Mnet <스테이지 파이터> 유튜브 댓글 분석을 통한 대중 인식 연구

본 연구는 유튜브(YouTube) 댓글 분석을 통해 무용 콘텐츠에 대한 대중의 인식과 감성 반응을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 채널 Mnet의 유튜브 공식 채널 ‘The CHOOM’에서 업로드 된 <스테파>의 회차별 영상 총 217개를 분석 대상으로 삼았다. 총 댓글 35,094개를 수집하고, 텍스트 마이닝과 감성 분석 기법을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 전체 댓글에서 ‘긍정적 반응(48.3%)’이 가장 높은 비율을 차지하였으며, ‘중립적 반응(34.2%)’, ‘부정적 반응(17.5%)’이 그 뒤를 이었다. 긍정적 반응에서는 “최고”, “완벽”, “멋진” 등의 단어가 주요 키워드로 도출되었으며, 이는 대중이 무용수의 뛰어난 기량과 안무 완성도, 무용수의 지지에 대한 인식하고 있음을 시사하였다. 반면, 부정적 반응에서는 “이해”, “불편”, “실망” 등의 단어가 등장하며, 방송 연술 방식에 대해 인정하지 못하거나 특정 장면에 대해 납득하지 못했음을 의미한다. 또한, 댓글 수가 비이상적으로 많은 특정일의 감성 분석 결과, ‘긍정적 반응(57.98%)’이 상대적으로 높았으며, 이는 출연자의 예상치 못한 방송 중도 하차가 대중으로 하여금 감성적 반응을 유발한 것으로 분석된다. 특히, 부정적 댓글조차 출연자의 비판이 아닌 경연 시스템과 연출 방식의 문제를 제기하는 주된 내용이 작성되었다는 점은 무대 공연에서는 알 수 없는 대중의 반응을 이끈 중요한 요인임을 시사한다. 본 연구는 유튜브 댓글 분석을 통해 디지털 환경에서 무용 콘텐츠가 대중에게 어떻게 인식되는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 향후 무용 콘텐츠의 지속적인 데이터 수집과 정교한 감성 분석 연구를 통해 대중의 니즈(needs)에 대해 지속적인 관심을 갖고 파악하는 연구가 필요함을 시사한다.

This study aims to explore public perception and emotional responses to dance content through an analysis of YouTube comments. For this purpose, a total of 217 episode videos of Stage Fighter (Stepa), uploaded on Mnet’s official YouTube channel ‘The CHOOM,’ were selected as research subjects. A total of 35,094 comments were collected and analyzed using text mining and sentiment analysis techniques. The results showed that ‘positive responses (48.3%)’ accounted for the highest proportion of overall comments, followed by ‘neutral responses (34.2%)’ and ‘negative responses (17.5%).’ The major keywords derived from positive comments included best, perfect, and amazing, indicating that the public highly valued the dancers' exceptional skills, choreographic perfection, and overall support for the performers. Conversely, negative responses prominently featured keywords such as understanding, uncomfortable, and disappointed, suggesting that viewers struggled to accept certain aspects of the broadcast direction or found specific scenes difficult to comprehend. Additionally, sentiment analysis on a specific day with an abnormally high number of comments showed a relatively higher proportion of ‘positive responses (57.98%).’ This was attributed to an unexpected mid-season withdrawal of a contestant, which evoked strong emotional reactions from the audience. Notably, even the negative comments were not directed at criticizing the contestant but rather focused on questioning the competition system and editing style. This highlights a crucial factor in shaping audience reactions that would not typically emerge in live stage performances. This study empirically analyzes how dance content is perceived by the public in the digital environment through YouTube comment analysis. The findings suggest the necessity of continuous data collection and refined sentiment analysis research to better understand and respond to the evolving needs of the audience in dance content consumption.

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