[논문]디지털 게임 플레이어의 주관성 연구: 게임 분류 속성을 중심으로

이혜정; 민애홍

doi:10.5392/jkca.2019.19.03.275

디지털 게임 플레이어의 주관성 연구: 게임 분류 속성을 중심으로
Subjectivity Study for Digital Game Players: Based on Game Classification Factors 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.3, 2019년, pp.275 - 287

이혜정 (연세대학교 동서문제연구원) , 민애홍

초록
AI-Helper

게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

As game players have been more diverse and new features of digital games have been emerged in recent days, it is important to find out and understand how recent game players recognize and classify digital games. Thirty game players conducted Q-analysis of twenty-nine Q-statements extracted from previous studies on game typology. By using a QUANL program, three different types were revealed. For game classification, 'Physical Environment Centric Players' type highly values external game elements from the outside perspectives. 'Contents Centric Players' type considers internal game elements as the most important criterion. 'Emotional Experience Centric Players' type values his/her subjective feeling and thoughts. Based on this study, it is expected to make a contribution in developing a framework of game players with their perspectives on game classification.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 게임 플레이어들이 실제로 어떻게 게임을 인식하고 분류하는지 알아보고자 Q연구방법론을 활용한 탐색적 연구를 수행하였다. 기존의 게임 분류 체계 연구와 레퍼토리 그리드 기법을 활용한 플레이어 인터뷰를 통해 얻은 29개의 게임 분류 기준들을 Q표본으로 삼고, 30명의 남녀 게임 플레이어들을 P표본으로 선정해 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 대상의 주관성을 확인할 수 있는 Q 연구방법론을 이용해 게임 플레이어들이 게임을 인식할 때 어떤 요소를 중요하게 생각하는지, 왜 그렇게 생각하는지를 게임 분류 특성 프레임워크 하에서 확인할 수 있었다. 또한 플레이어의 유형을 과학적 기법으로 구별하였다는 이론적 시사점이 있다.
본 연구는 게임을 분류하는데 있어서 플레이어 인식의 중요성에 기인하고 있다. 플레이어를 대상으로 게임의 속성에 대한 심층 인터뷰와 가치 중심의 분석을 실시하고, 주관적 인식을 중심으로 플레이어의 유형을 구분하여 유형별 특성에 대한 이해를 높이고자 수행되었다. 게임 플레이어를 대상(P표본)으로 게임 속성들(Q표본) 중에서 게임을 인식하고 분류할 때 어떤 요소를 중요하게 생각하는지 주관성 연구 방법(Q-method)을 이용하여 분석을 실시하였다.

제안 방법

2단계는 모집단에서 Q 표본을 추출하는 작업으로, 축코딩 방법을 이용하여 중복되거나 비슷한 내용의 진술문을 정리한 뒤, 해당 결과를 게임분야 연구자 2인, 레퍼토리 그리드 연구 방법을 수행한 경험이 있는 연구자 2인 총 4명의 전문가 집단 인터뷰(Focus Group Interview)를 실시하여 검토하였다. 마지막 3단계에는 동일한 전문가 집단에게 구조화된 진술문인 기존 연구 분석을 통해 수집한 게임 분류 속성을 제공하여 2단계 연구 결과 수집된 진술문과 통합하여 최종 Q 표본을 선정하도록 하였다.
2단계는 모집단에서 Q 표본을 추출하는 작업으로, 축코딩 방법을 이용하여 중복되거나 비슷한 내용의 진술문을 정리한 뒤, 해당 결과를 게임분야 연구자 2인, 레퍼토리 그리드 연구 방법을 수행한 경험이 있는 연구자 2인 총 4명의 전문가 집단 인터뷰(Focus Group Interview)를 실시하여 검토하였다. 마지막 3단계에는 동일한 전문가 집단에게 구조화된 진술문인 기존 연구 분석을 통해 수집한 게임 분류 속성을 제공하여 2단계 연구 결과 수집된 진술문과 통합하여 최종 Q 표본을 선정하도록 하였다. 그 결과, 총 7개 범주, 29개의 세부 지표를 Q 진술문으로 구성하였다[표 1].
본 연구는 게임을 구분하는 속성들을 모집단으로 구성하여 총 3단계의 체계적인 방법을 통해 Q 표본을 선정하였다. Q표본 선정 방법은 비구조적 표집(Unstructured Sampling)과 구조적 표집(Structured Sampling)으로 구분할 수 있다.
본 연구에서 제시하고 있는 세 가지 유형은 게임을 어떻게 구별하고 있는가에 초점을 맞추어 플레이어들이 게임에 대해서 가지는 ‘가치’를 중심으로 지표를 만들고 주관성 연구를 수행하였다는 차이점이 있다.
본 연구에서는 29개의 진술문 각각을 적은 카드를 응답자에게 제시한 후, 응답자가 게임을 생각할 때 가장 동의하는 게임 분류 속성과 가장 동의하지 않는 게임 분류 속성을 0을 기준으로 -4에서 +4까지 9단계로 나누어 표준정규분포에 따라 분류하도록 하였다. 카드를 분류한 뒤에는 양쪽 끝에 있는 진술문에 대해 심층 인터뷰를 통해 선정 이유를 조사하였다.
구조적 방법은 이론적으로 중요한 요인들을 중심으로 측정항목 등을 수집하여 목적에 맞는 진술문을 작성하는 방법이다[18]. 본 연구의 진술문은 구조적 방법과 비구조적 방법을 접목하여 사용하였다.
게임 플레이어는 동기에 따라 ‘Story-driven gamers’, ‘Social gamers’, ‘Solo limited gamers’, ‘Hardcore online gamers’, ‘Solo control/identity gamers’, ‘Casual gamers’로 분류된다 [15]. 이 연구에서는 40명의 게임 플레이어들을 대상으로 주관성 연구 방법을 통해 분석하였다. 또 다른 동기 관련 연구에서는 게임 플레이어는 ‘멀티 게이머’, ‘커뮤니케이션 중심 게이머’, ‘모바일 액티브게이머’라는 3가지 집단으로 구분하고 있다[16].
1단계에는 비구조적 방법으로 모집단을 표집하였다. 총 22명의 남녀 게임 플레이어들을 대상으로 게임을 구별하게 해주는 요인에 대한 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰는 레퍼토리 그리드(Repertory Grid) 분석 방법의 절차를 적용하여 수행되었는데, 응답자가 수행한 경험이 있는 게임을 10개씩 떠올리도록 한 뒤 비슷한 종류의 게임끼리 구별하도록 하고, 그룹간의 차이를 나타내는 대표적인 특성을 진술하는 순서로 진행하여 총 1,669개의 진술문이 표집되었다.
본 연구에서는 29개의 진술문 각각을 적은 카드를 응답자에게 제시한 후, 응답자가 게임을 생각할 때 가장 동의하는 게임 분류 속성과 가장 동의하지 않는 게임 분류 속성을 0을 기준으로 -4에서 +4까지 9단계로 나누어 표준정규분포에 따라 분류하도록 하였다. 카드를 분류한 뒤에는 양쪽 끝에 있는 진술문에 대해 심층 인터뷰를 통해 선정 이유를 조사하였다. 조사에 쓰인 Q 표본 분포도는 다음 [그림 1]과 같다.

대상 데이터

본 연구는 게임 플레이어들이 실제로 어떻게 게임을 인식하고 분류하는지 알아보고자 Q연구방법론을 활용한 탐색적 연구를 수행하였다. 기존의 게임 분류 체계 연구와 레퍼토리 그리드 기법을 활용한 플레이어 인터뷰를 통해 얻은 29개의 게임 분류 기준들을 Q표본으로 삼고, 30명의 남녀 게임 플레이어들을 P표본으로 선정해 연구를 진행하였다. 응답자들로부터 얻은 자료는 QUANL 프로그램을 통해 분석하였으며, 그 결과 총 3개의 유형이 도출되었다.
본 연구에서는 디지털 게임을 한 경험이 있는 20-30대(평균 연령 26.5세)의 남녀 15명씩 총 30명의 P 표본을 구성하였다. Q 방법론은 일반화가 목적인 R방법론과 달리 가설의 검증과 일반화가 아니고 가설을 발견하는 것이 주목적이기 때문에 Q 분류에 참여하는 조사대 상자인 P 표본의 수는 제약을 받지 않는다[19][20].
총 22명의 남녀 게임 플레이어들을 대상으로 게임을 구별하게 해주는 요인에 대한 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰는 레퍼토리 그리드(Repertory Grid) 분석 방법의 절차를 적용하여 수행되었는데, 응답자가 수행한 경험이 있는 게임을 10개씩 떠올리도록 한 뒤 비슷한 종류의 게임끼리 구별하도록 하고, 그룹간의 차이를 나타내는 대표적인 특성을 진술하는 순서로 진행하여 총 1,669개의 진술문이 표집되었다.

데이터처리

P 표본으로부터 수집한 29개의 Q 진술문 분류 데이터는 가장 동의하지 않는 요소(-4)에 1점, 가장 동의하는 요소(+4)에 9점까지 순차적으로 부여하였다. 부여된 점수를 진술문 번호순으로 코딩하고, 해당 자료를 QUANL 프로그램을 이용하여 주요인분석(Principal Component Analysis)을 실시하였다.
기존의 게임 분류 체계 연구와 레퍼토리 그리드 기법을 활용한 플레이어 인터뷰를 통해 얻은 29개의 게임 분류 기준들을 Q표본으로 삼고, 30명의 남녀 게임 플레이어들을 P표본으로 선정해 연구를 진행하였다. 응답자들로부터 얻은 자료는 QUANL 프로그램을 통해 분석하였으며, 그 결과 총 3개의 유형이 도출되었다. 게임 분류 요소에 대한 게임 플레이어들의 유형은 ‘물리적 환경 중심 플레이어’, ‘콘텐츠 중심 플레이어’, ‘감성 경험 중심 플레이어’로 구분 되었다.

이론/모형

플레이어를 대상으로 게임의 속성에 대한 심층 인터뷰와 가치 중심의 분석을 실시하고, 주관적 인식을 중심으로 플레이어의 유형을 구분하여 유형별 특성에 대한 이해를 높이고자 수행되었다. 게임 플레이어를 대상(P표본)으로 게임 속성들(Q표본) 중에서 게임을 인식하고 분류할 때 어떤 요소를 중요하게 생각하는지 주관성 연구 방법(Q-method)을 이용하여 분석을 실시하였다.

성능/효과

셋째, 제3유형인 ‘감성 경험 중심 플레이어(Emotional Experience Centric Players)’은 플레이어 자신의 주관적인 관점을 게임을 분류하는 데에 있어서 중요하게 인식한다.
사용자 관점에서 완성도, 그래픽, 사운드, 커뮤니티, 인터페이스, 캐릭터, 아이템, 게임 환경으로 분류되고, 기획자 관점에서 기획, 프로그램, 그래픽, 사운드, 게임의 재미, 인터페이스로 분류된다. 이 연구에서는 사용자와 기획자가 서로 다른 인식을 가지고 있는 것으로 나타났는데, 사용자는 게임을 내적, 외적 요인, 지각적, 인지적 요인으로 구분하는 성향을 보였으며 게임 자체의 세부적인 요소에 민감하다. 이에 반해, 기획자는 포괄적인 성향을 보인다.
제1유형에서 중요한 요소로 나타났던 게임 기기의 사양(#5, 표준점수=-1.54)과 공간(#1, 표준점수=-1.33) 관련 진술문과 다른 유형과 정(+)의 차이를 보이고 있는 소셜 요인인 ‘게임 플레이를 하는데 있어, 다른 사람(친구)이나 사회적 집단(대중)으로부터 압력이나 부담이 강하거나, 약하다(#29, 표준점수=-1.56)’ 진술문이 제2유형에서는 중요하지 않은 요인으로 나타났다.
제2유형에서는 전반적으로 게임의 외적인 요소나 플레이어의 감정이나 경험에 대해서는 상대적으로 중요하게 인식하고 있지 않은 것으로 나타났다. 제1유형에서 중요한 요소로 나타났던 게임 기기의 사양(#5, 표준점수=-1.
제3유형에서는 자신의 감성과 경험을 게임을 구분하여 인식하는데 있어서 중요한 기준으로 삼고 있는 것으로 나타났다. 표준점수 1 이상으로 동의하는 진술문을 자세히 살펴보면, 게임에서 느끼는 감정(#24, 표준점수 =2.
제3유형은 플레이어의 감성, 생각, 경험 요소를 중요하게 인식하는 것으로 분석되었으며, 제1유형의 주요 특징인 소셜 요소나 제2유형에서 강조되는 게임의 내부 구성 요인은 동의하지 않는 항목으로 구별되었다. 오로지 플레이어에게 집중하고 있는 것으로 나타난 본 유형의 이름을 ‘감성 경험 중심 플레이어(Emotional Experience Centric Players)’로 명명하였다.
제3유형이 다른 유형과 정(+)의 차이를 보이는 진술문은 중요하다고 분류한 진술문과 동일하였으며, 부(-)의 차이를 보이는 진술문에서는 게임 콘텐츠 요소(#22, 차이=-1.465)와와 플레이어 수(#13, 차이=-0.972)가 나타났는데, 이는 제2유형에서 게임 콘텐츠와 같은 내부 요인을 중요하게 여기는 것, 그리고 제1유형에서 다른 플레이어의 유무와 같은 소셜 요인이 중요한 특성으로 인식되는 것과 반대되는 성향을 보이는 것으로 해석할 수 있다.
온라인 게임 플레이어는 게임에서 얻고자 하는 혜택 요소에 따라 ‘커뮤니케이션 추구, 재미 추구, 성취감 추구, 현실탈피 추구’유형으로 나눌 수 있다[13]. 주관성 연구방법론을 이용해 하루 1시간 이상 온라인게임을 하는 대학생 남성 30명을 대상으로 분석한 이 연구에서는 커뮤니케이션 추구 유형은 게임상에서 만나게 되는 타인들과의 관계를 중시하고, 재미 추구 유형은 게임의 가장 중요한 기능인 재미를, 성취감 추구 유형은 게임 속에서의 자신의 가치, 타인으로부터의 인정, 도전과 목표의식을 중요하게 여기며, 현실탈피 추구 유형은 현실의 복잡함으로부터 탈피하여 게임 속 자유로운 가상세계를 경험하길 원하고 있었다.
첫째, 제1유형 ‘물리적 환경 중심 플레이어(Physical Environment Centric Players)’은 기기의 종류와 플레이 장소, 게임이 보이는 시점을 게임을 분류하는 데에 있어서 중요하게 여긴다.

후속연구

마지막으로 본 연구 결과는 P표본 구성에 있어서 플레이어 특성을 구분하지 않은 장점과 한계를 동시에 가지고 있다. 게임을 헤비유저와 초보자의 차이가 큰 것으로 인식되기 때문에 추후 연구에서 이를 구분하여 각각의 주관성을 연구, 비교한다면 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 연구들은 플레이어의 게임 참여 동기에 관해 수행되었다. 따라서 본 연구에서 제시하고 있는 각각의 유형별로 게임 참여동기에 관한 연구가 수행된다면, 기존에 인구통계학, 또는 헤비/라이트 유저와 같이 게임 시간이나 몰입 정도에 따라서 단순하게 분류했던 연구보다 풍부한 연구 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다. 두 번째로 스마트폰의 보급으로 다양해진 게임 플레이어 계층이나 새로운 게임 특성에 따른 플레이어 관점의 변화에 대한 연구도 부족한 편이다.
따라서 장기적인 관점에서 플레이 어의 인식 변화를 비교 분석하는 연구를 통해 게임 산업과 환경의 변화, 그리고 플레이어의 인식 변화에 관한 연구가 필요하다. 마지막으로 본 연구 결과는 P표본 구성에 있어서 플레이어 특성을 구분하지 않은 장점과 한계를 동시에 가지고 있다. 게임을 헤비유저와 초보자의 차이가 큰 것으로 인식되기 때문에 추후 연구에서 이를 구분하여 각각의 주관성을 연구, 비교한다면 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
다만, 주관성 연구방법은 일반화가 목적이 아니라는 점을 명심해야 한다. 본 연구의 결과는 주관적인 인식의 패턴과 플레이어의 특성들 간의 조합을 이해하는데 참고자료로 사용해야 한다.
이러한 유형의 플레이어들은 자신의 과거 경험이 중요한 게임 분류 요소이기에 향수나 익숙한 경험을 불러올 수 있는 게임을 기획, 개발하고 마케팅하는 전략을 세울 수 있을 것이다. 주관적 성향이 강함에 따라 사전에 사용자를 조사함으로써, 그들이 어떤 캐릭터, 이미지, 느낌에 호불호를 가지는지를 파악해 정량적으로 사용자들의 취향을 분석하고 그에 맞춰 사용자 중심적인 게임을 만드는 것도 가능할 것 있을 것이다.
향후 연구들은 기존 연구들의 몇 가지 한계들을 보완하는 방향으로 진행될 필요가 있다. 기존 연구들은 플레이어의 게임 참여 동기에 관해 수행되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AOS라는 장르는 어디로 부터 파생되었는가?	장르는 산업이나 수용자의 욕구, 발전, 역할 등에 따라 지속적으로 변화하는 속성이 있기 때문이다[5]. 예를 들어 국내에서 ‘AOS’라고 불리는 장르는 실시간전략이라는 장르의 게임인 ‘스타크래프트’로부터 파생되었다. 스타크래프트 이용자가 새롭게 만들어 낸 유즈맵 이름 ‘Aeon of Strife’에서 비롯된 것으로, 국내에서는 ‘리그 오브 레전드’같은 게임을 AOS라 칭한다.
	디지털 게임은 어떻게 분류되는가?	디지털 게임 업계나 전문 영역에서 통상적으로 이용하는 게임 분류 기준들은 플랫폼 종류, 네트워크 연결의 유무, 유/무료 구매, 또는 장르별 구분 등으로 다양하다. 플랫폼(게임 구현 장비)을 기준으로 디지털 게임은 PC, 콘솔, 휴대용, 모바일, 아케이드 등으로 분류할 수 있다. 네트워크 연결 유무에 따라서 크게 온/오프라인 게임으로 분류하기도 한다.
	스마트폰의 보급이 어떤 사회현상을 초래했는가?	디지털 게임 플레이어들은 게임을 어떻게 인식하고 분류할까? 스마트폰의 보급으로 ‘애니팡’과 같은 남녀노소 누구나 즐기는 국민 게임이 등장하면서 온라인과 모바일 게임을 하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌다. 다양한 디바이스와 네트워크 환경에서 게임의 종류도 플레이어와 함께 급성장하였다. 정보의 홍수 속에서 플레이어들의 주목을 끌기 위해서는 게임을 분류하여 제시하는 것이 중요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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