Your browser does not support the NLM PubReader view.
Go to this page to see a list of supporting browsers.

대한민국 비인기 엘리트 수상스포츠 종목에 대한 인식 및 종합적 활성화 방안: 혼합연구방법의 적용

Perceptions Toward and Development Strategies for Less Popular Elite Water Sports in South Korea: A Mixed-Methods Study

방현1; 강준혁2; 이준성3*
Bang, Hyun1; Kang, Jun Hyeok2; Lee, Joon Sung3*
1연세대학교 스포츠응용산업학과 석사 (Department of Sport Industry Studies, Yonsei University)2연세대학교 스포츠응용산업학과 박사과정 (Department of Sport Industry Studies, Yonsei University)3연세대학교 스포츠응용산업학과 교수 (Department of Sport Industry Studies, Yonsei University)Correspondence* Joon Sung Lee leejs929@yonsei.ac.kr* 교신저자: 이준성(leejs929@yonsei.ac.kr)Korean Journal of Sport Science, Vol.37, No.3, pp.386-398, September 2026
https://doi.org/10.24985/kjss.2026.37.3.386

© The Korean Institute of Sport Science. All rights reserved.

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

PURPOSE This study explores South Korean consumers’ perceptions of water sports, which are less popular in South Korea, using big data analysis. In addition, the study seeks to propose strategies for revitalizing elite water sports, drawing on the Delphi method. METHODS In Study 1, data covering approximately 2 years and 4 months, including major sports events, such as the Asian Games and the Olympics, were collected. Text mining, sentiment analysis, and semantic network analysis were conducted. Study 2 then involved a two-round Delphi survey using a panel of 15 experts who were working in elite water sports to identify strategies of activation. RESULTS First, keyword analysis of water sports represented terms such as marine leisure sports, experience, tourism, and resort. Sentiment analysis presented a high positivity rate of 84.31%. Furthermore, CONCOR analysis identified three major clusters, namely, sports tourism, leisure activities, and sports events. Second, Delphi analysis identified six critical factors for the revitalization of elite water sports: administration and finance, facilities and infrastructure, promotion, human resources, training and education programs, and organization. CONCLUSIONS The results of this study have theoretical significance, capturing practical consumer responses to less popular water sports, which is an area that was previously underexplored in academia. The findings provide foundational data to support stakeholders as they develop effective strategies to promote less popular sports disciplines.

keyword
Less popular sportElite sportWater sportsSocial network analysisDelphi method

초록

[목적] 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 대한민국에서 비인기 스포츠 종목으로 분류되는 수상스포츠에 대한 대한민국 소비자의 인식을 조사하고, 델파이 조사기법을 활용하여 엘리트 수상 스포츠 활성화 방안을 도출하는 것이 목적이다.

[방법] Study 1은 메가 스포츠 이벤트 기간을 내포하는 약 2년 4개월의 자료를 수집하여 텍스트마이닝, 감성분석, 의미연결망 분석을 수행하였다. Study 2는 엘리트 수상스포츠 분야에 종사하는 15인의 전문가 패널을 대상으로 2라운드 델파이 조사를 수행하였다.

[결과] 첫째, 수상스포츠 관련 키워드로는 해양레저스포츠, 체험, 관광, 리조트 등의 단어가 출현하였으며, 감성분석 결과 긍정 비율이 84.31%인 것으로 나타났다. 또한, CONCOR분석 결과 ‘스포츠 투어리즘’, ‘레저 액티비티’, ‘스포츠 이벤트’ 총 3개의 주요 군집이 형성되었다. 둘째, 델파이 조사 결과, 엘리트 수상스포츠 활성화 요인은 행정 및 재정, 시설 및 인프라, 홍보, 인적 자원, 훈련 및 교육 프로그램, 조직 순으로 나타났다.

[결론] 본 연구는 그간 학술적으로 명확히 정립되지 못하였던 비인기 수상스포츠 종목에 대하여 실질적인 소비자 반응을 파악한 데 이론적 의의가 있으며, 비인기 종목 관계자들이 활성화 방안을 도출하는데 필요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

주요 용어
비인기 종목엘리트 스포츠수상스포츠소셜 빅데이터 분석델파이 기법

서 론

대한민국은 1962년 국민체육진흥법이 제정된 이래 스포츠 정책을 본격적으로 관리하고 지원하기 위한 국가 주도의 접근 방식을 채택해왔으며, 또한 메가 스포츠 이벤트를 국내에서 다수 유치함으로써 국제 규모의 무대에 있어 스포츠 강국으로서의 입지를 공고히 다져오고 있다(Koo, 2010). 그러나 이와 같은 외형적인 성장과 발전에도 불구하고, 대한민국 스포츠는 내부적으로 심한 불균형으로 점철되어왔다. 스포츠 산업에 있어 축구, 야구, 농구와 같은 주류 스포츠에 대한 인기의 편중으로 기타 스포츠 종목에 관한 가시성과 참여가 감소하는 것은 일반적인 일이지만(Cookey et al., 2015), 대한민국의 경우 그 외면의 현상이 특히 두드러지며 일부 종목은 일반인의 의식 속에조차 존재하지 않는 것이 오늘날의 현실인 것이다(Kim et al., 2017). 이와 관련하여 종목별로 편향된 투자와 관심의 집중으로 인해 상대적으로 대비되는 양상에 처한 종목을 두고 ‘비인기 종목’이라는 용어가 사용되고 있다. 대한민국 엘리트 스포츠 분야에서 프로스포츠를 비롯한 ‘인기 종목’과 상대적으로 스포츠 팬의 비율이 낮은 ‘비인기 종목’에 대한 학문적인 개념 및 구분 기준은 명확하게 정립된 바 없으나, 일반적으로 올림픽 또는 아시안게임과 같은 메가 스포츠 이벤트 기간 외에는 대중의 관심을 받지 못하는 종목을 비인기 종목이라 일컬을 수 있다. 이러한 대한민국 비인기 스포츠 종목의 가장 큰 문제점은 대중의 관심과 국가적 지원이 메가 스포츠 이벤트 기간에만 한정적일 뿐, 이내 곧 기억에서 사라지는 경향이 반복되는 것이라 말할 수 있다(Koo, 2010). 이 중에서도, 대표적인 사례로서 수상스포츠에 관한 사례를 거론할 만하다. 요트, 조정, 카누와 같은 수상스포츠 종목은 공인된 비인기 종목으로(Kim & Jeon, 2023), 올림픽 경기에 있어 전체 금메달 10% 이상의 비중을 차지하는 유력 종목임에도 한국에서의 위상은 결코 높다고 할 수 없는 상황이다. 실로, 2014년 인천아시안게임에서 조광희 선수가 대한민국 첫 금메달을 획득하며 국가의 위상을 드높이고, 요트의 하지민 선수가 아시안게임 3연속 우승을 차지하는 쾌거를 거두었음에도(Kim, 2018; Oh, 2014), 이들의 성과는 타 종목에 버금가는 이목을 끌지 못해 수상스포츠 종목에 대한 대중의 관심을 극적으로 변화시키지 못하였다. 이는 수상스포츠가 국내 훈련의 열악함, 낮은 경쟁력, 그리고 무엇보다도 사람들의 관심과는 거리가 있는 종목으로서 소외받는 등의 여러 문제로 인해 발목이 붙잡히고 있기 때문이다(Kim, 2021).

이러한 상대적으로 낮은 미디어 노출과 스폰서십 부재로 인해 엘리트 수상스포츠는 선수 및 지도자들에게 안정적인 환경을 제공하지 못하는 상황에 처해있다(Kim & Noh, 2013). 이와 같은 양상에 따라 국내 수상스포츠 전문체육인 선수등록 현황 추이를 살펴보면, 2016년부터 2020년까지 지속적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있다(Ministry of Culture, Sports and Tourism, 2022). 그러나 이와는 대조적으로, 수많은 강을 포함한 반도 국가인 대한민국의 지리적 이점이 수상스포츠를 촉진하기에 적합한 자연환경을 제공하기 때문에, 해당 여가활동 및 레저스포츠에 참여하는 수는 흥미롭게도 지속적으로 증가하고 있다(Kim, 2008). 이러한 수요에 발맞춰 해안에 근접한 지자체들은 지역 활성화를 위하여 제2차 마리나 항만 기본 계획’, ‘제2차 해양관광 기본 계획’ 등 수상스포츠를 활용한 저변 확대 방안을 모색하고 있다(Kim et al., 2022). 곧, 대한민국 수상스포츠는 생활체육과 엘리트 스포츠 간의 극명한 관심의 차이를 나타낸다. 다시 말해, 생활체육으로서의 수상스포츠 참여가 증가하는 것과는 달리, 엘리트 수상스포츠의 기반은 오히려 취약한 상태이다. 이에 따라 국가적 차원에서 균형적인 스포츠 발전을 도모하고, 국제적 스포츠 경쟁력을 높이기 위해 엘리트 수상스포츠 활성화 방안에 관한 정책적·구조적 접근을 다각적으로 모색할 필요성이 제기된다.

한편, 현재까지 이루어진 비인기 종목에 대한 인식 분석 연구를 살펴보면 소비자의 개인적 소견이 아닌 제작된 설문 문항에 응답하는 양적 연구 방법을 활용하였다. 이처럼 통계 기법을 활용한 양적 연구의 경우 소비자의 의견을 완전히 반영하기 어려우며, 연구자가 설정한 변수만으로 한정적인 설명이 가능하다는 점을 미루어 보아 비인기 종목에 대한 소비자의 종합적인 인식을 파악하였다고 보기 어렵다. 또한, 복싱, 트라이애슬론 등 특정 단일 종목을 대상으로 진행되어왔다. 이는 비인기 스포츠에 속하는 각각의 다양한 종목들이 가지는 특성의 차이가 존재한다는 점에서 비인기 종목의 종합적인 활성화 전략을 제시하는 데 한계가 있다고 볼 수 있다(Jeong & Kang, 2012; Lee et al., 2015). 따라서 본 연구는 대한민국 비인기 스포츠 종목 중 엘리트 수상스포츠에 대한 소비자의 인식과 수상스포츠 전문가 집단의 의견을 수렴하여 대한민국 수상스포츠 종목에 대한 소비자의 인식을 파악하고, 엘리트 수상스포츠 활성화 방안을 도출하는 것이 목적이다. 이에 따른 연구 질문은 다음과 같다.

RQ1. 대한민국에서 비인기 종목이라 일컬어지고 있는 수상스포츠 종목에 대한 소비자의 인식은 어떠한가?

RQ2. 대한민국 비인기 스포츠 종목 중 엘리트 수상스포츠 종목을 활성화하기 위해서는 어떠한 노력이 필요한가?

Study 1

연구 방법

본 연구의 Study 1에서는 비인기 종목 중 수상스포츠에 대한 대한민국 소비자의 인식을 파악하기 위하여 빅데이터 분석을 활용하였다. 빅데이터 분석은 상대적으로 낮은 가치의 대규모 데이터로부터 통찰력 있는 고급 정보를 추출하는 과정으로(Lee, 2012), 소비자의 인식 또는 최근 시장의 흐름을 파악하기에 효과적인 분석 기법으로 활용되고 있다(Lee et al., 2017). 본 연구는 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝, 감성분석, 의미연결망 분석을 수행하였다.

1. 자료 수집

비인기 종목 중 수상스포츠에 대한 대한민국 소비자의 인식을 파악하기 위하여 텍스톰(Textom)을 이용하였다. 자료 수집 기간은 최근 개최된 메가 스포츠 이벤트 기간인 베이징 올림픽과 항저우 아시안게임을 모두 포함하고 있는 2021년 7월 1일부터 2023년 11월 21일인 약 2년 4개월로 설정하였으며, 수집 채널은 대한민국 웹사이트 이용률 상위권을 기록하고 있는 네이버와 다음 사이트 내의 블로그, 뉴스, 카페, 지식인 등을 활용하였다(Byun, 2023). 자료 수집을 위한 키워드 선정에 있어 ‘수상스포츠’로 선정 시 정제과정에서 연구의 목적과 적합하지 않은 다량의 자료가 수집되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구는 대한민국 조세특례제한법에서 명명한 40종의 비인기 종목 중 수상스포츠에 해당하는 요트, 조정, 카누 세 가지 종목을 키워드로 선정하였으며, 동음이의어 또는 연구 목적에 부합하지 않는 자료를 배제하기 위하여 ‘요트+스포츠’ 등과 같이 연산자를 활용하였다. 이를 요약한 수집 방법은 <Table 1>과 같다.

View original
Table 1
Data analytics
Division Content
Collection scope Naver(blog, cafe, news, Q&A), Daum(blog, cafe, news)
Collection Period July 1, 2021 to November 1, 2023
Collection tool TEXTOM ver.6.0
Search terms Yachting+Sport, Rowing+Sport, Canoeing+Sport
Analysis keywords Top 50 keywords
Analysis tool Ucinet 6.0, NetDraw

2. 자료 분석

본 연구는 Study 1의 목적을 달성하기 위하여 텍스트 마이닝, 감성분석, 의미연결망 분석을 수행하였다. 구체적인 내용 및 분석 방법은 다음과 같다.

첫째, 텍스트 마이닝 기법은 특정 주제와 관련된 온라인 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하는데 용이하게 활용된다(Telecommunications Technology Association, 2021). 텍스트 마이닝 과정에서 수집된 자료는 가장 먼저 자연어처리 기법(NLP)을 사용하여 연구의 목적상 무관하거나 불필요하다고 판단되는 단어 및 구절은 제거하고, 동음이의어 또는 관련 용어를 통일하는 정규화 과정을 거쳤다. 이와 같은 전처리작업 이후 형태소 분석을 수행하였다. 형태소 분석은 단어를 구성하는 각 형태소를 인식하여 용어의 활용 혹은 축약 탈락 현상이 일어나는 형태소를 원형으로 복원하는 것이 가능하다는 장점이 있다(Song, 2017). 이후 수집 키워드의 출현 빈도를 기준으로 상위 50개의 단어를 추출하였다. 그러나 출현한 단어의 빈도수가 높다고 해서 무조건 중요도가 높다고 판단하기 어렵다(Lee et al., 2018). 따라서 특정 단어가 한 문서 내에서 얼마나 중요한가를 확인할 수 있는 TF-IDF 분석을 수행하였다. 이와 같은 TF-IDF 분석은 빈도분석의 한계를 보완하고, 문서 내에서 얼마만큼 중요한지를 파악할 수 있다(Lee & Hong, 2015).

둘째, 감성분석은 웹사이트 또는 소셜 미디어 이용자들의 다양한 의견 또는 여론을 분석하여 가치 있는 이해를 이끌어내는 방법이다(Byun, 2023). 이는 보편적으로 텍스트에 나타난 감정을 구분하거나 이를 객관적인 정보로 수치화하는 데 사용된다. 감성분석은 텍스트의 긍정 및 부정의 비율을 넘어 호감, 기쁨, 흥미 등과 같은 세부적인 감성의 결과 확인이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 분석 방법은 오피니언 마이닝이라고도 불리며, 주로 객관성과 주관성을 판별하는 ‘주관성 분석’, 문서의 긍정 또는 부정 여부를 판단하는 ‘극성 분석’, 마지막으로 긍정 및 부정의 정도를 측정하는 ‘극성의 정보분석’ 세 단계로 구분된다(Yoo, 2020). 감성분석의 방법은 크게 사전기반과 머신러닝 기반으로 구분되어있다. 사전기반 감성분석은 다양한 단어들에 대하여 구축된 긍정 및 부정 감정값을 기반으로 분석하는 방식이며, 사전기반 감성분석은 단어에 대한 감정값을 머신러닝으로 학습시킨 뒤 분석하는 방식이다(Hutto & Gilbert, 2014). 본 연구의 경우 로버트 플루칙(Robert Plutchick)의 감정 체계를 수용하여 텍스톰에서 개발한 감성어휘 사전을 기반으로 단어를 분류, 감성 강도와 빈도를 측정하였다. 이와 같은 감성분석은 서비스 또는 상품에 대한 시장 현황을 파악하고 규모를 예측하는 데 주로 활용된다(Kang et al., 2012).

셋째, 의미연결망 분석은 사회연결망 분석을 텍스트 내의 커뮤니케이션 메시지에 적용한 방법으로, 텍스트 내의 단어 간의 연결성을 통해 의미를 추출하는 기법이다. 특정한 사회현상을 종합적으로 이해하기 위해서는 상호작용 결과인 연결망 구조를 분석할 필요가 있다(Lee, 2014; Wasserman & Faust, 1994). 의미연결망의 중심값은 0에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 연관이 있다고 해석할 수 있다. 이를 통해 출현한 단어 간의 연관성을 파악하였다. 추가로, Ucinet6 프로그램의 Netdraw 기능을 활용하여 CONCOR 분석을 수행하였다. CONCOR 분석은 유사한 특성을 내포하는 키워드를 중심으로 군집을 형성해주는 분석으로, 동질적인 단어 간의 그룹을 형성하여 의미 있는 패턴을 도출할 수 있다(Ahn & Min, 2016).

빅데이터 분석과정에서 키워드 선정, 자료 정제 및 해석 단계는 연구자의 판단하에 진행되기에 연구자의 주관이 개입될 수 있다는 문제점이 존재한다. 이와 더불어, 네트워크를 구성하는데 연구 주제의 특정 측면만을 대표하는 데 어려움이 있다(Kim, 2013). 따라서 본 연구의 신뢰도 및 타당도를 확보하기 위해 스포츠 경영학 교수 1인, 박사과정 1인, 석사과정 1인으로 분석 집단을 구성하였으며, 전문가 집단 회의를 통해 연구 설계, 키워드 선정, 자료 수집 채널, 결과 해석 과정 등을 점검하였다.

연구 결과

1. 자료 수집 결과

본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2021년 7월 1일부터 2023년 11월 1일인 약 2년 4개월로 설정하여 자료를 수집하였다. 최초 수집 자료는 26,437개로 나타났으며, 수집된 자료는 모두 정밀하게 검토하는 정제과정을 거쳤다. 최종적으로 분석에 활용된 데이터는 <Table 2>와 같다.

View original
Table 2
Data collection
Keywords Naver Daum Total
Blog News Cafe Blog News Cafe
Yachting+Sports 1,000 557 1,000 165 0 164 2,886
Rowing+Sports 1,000 768 1,000 165 0 165 3,098
Canoeing+Sports 1,000 666 1,000 165 0 162 2,993
Total 3,000 1,991 3,000 495 0 491 8,997
7,991 986

2. 자료 분석 결과

첫째, 수상스포츠에 대한 대한민국 소비자의 인식을 파악하기 위하여 텍스트마이닝을 수행하였다. 키워드 분석에 앞서 시각적 해석을 방해할 수 있는 과도한 정보를 방지하기 위하여 상위 50개의 단어로 범위를 제한하였다(Kim & Kim, 2015). 그 결과, 단어 빈도는 스포츠(6464), 요트(4172), 카누(3888), 조정(2781), 해양레저스포츠(1631), 체험(1566), 카약(1088) 등의 순으로 나타났으며, TF-IDF 분석 결과는 요트(5409.16), 카누(4828.313), 스포츠(4578.45), 조정(3870.505), 체험(3419.714), 해양레저스포츠(3287.579), 종목(2646.58) 등의 순으로 나타났다. 연결 정도 중심성 분석 결과는 스포츠(.195), 요트(.157), 카누(.142), 체험(.088), 해양레저스포츠(.074), 조정(.065), 카약(.057) 등의 순으로 나타났다. 텍스트마이닝 분석 결과는 <Table 3>과 같다.

View original
Table 3
Results of text mining analysis
Rank Keyword Frequency Keyword TF-IDF Keyword Degree centrality
1 Sports 6464 Yachting 5409.16 Sports 0.195
2 Yachting 4172 Canoeing 4828.313 Yachting 0.157
3 Canoeing 3888 Sports 4578.45 Canoeing 0.142
4 Rowing 2781 Rowing 3870.505 Experience 0.088
5 Marine leisure sports 1631 Experience 3419.714 Marine leisure sports 0.074
6 Experience 1566 Marine leisure sports 3287.579 Rowing 0.065
7 Kayak 1088 Event 2646.58 Kayak 0.057
8 Competition 1063 Competition 2630.265 Event 0.055
9 Event 1061 Kayak 2607.698 Competition 0.046
10 Diversity 966 Diversity 2290.775 Diversity 0.046
11 Possibility 921 Athlete 2277.035 Aquatic 0.041
12 Athlete 838 Possible 2245.409 Athlete 0.036
13 Aquatic 729 Game 1965.923 Free 0.032
14 Game 692 Aquatic 1960.253 Game 0.031
15 Hosting 599 Host 1754.252 Operation 0.031
16 Proceeding 572 Free 1689.854 Leisure sports 0.028
17 Operation 555 Leisure sports 1684.773 Marine 0.028
18 Sea 546 Operation 1658.75 Possible 0.027
19 Time 535 Sea 1656.561 Sea 0.027
20 Leisure sports 531 Progress 1649.545 Provide 0.027
21 Free 519 Tour 1612.837 Host 0.026
22 Marine 516 Chuncheon 1601.62 Program 0.025
23 Provision 502 Time 1595.436 Progress 0.024
24 Tour 486 Marine 1587.502 Tour 0.023
25 Water sports 480 Provide 1560.446 Time 0.022
26 Hangzhou 445 Water sports 1546.506 Hangzhou 0.022
27 Price 444 Hangzhou 1543.095 Activity 0.021
28 Travel 440 Travel 1420.095 Asian Games 0.021
29 Chuncheon 435 Hopping 1415.668 Water sports 0.02
30 Activity 432 Program 1413.721 Travel 0.019
31 Program 426 Price 1411.105 Swimming 0.019
32 Usage 421 Activity 1399.157 Surfing 0.018
33 Asian Games 405 Asian Games 1398.645 Snorkeling 0.017
34 Surfing 379 Usage 1374.434 Windsurfing 0.017
35 Swimming 365 Boracay 1277.199 Hopping 0.016
36 Hopping 359 Surfing 1241.763 Nationwide 0.015
37 Snorkeling 348 Swimming 1226.187 Boat 0.015
38 Business 337 Business 1200.11 Chuncheon 0.014
39 Exercise 329 Snorkeling 1183.888 Usage 0.014
40 Boracay 329 Exercise 1174.211 Boracay 0.014
41 Nationwide 325 Nationwide 1165.114 Korea 0.014
42 Korea 320 Resort 1157.462 Reservation 0.014
43 Reservation 316 Korea 1154.995 Domestic 0.014
44 Start 311 Han River 1140.599 Start 0.013
45 Domestic 310 Reservation 1131.583 Resort 0.013
46 Windsurfing 310 Windsurfing 1095.563 Event 0.013
47 Resort 309 Boat 1092.042 Exercise 0.012
48 Boat 308 Domestic 1086.239 People 0.011
49 People 295 Start 1065.382 Business 0.01
50 Event 290 Support 1044.489 Price 0.009

둘째, 수상스포츠에 대한 소비자들의 긍정 및 부정 반응을 확인하기 위하여 감성분석을 실시하였다. 그 결과, 긍정 단어 비율이 84.31%를 차지하여 부정 단어 비율인 15.63%보다 약 5배 이상 높은 것으로 나타났다. 긍정 단어로는 좋다(832), 추천(361), 멋지다(286), 자연스럽다(262) 등으로 나타났으며, 부정 단어로는 울다(138), 어렵다(135), 난해하다(88), 힘들다(86) 등으로 나타났다. 세부 감성 결과로는 호감이 가장 높은 빈도수를 차지하였으며, 차순위로는 흥미, 기쁨, 슬픔, 거부감 등의 순으로 나타났다. 감성분석 결과의 구체적인 내용은 <Table 4>에 제시하였으며, 이를 시각화 결과는 <Fig. 1>과 같다.

View original
Table 4
Results of sentiment analysis
Category Frequency Emotional Intensity Ratio (%) Frequency Ratio (%)
Positive 8013/9504 85.26 84.31
Negative 1491/9504 14.74 15.63
Positive Frequency Negative Frequency
Good 862 Cry 138
Recommend 361 Difficult 135
Cool 286 Confusing 88
Natural 262 Tough 86
Special 256 Dislike 65
Want 238 Regretful 58
Beautiful 201 Burdensome 55
Enjoyable 196 Lacking 52
Luxury 187 Uncomfortable 44
New 179 Worry 42
Specific Emotions Frequency Ratio (%)
Affection 5549 58.39
Interest 1662 17.49
Joy 802 8.44
Sadness 371 3.90
Rejection 739 7.78
Anger 109 1.15
Fear 164 1.73
Surprise 50 0.53
Pain 58 0.61
Total 9504 100.0
View original
Fig. 1
Visualization of sentiment analysis results
KJSS-37-3-386_F1.tif

셋째, 네트워크 내의 키워드 동향 및 패턴을 파악하고자 의미연결망 분석을 수행한 결과, 노드의 수는 50개, 링크의 수는 2,268개, 네트워크의 밀도는 .926으로 나타났다. 의미연결망 분석에서 노드의 크기는 키워드의 노출 빈도를 의미하며, 링크는 키워드 간의 동시 출현 빈도를 의미한다(Kim & Kim, 2016). 이와 같은 링크의 굵기가 굵을수록 높은 상관관계를 가진다(Jeon & Choi, 2021). 네트워크 밀도는 전체 노드들의 관계를 의미한다. 일반적으로 네트워크 밀도가 .5 이상이면 밀도가 높은 것으로 판단할 수 있으며, 이는 네트워크의 응집성이 강하다고 볼 수 있다(Lee et al., 2022). 의미연결망 분석 결과는 <Fig. 2>에 제시하였다.

View original
Fig. 2
Visualization of semantic network analysis results
KJSS-37-3-386_F2.tif

마지막으로, 구조적 분석을 통해 노드 간 특정 패턴을 파악하고자 CONCOR 분석을 수행하였다. 그 결과, 네트워크에서 총 3개의 주요 군집이 형성되었으며, 각각의 군집에 속해있는 노드들이 공통적으로 의미하는 바를 파악하고자 전문가 집단 회의를 거쳐 각 군집 명을 명명하였다. 군집 1의 경우, 여행, 리조트, 시간, 가격, 다양, 제공 등의 단어로 구성되어 ‘스포츠 투어리즘’이라 명명하였다. 군집 2의 경우, 레저스포츠, 무료, 운영, 체험, 프로그램 등의 단어가 군집에 포함되어 ‘레저 액티비티’라 명명하였다. 군집 3의 경우, 개최, 경기, 대회, 선수, 아시안게임, 종목 등의 단어로 구성되어 ‘스포츠 이벤트’로 명명하였다. CONCOR 분석의 시각화 결과는 <Fig. 3>과 같다.

View original
Fig. 3
Visualization of CONCOR analysis results
KJSS-37-3-386_F3.tif

Study 2

본 연구의 Study 1에서 수행한 빅데이터 분석은 그 특성상 추출된 모든 키워드의 의미와 관계를 해석하고 분석하는 과정에서 연구자의 주관적 견해가 개입될 가능성이 크다는 한계점을 지닌다(Lee et al., 2018). 더불어, 이와 같은 양적 연구는 특정 현상의 상황적 맥락을 반영하고 깊이 있는 이해를 제공하는 데 제한점을 가진다(Johnson & Onwuegbuzie, 2004). 이에 본 연구는 양적연구방법과 질적연구방법의 강점을 활용하는 통합연구 방법을 활용하여(Creswell & Clark, 2007; Tashakkori & Teddlie, 2003), 현상에 대한 세밀한 증거와 심층적 해석을 도출하고자 하였다(Greene et al., 1989). 따라서 본 연구의 Study 2에서는 수상스포츠 현장 경험과 전문적 식견을 보유한 전문가들의 견해를 체계적으로 수렴하고, 객관적이고 실효성 있는 활성화 방안을 도출할 수 있는 델파이 조사기법을 활용하였다.

연구 방법

1. 연구 설계 및 전문가 패널 선정

델파이 조사기법은 특정 주제에 대하여 전문가 집단의 견해를 체계적으로 도출하는 방법으로, 주로 정책적인 문제 또는 사회적 쟁점이 되는 사항에 대하여 효율적으로 대응하는 방법이다. 더불어, 공간에 구애받지 않고 익명성을 보장하여 동등한 수준에서 의견을 수렴할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 델파이 조사기법은 전문가 패널 구성이 가장 중요하다고 알려져 있는데, 표본의 크기를 결정할 때 해당 분야의 전문성, 패널 간의 관련성, 대표성 등을 고려해야 한다(Anderson, 1997). 또한, 객관적이고 편향되지 않은 사고를 촉진해야 하며, 중도 탈락을 방지하기 위하여 연구 기간 동안 적극적인 참여가 가능한 전문가를 선정할 필요가 있다(Hong, 2016). 델파이 조사에서 신뢰성을 높이고 오차를 줄이기 위해서는 최소 10명의 전문가 패널이 요구되며(Dalkey, 1969), 일반적으로 10에서 15명을 권고한다는 Delbecq et al.(1975)의 연구에 근거하여 엘리트 수상스포츠에 5년 이상의 직접적 경험이 있는 수상스포츠 협회 직원, 대학 교수, 코치·감독으로 15명의 전문가 패널을 구성하였다. 패널 수집은 비확률표본추출법 중 목적표본추출법과 눈덩이 표본 추출 방법을 활용하였으며, 전문가 패널의 특성은 <Table 5>와 같다.

View original
Table 5
Characteristics of the delphi expert panel
Category Selection Criteria Sport n
Sport Association officials Staff members responsible for affairs related to the respective sport association Sailing 2
Rowing 2
Canoeing 2
University Professor Professors in the relevant academic field with experience in the respective sport Sailing 1
Rowing 1
Canoeing 1
Coaches Coaches with at least 10 years of experience in the respective sport Sailing 2
Rowing 2
Canoeing 2
Total 15

2. 연구 절차

델파이 기법은 여러 차례의 라운드를 거쳐 전문가 패널 간의 합의점을 도출하는 방법이다. 그러나, 2라운드 내에 패널 간의 의견이 일치를 이룰 경우, 후속 라운드부터는 결과의 차이가 나타나지 않기에 2라운드에서 종료하여도 무방하다(Delpecq et al., 1975). 이에 근거하여 본 연구 역시 2라운드까지 실시하였다. 자료 수집은 선정된 전문가 패널들에게 동의를 구한 후 우편 또는 이메일로 조사를 진행하였다. 1라운드에서는 전통적인 델파이 조사기법에 따라 개방형 질문지를 활용하여 형식에 구애받지 않고 자유롭게 의견을 기술하도록 하였다(Joo, 2015). 이후 2라운드에서는 1라운드 응답을 기반으로 내용분석을 수행하여 범주화한 뒤, 각 요인의 중요도를 평가하기 위해 ‘전혀 중요하지 않다(1점)’부터 ‘매우 중요하다(5점)’로 구성된 5점 Likert 척도를 활용하여 응답하도록 하였으며, 모든 범주에 대하여 1위부터 6위까지 순위를 정하도록 하였다. 또한 전문가 패널은 범주화된 내용에 대하여 제안 또는 수정사항을 자유롭게 제시하도록 장려하였다. 모든 설문지의 구성은 스포츠 경영학 전공 교수 1인과 스포츠 경영학 박사 과정생 1인, 스포츠 경영학 석사 과정생에게 내용 타당도 검증을 받았다. 최종 라운드가 종료된 시점까지 자료 수집 기간은 2024년 3월 1일부터 2024년 5월 16일까지였으며, 수집된 자료는 SPSS ver.26을 활용하여 우선순위의 평균값, 중앙값, 변이계수, 표준편차를 산출하는 통계적인 분석과정을 거쳤다. 추가로, 각 범주의 우선순위에 대한 일치도를 확인하기 위하여 Kendall의 W 검증(Schmidt, 1997)을 수행하였다.

연구 결과

1. 1라운드 델파이 조사 결과

1라운드 델파이 설문 문항은 엘리트 수상스포츠 관련 자료 문헌분석 및 스포츠 활성화 선행연구를 기반으로 행정 및 재정, 조직, 시설 및 인프라, 훈련 및 교육 프로그램, 인적 자원, 홍보 총 6가지 부문에 대한 개방형 응답을 수집하였다. 1라운드 수집 결과는 15인의 전문가 패널 중 11부의 유효한 자료가 수집되어 약 73%의 수집률을 보였다. 세부적인 결과로는 행정 및 재정 부문 18개, 조직 부문 11개, 시설 및 인프라 부문 13개, 훈련 및 교육 프로그램 10개, 인적 자원 부문에서는 12개, 홍보 부문에서는 11개의 의견을 수집하였다. 1차 델파이 조사를 통해 도출된 하위요인은 <Table 6>과 같다.

View original
Table 6
First delphi survey results on Elite Water Sport
Category Summary of open-ended survey responses
Administration & Finance Securing financial support from the government for water sports budgets, Addressing training environment constraints with public institutions, Streamlining and ensuring transparency of administrative procedures at the association level, Expanding sports investment and sponsorships through corporate partnerships
Organization Establishment of additional water sports organizations by region and strengthening of operational systems, Capacity building through the recruitment of specialized personnel for water sports associations, Implementation of a professional management system for athletes and coaches, Strengthening and operation of internal administrator training programs within the association, Provision of support programs for elite athletes in job and schedule management, Recruitment of international professionals and enhancement of networking
Facilities & Infrastructure Construction of water sports training facilities and stadiums, Renovation of existing water sports training facilities and stadiums, Establishment of indoor water sports training centers, Development of policies for sustainable facility maintenance and improvement, Strategies to secure domestic self-sufficient equipment to overcome high costs,
Traing & Education programs Strengthening safety education for athletes and coaches, Developing and enhancing training programs and collaboration systems to improve international competitiveness in water sports, Expanding career support programs for retired athletes, Developing standardized technical skills and educational materials
Human resources Improving the reward system, including scholarships, for athletes and coaches, Expanding preferential treatment for athletes' career experience, Introducing support systems for research and development in elite water sports, Expanding human resource recruitment through school physical education programs
Promotion Promoting water sports through the use of social media and media outlets, Expanding the base of participants through the establishment of university leagues, Improving public perception of water sports through community-based experiential events and festivals, Utilizing celebrities for widespread public promotion

2. 2라운드 델파이 조사 결과

1라운드 조사에서 도출된 총 75개의 요인에 대한 개념적 해석을 토대로 중복되는 내용을 제거하여 최종적으로 27개의 활성화 요인을 도출하였다. 2라운드 델파이 조사 결과, 15인의 패널 중 14부의 유효한 자료를 수집하여 총 93%의 응답률을 보였다. 엘리트 수상스포츠 활성화 전략에 대한 카테고리 우선순위 및 중요도 분석 결과, 행정 및 재정 측면(M=4.64, SD=.497)이 가장 높은 우선순위를 차지했으며, 시설 및 인프라(M=4.43, SD=.646), 인적 자원(M=4.36, SD=.842), 홍보(M=4.21, SD=.802), 훈련 및 교육 프로그램(M=4.00, SD=.679), 조직(M=3.79, SD=.699) 순으로 나타났다. 또한, 각 카테고리의 우선순위 결과의 일치도를 평가하기 위해 켄달의 일치 계수 분석을 수행한 결과, W=.750(df=5, p<.001)으로 통계적으로 유의미한 차이를 보여 전문가 패널의 우선순위 결과의 신뢰성을 확인하였다. 활성화 방안 범주의 우선순위 분석 결과는 <Table 8>에 제시하였다.

View original
Table 7
Second delphi survey results on Elite Water Sport
Category Factor Priority M SD Median Value
Administration & Finance Securing financial support from the government for water sports budgets 1 4.36 .745 4.50
Addressing training environment constraints with public institutions 3 4.07 .616 4.00
Streamlining and ensuring transparency of administrative procedures at the association level 2 4.29 .726 4.00
Expanding sports investment and sponsorship through corporate partnerships 4 4.21 .699 4.00
Facilities & Infrastructure Construction of water sports training facilities and stadiums 2 4.57 .646 5.00
Renovation of existing water sports training facilities and stadiums 1 4.79 .426 5.00
Establishment of indoor water sports training centers 5 4.00 .877 4.00
Development of policies for sustainable facility maintenance and improvement 4 4.21 .579 4.00
Strategies to secure domestic self-sufficient equipment to overcome high costs 3 4.50 .519 4.50
Human resources Improving the reward system, including scholarships, for athletes and coaches 2 4.43 .646 4.50
Expanding preferential treatment for athletes' career experience 3 4.29 .611 4.00
Introducing support systems for research and development in elite water sports 3 4.29 .611 4.00
Expanding human resource recruitment through school physical education programs 1 4.71 .469 5.00
Promotion Promoting water sports through the use of social media and media outlets 1 4.50 .650 5.00
Expanding the base of participants through the establishment of university leagues 3 4.43 .646 4.50
Improving public perception of water sports through community-based experiential events and festivals 2 4.50 .519 4.50
Utilizing celebrities for widespread public promotion 4 4.29 .726 4.00
Trainig & Education programs Strengthening safety education for athletes and coaches 1 4.57 .514 5.00
Developing and enhancing training programs and collaboration systems to improve international competitiveness in water sports 2 4.50 .519 4.50
Expanding career support programs for retired athletes 3 4.29 .825 4.50
Developing standardized technical skills and educational materials 4 4.14 .864 4.00
Organization Establishment of additional water sports organizations by region and strengthening of operational systems 3 4.43 .514 4.50
Capacity building through the recruitment of specialized personnel for water sports associations 1 4.64 .497 5.00
Implementation of a professional management system for athletes and coaches 5 4.21 .802 4.00
Strengthening and operation of internal administrator training programs within the association 2 4.50 .519 4.50
Provision of support programs for elite athletes in job and schedule management 6 4.21 .579 4.00
Recruitment of international professionals and enhancement of networking 4 4.29 .714 4.50
View original
Table 8
Priority by categorization factor
Category Priority M SD Median Value
Administration & Finance 1 4.64 .497 5.00
Facilities & Infrastructure 2 4.43 .646 4.50
Human resources 3 4.36 .842 4.00
Promotion 4 4.21 .802 4.00
Training & Education programs 5 4.00 .679 4.00
Organization 6 3.97 .699 5.00

Kendall’s W=.750 (df =5). p<.001

3. 하위요인별 우선순위 결과

엘리트 수상스포츠 활성화를 위한 구체적인 방안을 제시하기 위하여 각각의 범주별 하위요인에 대한 우선순위 분석을 수행하였다. 첫번째 우선순위로 선정된 행정 및 재정 범주의 하위요인은 ‘수상스포츠 예산에 대한 정부의 재정 지원 확보(M =4.36, SD =.745)’, ‘협회 차원의 투명성 제고 및 행정 절차 간소화(M =4.29, SD =.726)’, ‘공공기관과의 협업을 통한 교육환경 제약 완화(M =4.21, SD =.699)’, ‘기업과의 파트너십을 통한 스포츠 투자 유치 및 후원 확대(M =4.07, SD =.616)’ 순으로 나타났다. 두 번째 우선순위인 시설 및 인프라 범주의 하위요인은 ‘기존 수상스포츠 훈련시설 및 경기장 재정비(M =4.79, SD =.426)’, ‘신규 수상스포츠 훈련시설 및 장소 건설(M =4.57, SD =.646)’, ‘고비용 극복을 위한 국산 장비 조달 전략 개발(M =4.50, SD =.519)’, ‘지속 가능한 시설 유지 및 개선을 위한 정책 수립(M =4.21, SD =.579)’, ‘수상스포츠 실내 훈련센터 건립(M =4.00, SD =.877)’ 순으로 나타났다. 세 번째 우선순위로 선정된 인적 자원 범주의 하위요인은 ‘학교체육을 통한 인적 자원 공급 확대(M =4.71, SD =.469)’, ‘선수·코치 장학금 및 보상 시스템 개선(M =4.43, SD =.646)’, ‘선수 경력 개발에 유리한 프로그램 확대(M =4.29, SD =.611)’, ‘엘리트 수상스포츠 연구 개발 지원 시스템 도입(M =4.29, SD =.611)’ 순으로 나타났다. 네 번째 우선순위인 홍보 범주의 하위요인 우선순위 결과, ‘소셜 미디어 매체를 활용한 수상스포츠 홍보(M =4.50, SD =.650)’, ‘지역사회 연계 체험 행사 및 축제를 통한 수상스포츠에 대한 대중의 인식 개선(M =4.50, SD =.519)’, ‘대학 리그 설립을 통한 참여 확대(M =4.43, SD =.646)’, ‘대중 홍보를 위한 연예인 활용(M =4.29, SD =.726)’ 순으로 나타났다. 다섯 번째 우선순위로 선정된 훈련 및 교육 프로그램 범주의 우선순위 분석 결과, ‘선수·지도자의 안전교육 강화(M =4.57, SD =.514)’, ‘수상스포츠의 국제 경쟁력 강화를 위한 전문인력 양성 및 협력체계 강화(M =4.50, SD =.519)’, ‘은퇴선수를 위한 진로 지원 프로그램 개선(M =4.29, SD =.825)’, ‘단일화된 기본 기술 및 교육자료 개발(M =4.14, SD =.864)’로 나타났다. 마지막으로, 여섯 번째 우선순위인 조직 범주의 하위요인 결과, ‘수상스포츠 협회의 전문인력 채용을 통한 역량 강화(M =4.64, SD =.497)’, ‘협회 내부 행정 교육 프로그램 강화 및 운영(M =4.50, SD =.519)’, ‘지역 수상스포츠 조직의 운영 시스템 구축 및 강화(M =4.43, SD =.514)’, ‘국제 전문인력 채용 및 네트워크 강화(M =4.29, SD =.714)’, ‘선수·지도자를 위한 전문 관리 시스템 구현(M =4.21, SD =.802)’, ‘엘리트 선수의 일정 및 직무 관리를 위한 지원 프로그램 제공(M =4.21, SD =.579)’으로 나타났다. 구체적인 하위요인별 우선순위 결과는 <Table 7>과 같다.

논 의

본 연구는 수상스포츠에 대한 대한민국 소비자들의 인식을 분석하고, 엘리트 수상스포츠 활성화를 위한 전략적 방향을 제시하고자 하였다. 이에 대한 논의는 다음과 같다.

1. 대한민국 수상스포츠에 대한 소비자 인식 분석

본 연구의 Study 1에서는 대한민국 소비자들의 수상스포츠에 대한 인식을 분석하기 위해 ‘요트+스포츠’, ‘조정+스포츠’, ‘카누+스포츠’ 세 가지 키워드를 활용하여 자료를 수집하였으며, 분석 결과에 대한 논의는 다음과 같다. 첫째, 텍스트마이닝 분석 결과, 주요 검색어(요트, 조정, 카누, 스포츠)를 제외하고 ‘해양레저스포츠’가 가장 높은 빈도를 보였으며, TF-IDF 및 연결 중심성 분석에서도 상위에 위치하였다. 이는 한국에서 요트, 조정, 카누와 같은 수상스포츠가 주로 레저 활동으로 인식되고 있음을 시사한다. 또한, ‘체험’이라는 용어 역시 높은 빈도와 중심성을 보였으며, 이는 수상스포츠가 지속적인 참여 스포츠라기보다는 일회성 체험활동으로 인식되고 있음을 보여준다. 이러한 결과는 환경적 제약으로 인해 수상스포츠의 참여 기회가 제한적이라는 현실을 반영한 것으로 해석될 수 있다. 한편, 자료 수집 기간은 도쿄 올림픽과 항저우 아시안게임 기간과 겹쳤으며, 두 대회 모두 요트, 조정, 카누 종목이 정식 경기로 진행되었다. 그러나 엘리트 스포츠와 관련된 용어의 빈도는 매우 낮게 나타났으며, 이는 한국 내에서 수상스포츠가 엘리트 스포츠로서의 인지도가 부족하다는 점을 보여준다. 이러한 결과는 수상스포츠를 엘리트 스포츠로서 활성화하기 위한 체계적인 전략 마련의 당위성을 제기한다.

둘째, 감성분석 결과, 수상스포츠에 대한 긍정 비율은 84.31%로 나타났으며, 부정 비율은 15.63%에 그쳤다. 이는 한국 소비자들이 수상스포츠에 대해 대체로 긍정적인 인식을 지니고 있음을 나타낸다. 이러한 경향은 소셜미디어 기반 텍스트 분석에서 흔히 나타나는 긍정 편향(positive bias) 경향과 일치한다. 선행연구에 따르면 온라인 이용자들은 부정적 감정보다 긍정적 감정을 표현하거나 공유하는데 상대적으로 수용적인 성향을 보인다(Bonacchi et al., 2025; Ferrara & Yang, 2015). 특히 스포츠 관련 콘텐츠는 그 특성상 즐거움, 성취감, 흥미 등 긍정적 정서를 유발하는 요소를 다수 포함하고 있어, 긍정 감성이 비교적 높게 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 높은 긍정 비율은 수상스포츠가 지닌 체험적·여가적 가치에 대한 소비자들의 긍정적 인식이 반영된 결과로 볼 수 있다. 한편, 부정적 감정과 연관된 단어로는 ‘울다’, ‘어렵다’, ‘난해하다’ 등이 포함되었는데, 이는 타 스포츠와 비교적 접근성이 낮은 수상스포츠의 특성상 관광 또는 체험과 같이 경험하는 과정으로부터 발생하는 반응으로 미루어 볼 수 있다. 이러한 결과는 수상스포츠의 인프라 확충 및 접근성 향상이 소비자 참여를 확대하는 중요한 과제가 될 수 있음을 시사한다.

셋째, CONCOR분석 결과, 세 가지 주요 군집이 도출되었다. Cluster 1은 스포츠, 카누, 서핑, 여행, 리조트 등의 단어로 구성된 ‘스포츠 투어리즘(Sports Tourism)’ 군집이다. 글로벌 시장에서는 해양 레저 스포츠 기반의 관광시장이 지속적으로 성장하고 있으며(Buhalis, 2000; Dawson et al., 2007; Orams, 1999), 한국에서도 마찬가지로 더 활동적이고 모험적인 해양 스포츠 관광으로의 전환이 나타나고 있다(Kim et al., 2022). 이는 해양 레저 활동이 여행 및 관광 경험의 요소로서 소비자 수요가 증가하고 있음을 보여준다(Korea Maritime Institute, 2021). Cluster 2는 수상스포츠, 레저스포츠, 바다, 운영, 윈드서핑 등의 단어가 포함된 ‘레저 액티비티(Leisure Activities)’ 군집이다. 최근 수상레저 스포츠가 기존의 해안이나 농촌 지역에만 국한되지 않고, 한강과 같은 도시 환경에서도 쉽게 접근할 수 있게 변화하고 있다(Kim, 2017). 이러한 변화는 서울시의 ‘스포츠 팔레트 in 한강’ 프로그램과 같은 지방자치단체의 정책적 지원을 통해 촉진되고 있으며, 수상스포츠에 대한 대한민국 소비자의 지속적인 관심 증대에 기여하고 있다(Kim, 2020). 그러나, 여전히 계절적 제약에 의해 프로그램 운영이 제한되는 한계가 존재한다. 이러한 결과는 지속 가능한 소비자 참여를 유도하기 위해 영구적이고 접근이 용이한 시설에 대한 투자가 필요함을 시사한다. Cluster 3은 항저우, 아시안게임, 경기, 국내, 종목 등의 단어로 구성된 ‘스포츠 이벤트(Sports Events)’ 군집이다. 추가적인 원문 내용 검토를 통해 항저우 아시안게임에서 한국 선수들의 우수한 성과로 인한 미디어 보도의 증가가 확인되었으나, 도쿄 올림픽에서는 상대적으로 낮은 관심을 보였다. 이는 메가 스포츠 이벤트에서의 우수한 성적이 미디어와 대중의 관심을 증진시키는 효과를 보이나(Park & Cho, 2019), 이러한 성과 중심의 미디어 보도가 비인기 종목의 장기적 발전을 저해할 수 있음을 보여준다. 따라서 수상스포츠의 지속 가능한 성장을 위해 성과 중심적 보도에서 벗어나 균형 잡힌 미디어 보도의 필요성이 제기된다.

2. 대한민국 엘리트 수상스포츠 활성화 방안

본 연구의 Study 2에서는 대한민국 엘리트 수상스포츠의 활성화 방안을 제시하기 위해 요트, 조정, 카누 종목의 다양한 이해관계를 대표하는 협회 임직원(행정 전문가), 전공 교수, 지도자(코치·감독) 등으로 구성된 총 15명의 전문가 집단을 대상으로 델파이 조사를 수행하였다. 본 연구의 주요 목적은 엘리트 수상스포츠의 활성화를 위한 전문가들의 견해와 각 요인의 중요도를 분석함으로써, 대한민국 엘리트 수상스포츠의 지속적 발전을 위한 실질적인 방안을 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 1차 및 2차 델파이 조사를 통해 전문가들의 의견을 수렴하고, 그 결과를 분석하였다. 1차 델파이 조사에서는 개방형 질문을 활용하여 27개의 하위요인으로 구성된 엘리트 수상스포츠 활성화 방안을 도출하였다. 이후 2차 델파이 조사를 통해 1차 조사에서 도출된 하위요인을 범주화하고, 각 요인의 우선순위와 중요도를 분석한 결과, ‘행정 및 재정’, ‘시설 및 인프라’, ‘인적 자원’, ‘홍보’, ‘훈련 및 교육 프로그램’, ‘조직’ 순으로 나타났다.

본 연구의 1차 델파이 조사에서는 개방형 질문을 통해 전문가들의 다양한 의견을 수집하였으며, 15명의 패널 중 11명이 응답하여 약 73%의 응답률을 나타냈다. 이는 전문가들이 연구 주제에 관심과 참여 의지를 보였음을 의미하는 동시에, 개방형 질문이 요구하는 사고와 의견 표현의 부담으로 인해 일부 패널이 참여하지 못하였음을 시사한다. 이를 고려하여 2차 라운드에서는 1차 응답을 기반으로 구조화된 질문을 제시하였고, 14명이 응답하여 약 93%의 높은 참여율을 기록하였다. 이러한 응답률의 증가는 전문가들이 조사 내용과 절차에 익숙해지고, 구조화된 질문에 관하여 보다 효율적으로 판단을 내릴 수 있었기 때문으로 판단된다. 따라서 반복 라운드를 통한 참여 과정은 전문가들의 참여 동기를 강화하고, 합의 형성의 신뢰성과 결과의 대표성을 높이는데 기여하였음이 확인된다. 최종 델파이 분석에 따른 범주별 활성화 방안의 구체적인 순위는 다음과 같다.

첫째, 행정 및 재정 부문에서 가장 중요한 하위요인은 ‘수상스포츠 예산에 대한 정부의 재정 지원 확보’였으며, 이는 정부의 재정적 지원이 엘리트 수상스포츠 활성화의 핵심 요소임을 나타낸다. 관련 선행연구에 따르면, 스포츠 이벤트의 안정성 유지와 질적 향상을 위해서는 재정 확보가 가장 중요한 요인으로 지적되었으며, 이는 본 연구의 결과와 일치한다(Hwang, 2013; Kim, 2007). 그러나, 비인기 스포츠 종목은 예산 배정에서 차등 대우를 받으며, 이는 비인기 종목의 발전을 저해하는 중요한 요인으로 작용하고 있다(Kim et al., 2012). 따라서 안정적이고 균형적인 정부의 재정적 지원을 확보하는 것이 수상스포츠 종목의 활성화를 위한 가장 우선적인 방안으로 제시된다.

둘째, 시설 및 인프라 부문에서는 ‘기존 수상스포츠 훈련시설 및 경기장 재정비’가 가장 중요한 요인으로 나타났다. Oh and Kang(2011)이 언급한 바와 같이, 비인기 스포츠는 그 특성상 장소의 중요성이 매우 크며 경기 내적 요인에 대한 의존도가 높다고 할 수 있다. 이와 동일한 맥락으로서 요트, 조정, 카누와 같은 수상스포츠 또한 수면 위에서 진행되는 특성상 경기장과 훈련시설에 대한 의존도가 매우 크다. 따라서 엘리트 수상스포츠의 저변을 확대하려면 수상스포츠 시설과 인프라를 강화하는 방안이 필요하다. 즉, 대한민국 엘리트 수상스포츠 선수들에게 최적의 훈련 환경을 제공하고, 다양한 국제 및 국내 대회를 유치하여 수상스포츠의 발전을 촉진할 수 있도록 기존 시설의 보수와 강화를 진행할 필요가 있다.

셋째, 인적 자원 부문에서는 ‘학교체육을 통한 인적 자원 공급 확대’가 1순위로 나타났다. 현재 엘리트 수상스포츠 선수의 수급은 주로 학생들을 지도하고 관리하는 코치와 감독에 의존하고 있으며, 개인적인 인맥이나 지역 체육 교사 등을 통해 제한적으로 이루어지고 있어 인적 자원 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 학교 운동부에서 엘리트 선수 자원을 확보하는 데 있어 학교장의 관심이나 재량에 따라 선수 수급 및 운동부 지원에 큰 차이가 발생하는 상황이다(Kim et al., 2012). 따라서 엘리트 수상스포츠 선수 수급을 원활하게 하기 위해서는 학교장의 적극적인 협조를 통해 물리적 환경을 개선하고, 수상스포츠에 대한 접근성을 높일 수 있는 학교 체육교육을 개선하는 등의 노력이 필요하다고 판단된다.

넷째, 홍보 부문에서는 ‘소셜 미디어 매체를 활용한 수상스포츠 홍보’가 1순위로 나타났다. 요트, 조정, 카누와 같은 엘리트 수상스포츠는 경기장 및 훈련시설이 수도권 외 지역에 위치해 다른 스포츠 종목과는 비교적 접근성이 떨어진다. 또한, 프로스포츠 및 인기종목의 독점적인 송출로 인해 수상스포츠를 향한 관심이 낮고, 팬층 형성에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 엘리트 수상스포츠 종목을 홍보할 효율적인 방안을 찾아야 한다. 이와 관련하여, 최근 미디어 산업의 발전으로 블로그와 SNS 등에서 빠르게 정보가 교류되고 있으며, 이를 통해 문화 형성의 장이 되고 있음을 인식할 필요가 있다(Lee, 2022). 미디어를 통한 스포츠 시청은 대중의 스포츠 참여를 증가시키고, 흥미를 유발하는 데 큰 영향을 미친다(Lee & Chun, 2013; Lee et al., 2007). 또한, SNS는 적은 비용으로 많은 팬을 확보할 수 있어, 재정적인 어려움을 겪는 기업이나 구단에게 비용 대비 큰 효과를 얻을 수 있는 매체로 알려져 있다(Sato et al., 2015). 따라서 엘리트 수상스포츠 활성화를 위해서는 SNS 등을 활용하여 수상스포츠의 특성을 고려한 효율적이고 효과적인 미디어 홍보 방안을 모색해 보아야 할 것으로 생각된다.

다섯째, 훈련 및 교육 프로그램 범주에서는 ‘선수·지도자의 안전교육 강화’가 1순위로 나타났다. 수상스포츠는 강이나 바다에서 이루어지기 때문에, 현장에서의 작은 부주의가 큰 사고로 이어질 가능성이 있다(Son, 2007). 수상스포츠는 육상 스포츠보다 상대적으로 높은 위험을 동반한다는 인식이 강할 수 있으며, 2015년 요트선수 사망사건, 2019년 조정선수 사망사건과 같은 비극적인 사고는 대중의 부정적인 인식을 강화하는 계기가 되었다(Lee, 2015; Park, 2019). 이러한 사고는 엘리트 수상스포츠에 대한 대중의 기피를 초래하고, 결과적으로 참여율 감소로 이어질 수 있다. 특히 대중의 불안감과 두려움은 수상스포츠의 접근성을 낮추고 안전성에 대한 신뢰를 저하시킬 위험이 있다. 따라서 체계적인 안전교육과 관리 시스템을 마련하여 사고 발생률을 줄이고, 대중의 인식을 개선하여 수상스포츠의 긍정적인 이미지를 회복하고, 엘리트 수상스포츠 참여를 촉진하는 방안을 마련할 필요가 있다.

마지막으로, 조직 범주에서는 ‘수상스포츠 협회의 전문인력 채용을 통한 역량 강화’가 1순위로 나타났다. 다수의 엘리트 스포츠 경기 단체들은 낮은 재정적 자립도로 인해 빠르고 쉽게 스폰서 역할을 할 수 있는 기업인이나 정치인을 영입하는 경향이 있다. 그러나 이들은 스포츠에 대한 애정이 부족하여 조직 내 전문성 결여와 업무 공백을 초래할 수 있으며, 이로 인해 주먹구구식 운영이 발생할 가능성이 높다(Ha & Shin, 2015). 이러한 운영 방식은 엘리트 수상스포츠의 발전을 저해할 수 있다. 따라서 엘리트 수상스포츠를 효과적으로 발전시키기 위해서는 수상스포츠에 대한 전문지식과 경영관리 능력을 갖춘 전문 경영인의 도입이 고려되어야 할 것이다.

결론 및 제언

본 연구는 빅데이터 분석을 통해 대한민국 소비자의 수상 스포츠에 대한 인식을 파악하고, 전문가 패널을 대상으로 델파이 조사를 수행하여 엘리트 수상 스포츠 활성화 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 Study 1에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 텍스톰(Textom)을 활용하여 아시안게임과 올림픽과 같은 메가 스포츠 이벤트 기간이 포함되는 약 2년 4개월의 자료를 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 단어 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석을 수행하였으며, 추가적으로 의미연결망 분석과 감성분석을 수행하였다. Study 2에서는 Study 1의 결과를 바탕으로 엘리트 수상 스포츠 활성화 방안을 모색하기 위해 엘리트 수상 스포츠 분야의 전문가 15인을 대상으로 델파이 조사를 수행하였다. 이에 따른 종합적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘요트+스포츠’, ‘조정+스포츠’, ‘카누+스포츠’ 키워드를 활용한 대중 인식 분석 결과, 해양 레저 스포츠, 체험, 여행, 리조트 등의 연관 단어가 도출되었다. 감성분석에서는 긍정 단어 비율이 85.26%로 나타나, 전반적으로 수상 스포츠에 대해 긍정적인 태도가 나타나는 것으로 확인되었다. 이는 대한민국에서 수상 스포츠가 여가 및 관광, 체험활동으로 주로 인식되며, 종목 자체에 대한 긍정적인 인식이 형성되어 있음을 시사한다. 둘째, 델파이 기법을 통해 수렴한 전문가 패널의 의견을 분석한 결과, 엘리트 수상 스포츠 활성화 방안은 행정 및 재정, 시설 및 인프라, 인적 자원, 홍보, 조직, 훈련 및 교육 프로그램의 6가지 범주로 도출되었다. 각 범주의 중요도는 행정 및 재정이 가장 높았으며, 이어 시설 및 인프라, 인적 자원, 홍보, 훈련 및 교육 프로그램, 조직 순으로 나타났다.

이렇듯 본 연구는 국내 수상 스포츠에 대한 소비자의 실질적 반응을 분석하고, 전문가 집단을 통해 엘리트 수상 스포츠 활성화에 대한 다각적 시각을 제시했다는 점에서 학술적 의의가 있다. 연구 결과는 엘리트 수상 스포츠의 효과적인 활성화 전략 마련을 위한 이론적 근거와 실증적 자료를 제공하며, 정책 결정 과정에서 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 비인기 스포츠 종목 활성화를 위한 후속 연구의 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.

한편, 본 연구의 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 전문가 패널을 통해 엘리트 수상 스포츠 활성화 방안을 도출하였으나, 각 범주의 하위요인에 대한 심층적 분석이 부족하다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 인터뷰나 포커스 그룹 인터뷰(FGI)와 같은 질적 연구 방법을 활용하여 다양한 이해관계자의 의견을 수렴하고, 더욱 구체적인 활성화 방안을 모색할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서 다룬 수상 스포츠 종목들은 주로 서구 국가에 기원을 두고 있어, 대한민국의 실정에 맞는 활성화 방안을 마련하기 위해서는 해외 선진 운영 사례와의 비교 연구가 필요하다. 특히, 수상 스포츠의 오랜 역사와 전통을 가진 국가들과의 비교 분석을 통해, 국내 엘리트 수상 스포츠 발전을 위한 구체적이고 실효성 있는 전략을 도출할 수 있을 것이다. 셋째, 본 연구는 비인기 스포츠 중에서도 수상 스포츠에 초점을 맞췄으나, 비인기 스포츠 종목은 각기 고유한 특성과 과제를 가지고 있다. 따라서 비인기 스포츠 종목 전반의 활성화를 위해서는 다양한 종목별 특성을 아울러 고려하는 연구가 필요하다. 이를 통해 비인기 스포츠의 균형 잡힌 발전과 국내 스포츠 산업의 지속 가능한 성장을 도모할 수 있을 것이다.

본 연구의 후속 연구와 정책적 노력이 지속적으로 이어진다면, 엘리트 수상 스포츠뿐만 아니라 대한민국의 다양한 비인기 스포츠 종목 활성화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

CONFLICT OF INTEREST

논문 작성에 있어서 어떠한 조직으로부터 재정을 포함한 일체의 지원을 받지 않았으며 논문에 영향을 미칠 수 있는 어떠한 관계도 없음을 밝힌다.

AUTHOR CONTRIBUTION

Conceptualization: Hyun Bang, Data curation: Hyun Bang, Formal analysis: Hyun Bang, Jun Hyeok Kang, and Joon Sung Lee, Methodology: Hyun Bang, Jun Hyeok Kang, and Joon Sung Lee, Projectadministration: Hyun Bang, Jun Hyeok Kang, and Joon Sung Lee, Visualization: Hyun Bang, Writing-original draft: Hyun Bang, Jun Hyeok Kang, and Joon Sung Lee, Writing-review & editing: Hyun Bang, Jun Hyeok Kang, and Joon Sung Lee

References

1. 

Anderson, E. T. (1997). Important distance education practices: A Delphi study of administrators and coordinators of distance education programs in higher education. University of Idaho.

2. 

Ahn, M., & Min, Y. (2016). Big data analytics on motivation of staying at 5-star hotel: Focusing on the push-pull factor from motivation theory. International Journal of Tourism Management and Sciences, 31(5), 87-104.

3. 

Bonacchi, C., Krzyzanska, M., & Acerbi, A. (2025). Positive sentiment and expertise predict the diffusion of archaeological content on social media. Scientific Reports, 15(1), 2031.

4. 

Buhalis, D. (2000). Tourism and information technologies: Past, present and future. Tourism Recreation Research, 25(1), 41-58.

5. 

Byun, H. (2023). Consumer perception of the domestic sneakers resale market centered around personal media platforms: A social network analysis approach. Yonsei University.

6. 

Cookey, C., Messner, M. A., & Musto, M. (2015). “It’s dude time!” A quarter century of excluding women’s sports in televised news and highlight shows. Communication & Sport, 3(3), 261-287.

7. 

Creswell, J. W., & Clark, V. P. (2007). Mixed methods research. Thousand OaksSage.

8. 

Dalkey, N. C. (1969). The Delphi method: An experimental study of group opinion. Santa MonicaRAND Corporation. RM-5888-PR.

9. 

Dawson, J., Maher, P. T., & Slocombe, S. D. (2007). Climate change, marine tourism, and sustainability in the Canadian Arctic: Contributions from systems and complexity approaches. Tourism in Marine Environments, 4(2–3), 69-83.

10. 

Delbecq, A. L., Van de Ven, A. H., & Gustafson, D. H. (1975). Group techniques for program planning: A guide to nominal group and Delphi processes. GlenviewScott, Foresman.

11. 

Ferrara, E., & Yang, Z. (2015). Quantifying the effect of sentiment on information diffusion in social media. PeerJ Computer Science, 1, e26.

12. 

Greene, J. C., Caracelli, V. J., & Graham, W. F. (1989). Toward a conceptual framework for mixed-method evaluation designs. Educational Evaluation and Policy Analysis, 11(3), 255-274.

13. 

Ha, M., & Shin, H. (2015). Enhancing the operational efficiency of sports organizations through social network analysis (SNA): Focusing on the Korean sport & Olympic Committee. Korean Journal of Sports Science, 24(2), 649-661.

14. 

Hong, J. (2016). The study on the development of geographical indication system for Korean wine: Using delphi method. Kyung Hee University.

15. 

Hutto, C., & Gilbert, E. (2014, May). Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 8(1), 216-225.

16. 

Hwang, J. (2013). Constructive relationships among sport enjoyment source, participation’s motivation, leisure satisfaction, and exercise consistent intention of the older participants in physical fitness. The Korea Journal of Sports Science, 22(5), 825-836.

17. 

Jeon, W., & Choi, W. (2021). The ideology analysis of movie < 4th > online review by using text mining techniques. The Korean Journal of Physical Education, 60(3), 261-273.

18. 

Jeong, M., & Kang, D. (2012). Analysis on relations among event–sponsor coincidence, sponsor confidence, sponsor motive, sponsor, event attitude. Journal of Sport and Leisure Studies, 47(1), 317-330.

19. 

Johnson, R. B., & Onwuegbuzie, A. J. (2004). Mixed methods research: A research paradigm whose time has come. Educational Researcher, 33(7), 14-26.

20. 

Joo, J. (2015). Development of safety management manual for sport event facility. Korean Journal of Sport Management, 20(5), 29-44.

21. 

Kang, M., Kim, S., & Park, S. (2012). Analysis and utilization of big data. Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 30(6), 25-32.

22. 

Kim, B., & Kim, M. (2015). keywords network analysis of temple stay using big-data. Journal of Tourism Sciences, 39(5), 27-40.

23. 

Kim, D. (2021, July 21). News1. Olympics you didn’t know much about: Marine sports with 40 gold medals, https://www.news1.kr/articles/?4376534.

24. 

Kim, D., Lim, S., & Lee, H. (2012). Issues and challenges in recruiting elite student-athletes for water sports in elementary schools. Korean Journal of Elementary Physical Education, 18(2), 27-36.

25. 

Kim, H. (2017, April 18). International Newspaper. Promotion of ‘River Marina’ linked to Nakdong River estuary, http://www.kookje.co.kr/news2011/asp/newsbody.asp?code=0300&key=20170419.33008221610.

26. 

Kim, H. (2018, September 1). Newsis. Hajimin wins gold medal in Laser yacht, achieving three consecutive victories, https://www.newsis.com/view/NISX20180831_0000406365.

27. 

Kim, H., & Jeon, B. (2023). The effects of the special taxation about the sports team installation and operation of a corporation. Korean Journal of Sport Management, 28(1), 32-43.

28. 

Kim, K., & Noh, Y. (2013). Improving semi-professional sport teams and policy suggestions to build effective sport ecosystem. Korean Journal of Sport Management, 18(4), 35-54.

29. 

Kim, N, Jang, S, & Lee, K. (2022). Analysis of social issues on marina: Focusing on analysis of domestic media reports using topic modeling. Korean Society for the Sociology of Sport, 35(3), 1-18.

30. 

Kim, S. (2008). A study on the security management of user in water leisure sports. Korea National Sport University.

31. 

Kim, S. (2020). Explore the activation of marine sports experience by applying the extended planned action theory. Journal of Korea Entertainment Industry Association, 14(2), 109-118.

32. 

Kim, Y. (2007). Strategies for activating track and field competitions. Sookmyung Women’s University.

33. 

Kim, Y. (2013). Cultural critique of big data: In the perspective of michel foucault’s biopolitics. Communication Theories, 9(3), 166-204.

34. 

Kim, Y., & Kim, Y. (2016). Social network analysis (4th ed.). Parkyoungsa.

35. 

Kim, Y., Hong, M., & Kim, C. (2017). Exploring the beach volleyball representative of Korea for the 2020 Olympic Games in Tokyo. Journal of Korean Association of Physical Education and Sport for Girls and Women, 31(4), 71-88.

36. 

Telecommunications Technology Association, (2021). Dictionary of information and communication terms. https://terms.tta.or.kr/dictionary/dictionaryView.do?word_seq=057929-2.

37. 

Korea Maritime Institute, (2021). 2021 marine & fisheries economic indicators.

38. 

Koo, C. (2010). The study on the life style of collegiate athletes in unpopular sports. Korean Journal of Sociology of Sport, 23(3), 1-18.

39. 

Lee, D., & Chun, K. (2013). The relationship between viewing motivation, receiving attitude and sport participation among media sports viewers. Korean Journal of Sports Science, 22(1), 77-87.

40. 

Lee, H., Kim, J., & Lee, J. (2022). Social big data analysis on the perception about participatory sport programs: Focusing on the changes in perception of consumers before and after COVID-19 outbreak. Korean Journal of Sport Management, 27(3), 101-123.

41. 

Lee, J., Lee, J., & Jang, Y. (2017). Keyword analysis of the 2018 PyeongChang Olympics using social network big data analysis. Journal of the Korean Society for Sport Industry Management, 22(6), 73-89.

42. 

Lee, J., Lee, J., & Lee, J. (2018). A study on perception on golf apparel using big data analysis. The Korea Journal of Sports Science, 27(6), 403-417.

43. 

Lee, J. (2015, November 7). Yonhap News. One death in collision accident at Yi Sun-sin General’s Cup yacht competition, https://m.yna.co.kr/view/AKR20151107051600052.

44. 

Lee, K. (2022). A study on the current status and development plan of video content industry in the era of one-person media. Journal of Digital Contents Society, 23(3), 523-530.

45. 

Lee, M. (2012). Big data analytics and utilization of public data. Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 30(6), 33-39.

46. 

Lee, S. (2014). A content analysis of journal articles using the language network analysis methods. Korean Society for Information Management, 31(4), 49-68.

47. 

Lee, S., Jang, D., Yeo, J., & Choi, J. (2015). The influence of event-brand fit on brand attitude in title sponsorship of unpopular sports event: The moderating effect of communication activity level. A Journal of Brand Design Association of Korea, 13(4), 63-74.

48. 

Lee, S., Eom, D., Kim, J., Choi, H., & Jung, J. (2007). Study on the influence of professional sports program watching on physical training participant of recognition about sport. Journal of Sport and Leisure Studies, 31, 1421-1428.

49. 

Lee, T., & Hong, T. (2015). Terms based sentiment classification for online review using support vector machine. Information Systems Review, 17(1), 49-64.

50. 

Ministry of Culture, Sports and Tourism, (2022). 2020 Sports White Paper.

51. 

Oh, G., & Kang, K. (2011). Effective and successful revitalize plans using delphi method for winter sports: Youth ice hockey sports club. The Korean Journal of Physical Education, 50(6), 61-73.

52. 

Oh, T. (2014, September 29). Maeil Business Newspaper. [2014 Incheon Asian Games] Jo Kwang-hee fulfilled Korea canoeing’s 24-year wish, https://www.mk.co.kr/news/sports/6322898.

53. 

Orams, M. (1999). Marine tourism: Development, impacts and management. Routledge.

54. 

Park, I., & Cho, S. (2019). An analysis of media coverage on unpopular sports games using big data: Focusing on the 2018 Pyeongchang Olympic curling event. The Korea Journal of Sports Science, 28(2), 121-132.

55. 

Park, K. (2019, August 18). Gyeonggi Newspaper. School supervisor and coach absent during the rowing athlete’s death accident, https://www.kgnews.co.kr/news/article.html?no=558395.

56. 

Sato, S., Watanabe, Y., & Ishita, E. (2015, July). 2015 IIAI 4th International Congress on Advanced Applied Informatics. IEEE. Evaluating individual artists’ use of SNS as a method for providing information, 160-165.

57. 

Schmidt, R. C. (1997). Managing delphi surveys using nonparametric statistical techniques. Decision Sciences, 28(3), 763-774.

58. 

Song, M. (2017). Text mining. Cheongram.

59. 

Son, S. (2007). A study on the safety regulation in the marine leisure sports. The Journal of Sports and Entertainment Law (JSEL), 10(3), 285-307.

60. 

Tashakkori, A., & Teddlie, C. (2003). Issues and dilemmas in teaching research methods courses in social and behavioural sciences: US perspective. International Journal of Social Research Methodology, 6(1), 61-77.

61. 

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis: Methods and applications. Cambridge, UKCambridge University Press.

62. 

Yoo, H. (2020). Strategies for enhancing Taekwondo competitiveness through big data analysis. Gachon University.