호, 「비주얼스토리텔링의 몰입을 위한 동일시 패턴」, 한국콘텐츠학회논문, 2012, pp.54-64 20) 칙센트미하이, 『Flow 미치도록 행복한 나를 만나다』, 한울림, 2004, pp.29-124
21) 고윤성, 「온라인 게임에서 몰입의 선행요인에 관한 연구」, 건국대학교 석사학위논문, 2011, p.15 22) 김원보, 최유찬, 『컴퓨터 게임과 문화』, 이룸, 2005, pp.124-418
23) 송붕, 이종호, 정병무, 「스마트폰 게임 특성이 몰입, 이용자의 만족도와 충성도에 미치는 영향」, e-비즈니스연구, 2014, pp.277-296 24) 이명일, 「모바일 게임 몰입과 중독이 사용자 만족과 충성도에 미치는 영향」, 서울대학교 석사학위논문, 2005, pp.50-51
3. 실증연구
3.1. 연구가설
본 연구에서의 연구목적은 게임 유저의 유형에 따른 SCI 수준과 게임 몰입도 수준에 미치는 중요한 관계를 규명하는 것이다. 게임 유저 유형인 성취가형, 모험가형, 사교가형, 살인자형에 따라 SCI 수준과 게임 몰입도 수준이 어떻게 달라지는지를 검증하고자 다음과 같은 3가지의 연구가설을 설정하였다.
연구가설1) 게임 유저의 유형에 따라 SCI 수준에 차이가 있을 것이다.
연구가설2) 게임 유저의 유형에 따라 게임 몰입도에 차이가 있을 것이다.
연구가설3) 게임 유저의 유형과 SCI 수준은 게임 몰입도에 영향을 줄 것이다.
3.2. 연구대상
본 연구문제를 검증하기 위해서 다음과 같은 연구대상을 선정하였다. 한국콘텐츠진흥원에서 실시한 2017년 게임 이용자 실태조사 보고서에 따르면 온라인 게임 이용률이 10대와 20대가 다른 연령대에 비해 상대적으로 높게 나타난 것을 알 수 있다.25)따라서 본 연구의 연구대상을 10-20대 게임 유저로 선정하였다.
3.3. 게임 유저 유형 분류방법
게임 유저의 유형을 분류하기 위해 Bartle Test를 할 수 있는 Online survey site26)를 번역하여 설문지를 작성해 본 연구에 활용하였다. 외국 온라인 사이트에서 제공한 질문 데이터는 총 30문 항이지만 1, 3, 9, 11, 14, 19, 21, 22, 29번의 문항이 규칙적으로 바뀌었다. 질문 데이터 기반으 로 구성된 30문항과 규칙적으로 바뀐 9문항을 추가하여 측정문항은 총 39문항으로 구성하였 다. 게임 유저의 유형의 결과를 알기 위해 본 연구자는 Bartle Test를 할 수 있는 외국 온라인 사이트에 직접 접속하여 회수된 설문지를 토대로 게임 유저의 유형을 분류하였다.
설문내용예제 선택항목 게임 유저 유형
온라인 게임에서 유저로서 어느 것을 갖고 싶습니까?
① 친구들과 소통할 수 있는 사적인 공간 사교가형
② 수 백만 개의 금화 가치가 있는 자신의 집 성취가형
어떤 일을 하고 싶습니까?
① 적을 물리치는 일 살인자형
② 새로운 지역을 탐험하는 일 모험가형
<표 2> 게임 유저 유형 분류 설문지 구성 대표 예제
3.4. SCI(Self Character Identification) 수준 측정방법
SCI란 게임을 플레이하면서 유저는 자신의 캐릭터를 동반자이자 또 다른 나로 인식하게 되고 그 과정에서 유저가 캐릭터를 게임을 플레이하기 위한 수단이 아닌 그 이상으로 자신과 동일시 하게 되는 것을 의미한다. 본 연구에서는 SCI에 관한 측정문항은 안광호 외(2004)27)의 연구에 서 아바타 동일시를 측정하기 위하여 만든 5가지 측정문항 중 3문항을 수정하여 사용하였고 2문항을 추가하여 구성하한 후, 신뢰도 분석을 진행하였다. 신뢰도 분석이란 똑같은 설문으로 계속 설문조사를 실시하더라도 동일한 결과의 값이 나오는지를 알아보기 위한 것이다. 신뢰도 를 나타내는 Cronbach의 알파 계수가 0.6 이상인 0.761로 나타나 신뢰도에 문제가 없는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 총 5문항으로 SCI 수준을 측정하였다.
25) 한국콘텐츠진흥원, ‘2017 게임이용자 실태조사 보고서’, 2017.7 26) http://matthewbarr.co.uk/bartle/
27) 안광호, 유창조, 김수현, 「아바타에 대한 꾸밈욕구, 아바타동일시 및 사이트태도와 충성도에 관한 구조적 모형에 관한 연구」, 소비자학 연구, 2004, pp.19-38
설문내용예제 선택항목
‘게임 속 캐릭터’와 ‘나’는 동일한 존재이다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임 속 캐릭터’를 비난하는 행동은 ‘나’를 비난하는 행동이다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임 속 캐릭터’를 칭찬하는 행동은 ‘나’를 칭찬하는 행동이다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임 속 캐릭터’시선과 ‘나’의 시선은 같다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘나’의 감정을 ‘게임 속 캐릭터’에게 투사한다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
<표 3> SCI 설문지 구성
3.5. 게임 몰입도 수준 측정방법
게임 몰입도란 유저가 게임을 플레이하는 동안 게임 속에서 일어나는 일들을 해결하며 현실의 세계보다 게임의 세계에 집중력을 발휘하는 상태를 의미한다. 게임 몰입도를 측정하기 위하여 유은진(2008)28)의 연구를 바탕으로 설문지를 수정, 보완하여 총 5문항으로 구성하였다. 그리 고 신뢰도 분석을 진행한 결과 Cronbach의 알파 계수가 0.764으로 표시되었다. 이는 0.6 이상 으로 측정문항을 신뢰할 수 있는 수준인 것으로 판단되어 따로 문항 삭제 없이 총 5문항 그대로 연구를 진행하였다.
설문내용예제 선택항목
‘게임’을 할 때, 나의 의도대로 조작하기 쉬웠다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임’을 할 때, 나는 게임에 열중한다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임’을 진행하는 과정은 나의 호기심이 자극되었다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임’에 참여하는 내내 재미있었다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
‘게임 시작’부터 ‘게임 종료’까지 한순간도 눈을 뗄 수 없다. 전혀 그렇지 않다. ① ② ③ ④ ⑤ 매우 그렇다.
<표 4> 게임 몰입도 설문지 구성
3.6. 설문조사 실시
설문조사는 2017년 8월 13일부터 8월 20일까지 1주일 동안 진행하였다. 설문지는 96부를 회 수하였고 본 연구에서는 10, 20대 게임 유저가 연구대상이기 때문에 SQ(Screening question)을 통해 걸러낸 16부를 제외하고 총 80부를 통계분석에 활용하였다.
3.7. 분석방법
설문조사에서 수집된 데이터는 엑셀(Excel) 프로그램을 활용하여 정리하였다. 정리된 데이터 파일은 SPSS(Statistical Package for Social Science) v.12.0 통계 프로그램에 불러온 후 통계 분석을 실시하였다. 인구통계학적 특성은 빈도분석을 실시하였다. 게임 유저 유형에 따른 SCI 수준과 게임 몰입도 수준의 평균 차이를 비교하고자 One-way ANOVA 분석을 실시하였고 게 임 유저 유형과 SCI 수준(고/저)은 게임 몰입도에 영향을 미치는지에 대한 여부를 검증하고자 Two-way ANOVA 분석을 실시하였다. 정교한 표본 간의 차이를 판별하기 위해서 추가로 사후 분석을 실시하였다. 사후분석은 Scheffe 방법으로 진행하였다.
28) 유은진, 「온라인 게임 학습 환경에서 협동학습이 학업성취도, 게임몰입도, 학습만족도에 미치는 효과」, 중앙대학교 석사학위논문, 2008, p.37
4. 결론
4.1. 인구통계학적 결과
본 연구대상의 인구통계학적 특성을 살펴보면 성별은 남성 38명(47.5%) 여성 42명(52.5%) 로 나타났다. 일주일에 몇 회 정도 게임에 접속 하는지 설문한 결과, 10대 게임 유저는 개인적 인 시간보다 학교에 있는 시간이 많기 때문에 주 1-2회 12명(30%)가 가장 높은 비중으로 나 타났고, 주 3-4회 10명(25%), 매일 접속하지 않는다가 8명(20%), 매일 접속한다가 8명 (20%), 주 5-6회 2명(5%) 순으로 나타났다.
20대 게임 유저의 경우 매일 접속하고 있다가 16명(40%)로 가장 높은 비중으로 나타났고, 주 3-4회 10명(25%), 주 5-6회 10명(25%), 주 1-2회 2명(5%), 매일 접속하지 않는다가 2 명(5%)으로 나타났다.
4.2. 게임 유저 유형의 분류 결과 분석
4.2.1. 게임 유저의 성별에 따른 게임 유저 유형의 분류
게임 유저 유형의 분류 결과를 보면 남성 유저의 유형 중 살인자형이 14명(36.8%)로 가장 높은 비중으로 나타났고, 다음으로 성취가형이 12명(31.6%), 사교가형 8명(21.1%), 가장 낮은 비중은 모험가형이 4명(10.5%)으로 나타났다. 여성 유저의 유형 또한 살인자형과 성취 가형이 16명(38.1%)로 가장 높은 비중으로 나타났고 모험가형이 가장 낮은 비중인 4명 (9.5%)으로 나타났다. 이를 통해서 게임 유저의 성별 간에 유형별 차이가 있다고 보기 어려운 것으로 나타났다.
성별 게임 유저 유형
성취가형(빈도N/비율%) 모험가형(빈도N/비율%) 사교가형(빈도N/비율%) 살인자형(빈도N/비율%)
남성 12N/31.6% 4N/10.5% 8N/21.1% 14N/36.8%
여성 16N/38.1% 4N/9.5% 6N/14.3% 16N/38.1%
<표 6> 게임 유저의 성별에 따른 유형 분류
4.2.2. 게임 유저의 연령대에 따른 게임 유저 유형의 분류
10대 게임 유저는 성취가형이 16명(40%)이 가장 높은 비중으로 나타났다. 살인자형 14명 (35%), 사교가형 8명(20%), 모험가형 2명(5%) 순으로 나타났다. 20대 게임 유저에서는 10 대 게임 유저와 달리 살인자형이 16명(40%)로 가장 높은 비중으로 나타났고, 그 다음으로 성취 가형 12명(30%), 모험가형 6명(15%), 사교가형 6명(15%) 순으로 나타났다. 연령대가 낮을 수록 성취가형의 비중이 높아진 반면 연령대가 높을수록 살인자형의 비중이 높아졌다.
연령대
게임 유저 유형
성취가형(빈도N/비율%) 모험가형(빈도N/비율%) 사교가형(빈도N/비율%) 살인자형(빈도N/비율%)
10대 16N/40% 2N/5% 8N/20% 14N/35%
20대 12N/30% 6N/15% 6N/15% 16N/40%
<표 7> 게임 유저의 연령대에 따른 유형 분류
구분 항목 빈도(N) 비율(%)
성별 남성 38N 47.5%
여성 42N 52.5%
10대 게임 접속 횟수
매일 8N 20%
주 1-2회 12N 30%
주 3-4회 10N 25%
주 5-6회 2N 5%
매일 접속하지
않는다 8N 20%
20대 게임 접속 횟수
매일 16N 40%
주 1-2회 2N 5%
주 3-4회 10N 25%
주 5-6회 10N 25%
매일 접속하지
않는다 2N 5%
<표 5> 인구통계학적 특성
4.2.3. 게임 유저 유형의 분류 결과 분석
10대, 20대 게임 유저의 유형을 통합하여 분류 한 결과 살인자형이 30명(37.5%)로 가장 높은 비중으로 나타났고, 다음으로 성취가형 28명 (35%), 사교가형 14명(17.5%), 모험가형이 8 명(10%) 순으로 나타났다.
4.3. 가설검증 결과 분석
4.3.1. 게임 유저의 유형에 따른 SCI 수준의 차이 본 연구에서 게임 유저의 유형(독립변수)에 따 른 SCI(종속변수)의 평균 차이를 비교하고자 One-way ANOVA 분석을 실시하였다. 사교가형의 SCI 수준은 평균값 20.29으로 가장 높은 수준으로 나타났다. 살인자형의 SCI 수준은 평균값은 15.53, 성취가형의 경우 평균값이 15.43 로 평균 이상의 수준으로 나타난 반면 모험가형은 다른 유형에 비해 상대적으로 낮은 수준인 평균값 9.25으로 나타났다. 10대, 20대 게임 유저 유형 중 가장 낮은 비중을 차지하고 있는 모험 가형이 가장 낮은 SCI 수준을 보이는 것으로 나타났다. 분석결과 F=16.582이고 유의 확률(p 값)=.000<.05이므로 통계적으로 유의미함을 확인함으로써 게임 유저의 유형에 따른 SCI 수준 차이가 있는 것으로 나타났다.
각 유형별 SCI의 정확한 차이를 판별하기 위해서 추가로 사후분석을 실시한 결과, 성취가형-살 인자형 간의 유의확률은 1.000>.05이므로 SCI 수준의 유의미한 차이가 나타나지 않았지만, 성취가형-모험가형, 성취가형-사교가형, 모험가형-사교가형, 사교가형-살인자형 간의 유의 확률은 .001<.05이므로 SCI 수준의 유의미한 차이가 나타났다. 이 중 모험가형과 사교가형이 가장 명확한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
4.3.2. 게임 유저의 유형에 따른 게임 몰입도 수준의 차이
게임 유저 유형(독립변수)에 따른 게임 몰입도(종속변수)의 차이가 있는지를 One-way ANOVA 분석을 실시한 결과 아래 <표 10>에 나타난 바와 같이 사교가형은 게임 몰입도 수준이 평균값 22.86으로 가장 높은 것으로 나타난 반면 살인자형은 게임 몰입도 수준이 평균값 17.67 로 가장 낮게 나타났다. 게임 유저 유형별 게임 몰입도 수준은 평균값 15 이상으로 모두 높은 수준인 것으로 나타났다. 분산분석 결과 F=10.759이고 유의확률(p 값)=.000<.05이므로 통계 적으로 유의미함을 확임함으로써 게임 유저의 유형에 따른 게임 몰입도 수준 차이가 있는 것으 로 나타났다.
사후분석은 Scheffe 방법으로 진행한 결과 성취가형-모험가형, 성취가형-살인자형, 모험가 형-살인자형 간의 유의확률은 1.000>.05이므로 SCI 수준의 유의미한 차이가 나타나지 않았지 만, 성취가형-사교가형 간의 유의확률은 .001<.05, 모험가형-사교가형 간의 유의확률은
독립변수: 게임 유저의 유형 / 종속변수 : SCI
게임 유저 유형
빈도
(N) 평균값 표준
편차 F 자유
도(df) 유의 확률 (P) 성취가형 28 15.43 3.048
16.582 3 .000 모험가형 8 9.25 2.659
사교가형 14 20.29 2.920 살인자형 30 15.53 4.361 합계 80 15.70 4.490
<표 8> 게임 유저의 유형별 SCI 차이
유형 vs 유형
성취가 vs 모험가
성취가 vs 사교가
성취가 vs 살인자
모험가 vs 사교가
모험가 vs 살인자
사교가 vs 살인자
평균차
(I-J) 6.179 -4.85
7 -.105 -11.0 36
-6.28 3 4.752
유의 확률 (P)
.001 .001 1.000 .000 .001 .001
<표 9> Scheffe 사후분석
<그림 5> 게임 유저 유형 분류
.004<.05, 사교가형-살인자형 간의 유의확률은 .000<.05이므로 게임 몰입도의 유의미한 차이 가 나타났다. 이 중 사교가형과 살인자형이 가장 명확한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
4.3.3. 게임 유저의 유형과 SCI 수준에 따른 게임 몰입도 영향
게임 유저의 유형을 분류한 결과를 토대로 SCI 수준을 고/저로 나누기 위해서 우선 SCI 수준의 평균치를 산출하였다. SCI 수준 평균값이 15 이상(n>5)이면 고SCI, 평균값이 15 이하(5>n)이 면 저SCI로 나누어 연구를 진행하였다. 그 결과 게임 유저 유형별 고SCI 50명(62.5%), 저SCI 30명(37.5%)로 게임 유저 유형별 SCI는 대체로 높은 수준을 보이고 있었다.
통계분석은 Two-way ANOVA 분석을 실시하여 게임 유저 유형(독립변수)과 SCI 수준(독립 변수)은 게임 몰입도(종속변수)에 영향을 미치는지에 대한 여부를 확인하였다.
게임 유저의 유형별(독립변수) SCI 수준(독립변수)의 상호작용효과는 F=3.222이고 유의확률(p 값)=.077>.05이므로 통계적으로 유의미하지 않다는 것으로 나타났다. 유저 유형의 경우 유의확률(p 값)=.000<.05이므로 게임 몰입도의 유의미한 차이가 나타났고, SCI 수준의 경우 유의확률(p 값)=.992>.05이므로 게임 몰입도에 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 즉, 게임 유저의 유형에 따라 게임 몰입도 수준의 차이는 있지만, SCI 수준에 따라 게임 몰입도 수준의 차이는 없는 것으로 나타났다.
독립변수: 게임 유저의 유형 / 종속변수: 게임 몰입도
게임 유저 유형
빈도
(N) 평균값 표준
편차 F 자유
도(df) 유의 확률 (P) 성취가형 28 18.64 2.921
10.759 3 .000 모험가형 8 18.00 3.703
사교가형 14 22.86 1.406 살인자형 30 17.67 3.166 합계 80 18.95 3.405
<표 10> 게임 유저의 유형별 게임 몰입도 차이
유형 vs 유형
성취가 vs 모험가
성취가 vs 사교가
성취가 vs 살인자
모험가 vs 사교가
모험가 vs 살인자
사교가 vs 살인자
평균차
(I-J) .643 -4.21
4 .976 -4.85
7 .333 5.190
유의 확률 (P)
.959 .001 .654 .004 .994 .000
<표 11> Scheffe 사후분석
독립변수: 게임 유저의 유형, SCI수준(고/저) / 종속변수: 게임 몰입도
게임 유저
유형 SCI 평균값 표준편차 빈도(N)
성취가형
고SCI 19.25 3.215 16 저SCI 17.83 2.368 12 합계 18.64 2.921 28
모험가형
저SCI 18.00 3.703 8
합계 18.00 3.703 8
사교가형
고SCI 22.86 1.406 14 합계 22.86 1.406 14
살인자형
고SCI 17.20 3.518 20 저SCI 18.60 2.171 10 합계 17.67 3.166 30
합계
고SCI 19.44 3.726 50 저SCI 18.13 2.649 30 합계 18.95 3.405 80
<표 12> 유저 유형별 SCI수준(고/저)에 따른 게임 몰입도 기술통계량
독립변수: 게임 유저의 유형, SCI수준(고/저) / 종속변수: 게임 몰입도
제 Ⅲ 유형 제곱합
자유 도 (df)
평균 제곱 F
유의 확률 (P) 수정
모형 299.819 5 59.964 7.204 .000 절편 24398.741 1 24398.741 2931.108 .000 유형 224.316 3 74.772 8.983 .000
SCI
(고/저) .001 1 .001 .000 .992 유형*
SCI (고/저)
26.818 1 26.818 3.222 .077
오차 615.981 74 8.324 합계 29644.000 80
수정
합계 915.800 79
<표 13> 유저 유형별 SCI수준(고/저)에 따른 게임 몰입도 결과표
4.4. 결론
성별에 따른 게임 유저 유형의 분류를 살펴보면 성별 간의 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
남성 유저와 여성 유저 모두 살인자형이 가장 높은 비중을 차지하였고, 모험가형이 가장 낮은 비중을 차지하였다. 이를 통해 게임 유저는 자신의 성별에 따라 각 캐릭터의 남성성과 여성성을 고려하여 캐릭터를 선택하는 것이 아닌 유저의 개인적인 성향에 따라 캐릭터를 선택하는 것으 로 볼 수 있다.
연령별 게임 유저의 유형을 살펴보면 10대 유저의 경우 성취가형, 살인자형, 사교가형, 모험가 형 순으로 나타났고, 20대 유저의 경우 살인자형, 성취가형, 모험가형, 사교가형 순으로 나타났 다. 연령대가 낮을수록 성취가형의 비중이 높아진 반면 연령대가 높을수록 살인자형의 비중이 높아졌다. 10대, 20대 게임 유저를 통합하여 유형을 분류한 결과 살인자형이 가장 높은 비중을 차지하였고 다음으로 성취가형, 사교가형, 모험가형 순으로 비중을 차지하였다.
유형별 SCI은 사교가형이 가장 높게 나타났고, 살인자형과 성취가형은 평균값 15 이상의 수준 으로 나타난 반면 모험가형은 다른 유형에 비해 상대적으로 낮은 수준으로 나타났다. 게임 몰입 도가 가장 높은 유저 유형은 사교가형, 몰입도가 가장 낮은 유저 유형은 살인자형으로 나타났다.
다른 캐릭터와 소통하며 사회적 상호작용을 통 해 재미를 느끼는 사교가형이 SCI와 게임 몰입도 가 가장 높은 수준인 것으로 나타났다. 이러한 연 구 결과는 게임 속 사회적 상호작용은 게임 몰입도에 중요한 영향을 미치고 있으며, 이는 유저가 게임을 플레이할 때 폐쇄된 대상에의 몰입이 아닌 사회적 관계가 형성되는 가상세계의 몰입이 며, 가상 공동체를 통한 사회적 관계의 확장일 수도 있음을 의미한다고 나타난 선행연구29)와 일치하는 결과이다.
이는 사교가형의 특성인 게임을 플레이하는 도중 유저들 간의 관계 속 소통과 공감을 바탕으로 이뤄지는 감정 교감, 사회적 상호작용이 SCI, 게임 몰입도를 높이는 중요한 요인임을 알 수 있다.
모험가형은 SCI와 게임 몰입도의 차이가 가장 크게 나타났다. 이는 게임 공간을 탐험하고 새로 운 것들을 발견하는 과정에서 게임 몰입도는 높아진 반면, 다른 캐릭터와 마주치는 것보다 게임 속 새로운 환경에 더 흥미를 느끼며 자신과 자신의 캐릭터를 동일시하기보다는 게임 속 넓은 환경을 탐험하고 새로운 것들을 발견하기 위한 수단으로 여기게 되어 다른 유형보다 SCI가 낮은 수준으로 보인다는 것을 알 수 있다.
게임 몰입도는 모든 유형이 평균값 15 이상으로 높은 수준인 것으로 나타났다. 그중 살인자형은 유저별 가장 높은 비중을 차지하고 있지만 게임을 플레이할 때 다른 유형에 비해 비교적 낮은 게임 몰입도로 나타났다. 게임 속 공간에서 다른 유저를 지배, 공격하는 행동을 통해 재미를 느끼는 살인자형은 다른 유저를 자신의 먹잇감과 적으로 여기기 때문에 경계해야 할 대상으로 본다. 이는 자신 주변에 대한 예민한 경계심이 게임 플레이 시 반영되어 게임 몰입도가 다른 유형에 비해 상대적으로 낮은 수준으로 나타나는 것으로 볼 수 있다. 게임 몰입도를 높이기 위해 살인자형이 느끼는 게임 속 재미 요소는 방해하지 않은 상태로, 개인플레이와 팀플레이를 적절 하게 구성해야 한다. 팀플레이는 같은 팀원들과 함께 적을 지배하고 공격하면서 팀원들 간의 소통, 공감을 통한 감정 교감과 사회적 상호작용이 이뤄진다.
또한 게임 유저의 유형은 게임 몰입도에 영향을 미치나 SCI 수준은 게임 몰입도에 영향을 미치 지 않는 것으로 나타났다. 이는 게임 몰입도를 높이기 위해서는 게임 유저 유형의 특성을 파악하 여 게임 캐릭터를 개발해야 함을 의미한다. 게임 속 랜덤 시스템을 통해 캐릭터가 생성되는 게 아닌 유저 스스로가 자신만의 캐릭터를 선택하는 게임의 특수성으로 인해 게임 캐릭터를 개발
29) 이명일, 「모바일 게임 몰입과 중독이 사용자 만족과 충성도에 미치는 영향」, 서울대학교 석사학위논문, 2005, pp.50-51
<그림 6> 유형별 SCI, 게임 몰입도 평균값 분석
할 때는 게임 유저가 추구하는 방향성과 성향, 각 유형별 특성을 파악하고 분석할 필요가 있다.
SCI와 게임 몰입도를 높이기 위해서는 각 유형별 고유한 특성은 지키되 사교가형의 특성을 결합 하여 캐릭터를 개발하여야 한다.
4.5. 연구한계 및 향후 연구
본 연구에서는 게임 유저의 유형에 따른 SCI 수준과 게임 몰입도의 차이를 분석하고, 유저 유형 과 SCI 수준(고/저)은 게임 몰입도에 영향을 미치는지 검증하였다.
본 연구의 한계는 온라인 게임 이용률이 다른 연령대에 비해 상대적으로 높게 나타난 10, 20대 게임 유저만을 연구 대상으로 선정하였기에 모든 게임 유저에게 일반화하기에는 제한적일 수 있다. 추후에는 다른 연령층도 포함하여 연구를 진행한다면 보다 의미 있는 결과가 나올 것으로 예측된다. 또한 본 연구에서는 리차드 바틀의 모형을 이용하여 게임 유저의 유형을 4종류로 한정 지어서 분석하였기에 연구 결과가 단편적일 수 있다. 추후에는 리차드 바틀의 연구를 바탕 으로 현재 유저의 범주에 맞게 수정 보완하여 게임 유저의 유형을 분류한다면 보다 객관적인 확실성을 확보할 수 있을 것이다.
참고문헌