[ Article ]

Journal of the East Asian Society of Dietary Life - Vol. 35, No. 6, pp.597-610

ISSN: 1225-6781 (Print) 2288-8802 (Online)

Print publication date 31 Dec 2025

Received 20 Oct 2025 Revised 11 Nov 2025 Accepted 28 Nov 2025

DOI: https://doi.org/10.17495/easdl.2025.12.35.6.597

20-30대 성인에서 롱폼과 숏폼 먹방 시청에 따른 식습관 및 건강행태

고서경¹

; 정복미²

; 배윤정³

; 최미경⁴^{, †}

1전남대학교 교육대학원 영양교육전공 석사
2전남대학교 식품영양과학부 교수
3국립한국교통대학교 식품영양학전공 교수
4국립공주대학교 식품영양학과 교수

Eating Habits and Health Behaviors According to Long-Form and Short-Form Mukbang Viewing of Adults in Their 20s and 30s

Seogyong Go¹

; Bok-Mi Jung²

; Yun-Jung Bae³

; Mi-Kyeong Choi⁴^{, †}

1Master, Major in Nutrition Education, Graduate School of Education, Chonnam National University, Gwangju 61186, Republic of Korea
2Professor, Division of Food and Nutrition, Chonnam National University, Gwangju 61186, Republic of Korea
3Professor, Major in Food and Nutrition, Korea National University of Transportation, Jeungpyeong 27909, Republic of Korea
4Professor, Dept. of Food and Nutrition, Kongju National University, Yesan 32439, Republic of Korea

Correspondence to: ^†Mi-Kyeong Choi, Tel: +82-41-330-1462, Fax: +82-41-330-1469, E-mail: mkchoi67@kongju.ac.kr

Abstract

This study investigated the differences in eating behaviors based on long-form Mukbang viewing and the frequency of exposure to Mukbang short-form content among 454 healthy adults in their 20s and 30s. The participants were categorized into a long-form Mukbang viewing group (67.2%) and a non-viewing group, and further classified into four groups according to their daily short-form exposure: 0 times (14.5%), 1∼2 times (45.6%), 3∼10 times (32.6%), and ≥11 times (7.3%). The long-form viewing group showed higher frequencies of eating delivery food or dining out, and a larger proportion of participants who ate alone or with family members, compared to the non-viewing group. In addition, high exposure to short-form Mukbang content (≥11 times/day) was associated with stronger preferences for fast food and instant foods, as well as increased consumption of sugar-reduced beverages. These findings suggest that frequent Mukbang exposure may be linked to less desirable eating patterns, including greater consumption of delivery food or dining out, stronger preferences for fast and instant foods, and imitative eating behaviors.

Keywords:

Mukbang, long-form, short-form, eating habits, young adults

서 론

먹방은 한국에서 유래한 온라인 방송 형태로, ‘먹다’와 ‘방송’의 합성어이다. 먹방의 유행에 관해 Kim HW(2015)는 혼자서 식사하는 1인 가구가 증가하면서 미디어를 통해 간접적으로 함께 식사하고자 하는 열망이 먹방의 유행에 일조했다고 하였다. 또한 Jang YJ & Kim MR(2016)의 성인을 대상으로 한 연구에서는 경제적 결핍이나 관계적(문화적) 결핍에서 나타나는 ‘정서적 허기’와 먹방의 유행이 관련성이 있음을 보고하였다. 먹방이 유행하면서 비만 인식도 조사에서 먹방은 불필요한 식욕을 촉진해 비만을 유발한다는 문항에 61.2%가 동의한 바 있고(National Health Insurance Service 2018), 서울시 먹거리 통계 조사에서는 ‘먹방이 과식 또는 폭식을 조장한다’는 항목의 점수가 10점 만점 중 6.08점으로 가장 높게 나타났다(Food Safety Information Seoul 2021). 따라서 먹방에 대한 적절한 가이드라인 개발 및 영양교육 도입의 당위성을 증명하기 위해서는 먹방이 부적절한 식행동과 관련이 있다는 것에 대한 연구가 선행되어야 한다.

먹방의 확산과 함께 최근에는 숏폼(short-form) 동영상 콘텐츠가 주목받고 있다(Cho EH 2020). 과거 롱폼(long-form) 동영상을 10분 이상 지속되는 영상 콘텐츠라고 명시한 바 있으나(Interactive Advertising Bureau 2009), 세로 형태로 제공되는 1분 이내의 짧은 영상 길이를 가진 영상 콘텐츠를 숏폼 동영상이라고 칭하게 되면서, 그 이상의 길이를 가진 기존의 영상 콘텐츠는 롱폼 동영상으로 구분하고 있다(Semrush 2024).

먹방의 유행 초기에 관련 연구들은 먹방의 유행 이유나 시청 동기에 관한 연구가 주로 진행되었다(Choi YJ 2017; Cho EH 2020). 국내 선행연구에서는 일반 성인을 대상으로 한 연구는 제한적이었으며, 청소년(Lee Y 2024)을 대상으로 먹방이 부적절한 체중조절 행동에 미치는 영향, 식이조절 장애를 가진 20∼30대 여성(Lee YJ 2024) 및 여대생(Kim DH 등 2020)을 대상으로 먹방과 폭식, 음식 중독 증상 간의 상관관계에 관한 연구를 진행하는 등 주로 청소년이나 젊은 여성층을 연구 대상으로 하여 일반 성인을 대상으로 하는 연구는 부족한 상황이다.

숏폼 동영상의 성장과 함께 이에 대한 우려도 함께 제기되고 있다. 영상 시청에 오랜 시간이 걸리지 않아 소비하기에 부담이 적고, 휴대폰을 들고 화면을 위로 넘기기만 하면 끊임없이 정보가 제공된다는 강점으로 인해 도파민 과다 분비에 의한 중독이 유발된다는 것이다(Yoon LS 2023). 또한 숏폼 콘텐츠 시청 중독은 문해력 저하, 수면의 질 저하 및 학업적 지연 등의 일상적 행동에도 제약을 유발할 수 있다는 연구 결과들이 있다(Xie J 등 2023; Jiang L & Yoo Y 2024). 특히 숏폼 광고를 시청하는 소비자가 숏폼 광고를 긍정적으로 평가하면 소비자의 구매 의도가 높아진다는 연구 결과들도 있다(Jo SE & Kim SN 2024; Lee YP 등 2024). 숏폼 콘텐츠가 소비자의 구매 의도 및 행동에 유의한 영향을 미친다는 연구 결과들은 결국 숏폼 먹방 콘텐츠가 소비자의 식품 구매 및 식행동에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

따라서 본 연구의 목적은 먹방 동영상의 시청 시간이 높은 젊은 성인에서 먹방 시청과 식행동과의 관련성을 규명하는 것이다. 특히 20∼30대 젊은 연령층을 대상으로 기존에 존재하던 롱폼 먹방 동영상과 최근 유행하고 있는 숏폼 먹방 동영상을 구분하여 롱폼 먹방 동영상의 시청 유무와 숏폼 먹방 콘텐츠의 노출 빈도에 따른 식습관 및 건강행태와의 관련성을 비교 분석하고자 하였다.

연구방법

1. 조사대상 및 기간

본 연구에서는 건강이 양호한 20∼30대 성인 남녀를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 기간은 2024년 4월 29일부터 6월 18일까지였으며, 연구대상자의 원활한 모집을 위하여 구글 설문조사 플랫폼을 이용하여 온라인으로 진행하였다. 카카오톡, SNS를 이용하여 설문 링크를 전달하는 방식으로 253부를 수집하였으며, 대상자의 성별과 연령의 고른 분포를 위해 인터넷 설문조사 회사(픽플리)에 설문을 의뢰하여 대상자를 모집하는 방법으로 203부를 추가로 수집하여 총 456부의 설문 결과를 회수하였다. 전체 456부의 설문 결과 중 답변에 불성실하게 임한 설문지 2부를 제외하여 최종 454부의 설문지를 분석 자료로 이용하였다(분석률 99.6%). 설문조사 시 설문 전 대상자에게 연구 제목 및 설문조사의 목적을 설명하여 연구 참여의 자발적 동의 여부를 확인한 후 진행하였다. 본 연구는 전남대학교 생명윤리위원회의 승인을 받은 후 연구계획서의 연구 방법을 준수하여 수행하였다(IRB-1040198-240201-HR-017-04). 본 연구는 롱폼 먹방을 살펴본 선행연구(Nam HY & Jung BM 2021)에서 확장하여 1분 이내의 짧은 동영상인 숏폼을 추가하여 다양한 군을 비교하는 것이므로, 대상자 군을 먹방 시청 횟수에 따라 다음과 같이 분류하였다. 롱폼 먹방 동영상 시청 유무에 따라 먹방 시청군(n=305)과 먹방 비시청군(n=149)으로 구분하였으며, 먹방 시청군 안에서는 1일 시청 횟수에 따라 2회 이하(n=136), 3∼10회(n=136) 및 11회 이상(n=33)으로 구분하였다. 롱폼과 숏폼 시청 결과를 비교 평가하기 위하여 숏폼 먹방 노출 횟수는 롱폼 시청 횟수와 동일하게 조사하였다. 즉 숏폼 먹방 콘텐츠의 1일 노출 횟수에 따라 0회(n=66), 1∼2회(n=207), 3∼10회(n=148), 11회 이상(n=33)으로 구분한 후 식습관 및 건강행태와의 관련성을 분석하였다.

2. 조사내용 및 방법

본 연구에 사용한 설문지는 먹방 시청과 식행동 간의 상관관계에 관한 선행연구(Nam HY & Jung BM 2021)의 문항을 참고하여 해당 연구의 목적에 맞게 수정 및 보완하여 구성하였다. 설문지 내용은 일반사항, 먹방 시청에 관한 사항, 식습관 및 건강행태에 관한 사항의 총 3가지 범주로 분류하여 구성하였다. 대상자의 일반사항에 관한 문항은 성별, 연령대, 직업, 소득, 가족구성원 수의 총 5문항으로 구성하였다. 먹방 시청에 관한 사항은 먹방 시청 시 행동, 먹방 시청 후 식행동, 먹방 시청 동기의 총 세 가지로 구분하였다. 먹방 시청 시 행동에 관한 문항은 롱폼 먹방 동영상 시청 유무, 롱폼 먹방 동영상 시청 빈도, 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수, 먹방 시청 시 이용 기기, 먹방 시청 매체의 총 5문항으로 구성하였다. 이 중 먹방 시청 시 이용 기기에 관한 사항과 먹방 시청 매체에 관한 사항은 롱폼 먹방 동영상을 시청하는 경우에만 응답하도록 하였다. 먹방 시청 후 식행동에 관한 문항은 롱폼 먹방 동영상을 시청하는 경우에만 응답하도록 하였으며, 총 4문항으로 구성하였다. 문항은 ‘전혀 없다’ 또는 ‘전혀 그렇지 않다’를 1점, ‘없는 편이다’ 또는 ‘그렇지 않다’를 2점, ‘보통이다’를 3점, ‘있는 편이다’ 또는 ‘그렇다’를 4점, ‘매우 많다’ 또는 ‘매우 그렇다’를 5점으로 하여 5점 척도로 점수화하여 측정하였다. 먹방 시청 동기에 관한 문항은 롱폼 먹방 동영상을 시청하는 경우에만 응답하도록 하였으며, 총 6문항으로 구성하였다. 문항은 ‘아니다’를 1점, ‘보통이다’를 2점, ‘그렇다’를 3점으로 하여 3점 척도로 점수화하여 측정하였다. 식습관에 관한 문항은 하루 식사 횟수, 식사의 규칙성, 주당 배달 음식 및 외식 횟수, 선호하는 식사 유형, 선호하는 식품 유형, 주요 섭취 음료, 당 저감화 음료 섭취 빈도, 타인 식사 동반 여부의 총 8문항으로 구성하였다. 특히 선호하는 식품 유형의 경우에는 최대 3개의 식품 유형을 고를 수 있도록 중복 응답을 허용하였다. 건강행태에 관한 문항은 운동 빈도, 체중조절 경험, 주관적 건강 상태 인식의 총 3문항으로 구성하였다.

3. 통계분석

설문조사에서 얻은 모든 자료는 평균과 표준편차, 빈도를 산출하였다. 먹방 시청 유무 및 먹방 콘텐츠 노출 빈도에 따라 유의한 차이를 검정하기 위하여 범주형 자료의 경우 카이제곱 검정(x² test)을 실시하였다. 연속형 자료의 경우 먹방 시청 유무에 따라 독립표본 t-검정(independent t-test)을 실시하였으며, 먹방 콘텐츠 노출 빈도에 따라서는 일원분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였고, 유의한 차이를 보이는 경우 Scheffé의 사후검정을 실시하였다. 먹방 시청 유무 및 먹방 콘텐츠 노출 빈도와 식습관 및 건강행태 간 상관관계를 검정하기 위해 교란변수 보정 후 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis) 실시하여 위험비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)을 제시하였다. 통계분석은 SPSS Statistics 26(IBM Corp, Armonk, NY, USA)을 이용하여 실시하였으며, 통계적 유의성은 p<0.05를 기준으로 판단하였다.

결 과

1. 먹방 시청 상태

조사대상자의 먹방 시청 상태에 대한 결과는 Table 1과 같다. 롱폼 먹방 동영상 시청군은 67.2%(305명)이었으며, 시청 빈도는 하루 2회 이하 및 3∼10회가 각각 44.6%(136명)로 나타났다. 숏폼 먹방 콘텐츠의 하루 노출 빈도는 0회 14.5%(66명), 1∼2회 45.6%(207명), 3∼10회 32.6%(148명), 11회 이상이 7.3%(33명)로 하루 1∼2회가 가장 높았다.

Table 1.

Mukbang viewing status and the frequency of exposure to Mukbang contents

먹방 시청군을 대상으로 시청 빈도에 따라 시청 행동을 분석한 결과는 Table 2에 제시하였다. 먹방 시청 기기의 경우 휴대폰이 87.5%(267명)로 가장 높았으며, 다음으로 TV 7.9%(24명), 컴퓨터 4.6%(14명) 순이었다. 먹방 시청 매체에서는 유튜브가 79.3%(242명)로 가장 높았으며, 다음으로 TV 프로그램 10.2%(31명), 실시간 방송 3.6%(11명) 순으로 나타났다. 먹방 시청 매체는 롱폼 먹방 시청 빈도가 높을수록 개별 매체의 응답 비율이 낮고 TV 프로그램, 실시간 방송, 유튜브 매체 모두를 시청한다는 비율이 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 먹방 시청 후 식행동에서는 ‘먹방 시청 중 혹은 시청이 끝난 후 음식을 먹고 싶다는 욕구를 느낀 적이 있다’가 3.7점으로 가장 높았으며, 다음으로 ‘먹방에서 눈여겨 본 음식(혹은 식품)은 나중에 꼭 해 먹어보거나 구입해서 사 먹어 보는 편이다’ 3.4점, ‘먹방으로 인해 정규 식사를 했음에도 불구하고 음식 또는 간식을 먹은 적이 있다’ 2.7점, ‘먹방 시청 중 혹은 시청이 끝난 후 음식을 실제로 먹는다’ 2.6점 순으로 나타났다. 이러한 식행동은 먹방 시청 빈도에 따라 차이를 보여 하루 11회 이상 시청군이 2회 이하 시청군보다 유의하게 높았다(p<0.05). 먹방 시청 동기에서는 ‘여가 시간을 재미있게 보낼 수 있기 때문에 먹방을 본다’가 2.3점으로 가장 높았고, 다음으로 ‘특정 음식에 대한 대리만족을 위해 먹방을 본다’ 2.0점, ‘음식에 대한 정보를 얻기 위해 먹방을 본다’ 1.9점, ‘식사 메뉴 선택에 도움을 받기 위해 먹방을 본다’ 1.9점, ‘식사 시에 같이 먹는 듯한 느낌을 얻기 위해 먹방을 본다’ 1.6점, ‘타인과의 소통을 위해 먹방을 본다’ 1.3점 순으로 나타났다. 특히 하루 11회 이상 시청군은 2회 이하 시청군보다 ‘여가 시간을 재미있게 보낼 수 있기 때문에 먹방을 본다(2.5 vs. 2.1)’, ‘특정 음식에 대한 대리만족을 위해 먹방을 본다(2.2 vs. 1.8)’, ‘식사 메뉴 선택에 도움을 받기 위해 먹방을 본다(2.2 vs. 1.8)’, ‘식사 시에 같이 먹는 듯한 느낌을 얻기 위해 먹방을 본다(1.9 vs. 1.4)’는 항목에서 유의하게 높았다(p<0.05).

Table 2.

Viewing behaviors of the Mukbang-watching group

2. 먹방 시청에 따른 일반적 특성

롱폼 먹방 동영상 시청 유무와 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 조사대상자의 일반적 특성은 Table 3과 같다. 롱폼 먹방 동영상 시청 유무에 따른 특성 중 연령대는 먹방 시청군 비율이 30대에서 52.5%로 높았고, 먹방 비시청군 비율은 20대에서 62.4%로 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 직업은 먹방 시청군의 직장인 비율이 51.8%로 먹방 비시청군의 48.3%보다 높았고, 먹방 비시청군의 학생 비율이 24.8%로 먹방 시청군의 19.3%보다 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 가구원 수는 먹방 시청군에서 2인 가구 비율과 3인 가구 비율이 먹방 비시청군보다 높았고, 먹방 비시청군에서 4인 가구 비율이 먹방 시청군보다 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 특성 중 성별은 하루 3∼10회, 11회 이상인 비율이 여성에서 높았고, 노출 빈도수가 없는 비율이 남성에서 66.7%로 여성의 33.3%보다 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.05).

Table 3.

General characteristics and body measurement according to Mukbang viewing status

3. 먹방 시청에 따른 식습관

먹방 시청에 따른 식습관 차이는 Table 4와 같다. 롱폼 먹방 동영상 시청 유무에 따른 식습관 중 배달 음식 및 외식 횟수는 먹방 시청군에서 주 1∼2회와 주 3∼4회의 비율이 먹방 비시청군보다 높았고, 먹방 비시청군에서 주 0회의 비율이 20.1%로 먹방 시청군의 9.2%보다 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 타인 식사 동반 여부는 먹방 시청군에서 혼자 식사하거나 가족과 함께 식사하는 비율이 높았으며, 먹방 비시청군에서 친구 및 동료와 함께 식사하는 비율이 40.3%로 먹방 시청군의 22.6%보다 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.001).

Table 4.

Eating habits according to Mukbang viewing status

숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 식습관 특성 중 배달 음식 및 외식 횟수는 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 3∼10회, 11회 이상인 경우 주 3∼4회 배달 음식 및 외식을 하는 비율이 각각 30.4%, 33.3%로 높았고, 하루 1∼2회, 0회인 경우 배달 음식 및 외식을 하지 않는 비율이 각각 13.5%, 21.2%로 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 선호하는 식사 유형은 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 11회 이상인 경우 패스트푸드·인스턴트 식품 선호도가 높고, 한식 선호도는 낮았다(p<0.05). 복수 응답으로 조사한 선호하는 식품 유형은 콘텐츠 노출 빈도수 하루 0회, 1∼2회, 3∼10회, 11회 이상인 경우의 빵류 선호도가 각각 34.8%, 38.6%, 41.9%, 66.7%로 나타나 노출 빈도수 증가에 따라 높았다(p<0.05). 당 저감화 음료 섭취 빈도는 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 11회 이상인 경우 자주 마시거나 매일 마신다고 응답한 비율이 각각 36.4%, 18.2%로 높았고, 하루 0회, 1∼2회인 경우 거의 마시지 않는다고 응답한 비율이 각각 45.5%, 33.3%로 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 타인 식사 동반 여부는 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 11회 이상인 경우 혼자 식사하는 비율이 36.4%로 가장 높았으며, 콘텐츠 노출이 없는 경우 친구·동료와 함께 먹는 비율이 50.0%로 높았고, 하루 1∼2회, 3∼10회인 경우 가족과 함께 먹는 비율이 각각 40.6%, 43.2%로 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.01).

4. 먹방 시청에 따른 건강행태

먹방 시청에 따른 건강행태를 분석한 결과는 Table 5와 같다. 롱폼 먹방 동영상 시청 유무에 따른 건강행태 특성 중 체중조절 경험은 먹방 시청군에서 있거나 하고 있다고 응답한 비율이 각각 42.3%, 40.0%로 먹방 비시청군의 33.6%, 37.6%보다 높아 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 주관적 건강상태 인식 점수는 먹방 비시청군이 먹방 시청군에 비해 더 건강하다고 느끼는 것으로 나타났다(3.0 vs. 2.8, p<0.05). 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 건강행태 특성 중 체중조절 경험은 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 11회 이상인 경우 체중조절을 하는 비율이 51.5%로 높았다(p<0.01).

Table 5.

Health behaviors according to Mukbang viewing status

5. 롱폼 먹방 동영상 시청과 식습관 및 건강행태의 상관관계

롱폼 먹방 동영상의 시청과 식습관 및 건강행태의 상관관계에 대한 결과는 Table 6과 같다. 롱폼 먹방 동영상을 시청하는 경우 배달 음식 및 외식 섭취 횟수가 0회일 가능성에 비해 주 1∼2회(OR=1.89, p<0.05)나 주 3회 이상(OR=2.17, p<0.05)일 가능성이 유의하게 높았다. 롱폼 먹방 동영상을 시청하는 경우 친구 및 동료와 함께 식사할 가능성에 비해 혼자 식사를 할 가능성이 유의하게 높았다(OR=1.88, p<0.05). 롱폼 먹방 동영상을 시청하는 경우 체중조절을 하지 않을 가능성에 비해 체중조절 경험이 있을 가능성이 유의하게 높았다(OR=1.82, p<0.05).

Table 6.

Association of long-form Mukbang viewing with eating habits and health behaviors

6. 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수와 식습관 및 건강행태의 상관관계

숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수와 식습관 및 건강행태의 상관관계에 대한 결과는 Table 7과 같다. 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 3∼10회(OR=2.66, p<0.05)이거나 11회 이상(OR=5.51, p<0.05)인 경우에 배달 음식 및 외식 빈도가 주 3회 이상일 가능성이 유의하게 높았다. 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 1∼2회인 경우 중식(OR=0.15, p<0.05)이나 패스트푸드·인스턴트 식품(OR=0.38, p<0.05)을 선호할 가능성이 유의하게 낮았다. 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 11회 이상인 경우 빵류를 선호할 가능성이 유의하게 높았다(OR=3.35, p<0.01). 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 3∼10회인 경우 당 저감화 음료를 가끔 마실 가능성이 유의하게 높았고(OR=3.50, p<0.01), 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 3∼10회(OR=2.86, p<0.05)이거나 11회 이상(OR=5.63, p<0.01)인 경우 당 저감화 음료를 자주 마실 가능성이 유의하게 높았으며, 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 3∼10회(OR=8.20, p<0.05)이거나 11회 이상인 경우(OR=23.76, p<0.01) 당 저감화 음료를 매일 마실 가능성이 높았다. 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 1∼2회(OR=2.20, p<0.05)이거나 3∼10회(OR=2.44, p<0.05)인 경우 친구·동료에 비해 가족과 식사할 가능성이 유의하게 높았고, 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 1∼2회(OR=3.03, p<0.01)이거나 3∼10회(OR=3.45, p<0.01)인 경우에 혼자 식사할 가능성이 높았다. 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 1∼2회(OR=2.26, p<0.05)이거나 3∼10회(OR=4.16, p<0.001)인 경우 체중조절 경험이 있을 가능성이 유의하게 높았고, 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 3∼10회(OR=3.06, p<0.01)인 경우에 체중조절을 하고 있을 가능성이 유의하게 높았다.

Table 7.

Association of frequency of exposure to short-form Mukbang contents with eating habits and health behaviors

고 찰

본 연구에서는 20∼30대 성인을 대상으로 먹방 시청에 따른 식습관 및 건강행태와의 관련성을 알아보고자 하였다. 본 연구에서 롱폼 먹방 동영상 시청 및 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 먹방 시청 행태를 분석한 결과 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높을수록 먹방 시청 후 섭취 욕구를 느끼거나 불필요한 식품 섭취를 하는 등의 부가적 식행동이 증가하는 것으로 나타났으며, 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 하루 11회 이상인 경우의 롱폼 먹방 동영상 시청 후 식행동 항목의 평균 점수가 전체 평균 점수보다 높게 나타났다(표에는 제시하지 않음). 이는 Oh J(2017)의 연구에서 미디어를 통해 제공되는 음식이 단순 즐거움만 제공하는 것이 아니라 미각을 자극하고 결국 음식을 소비자의 식탁으로 끌어들인다고 언급한 것과 청년과 중장년 세대의 음식 소비 패턴을 분석한 Ko MJ 등(2017)의 연구에서 청년세대는 방송이나 SNS을 통해 얻은 정보를 이용해 맛집에 줄을 서 먹어 본다거나, 유행하는 음식을 사 먹어 보는 등의 식행동을 했던 것과 유사한 결과이다. 특히 ‘먹방 시청 중 혹은 시청이 끝난 후 음식을 먹고 싶다는 욕구를 느낀 적이 있다’와 ‘먹방에서 눈여겨 본 음식(혹은 식품)은 나중에 꼭 해 먹어 보거나 구입해서 사 먹어 본다’는 항목은 다른 항목에 비해 평균 점수가 높게 나타났는데, 이는 롱폼 먹방 동영상 및 숏폼 먹방 콘텐츠가 모방 식행동을 유도 및 심화시킬 수 있음을 시사한다. 이에 관해 성인을 대상으로 한 Seo S(2022)의 연구에서 먹방 시청 이후의 모방 행동 의도를 분석한 결과 먹방의 시청이 먹방에 등장한 외식 상품의 구매 욕구를 증가시킨다는 결론을 도출한 바 있다. 또한 Na EK(2015)의 연구에서는 시청자에게 어떤 성격의 먹방을 보여주느냐에 따라 먹방의 영향이 달라질 것이라고 말하며, 먹방이 과소비, 건강하지 않은 식사, 고열량·고지방 섭취를 부추긴다면 시청자의 건강에 부정적 영향을 미칠 것이고 건강한 식사를 추구한다면 건강증진에 도움이 될 수 있을 거라고 하였다. 이는 기존 먹방의 부정적 영향만을 강조했던 선행연구(Nam HY & Jung BM 2021; Yoo S 등 2021; Lee Y 2024; Lee YJ 2024)의 틀에서 벗어나 먹방의 긍정적 모방 행동에도 초점을 맞춰야 함을 보여준다.

본 연구의 먹방 시청 동기 항목에서 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높은 경우 오락 추구 동기의 점수가 높게 나타났다. 먹방 시청자를 대상으로 한 Choi S(2022)의 연구에서 먹방 시청 동기 중 시간 보내기 및 오락 추구 동기가 재시청 의도에 강한 영향을 미치며, 해당 결과가 짧은 시간에 임팩트 있게 다양한 영상의 시청이 가능한 숏폼 동영상의 유행과 연관이 있을 것이라고 언급하여 숏폼 먹방 콘텐츠에서 시간 보내기 및 오락 추구 동기의 영향력에 관해 논의한 바 있다. 먹방 시청 동기 중 높은 점수를 얻은 것은 오락 추구, 대리만족, 정보 습득 동기 순으로 나타났다. 기존의 선행연구들(Jang YJ & Kim MR 2016; Kwon HS 2019)에서 대표적인 먹방 시청 동기를 오락 추구 및 시간 보내기, 정보 습득(추구), 대리만족(충족) 등으로 보고했던 것과 유사한 결과를 보였다. 먹방 시청 동기 항목 중 정보 습득 동기의 경우 평균 점수는 비교적 높게 나타났으나 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 유의한 차이는 나타나지 않았다. 이는 정보 습득 동기가 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 상관없이 공통적인 시청 동기로 작용하는 것으로 해석할 수 있는데, Kim J 등(2019)의 연구에서 먹방 시청 동기 중 정보적 동기가 소비자 태도 및 구매 의도에 공통으로 유의한 영향을 미쳤던 것과 Gweon OC(2021)의 연구에서 정보 추구 동기가 먹방 콘텐츠에 대한 만족도에 전체적으로 비례적인 영향을 미쳤던 것과 같은 결과가 이를 뒷받침한다.

본 연구에서 먹방 시청에 따라 일반사항의 차이를 분석했을 때 남성에 비해 여성에서 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높게 나타났다. 고등학생을 대상으로 한 Yu HJ & Chung HW(2021)의 연구에서 먹방 테마를 시청하는 비율이 남성보다 여성에서 더 높았던 것과 유사한 결과를 나타냈다. 이는 Kim HW(2015)의 연구에서 남성에 비해 ‘날씬한 몸’에 대한 압박을 많이 받는 여성에게서 ‘식욕 해소’의 목적으로 먹방이 주로 선호되었던 것이 자연스럽게 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도로 이어져 나타난 결과로 생각된다.

롱폼 먹방 동영상 시청 유무에 따라 식습관을 분석한 결과 먹방을 시청하는 경우 주당 배달 음식 및 외식 횟수가 더 높았다. 배달 이용 건수 데이터를 이용한 Choi S & Lee SY(2022)의 연구에서 먹방에 관한 긍정적 감정이 배달 이용 건수를 증가시킨다고 보고하였고, 성인을 대상으로 한 Jeon C & Ji Y(2021)의 연구에서는 정보 습득 및 즐거움 동기가 시청자의 모방 행동을 유도해 불필요한 외식 소비를 하도록 부추긴다고 보고하여 본 연구와 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서 먹방 시청군의 먹방 시청 동기 중 오락 추구 동기와 정보 습득 동기의 평균 점수가 다른 동기에 비해 비교적 높아 선행연구(Jeon C & Ji Y 2021)와 유사한 결과가 나타난 것으로 보인다.

본 연구에서 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높은 경우 주 3회 이상 배달 음식 및 외식을 하는 비율이 높아 롱폼 동영상 시청과 유사한 결과를 보였다. 성인을 대상으로 한 Liu Y & Wang M(2023)의 연구에서 숏폼 동영상의 정보 제공 및 오락적 특성이 소비자의 구매 의도 증가에 영향을 미친다는 연구 결과와 MZ 세대를 대상으로 한 Jung IR & Nam MU(2023)의 연구에서 숏폼 콘텐츠의 정보성, 신뢰성, 유희성, 상호작용성이 소비자의 구매 의도에 유의한 상관관계를 가진다는 연구 결과와 유사하지만, 두 선행연구 모두 먹방을 주제로 하지 않았다는 한계를 가졌다. 본 연구에서 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높은 경우 패스트푸드·인스턴트 식품의 선호도가 높게 나타났다. 유튜브 먹방에 노출되는 인스트림 광고 유형을 분석한 An S 등(2021)의 연구에서 먹방 인스트림 광고에서 1일 권장 영양소 섭취량을 충족할 수 있는 식품의 노출은 적고, 건강에 부적절한 고열량·저영양 식품의 노출이 많았다고 밝혔다. 또 다른 연구(Lee SL & Lee SH 2022)에서는 대학생을 대상으로 하여 먹방을 자주 보는 경우 가공식품 및 인스턴트 식품의 섭취가 많았다고 보고하였다. 20∼30대 젊은 층을 대상으로 한 Bang SY & Jung BM(2023)의 연구에서 음식 콘텐츠 이용수준이 높은 경우 식사로 라면, 빵, 피자, 치킨 등을 먹는다고 응답한 비율이 유의하게 높아 패스트푸드 섭취에 있어서 본 연구 결과와 유사하였으며, 인스턴트 음식 섭취에 있어서는 음식 콘텐츠 이용 수준이 높은 경우에 유의하지 않지만 인스턴트 음식 섭취가 높은 경향으로 나타났다. 다만 앞서 제시한 선행연구들(An S 등 2021; Lee SL & Lee SH 2022; Bang SY & Jung BM 2023)의 경우 숏폼 먹방 콘텐츠를 대상으로 한 연구가 아니기 때문에 본 연구 결과에 단순 적용하여 해석하기에는 한계가 있었다. 10대 청소년을 대상으로 한 연구이지만 숏폼 동영상 플랫폼인 ‘Tiktok’의 숏폼 먹방 콘텐츠가 영상에 노출되는 인기 있는 음료나 식품을 시도하도록 자극하고, Tiktok 사용자는 Tiktok에서 접한 음식 관련 소재 및 아이디어를 실생활에서 직접 실천하는 경향이 있다고 하였던 해외 선행연구(Awanda Y 등 2024) 결과로 숏폼 먹방 콘텐츠에 비교적 자주 노출되는 치킨, 라면 등의 식품이 패스트푸드·인스턴트 식품의 높은 선호와 관련성이 있는 것으로 해석할 수 있었다.

본 연구에서 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높은 경우 당 저감화 음료 섭취 빈도가 높게 나타났다. 과거 당 저감화 음료의 주된 구매 목적이 당류 과다 섭취로 인한 건강 악화 혹은 체중 증가를 방지하려는 것이라고 밝혀진 바 있다(Kim E 등 2015). 당 저감화에 대한 관심은 이후로도 ‘헬시 플레저’를 추구하는 젊은 세대를 통해 이어져 왔으며, 식품업계도 이에 발을 맞춰 보다 다양한 당 저감화 음료를 출시하였다(Moon J & Park S 2018). 또한 20∼35세 대학생을 대상으로 제로슈거 진로 소주 광고를 예시로 들어 진행한 Lee YP 등(2024)의 연구에서 숏폼 광고가 구매 의도에 긍정적 영향을 미친다는 결과를 도출하였고, 인기 있는 소셜 플랫폼 인플루언서의 콘텐츠를 분석한 Winzer E 등(2022)의 연구에서 Tiktok 등의 동영상 콘텐츠에서 인플루언서가 먹고 추천하는 식품이 젊은 시청자들에게 매우 매력적으로 느껴지게 한다고 밝힌 바 있다. 따라서 숏폼 먹방 콘텐츠를 자주 시청하는 경우 당 저감화가 유행처럼 번지고 있는 환경 속에서 영향력 있는 크리에이터가 숏폼을 통해 홍보하거나 리뷰하는 당 저감화 음료에 긍정적 이미지를 형성하게 되어 당 저감화 음료의 섭취가 증가한 것으로 보인다.

본 연구의 건강행태 특성 중 롱폼 먹방 동영상 시청군의 주관적 건강 상태 인식 점수가 더 낮았으며, 체중조절 경험이 있거나 체중조절을 하고 있다고 응답한 비율이 높았다. 이는 한국 대학생을 대상으로 한 Kim IK & Park SW(2019)의 연구에서 TV를 시청하거나 인터넷 사용이 많은 경우 주관적 건강 상태 인식이 나빴던 것과 비슷한 결과이나, 체중조절 노력을 하는 경우 주관적 건강 상태가 좋다고 응답하는 경향을 띤다고 밝힌 기존의 선행연구(Yoo SY & Shim YS 2016)와는 상반된 결과이다. 대학생을 대상으로 먹방 콘텐츠 이용 동기에 관해 분석한 Choi YJ(2017)의 연구에서 먹방 콘텐츠 시청자는 음식에 대해 높은 관심을 가진다고 하였으며, 성인을 대상으로 한 또 다른 연구(Park SY 2022)에서는 먹방 및 쿡방 시청자가 먹는 즐거움을 추구하고, 음식 관련 콘텐츠를 시청하는 것 자체만으로 만족감을 얻는다고 보고하였다. 다만 먹방에 주로 노출되는 고열량·저영양 음식과 크리에이터의 건강하지 않은 식행동이 시청자로 하여금 먹방 콘텐츠 시청 자체에 부정적 평가를 내리게 할 가능성이 있다(An S 등 2020). 더불어 먹방이 부적절한 식행동이나 비만을 유발하여 건강에 악영향을 미칠 수 있다는 선행연구들(Yoo S 등 2021; Lee Y 2024; Lee YJ 2024)과 사회적 분위기로 인해 먹방 시청자는 본인의 주관적인 건강 상태를 부정적으로 평가하는 것과 동시에 건강관리에 관심을 가지게 되는 것으로 사료된다.

본 연구는 다음과 같은 제한점을 가지고 있다. 롱폼 먹방 동영상 시청 유무와 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수를 조사, 분석하였지만, 먹방 시청자가 어떠한 성격의 먹방을 시청하고 있는지에 관해서는 조사하지 못하였기 때문에 먹방의 영향력에 관해 주로 단편적인 결과만 확인할 수 있었다. 최근에는 먹방의 질적 다양성 증가로 건강한 식행동을 추구하는 성격의 먹방 콘텐츠도 제작되고 있기 때문에 먹방의 부정적 영향만을 강조하는 연구가 아닌 양면적 영향을 고려한 후속 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다. 또한 설문조사 시 설문지에 롱폼 먹방 동영상과 숏폼 먹방 동영상에 대한 예시를 제시하였지만 구분을 명확하게 하지 않아 설문과정에서 연구대상자가 롱폼 먹방 동영상과 숏폼 동영상에 관한 문항을 응답하는 데 혼란이 있었을 가능성이 있다. 마지막으로, 본 연구는 온라인 기반 설문조사를 이용한 편의표집 방식으로 수행되었기 때문에 성별과 연령대의 고른 분포를 고려하여 대상자를 모집하였음에도 불구하고 연구 결과를 전체 20∼30대 성인으로 일반화하는 데에는 한계가 있을 것이다. 향후에는 지역, 성별, 연령대, 직업군의 다양한 특성을 층화한 대표 표본을 확보하여 상호 비교하는 연구가 이루어져야 할 것이다. 이러한 제한점에도 불구하고 20∼30대의 성인을 대상으로 롱폼과 숏폼을 구분하여 먹방 시청 유무 및 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따른 식행동 및 건강행태의 차이를 파악한 시의성이 높은 초기 연구로 의의가 있다고 생각한다.

요약 및 결론

본 연구에서는 20∼30대 젊은 성인 남녀 454명을 대상으로 롱폼 먹방 동영상 시청 유무 및 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 횟수에 따라 식습관 및 건강행태의 차이와 관련성을 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 롱폼 먹방 동영상 시청군을 대상으로 한 먹방 시청 행태에서 먹방 콘텐츠 노출 빈도수가 높을수록 ‘먹방 시청 중 혹은 시청이 끝난 후 음식을 먹고 싶다는 욕구를 느낀 적이 있다.’(p<0.001), ‘먹방에서 눈여겨 본 음식(혹은 식품)은 나중에 꼭 해 먹어 보거나 구입해서 사 먹어 본다.’(p<0.001), ‘먹방으로 인해 정규 식사를 했음에도 불구하고 음식 또는 간식을 먹은 적이 있다.’(p<0.05), ‘먹방 시청 중 혹은 시청이 끝난 후 음식을 실제로 먹는다.’(p<0.05)는 점수가 유의하게 높았으며, ‘특정 음식에 대한 대리만족을 위해 먹방을 본다’(p<0.001), ‘여가 시간을 재미있게 보낼 수 있기 때문에 먹방을 본다’(p<0.001), ‘식사 메뉴 선택에 도움을 받기 위해 먹방을 본다’(p<0.05), ‘식사 시에 같이 먹는 듯한 느낌을 얻기 위해 먹방을 본다’(p<0.01)의 먹방 시청 동기 항목 점수가 유의하게 높았다.

롱폼 먹방 시청 유무에 따라 배달 음식 및 외식 횟수는 먹방 시청군에서 주 1∼2회와 주 3∼4회의 비율이 먹방 비시청군보다 유의하게 높았다(p<0.01). 타인 식사 동반 여부에서는 먹방 시청군에서 혼자 식사하거나 가족과 함께 식사하는 비율이 먹방 비시청군에 비해 유의하게 높았다(p<0.001). 숏폼 먹방 노출 빈도에 따라서는 노출 빈도가 일 3∼10회, 11회 이상인 경우 주 3∼4회 배달 음식 및 외식을 하는 비율이 유의하게 높았다(p<0.05). 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도가 11회 이상인 경우 패스트푸드·인스턴트 식품의 선호도가 유의하게 높았으며(p<0.05), 당 저감화 음료를 자주 마시거나 매일 마시는 비율도 유의하게 높았다(p<0.01).

롱폼 먹방 동영상 시청 유무에 따라 체중조절 경험은 먹방 시청군에서 있거나 하고 있다는 비율이 먹방 비시청군보다 유의하게 높았다(p<0.05). 주관적 건강상태 인식 점수는 먹방 시청군에 비해 먹방 비시청군에서 유의하게 높았다(p<0.05). 숏폼 먹방 콘텐츠 노출 빈도수에 따라 체중조절 경험은 노출 빈도가 하루 11회 이상인 경우 체중조절을 하는 비율이 높았다(p<0.01).

이상의 연구 결과 먹방 콘텐츠에 자주 노출되는 경우 체중조절에 대한 관심과 행동이 높았으며, 배달 음식 섭취 및 외식 횟수와 패스트푸드·인스턴트 식품의 선호도가 높게 나타나 식습관에서는 일부 부적절한 모습이 관찰되었다. 또한 먹방 콘텐츠 시청 후 부가적 식행동이 이루어지는 것으로 나타나 먹방의 모방 식행동 유발 가능성을 확인하였다. 따라서 먹방 콘텐츠에 자주 노출되는 집단을 대상으로 좋지 못한 식습관을 교정할 수 있는 영양교육과 긍정적 모방 식행동을 유도할 수 있는 먹방 콘텐츠의 제도적 접근이 필요할 것으로 보인다.

REFERENCES

An S, Lim Y, Ha S (2021) A content analysis of eating show (Mukbang) advertisements. Journal of Practical Research in Advertising and Public Relations 14(4): 122-149.
An S, Lim Y, Lee H (2020) A study of viewers’ comments on online mukbang videos a big-data analysis of perceptions toward Eating Behavior. Korean J Community Nutr 64(2): 269-310. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2020.64.2.007]
Awanda Y, Harahap N, Yoga W, Siregar SF, Ananda R, Afifah N (2024) The impact of tiktok social media on teenagers’ lifestyles. Abdi Masyarakat UIKA 3(2): 66-69. [https://doi.org/10.32832/amk.v3i2.2188]
Bang SY, Jung BM (2023) Health behaviors and eating habits in people’s 20s and 30s according to food content usage level on social media: A cross-sectional study. Korean J Community Nutr 28(5): 392-403. [https://doi.org/10.5720/kjcn.2023.28.5.392]
Cho EH (2020) A study on the trend and the culture phenomenon of mukbang. Jour of KoCon a 20(9): 68-85.
Choi S (2022) A study on the effect of Youtube Mukbang content viewing motivation on participation desire and re-watching intention. Journal of Hotel & Resort 21(4): 341-358.
Choi S, Lee SY (2022) Youtube mukbang and online delivery orders: Analysis of impacts and predictive model. J Intell Inform Syst 28(4): 119-133.
Choi YJ (2017) Why are viewers enthusiastic about television eating (cooking) programs?: The effect of stress release and the political economic approach. Journal of Political Communication 44(44): 121-150. [https://doi.org/10.35731/kpca.2017..44.004]
Food Safety Information Seoul (2021) 2021 Seoul’s Food Statistics Survey Report. https://fsi.seoul.go.kr, (accessed on 16. 10. 2024).
Gweon OC (2021) An integrated model for the Youtube ‘Mukbang’ content use motivation and continuous use intention: Focusing on uses and gratifications approach and technology acceptance model. Journal of Digital Convergence 19(12): 413-425.
Interactive Advertising Bureau (2009) Long-Form Video Overview. https://www.iab.com, (accessed on 16. 6. 2025).
Jang YJ, Kim MR (2016) Need for interaction or pursuit of information and entertainment? Korean Journal of Broadcasting and Telecommunication Studies 30(4): 152-185.
Jeon C, Ji Y (2021) A study on irrational consumption tendency according to exposure of video contents of mukbang (eating broadcasts) and cookbang (cooking broadcasts). International Journal of Tourism Management and Sciences 36(1): 23-40. [https://doi.org/10.21719/IJTMS.36.1.2]
Jiang L, Yoo Y (2024) Adolescents’ short-form video addiction and sleep quality: The mediating role of social anxiety. BMC Psychol 12(1): 369. [https://doi.org/10.1186/s40359-024-01865-9]
Jo SE, Kim SN (2024) The effect of short form advertising characteristics on the purchase of beauty products. Journal of Beauty Art Management 18(1): 51-67.
Jung IR, Nam MU (2023) Effects of make-up short form content characteristics on make-up behaviors and product purchase intention of generation MZ. Journal of Beauty Art Management 17(2): 221-247.
Kim DH, Kim YS, Park CY, Baek JH, Yoon YW, Jang JW, Jeon HL, Cha YJ, Jiang H, Yang SJ (2020) Comparison study of food video watching, life stress, food addiction symptom. Journal of the Nursing Academic Association of Ewha Womans University (54): 21-38.
Kim E, Ahn JA, Jang JK, Lee MA, Seo SH, Lee EJ (2015) Consumer perceptions and attitudes towards reducing sugar intake. J Korea Soc Food Sci Nutr 44(12): 1865-1872. [https://doi.org/10.3746/jkfn.2015.44.12.1865]
Kim HW (2015) Changes in single-person households and broadcasting trends: Focusing on mukbang and cooking broadcasts. Media & Education 5(1): 152-171.
Kim IK, Park SW (2019) Relations among frequency of eating alone, subjective health status and depression in Korean college students. International Journal of Social Welfare Promotion and Management 6(3): 7-12. [https://doi.org/10.21742/IJSWPM.2019.6.3.02]
Kim J, Kim SI, Lee S (2019) Food-related MCN personal broadcasting motivation, consumer attitude, purchase intention impact relation study: Focused on college students. International Journal of Tourism Management and Sciences Int J Tour Manag Sci 34(8): 1-26. [https://doi.org/10.21719/IJTMS.34.8.1]
Ko MJ, Choi YJ, Choi SB (2017) A study on food consumption culture of young generation. Journal of Consumption Culture 20(2): 49-78. [https://doi.org/10.17053/jcc.2017.20.2.003]
Kwon HS (2019) A study on the effect of view motives on the view satisfaction and behavior intentions of one-person media food contents: Focused on ‘Mukbang’ and ‘Cookbang’. Culi Sci & Hos Res 25(6): 102-112.
Lee SL, Lee SH (2022) Actual status of mukbang viewing and food habits of university students in Wonju Area. Korean J Community Living Sci 33(4): 631-643. [https://doi.org/10.7856/kjcls.2022.33.4.631]
Lee Y (2024). The effects of watching eating and cooking shows on unhealthy weight control behaviors in Korean adolescents. Studies on Humanities and Social Sciences 6(3): 867-882. [https://doi.org/10.62783/SHSS.6.3.56]
Lee YJ (2024) The life of women in their 20s and 30s who tend to have neurotic bulimia with eating shows: A qualitative case study incorporating a biological psychosocial model. The Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction 24(8): 281-307. [https://doi.org/10.22251/jlcci.2024.24.8.281]
Lee YP, Kim NA, Jeong MH, Jeong SY, Cho HW, Hwang SJ (2024) A study on the effects of short-form advertising on the product purchase intention of millennials and generation Z. The Academy of Customer Satisfaction Management 26(1): 1-22. [https://doi.org/10.34183/KCSMA.26.1.1]
Liu Y, Wang M (2023) The effect of short video content marketing on consumer purchase intention. Frontiers in Business, Economics and Management 11(3): 1-5. [https://doi.org/10.54097/fbem.v11i3.12934]
Moon J, Park S (2018) Changes of beverage consumption trend and sugar intake. Food Industry and Nutrition 23(2): 1-4
Na EK (2015) “Eating broadcasts” and “Cooking broadcasts” exploratory study on food media trends: Socio-cultural backgrounds and new media use factors. Kookmin Social Science Reviews 28(1): 183-215.
Nam HY, Jung BM (2021) A comparative study of the dietary behavior of adults aged 20 and over according to the mukbang viewing time. Korean J Community Nutr 26(2): 93-102. [https://doi.org/10.5720/kjcn.2021.26.2.93]
National Health Insurance Service (2018) Obesity, Correct Problem Awareness is Important. https://www.nhis.or.kr, (accessed on 16. 10. 2024).
Oh J (2017) Why media stir up our appetite focusing on the food discourse in media. The Journal of Image and Cultural Contents 13(13): 209-232. [https://doi.org/10.24174/jicc.2017.12.13.209]
Park SY (2022) A study on factors affecting use motivation and preference in TV food program viewing. Jour of KoCon a 20(7): 534-546.
Semurush (2024) Short-Form vs. Long-Form Video Content: Which is Better for Your Business? https://www.semrush.com, (accessed on 3. 5. 2024).
Seo S (2022) Mukbang Youtube viewer’s mimicking intention applying self-regulation framework. Korean Journal of Hospitality and Tourism 31(3): 23-41. [https://doi.org/10.24992/KJHT.2022.4.31.03.23]
Winzer E, Naderer B, Klein S, Lercher L, Wakolbinger M (2022) Promotion of food and beverages by Germanspeaking impactrs Popular with adolescents on TikTok, Youtube and Instagram. Int J Environ Res Public Health 19(17): 10911. [https://doi.org/10.3390/ijerph191710911]
Xie J, Xu X, Zhang Y, Tan Y, Wu D, Shi M, Huang H (2023) The effect of short-form video addiction on undergraduates’ academic procrastination: A moderated mediation model. Front Psychol 14: 1298361. [https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1298361]
Yoo S, Shin G, Kim S (2021) Does mukbang watching really affect obesity?: Focusing on the factors related to health and mukbang watching. Korean Journal of Journalism & Communication 65(2): 205-240. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2021.65.2.006]
Yoo SY, Shim YS (2016) The effect of weight control intention and it’s results on perceived subjective health. Journal of Wellness 11(3): 287-296. [https://doi.org/10.21097/ksw.2016.08.11.3.287]
Yoon LS (2023) A study on the effectiveness of short-form content and pastoral counseling healing approaches. Theology Praxis 86: 359-383. [https://doi.org/10.14387/jkspth.2023.86.359]
Yu HJ, Chung HW (2021) The impact of short-form content types and use of motivation on content consumption of youth. Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange 7(8): 53-67. [https://doi.org/10.47116/apjcri.2021.08.05]

Variables	Categories	n(%)
Long-form Mukbang viewing status	No	149(32.8)
Long-form Mukbang viewing status	Yes	305(67.2)
Frequency of exposure to long-form Mukbang contents (times/day)	≤2	136(44.6)
	3∼10	136(44.6)
	≥11	33(10.8)
Frequency of exposure to short-form Mukbang contents (times/day)	0	66(14.5)
	1∼2	207(45.6)
	3∼10	148(32.6)
	≥11	33( 7.3)
Total		454(100.0)

Variables	Categories	Total (n=305)	Frequency of exposure to long-form Mukbang contents (times/day)			p⁶⁾
Variables	Categories	Total (n=305)	≤2 (n=136)	3∼10 (n=136)	≥11 (n=33)	p⁶⁾
1) n(%). 2) 5-Point scale was used from 1 (very disagree) to 5 (very agree). 3) 3-Point scale was used from 1 (disagree) to 3 (agree). 4) Mean±S.D. 5) Different superscript letters indicate significant differences among groups (Scheffe’s post hoc test, a<b<c). 6) x2 test or one-way ANOVA * p<0.05, p<0.01, * p<0.001.
Viewing tools	Device
	TV	24( 7.9)¹⁾	10( 7.8)	9( 6.6)	3( 9.1)	0.300
	Computer	14( 4.6)	4( 3.1)	6( 4.4)	3( 9.1)
	Mobile phone	267(87.5)	114(89.1)	121(89.0)	27(81.8)
	Media
	TV program	31(10.2)	17(13.3)	10( 7.4)	2( 6.1)	0.001^**
	Live broadcast	11( 3.6)	2( 1.6)	6( 4.4)	1( 3.0)
	Youtube (except for live broadcast)	242(79.3)	103(80.5)	112(82.4)	23(69.7)
	All three (TV program, Live broadcast, Youtube)	21( 6.9)	6( 4.7)	8( 5.9)	7(21.2)
Eating behaviors after viewing²⁾	I feel the desire to eat during or after watching Mukbang contents.	3.7±0.9⁴⁾	3.5±1.0^a⁵⁾	3.8±0.8^b	4.2±0.6^c	0.000^***
	I try cooking or purchasing and eating the food I noticed in a Mukbang later on.	3.4±0.9	3.2±0.9^a	3.6±1.0^b	3.8±0.7^b	0.000^***
	I haven eaten food or snack outside of regular meals due to watching Mukbang contents.	2.7±1.1	2.6±1.1^a	2.9±1.1^a^b	3.0±1.1^b	0.036^*
	I actually eat food during or after watching Mukbang contents.	2.6±1.0	2.5±0.9^a	2.7±1.0^a	3.1±1.0^b	0.015^*
Viewing motives³⁾	To make leisure time more enjoyable	2.3±0.8	2.1±0.9^a	2.5±0.7^b	2.5±0.8^b	0.000^***
	To experience vicarious satisfaction from specific foods	2.0±0.7	1.8±0.7^a	2.1±0.7^b	2.2±0.8^b	0.000^***
	To gain information about food	1.9±0.8	1.8±0.8	2.0±0.8	2.1±0.9	0.213
	To get help with choosing meal option	1.9±0.8	1.8±0.8^a	1.9±0.9^a^b	2.2±0.9^b	0.036^*
	To feel like eating together during meals	1.6±0.7	1.4±0.7^a	1.6±0.8^a^b	1.9±0.9^b	0.003^**
	To communicate with others	1.3±0.6	1.2±0.5	1.4±0.6	1.3±0.6	0.139

Variables	Categories	Total (n=454)	Long-form Mukbang viewing status		p²⁾	Frequency of exposure to short-form Mukbang contents (times/day)				p²⁾
Variables	Categories	Total (n=454)	Yes (n=305)	No (n=149)	p²⁾	0 (n=66)	1∼2 (n=207)	3∼10 (n=148)	≥11 (n=33)	p²⁾
1) n(%). 2) x2 test * p<0.05, ** p<0.01.
Gender	Male	224(49.3)¹⁾	142(46.6)	82(55.0)	0.090	44(66.7)	102(49.3)	63(42.6)	15(45.5)	0.013^*
Gender	Female	230(50.7)	163(53.4)	67(45.0)	0.090	22(33.3)	105(50.7)	85(57.4)	18(54.5)	0.013^*
Age (year)	20∼29	238(52.4)	145(47.5)	93(62.4)	0.003^**	40(60.6)	104(50.2)	75(50.7)	19(57.6)	0.440
Age (year)	30∼39	216(47.6)	160(52.5)	56(37.6)	0.003^**	26(39.4)	103(49.8)	73(49.3)	14(42.4)	0.440
Job	Student	96(21.1)	59(19.3)	37(24.8)	0.023^*	23(34.8)	41(19.8)	26(17.6)	6(18.2)	0.064
	Full-time housewife	21( 4.6)	18( 5.9)	3( 2.0)		1( 1.5)	10( 4.8)	9( 6.1)	1( 3.0)
	Office worker	230(50.7)	158(51.8)	72(48.3)		31(47.0)	107(51.7)	78(52.7)	14(42.4)
	Self-employment	19( 4.2)	15( 4.9)	4( 2.7)		2( 3.0)	8( 3.9)	6( 4.1)	3( 9.1)
	No job	54(11.9)	39(12.8)	15(10.1)		1( 1.5)	26(12.6)	22(14.9)	5(15.2)
	Others	34( 7.5)	16( 5.2)	18(12.1)		8(12.1)	15( 7.2)	7( 4.7)	4(12.1)
Monthly income (1,000 won)	<1,000	148(32.6)	96(31.5)	52(34.9)	0.417	22(33.3)	72(34.8)	41(27.7)	13(39.4)	0.778
	1,000∼3,000	188(41.4)	124(40.7)	64(43.0)		27(40.9)	85(41.1)	65(43.9)	11(33.3)
	≥3,000	118(26.0)	85(27.9)	33(22.1)		17(25.8)	50(24.2)	42(28.4)	9(27.3)
Number of household members	1	100(22.0)	67(22.0)	33(22.1)	0.002^**	17(25.8)	41(19.8)	31(20.9)	11(33.3)	0.077
	2	96(21.1)	74(24.3)	22(14.8)		10(15.2)	44(21.3)	37(25.0)	5(15.2)
	3	101(22.2)	75(24.6)	26(17.4)		10(15.2)	42(20.3)	41(27.7)	8(24.2)
	≥4	157(34.6)	89(29.2)	68(45.6)		29(43.9)	80(38.6)	39(26.4)	9(27.3)

Variables	Categories	Total (n=454)	Long-form Mukbang viewing status		p²⁾	Frequency of exposure to short-form Mukbang contents (times/day)				p²⁾
Variables	Categories	Total (n=454)	Yes (n=305)	No (n=149)	p²⁾	0 (n=66)	1∼2 (n=207)	3∼10 (n=148)	≥11 (n=33)	p²⁾
1) n(%). 2) x2 test * p<0.05, p<0.01, * p<0.001.
Meal frequency	1 time/day	6( 1.3)¹⁾	3( 1.0)	3( 2.0)	0.436	2( 3.0)	2( 1.0)	2( 1.4)	0( 0.0)	0.279
	2 times/day	272(59.9)	190(62.3)	82(55.0)		38(57.6)	115(55.6)	98(66.2)	21(63.6)
	3 times/day	167(36.8)	106(34.8)	61(40.9)		24(36.4)	86(41.5)	47(31.8)	10(30.3)
	≥4 times/day	9( 2.0)	6( 2.0)	3( 2.0)		2( 3.0)	4( 1.9)	1( 0.7)	2( 6.1)
Meal regularity	Regular	191(42.1)	121(39.7)	70(47.0)	0.100	32(48.5)	90(43.5)	58(39.2)	11(33.3)	0.669
	Irregular	85(18.7)	65(21.3)	20(13.4)		10(15.2)	35(16.9)	33(22.3)	7(21.2)
	Regular or irregular	178(39.2)	119(39.0)	59(39.6)		24(36.4)	82(39.6)	57(38.5)	15(45.5)
Delivery food and eating out	0 time/week	58(12.8)	28( 9.2)	30(20.1)	0.001^**	14(21.2)	28(13.5)	14( 9.5)	2( 6.1)	0.039^*
	1∼2 times/week	251(55.3)	173(56.7)	78(52.3)		36(54.5)	118(57.0)	81(54.7)	16(48.5)
	3∼4 times/week	113(24.9)	87(28.5)	26(17.4)		7(10.6)	50(24.2)	45(30.4)	11(33.3)
	5∼7 times/week	21( 4.6)	10( 3.3)	11( 7.4)		6( 9.1)	7( 3.4)	5( 3.4)	3( 9.1)
	≥8 times/week	11( 2.4)	7( 2.3)	4( 2.7)		3( 4.5)	4( 1.9)	3( 2.0)	1( 3.0)
Preferred meal type	Korean food	274(60.4)	187(61.3)	87(58.4)	0.709	32(48.5)	144(69.6)	83(56.1)	15(45.5)	0.012^*
	Western food	44( 9.7)	26( 8.5)	18(12.1)		9(13.6)	17( 8.2)	14( 9.5)	4(12.1)
	Japanese food	48(10.6)	32(10.5)	16(10.7)		8(12.1)	21(10.1)	18(12.2)	1( 3.0)
	Chinese food	12( 2.6)	10( 3.3)	2( 1.3)		3( 4.5)	2( 1.0)	6( 4.1)	1( 3.0)
	Fast·instant food	73(16.1)	48(15.7)	25(16.8)		13(19.7)	23(11.1)	25(16.9)	12(36.4)
	Various	3( 0.7)	2( 0.7)	1( 0.7)		1( 1.5)	0( 0.0)	2( 1.4)	0( 0.0)
Preferred food type	Rice, noodle	395(87.0)	261(85.6)	134(89.9)	0.195	60(90.9)	178(86.0)	131(88.5)	26(78.8)	0.341
	Bread	187(41.2)	125(41.0)	62(41.6)	0.899	23(34.8)	80(38.6)	62(41.9)	22(66.7)	0.015^*
	Rice cake	44( 9.7)	28( 9.2)	16(10.7)	0.598	6( 9.1)	19( 9.2)	15(10.1)	4(12.1)	0.951
	Meat, fish	323(71.1)	222(72.8)	101(67.8)	0.269	43(65.2)	145(70.0)	107(72.3)	28(84.8)	0.222
	Vegetable	80(17.6)	53(17.4)	27(18.1)	0.845	11(16.7)	42(20.3)	24(16.2)	3( 9.1)	0.405
	Fruit	83(18.3)	53(17.4)	30(20.1)	0.475	11(16.7)	45(21.7)	23(15.5)	4(12.1)	0.340
	Snack	118(26.0)	73(23.9)	45(30.2)	0.153	21(31.8)	59(28.5)	31(20.9)	7(21.2)	0.241
Drink type	Water	198(43.6)	125(41.0)	73(49.0)	0.723	29(43.9)	98(47.3)	61(41.2)	10(30.3)	0.157
	Tea	3( 0.7)	2( 0.7)	1( 0.7)		0( 0.0)	0( 0.0)	2( 1.4)	1( 3.0)
	Coffee	125(27.5)	85(27.9)	40(26.8)		22(33.3)	59(28.5)	34(23.0)	10(30.3)
	Vegetable/fruit beverage	9( 2.0)	6( 2.0)	3( 2.0)		3( 4.5)	3( 1.4)	3( 2.0)	0( 0.0)
	Soda & sports beverage	94(20.7)	67(22.0)	27(18.1)		8(12.1)	37(17.9)	40(27.0)	9(27.3)
	Fermented beverage	9( 2.0)	7( 2.3)	2( 1.3)		2( 3.0)	3( 1.4)	4( 2.7)	0( 0.0)
	Alcoholic beverage	13( 2.9)	11( 3.6)	2( 1.3)		2( 3.0)	5( 2.4)	3( 2.0)	3( 9.1)
	Others	3( 0.7)	2( 0.7)	1( 0.7)		0( 0.0)	2( 1.0)	1( 0.7)	0( 0.0)
Sugar-reduced drink	Rarely	139(30.6)	85(27.9)	54(36.2)	0.109	30(45.5)	69(33.3)	34(23.0)	6(18.2)	0.003^**
	Sometimes	170(37.4)	124(40.7)	46(30.9)		20(30.3)	74(35.7)	67(45.3)	9(27.3)
	Frequently	114(25.1)	73(23.9)	41(27.5)		14(21.2)	53(25.6)	35(23.6)	12(36.4)
	Everyday	31( 6.8)	23( 7.5)	8( 5.4)		2( 3.0)	11( 5.3)	12( 8.1)	6(18.2)
Eating with others	Alone	151(33.3)	106(34.8)	45(30.2)	0.000^***	18(27.3)	70(33.8)	51(34.5)	12(36.4)	0.003^**
	Family	174(38.3)	130(42.6)	44(29.5)		15(22.7)	84(40.6)	64(43.2)	11(33.3)
	Friends·colleagues	129(28.4)	69(22.6)	60(40.3)		33(50.0)	53(25.6)	33(22.3)	10(30.3)

Variables	Categories	Total (n=454)	Long-form Mukbang viewing status		p⁴⁾	Frequency of exposure to short-form Mukbang contents (times/day)				p⁴⁾
Variables	Categories	Total (n=454)	Yes (n=305)	No (n=149)	p⁴⁾	0 (n=66)	1∼2 (n=207)	3∼10 (n=148)	≥11 (n=33)	p⁴⁾
1) n(%). 2) 5-Point scale was used from 1 (very poor) to 5 (very good). 3) Mean±S.D. 4) x2 test or independent t-test * p<0.05, ** p<0.01.
Exercise	Never	109(24.0)¹⁾	73(23.9)	36(24.2)	0.842	18(27.3)	48(23.2)	33(22.3)	10(30.3)	0.732
	1∼2 times/week	173(38.1)	120(39.3)	53(35.6)		23(34.8)	82(39.6)	54(36.5)	14(42.4)
	3∼4 times/week	126(27.8)	83(27.2)	43(28.9)		20(30.3)	52(25.1)	48(32.4)	6(18.2)
	Everyday	46(10.1)	29( 9.5)	17(11.4)		5( 7.6)	25(12.1)	13( 8.8)	3( 9.1)
Weight control	Done before	179(39.4)	129(42.3)	50(33.6)	0.019^*	18(27.3)	84(40.6)	67(45.3)	10(30.3)	0.006^**
	Doing	178(39.2)	122(40.0)	56(37.6)		24(36.4)	76(36.7)	61(41.2)	17(51.5)
	Not doing	97(21.4)	54(17.7)	43(28.9)		24(36.4)	47(22.7)	20(13.5)	6(18.2)
Subjective health recognition²⁾		2.9±0.9³⁾	2.8±0.8	3.0±0.9	0.014^*	3.1±1.0	2.9±0.9	2.9±0.8	2.7±0.9	0.175

Independent variable	Subordination variable	OR	95% CI	p
* p<0.05, Adjusted for age, occupation and number of household members.
Long-form Mukbang viewing	Delivery food and eating out
	0 time/week	(Reference)
	1∼2 times/week	1.89	1.01∼3.51	0.046^*
	≥3 times/week	2.17	1.10∼4.27	0.025^*
	Eating with others
	Friends and colleagues	(Reference)
	Family	1.69	0.93∼3.04	0.082
	Alone	1.88	1.08∼3.28	0.026^*
	Subjective health recognition
	Bad	(Reference)
	Normal	1.26	0.78∼2.02	0.345
	Good	0.72	0.41∼1.26	0.254
	Weight control
	Not doing	(Reference)
	Done before	1.82	1.06∼3.11	0.029^*
	Doing	1.63	0.96∼2.76	0.071

Subordination variable	Independent variable (times/day)	OR	95% CI	p
Delivery food and eating out (reference=0 time/week)	Frequency of exposure to short-form Mukbang contents (reference=0)
* p<0.05, p<0.01, * p<0.001, Adjusted for sex.
1∼2 times/week	1∼2	1.47	0.69∼3.11	0.319
	3∼10	1.93	0.82∼4.52	0.130
	≥11	2.76	0.55∼13.69	0.215
≥3 times/week	1∼2	1.62	0.69∼3.84	0.270
	3∼10	2.66	1.03∼6.85	0.043^*
	≥11	5.51	1.05∼28.88	0.043^*
Meal type (reference=Korean food)
Western food	1∼2	0.47	0.19∼1.17	0.105
	3∼10	0.72	0.28∼1.85	0.490
	≥11	1.09	0.28∼4.17	0.900
Japanese food	1∼2	0.64	0.26∼1.58	0.333
	3∼10	0.99	0.39∼2.54	0.985
	≥11	0.30	0.03∼2.60	0.272
Chinese food	1∼2	0.15	0.02∼0.95	0.044^*
	3∼10	0.79	0.18∼3.46	0.759
	≥11	0.73	0.07∼7.68	0.792
Fast·Instant food	1∼2	0.38	0.17∼0.84	0.016^*
	3∼10	0.71	0.32∼1.57	0.398
	≥11	1.90	0.70∼5.18	0.209
Food type (reference=Bread non preference)
Bread	1∼2	1.05	0.58∼1.89	0.869
	3∼10	1.15	0.62∼2.14	0.648
	≥11	3.35	1.37∼8.21	0.008^**
Sugar-reduced drink (reference=Rarely)
Sometimes	1∼2	1.81	0.93∼3.53	0.081
	3∼10	3.50	1.70∼7.20	0.001^**
	≥11	2.68	0.81∼8.85	0.105
Frequently	1∼2	1.97	0.94∼4.17	0.074
	3∼10	2.86	1.26∼6.49	0.012^*
	≥11	5.63	1.70∼18.61	0.005^**
Everyday	1∼2	3.22	0.66∼15.69	0.148
	3∼10	8.20	1.65∼40.81	0.010^*
	≥11	23.76	3.66∼154.25	0.001^**
Eating with others (reference=friends and colleagues)
Family	1∼2	2.20	1.11∼4.37	0.025^*
	3∼10	2.44	1.17∼5.10	0.017^*
	≥11	1.90	0.68∼5.36	0.224
Alone	1∼2	3.03	1.48∼6.24	0.003^**
	3∼10	3.45	1.61∼7.40	0.001^**
	≥11	1.97	0.66∼5.81	0.222
Weight control (reference=not doing)
Done before	1∼2	2.26	1.11∼4.62	0.025^*
	3∼10	4.16	1.87∼9.23	0.000^***
	≥11	2.08	0.63∼6.83	0.227
Doing	1∼2	1.62	0.82∼3.19	0.162
	3∼10	3.06	1.42∼6.60	0.004^**
	≥11	2.84	0.95∼8.50	0.061