아바타-이용자 간 관계 변화를 통한 유동적 아바타 관계 인식 유형 연구

문제 상황: 동일시와 비동일시, 이분법의 빈틈

기존 연구는 아바타 동일시를 몰입의 조건으로, 비동일시를 몰입 실패로 다뤄왔습니다. 그러나 자아를 투영하지 않고도 몰입하는 경험은 설명하지 못했고, 이 이분법은 실제 플레이 경험을 충분히 담지 못했습니다.

• 기존 연구: 비동일시를 정체성 혼란 등 부정적으로만 해석했고, 동일시 여부를 이분법으로 구분해 자아 비투영 몰입 경험을 설명하지 못했습니다.
• 이 연구가 채운 빈틈: Banks(2015)의 플레이어-아바타 관계 유형론(나 · 도구 · 공생체 · 타자 관계)을 상황에 따라 바뀌는 유동적 현상으로 재해석해 ‘유동적 아바타 관계 인식’ 개념을 제안하고 실증적으로 검증했습니다.

가설: 관계 방식을 상황에 따라 유동적으로 오가는 이용자일수록 몰입도가 더 높을 것이다.

문제 해결을 위한 4단계

1. 게임 내 현장 인터뷰 — 마비노기 모바일 함선에서 유저 5명과 자유 형식 인터뷰를 진행했습니다. 캠프파이어·합주로 라포를 형성했고, 평균 40분 진행했습니다.
2. 설문 문항 설계 — 인터뷰 내용을 토대로 Banks 4유형(나·도구·공생체·타자) 20문항과 상황적 유동성·몰입 등을 더해 총 52문항을 만들었습니다.
3. 정량 데이터 수집 — 65레벨 이상 플레이어를 대상으로 온라인 설문을 실시해(2025.10.20 – 11.20) 117명의 응답을 모았습니다.
4. 통계 분석 — Ward법 계층적 군집분석으로 K=3을 확정한 뒤 K-means로 군집화하고, 독립표본 t-검정과 일원배치 ANOVA(Tukey HSD)로 검증했습니다.

결과: 117명의 데이터에서 나온 3가지 유형

유형	특징
혼합형 Mixed (36명)	동일시형·타자형·도구형·공생체형 네 방식을 상황에 따라 고르게 활성화. 몰입도가 가장 높은 집단
관계형 Relational	타자형·공생체형 점수가 높음. 아바타를 독립된 존재이자 동시에 관계를 맺는 대상으로 인식
도구형 Instrumental	도구형 점수만 높고 동일시·공생체 점수는 낮음. 아바타를 기능적 수단으로만 활용

혼합형(36명, 30.8%)은 관계형·도구형을 합친 단일 관계 집단(81명, 69.2%)보다 몰입도가 유의하게 높았습니다.

• 몰입도 평균: 단일적 관계 2.94, 혼합형 3.35 (독립표본 t-검정: t = 2.653, df = 115, p = .009, Cohen’s d = .531)
• 전투 상황: 4가지 관계 유형 모두 군집 간 유의미한 차이(F=14.94~20.32, p<.001)가 있었고, 도구형 집단의 도구적 인식이 가장 강했습니다.
• 사회적 상호작용 상황: 군집과 무관하게 세 집단 모두 동일시형 인식이 매우 높아(4.26~4.50) 유형 간 차이가 거의 사라졌습니다.
• 커스터마이징 상황: 혼합형만 동일시형 점수가 다른 두 집단보다 유의하게 높았습니다.

인사이트: 동일시가 아니라, 관계의 다양성이 몰입의 조건

몰입은 아바타에 자아를 투영했는지 여부로 결정되지 않았습니다. 관계 방식을 상황에 따라 유동적으로 오가는 이용자가, 한 가지 방식만 고수하는 이용자보다 유의하게 더 높은 몰입을 경험했습니다.

• 이분법 → 유동성: 동일시/비동일시 이분법을 상황 의존적·유동적 현상으로 재구성해, 자아를 투영하지 않는 몰입 경험을 실증적으로 설명했습니다.
• 현장 인터뷰 기반 설계: 게임 내 현장 인터뷰로 유형이 바뀌는 양상을 먼저 질적으로 포착한 뒤, 그 결과를 설문 문항으로 정교화했습니다.

사용한 도구

• 현장 인터뷰 · 설문조사 — 게임 내 함선 공간에서 라포 형성 후 자유 형식 인터뷰, 발화 전사 및 유형 분류, 설문지 작성·배포
• SPSS — Ward 계층적 군집분석, K-means, 독립표본 t-검정, 일원배치 ANOVA, Tukey HSD 사후검정
• 데이터 시각화 — 엘보우 검증 그래프, 군집별 몰입도 비교 등 통계 결과를 논문용 그래프로 시각화