SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 MZ세대의 헤어스타일 선택과 관심도에 미치는 영향

The Impact of Hair Content on Social Media on Hairstyle Preferences and Interest among Generation MZ

Article information

J Korean Soc Cosmetol. 2025;31(3):613-622

Publication date (electronic) : 2025 June 30

doi : https://doi.org/10.52660/JKSC.2025.31.3.613

Chea-Yeon Kim ¹, Seo-Heui Kim ²^,

¹Graduate Student, General Graduate School of Beauty Science, Gwangju Women’s University

²Professor, Department of Beauty Science, Gwangju Women’s University

김채연¹, 김서희²^,

¹광주여자대학교 일반대학원 미용과학과, 대학원생

²광주여자대학교 미용과학과, 교수

^*Corresponding author: Seo-Heui Kim Tel : +82-62-950-3833 E-mail : shkim@kwu.ac.kr

Received 2025 May 9; Revised 2025 May 30; Accepted 2025 June 11.

Trans Abstract

This study aimed to empirically examine how the characteristics of hair-related content on social media influence hairstyle preferences and interest among members of Generation MZ. The analysis focused on three key content attributes: informativeness, credibility, and expertise. To assess their impact on consumer perception and behavioral response, a questionnaire survey was conducted with 214 male and female participants from the MZers. The collected data were analyzed using SPSS WIN 25.0 through frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability testing, descriptive statistics, correlation analysis, regression analysis, and mediation regression analysis. The results showed that both the informativeness and credibility of social media hair content significantly influenced hairstyle preferences and interest. Furthermore, perceived expertise had a notable impact on interest. Hairstyle preference was also identified as a mediating factor, partially explaining the relationship between content characteristics and interest. These findings offer valuable foundational insights for beauty industry professionals and content creators, providing strategic direction for the planning and marketing of effective hair-related content on social media.

Keywords: Generation MZ; Hair content; Hairstyle preference; Information characteristics; Interest; Social media

I. 서 론

현대 사회에서 SNS(Social Networking Service)는 개인의 일상생활뿐 아니라 트렌드에 큰 영향을 미치고 있다(Kim & Beak, 2010). 개인 사용자들은 이를 통해 단순히 소통하는 것을 넘어, 다양한 정보를 얻고 자신의 관심사를 공유하며, 특정 주제나 트렌드에 대한 깊은 연결감을 형성하고 있다(Kim & Kyung, 2018). 이러한 환경에서 생성, 소비되는 콘텐츠는 개인의 일상과 소비 방식에 큰 영향을 미치며, 기업 및 브랜드들에는 새로운 마케팅 전략의 중요한 도구로 활용되고 있다(Shin & Kim, 2012).

MZ세대(Millennial 세대와 Generation Z세대)는 디지털 환경에 익숙하며, SNS를 통해 다양한 정보와 콘텐츠를 소비하고 이를 바탕으로 개인의 취향과 결정을 형성하는 경향을 보인다(Lee & Choi, 2015). MZ세대는 헤어스타일 선택 역시 디지털 콘텐츠의 영향을 받는 대표적인 사례로 볼 수 있다(Kim & Oh, 2011). SNS 플랫폼에 공유되는 헤어 관련 콘텐츠는 MZ세대의 관심과 선택에 중요한 역할을 하고 있다. 이 중에서도 ‘헤어 콘텐츠’는 MZ세대 사이에서 이들의 헤어스타일 선택과 관심도에 직·간접적인 영향을 미치고 있다.

SNS 헤어 콘텐츠에서 공유되는 트렌디한 스타일 제안, 제품 리뷰, 스타일링 팁과 같은 정보 등과 같은 정보 특성은 사용자들에게 영향을 미친다. 특히, MZ세대는 이러한 정보 특성을 단순히 소비하는 데만 그치지 않고 타인과 상호작용 즉, 댓글, 좋아요, 공유, 해시태그 등을 통해 새로운 스타일을 시도한다. 결과적으로 SNS에 게시되는 헤어 콘텐츠의 정보 특성이 헤어스타일에 선택 과정에 영향을 미친다고 볼 수 있다. SNS의 정보 특성이 인식과 행동에 영향을 주는 중요한 요인으로 부상하고 있다(Woo & Rho, 2022).

최근 들어 헤어스타일은 자아 정체성과 직결되는 요소로서, 단순한 미적 선택을 넘어 사회적 메시지를 내포한 표현 수단으로 기능하고 있다. MZ세대의 경우, 유튜버나 인플루언서 혹은 유명 연예인의 스타일을 모방하거나, 특정 스타일을 경험해 보는 ‘변신 콘텐츠’ 등을 통해 자신의 정체성과 취향을 시험하는 경향이 뚜렷하다. 이에 따라, SNS를 통해 접하는 헤어 콘텐츠의 정보적 특성이 MZ세대의 관심도와 실제 스타일 선택에 어떤 영향을 미치는지를 고찰하는 것은 이들의 소비 행태와 라이프스타일을 이해하는 데 중요한 시사점을 제공한다(Ryu, 2021).

이와 관련한 선행 연구를 살펴보면 Nam & Kim(2022) 연구자는 MZ세대의 뷰티 콘텐츠 이용 경험에 대해 연구를 하였고, Lee & Woo(2022) 연구자는 뷰티 유튜브 콘텐츠특성과 개인성향이 행동 의도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행하였고, Lee & Jeong(2022) 연구자는 MZ세대의 헤어관리 유형과 자아존중감에 관해 연구를 하였다. 하지만 MZ세대를 중심으로 한 연구는 다각화로 이루어져 있으나 SNS 헤어 콘텐츠를 중심으로 한 연구는 미비한 실정이다.

본 연구는 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 MZ세대의 헤어스타일 선택과 관심도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 SNS 헤어 콘텐츠의 정보 특성 요소를 도출하고, 각 특성이 소비자의 인식 및 행동 변화에 어떤 방식으로 작용하는지를 실증적으로 설문을 통해 검증하였다. 본 연구는 향후 미용 산업 종사자 및 뷰티 콘텐츠 제작자들에게 실질적인 헤어 콘텐츠 기획 및 제작, 마케팅 활용 방안에 필요한 기초자료 제공을 목적으로 한다.

II. 이론적 배경

1. MZ세대

MZ세대란 1980년대 초~2000년대 초 출생한 M(Millennial)세대와 1990년대 중반부터 2010년대 초반 출생한 Z세대(Generation Z)를 동시에 아우르는 신조어다(Han & Lee, 2022). 행정안전부 2025년 4월 기준 주민등록 인구 통계자료에 따르면, 전체 인구에서 M세대는 약 1062만 명(20.8%), Z세대는 약 920만 명(18.03%)으로 나타나, 우리나라 MZ세대의 비중은 전체 인구의 38.8%를 차지한다(Hang, 2025). 이들은 현시대 새로운 주요 소비층으로 떠오르고 있으며 메조 미디어에 따르면 2020년대 주력 소비층으로 MZ세대가 43.9%를 차지하고 있다(Lee & Jeong, 2022).

M(Millennial)세대는 모바일 퍼스트(Mobile First)세대로 현시대의 기술 변화를 가장 빠르고 다양하게 접해본 세대로 자기중심적인 성향이 강하지만 누구보다 사회, 정치, 경제 문제에 관심이 많고 참여하려는 의지가 강하다. 반면, Z세대는 디지털 네이티브(Digital Native)세대로 SNS활동에 활발하며 개인적이고 독립적이다(Lee & Kim, 2022; Lee & Lee, 2020).

MZ세대는 “나답게”, “남들과는 다르게”가 중요한 가치로 자기 취향을 드러내며 자기표현과 개성을 중시한다. 단순히 싸고 좋은 것보다는 콘텐츠(유튜브, 틱톡, 인스타 등)를 통해 윤리적 소비, 환경보호, 브랜드 가치 등을 보고 소비를 하며, 실속과 균형있는 투자를 한다. 이러한 성향은 기업에서도 상명하복보다 함께 고민하고 결정하는 방식을 선호하고 나이, 직급보다는 존중과 소통을 중시하며 수평적이고 공감 중심의 커뮤니케이션을 통해 소통하는 리더를 선호한다. 일 중심의 삶보다는 ‘미 퍼스트(Me first)’ 무엇보다 자신을 가장 위하는 가치를 중요하게 생각한다.

2. SNS 콘텐츠 정보 특성

SNS는 Social Networking Service의 약자로, 개인의 사회적 관계를 형성하고 유지하도록 돕는 온라인 기반 서비스, 즉 사회관계망 서비스라고 한다(Oh & Gang, 2014). 2004년 페이스북의 등장으로 SNS에 대중화를 이끌며, 인스타그램, 유튜브, 틱톡 등 다양한 서비스가 등장하며 시장이 커졌다.

SNS 콘텐츠 발전은 현대 사회 여러 분야에 새로운 사회적, 문화적 현상들을 발생시켰다. SNS는 데이터, 텍스트, 이미지, 사운드 등 다양한 미디어를 매끄럽게 통합하여 시각 청각, 촉각 등 다양한 감각기관에 다중적으로 소구함으로써 독특한 감각 양식의 결합패턴을 만들어 내는 멀티미디어이다(Park, 2012). 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 콘텐츠 정보 특성을 잘 이용해야 한다.

SNS 콘텐츠는 사용자가 직접 콘텐츠를 생산하고, 실시간으로 공유하며, 상호작용을 하는 공간이기 때문에 그 정보의 특성 또한 매우 다양하고 동적이다(Jo & Lim, 2019). 다양한 형태의 비정형 데이터로 구성되어 짧은 시간 안에 폭발적으로 퍼질 수 있지만 정보의 신뢰도나 출처의 명확성이 낮을 수 있다.

이는 SNS가 상대적으로 트렌드가 빠르게 바뀌어 정보를 얻기 어려웠던 헤어분야에서 다양한 콘텐츠를 기반으로 사용자들과의 관계를 개선하는 도구로서 헤어에 대한 정보를 공유할 수 있도록 해주며, 합리적인 의사결정에 도움을 줄 수 있음을 의미한다(Shin & Kim, 2012).

SNS 정보 특성의 선행연구를 살펴보면 Song(2011)은 정보 특성을 상호작용성, 유희성, 구전성, 맞춤화 4가지로 사용하였다. Go(2014)는 정보성, 신뢰성, 오락성, 상호작용성, 상황기반 제공성으로 사용하였다. Han(2014)은 정보성, 오락성, 자극성, 가별성, 상호작용성으로 사용하였다. Lee & Kim(2014)은 생동감, 동의성, 신뢰도를 사용하였다.

본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 SNS 정보 특성에 영향을 주는 요인들 중에서 트렌드에 예민한 헤어분야에서 보다 합리적인 의사결정에 도움을 줄 수 있다 판단되는 정보성, 신뢰성에 대해 연구하고자 한다.

3. SNS 헤어 콘텐츠 관심도

관심도는 사용자들이 어떤 정보나 주제, 콘텐츠 등에 대해 가지는 주의, 흥미, 탐색 욕구의 정도를 의미하며, 인간행동에 방향과 강도를 결정하는 중요한 요인이라고 할 수 있다(Lee, 2007). SNS 헤어 콘텐츠에서 관심도는 미용인 개인 및 브랜드가 제공하는 헤어미용 시술, 제품, 도구 등에 관한 정보나 내용물에도(Jeong & Yang, 2021) 영향을 미쳐, 소비자의 행동을 예측할 때 중요한 역할을 한다.

SNS를 활용하여 헤어 콘텐츠를 접한 사용자들이 해당 콘텐츠에 관심이 생기면 일반적으로 SNS를 통해 관심의 결과(좋아요, 공유 등)를 표현하며, 이는 소비 행위까지 이어지게 한다.

이와 같이 SNS 헤어 콘텐츠 사용자들의 콘텐츠 관심도가 행동 방향과 강도를 결정하여 사용자들의 구매 행동까지 예측할 수 있는 역할을 할 수 있기 때문에 SNS 헤어 콘텐츠와 관심도에 대한 연구가 활발하게 이루어져야 한다.

4. 헤어스타일 선택

헤어스타일이란 머리 형태 및 머리모양을 말하는 것으로 가장 빠르고 쉽게 이미지 변화를 줄 수 있으며 다양한 헤어스타일 연출을 통해 얼굴의 장점은 부각되게 하고 단점은 보완하여 개개인의 독특한 개성을 연출할 수 있다(La, 1995). 헤어스타일은 외모를 나타내는 일반적인 양상뿐만 아니라 인상을 형성하는 중요한 단서가 되고 상대방에게 무엇인가를 전달해 주는 상징적 역할을 해왔다. 헤어스타일은 그 시대의 문화적 고정관념, 새로운 사상을 추구하는 인간 심리의 욕구에 의해서 변하게 되었고, 시대의 사회상을 반영한다(Gong, 2002). 또한, 생활 수준의 향상으로 외모 관심도가 높아짐에 따라 펌, 컬러 등의 방법을 통해 다양한 이미지를 표현하여 개인의 개성을 나타낸다.

헤어스타일에 대한 선행연구를 살펴보면 Kang(2002)은 헤어스타일을 통해 스트레스를 해소하고, 자신의 심리상태 및 내면을 직·간접적으로 표현하며 여성에게 미의 상징이자 매력을 발산하는 방식이라고 하였다. Lee & Lee(2008)는 헤어스타일에서 머리 길이의 변화가 가장 크며 이는 사회적 변화와 밀접하다고 하였다. Yoo(2018)는 헤어스타일은 다양한 형태로 모발을 마무리하여 머리를 꾸민 것을 말하며, 현대에는 장식의 본능적 행위에서 발전하여 단점을 보완하여 미용상의 행위로 심리적으로도 자신감을 얻거나 개성을 표현하는 등 미적 가치를 적극적으로 활용할 수 있는 신체의 한 요소라고 하였다.

III. 내용 및 방법

1. 연구설계 및 가설

H1. SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성은 MZ세대의 헤어스타일 선택에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H1-1. SNS 헤어 콘텐츠의 정보성은 MZ세대의 헤어스타일 선택에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H1-2. SNS 헤어 콘텐츠의 신뢰성은 MZ세대의 헤어스타일 선택에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H2. SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성은 MZ세대의 헤어스타일 관심도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H2-1. SNS 헤어 콘텐츠의 정보성은 MZ세대의 헤어스타일 관심도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H2-2. SNS 헤어 콘텐츠의 신뢰성은 MZ세대의 헤어스타일 관심도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H3. MZ세대의 헤어스타일 선택은 헤어스타일 관심도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H4. MZ세대의 헤어스타일 선택은 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 매개할 것이다.

H4-1. MZ세대의 헤어스타일 선택은 SNS 헤어 콘텐츠의 정보성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 매개할 것이다.

H4-2. MZ세대의 헤어스타일 선택은 SNS 헤어 콘텐츠의 신뢰성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 매개할 것이다.

Fig. 1.

Research design

2. 조사대상 및 방법

본 연구의 대상은 2025년 3월 현재 광주에 거주하는 19세~46세의 MZ세대로 선정하였다. 원래 MZ세대는 16세부터이지만, 미성년의 경우 학부모의 일정 부분 동의가 필요하다는 점에서 미성년은 본 연구에서 제외하였다. 설문지는 리커트 척도를 사용하여 작성하였고, 설문조사는 온라인 및 모바일 설문을 진행하여 총 214부의 자료를 확보, 최종 분석에 활용하였다. 인구통계학적 특성을 살펴보면, 남성 100명(46.7%), 여성 114명(53.3%)으로 나타났고, 세대는 M세대(1980년~1994년) 82명(38.3%), Z세대(1995년~2010) 132명(61.7%)로 나타났다.

3. 자료분석방법

본 연구의 통계처리는 SPSS WIN 25.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 구체적으로 살펴보면 첫째, 조사대상자의 일반적인 특성과 온라인 교육실태를 알아보기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 측정도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도 검증을 위해 Cronbach’s α계수를 산출하였다. 셋째, 주요 변수의 평균, 표준편차를 알아보기 위하여 기술통계분석을 실시하였고, 각 변수간 상관관계를 알아보기 위하여 상관관계 분석을 실시하였다. 넷째, SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 MZ세대의 헤어스타일 선택과 관심도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 회귀분석, 헤어스타일 선택의 매개효과를 알아보기 위해 3단계 매개회귀분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상자의 일반적 특성

조사대상자의 일반적 특성에 대해 알아보기 위하여 빈도분석을 실시한 결과는 <Table 1>와 같다. 분석결과 성별은 남성 100명(46.7%), 여성 114명(53.3%)으로 나타났고, 세대는 M세대(1980년~1994년) 82명(38.3%), Z세대(1995년~2010년) 132명(61.7%)으로 나타났으며, 직업은 학생 125명(58.4%), 전문직 37명(17.3%), 프리랜서 19명(8.9%), 자영업 16명(7.5%), 사무직 12명(5.6%), 서비스직 5명(2.3%) 순으로 나타났다.

Table 1.

General Characteristics of the Participants

2. 타당성 및 신뢰도 검증

1) SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 타당성 및 신뢰도 검증

SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 <Table 2>와 같다. 우선 Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ²=842.752(df=28, p<.001)이므로 변수들 사이에 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하였고, KMO의 표본적합도 점검결과 KMO 값이 0.838로 나타났다. 이후 공통성 등을 점검한 결과에서도 측정 자료의 요인분석 가정을 만족시켰으므로 다음과 같이 요인분석을 실시하려고 한다. 분석결과 고유값이 1 이상인 총 2개의 요인이 추출되었고, 2개의 요인들에 의해 설명되는 누적분산설명력은 68.902%로 나타났다. 즉, 요인 1(36.443%)은 ‘정보성’, 요인 2(32.459%)는 ‘신뢰성’으로 명명하였다. 이 2개의 요인적재량이 ±0.40 이상으로 나타났으며, 추출된 요인들의 타당성은 검증되었다. 신뢰도를 분석한 결과 0.800~0.879로 나타나 신뢰도에는 문제가 없는 것으로 볼 수 있다.

Table 2.

Validity and Reliability Analysis of Characteristics of Hair Content on Social Media

2) 헤어스타일 선택에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

헤어스타일 선택에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 <Table 3>과 같다. 우선 Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ²=882.392(df=21, p<.001)로 변수들 사이에 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하였다. KMO 표본적합도 점검결과 KMO 값이 0.897로 나타났다. 이후 공통성 등을 점검한 결과 역시 측정 자료의 요인분석 가정을 만족시켜 다음과 같이 요인분석을 실시하였다. 분석결과 고유값이 1 이상인 총 1개의 요인이 추출되었다. 이 1개의 요인에 의해 설명되는 총 분산설명력은 63.958%로 나타났다. 즉, 요인 1(63.958%)은 ‘헤어스타일 선택’으로 명명하였다. 이 1개의 요인적재량은 ±0.40 이상으로 나타나 추출된 요인의 타당성은 검증되었고, 신뢰도 분석 결과 0.905로 나타나 신뢰도는 문제가 없다고 볼 수 있다.

Table 3.

Validity and Reliability Analysis of Hairstyle Preferences

3) 헤어스타일 관심도에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

헤어스타일 관심도에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 <Table 4>과 같다. 우선 Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ²=928.680(df=28, p<.001)으로 변수들 사이에서 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하다. KMO 표본적합도 점검결과 KMO 값이 0.903으로 나타고, 공통성 등을 점검한 결과에서도 측정 자료의 요인분석 가정을 만족시킨다. 그럼으로 다음과 같이 요인분석을 실시하였다. 분석결과 고유값이 1 이상인 총 1개의 요인이 추출되었다. 이 1개의 요인에 의해 설명되는 총 분산설명력은 60.138%로 나타났다. 즉, 요인 1(60.138%)은 ‘헤어스타일 관심도’로 명명하였다. 이 1개의 요인적재량이 ±0.40 이상으로 나타나 추출된 요인의 타당성은 검증되었다. 이후 신뢰도 분석 결과 0.905로 나타나 신뢰도는 문제가 없다고 볼 수 있다.

Table 4.

Validity and Reliability Analysis of Hairstyle Preferences

3. 기술통계 및 상관관계 검증

주요 변수의 기술통계 및 상관관계 분석한 결과는 <Table 5>와 같다. 우선 기술통계 분석결과 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성은 하위요인별 ‘신뢰성’이 평균 3.53점, ‘정보성’이 평균 3.84점 순으로 나타났고, 헤어스타일 선택은 평균 3.77점, 헤어스타일 관심도는 평균 3.64점으로 나타났다.

Table 5.

Descriptive Statistics and Correlation Analysis

다음으로 상관관계 분석결과 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인별 정보성, 신뢰성은 헤어스타일 선택과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고(p<.001), 헤어스타일 관심도와도 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 또한 헤어스타일 선택은 헤어스타일 관심도와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001).

이러한 결과는 Ji & Oh(2020)는 연구자의 흥미성, 경제성, 정보 획득성, 편리성은 정보탐색 만족도와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타난 연구와 동일한 맥락임을 확인하였으며, Kim & Kim(2018)은 뷰티 동영상 관심도의 하위요인별 흥미성, 편리성, 화장품감상, 상호작용성은 화장품 구매 의도와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타난 연구와 비슷한 맥락임을 확인하였다.

4. 가설의 검증

1) 가설 1의 검증 : SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 선택에 미치는 영향

SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 선택에 미치는 영향을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 6>과 같다. 분석결과 회귀모형 설명력은 71.111%로 나타났으며, 회귀식은 통계적으로 유의미하다고 나타났다(F=71.111, p<.001). 독립변수별로는 정보성(β=.499, p<.001), 신뢰성(β=.212, p<.01)이 헤어스타일 선택에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인별 정보성, 신뢰성이 높을수록 헤어스타일 선택도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

Table 6.

Influence of Social Media Hair Content Characteristics on Hairstyle Interest

이러한 결과는 Kim(2021)은 SNS특성이 이용행동에 있어서 관계성, 신뢰성, 유용성, 일치성 순으로 정(+)의 영향을 미친다고 나타난 연구결과와 비슷한 맥락임을 확인할 수 있었으며, Kim & Jin(2023)은 커뮤니케이션, 관계성, 정보제공은 고객의 이용 의도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미친다고 나타난 결과와 비슷한 맥락임을 확인하였다.

2) 가설 2의 검증 : SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향

SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 7>과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 55.2%로 나타났으며, 회귀식은 통계적으로 유의미하다고 나타났다(F=129.867, p<.001). 독립변수별로는 신뢰성(β=.448, p<.001), 정보성(β=.405, p<.001)이 헤어스타일 관심도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인인 정보성, 신뢰성이 높을수록 헤어스타일 관심도도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

Table 7.

Influence of Social Media Hair Content Characteristics on Hairstyle Interest

이러한 결과는 Ryu & Yang(2023)은 뷰티관심도는 유행추구, 정보탐색로 독립변수가 종속변수에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 소비성향 유형이 뷰티관심도에 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타난 연구결과와 비슷한 맥락임을 확인할 수 있었으며, Kim & Kwon(2022)은 뷰티 관심도는 유행추구, 정보탐색로 독립변수가 종속변수에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 소비성향 유형이 뷰티관심도에 유의미한 정(+)의 상관관계가 있다고 나타난 연구와 비슷한 맥락임을 확인하였다.

3) 가설 3의 검증 : 헤어스타일 선택이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향

헤어스타일 선택이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 단순회귀분석을 실시한 결과는 <Table 8>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 46.2%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=181.899, p<.001). 독립변수로써 헤어스타일 선택(β=.680, p<.001)은 헤어스타일 관심도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 헤어스타일 선택이 높을수록 헤어스타일 관심도도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

Table 8.

Influence of Hairstyle Preferences on Hairstyle Interest

이러한 결과는 Lee & Oh(2024)는 뷰티관심도는 구매행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 연구결과와 비슷한 맥락임을 확인할 수 있었으며, Jang(2022)은 서비스, 전문성, 점포 분위기, 시술가격 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 시술가격, 서비스전문성, 점포입지, 편의성이 충성도에 유의미한 정(+)의 상관관계가 있다고 나타난 연구와 비슷한 맥락임을 확인하였다.

4) 가설 4의 검증 : SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성과 헤어스타일 관심도의 관계에서 헤어스타일 선택의 매개효과

SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성과 헤어스타일 관심도 간의 관계에서 헤어스타일 선택의 매개효과를 분석한 결과는 <Table 9>와 같다. 분석결과 1단계 매개조건 분석결과 독립변수인 정보성, 신뢰성은 매개변수인 헤어스타일 선택에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 매개조건을 충족(p<.001)하였다. 2단계 매개조건 분석결과 독립변수인 신뢰성, 정보성은 종속변수인 헤어스타일 관심도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 매개조건을 충족하였다(p<.001).

Table 9.

Mediating Effect of Hairstyle Preferences on the Relationship between Social Media Hair Content Characteristics and Hairstyle Interest

마지막 3단계 매개조건 분석결과 독립변수인 신뢰성, 정보성과 매개변수인 헤어스타일 선택이 모두 종속변수인 헤어스타일 관심도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 매개변수인 헤어스타일 선택이 투입되면서 정보성, 신뢰성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향은 2단계에 비해 감소한 것으로 나타났다. 따라서 헤어스타일 선택은 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인별 정보성, 신뢰성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 부분매개(partial mediation)하는 것으로 볼 수 있다.

이러한 결과는 Shin & Song(2024)은 매개효과는 감정적가치, 기능적가치, 사회적가치, 진귀적가치로 미용소비가치 모든 요인에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 연구결과와 비슷한 맥락임을 확인할 수 있었으며, Yoo & Kim(2023)은 매개효과를 규명하기 위하여 ‘소비가치’의 하위요인을 독립변인으로, ‘구매 행동’을 종속변인으로 하고, 매개변인인 ‘선택속성’의 하위요인을 매개변인으로 하여 매개효과의 유의한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타난 연구와 비슷한 맥락임을 확인하였다.

V. 결 론

본 연구는 ‘SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 MZ세대의 헤어스타일 선택과 관심도에 미치는 영향’에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성 요소를 도출하고, 각 특성이 소비자의 인식 및 행동 변화에 어떤 방식으로 작용하는지를 실증적으로 설문을 통해 검증할 것이다.

자료는 설문지를 이용하여 수집하였으며, MZ세대 남녀 214명을 대상으로 하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 25.0 통계 프로그램을 사용해 빈도분석, 요인분석, 신뢰도검증, 기술통계분석, 상관관계분석, 매개회귀분석을 실시하였다.

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 선택에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과 회귀모형의 설명력은 71.111%로 나타났으며, 회귀식 역시 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=71.111, p<.001). 독립변수별로는 정보성(β=.499, p<.001), 신뢰성(β=.212, p<.01)이 헤어스타일 선택에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인별 정보성, 신뢰성이 높을수록 헤어스타일 선택도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

둘째, SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 분석결과는 회귀모형의 설명력은 55.2%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=129.867, p<.001). 독립변수별로는 신뢰성(β=.448, p<.001), 정보성(β=.405, p<.001)이 헤어스타일 관심도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인별 신뢰성, 정보성이 높을수록 헤어스타일 관심도도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

셋째, 헤어스타일 선택이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 단순회귀분석을 실시한 분석 결과는 회귀모형의 설명력은 46.2%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=181.899, p<.001). 독립변수로써 헤어스타일 선택(β=.680, p<.001)은 헤어스타일 관심도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 헤어스타일 선택이 높을수록 헤어스타일 관심도도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

넷째, SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성과 헤어스타일 관심도 간의 관계에서 헤어스타일 선택의 매개효과를 분석한 분석결과 매개변수인 헤어스타일 선택이 투입되면서 정보성, 신뢰성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향은 2단계에 비해 감소한 것으로 나타났다. 따라서 헤어스타일 선택은 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성의 하위요인별 정보성, 신뢰성이 헤어스타일 관심도에 미치는 영향을 부분매개(partial mediation)하는 것으로 볼 수 있다.

이와 같은 연구 결과를 통해 SNS 헤어 콘텐츠의 정보 특성인 ‘정보성’, ‘신뢰성’ 요소의 각 특성은 MZ세대의 인식 및 행동 변화에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

연구 결과를 바탕으로 시사점 및 제언점은 다음과 같다.

첫째, ‘정보성’, ‘신뢰성’과 같은 SNS 헤어 콘텐츠 정보 특성은 MZ세대의 헤어스타일 선택에 실질적인 영향을 미친다는 점에서 미용 산업 관계자와 콘텐츠 제작자들에게 전략적 콘텐츠 구성의 중요성을 시사한다.

둘째, MZ세대는 SNS상의 뷰티 인플루언서, 일반 사용자의 후기 등을 신뢰하는 경향이 있으며, 이는 정보의 신뢰성이 헤어스타일 선택에 결정적인 영향을 미침을 의미한다.

셋째, MZ세대의 소비 패턴과 콘텐츠 수용 양상을 미용산업에 적용함으로써, 플랫품별(인스타그램, 틱톡, 유튜브 등) 특징을 고려한 맞춤형 콘텐츠가 효과적임을 시사한다.

마지막으로, 이러한 결과는 단순히 미용 분야 뿐만 아니라 타 분야 SNS 콘텐츠 기획에 있어 사용자의 참여와 공감을 기반으로 한 전략이 필수적임을 보여준다. 향후 연구에서는 개인의 성별, 직업, 라이프스타일 등에 따른 세분화된 분석을 추가한다면 보다 정교한 마케팅 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.

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Division	Ingredient
Division	Informativity	Reliability
2. SNS hair content updates posts quickly.	.893	.123
1. SNS hair content provides the latest information.	.847	.150
3. SNS hair content provides useful information.	.792	.304
4. SNS hair content provides a variety of information.	.750	.388
7. The content of SNS hair content information is actually helpful.	.208	.802
5. I trust the information in SNS hair content.	.250	.791
8. I trust the styles recommended in SNS hair content.	.085	.741
6. Information on SNS hair content is professional.	.310	.705
Eigenvalues	2.915	2.597
Variance explanation (%)	36.443	32.459
Cumulative variance explanation (%)	36.443	68.902
Reliability	.879	.800

Division	Ingredient
Division	Choose a hairstyle
5. I have tried hairstyles chosen through SNS hair content.	.891
4. I have saved SNS hair content that I have watched.	.847
7. After watching SNS hair content, I invested time and money to visit the places shown in the videos or photos.	.796
3. My hairstyle choices are influenced by the photos and videos of ordinary people getting their hair done that I see on social media hair content that I watch.	.785
6. After watching SNS hair content, I want to visit the place shown in the video or photo and get treatment.	.775
2. My hairstyle choices are influenced by the photos or videos of celebrities' hair treatments that I see on social media hair content that I watch.	.760
1. My hairstyle choices are influenced by the styles of influencers I see on social media hair content I watch.	.733
Eigenvalues	4.477
Variance explanation (%)	63.958
Cumulative variance explanation (%)	63.958
Reliability	.905

Division	Ingredient
Division	Hair style interest
2. I started liking the hairstyles that appeared in SNS hair content.	.821
8. The hairstyles that appear on SNS hair content satisfy my desires.	.809
7. Interest in hair has increased through SNS hair content.	.806
4. I feel like I want to try the hairstyles that appear on SNS hair content in real life.	.772
6. Hair styles featured in SNS hair content stimulate the desire to change one's style.	.772
1. I became interested in the hairstyles that appeared in SNS hair content.	.763
5. Hair styles that appear on SNS hair content are enough to attract attention.	.737
3. I became interested in the hairstyles that appeared in SNS hair content.	.719
Eigenvalues	4.811
Variance explanation (%)	60.138
Variance explanation (%)	60.138
Reliability	.905

Division		M±SD	SNS Hair Content Information Characteristics		Choose a hairstyle	Hair style interest
Division		M±SD	Informativity	Reliability	Choose a hairstyle	Hair style interest
SNS Hair Content Information Characteristics	Informativity	3.84±.590	1
SNS Hair Content Information Characteristics	Reliability	3.53±.528	.517^***	1
Choose a hairstyle		3.77±.546	.608^***	.469^***	1
Hair style interest		3.64±.484	.636^***	.657^***	.680^***	1

Division		Unstandardized coefficient		Standardization coefficient	t	p	Collinearity statistic
Division		B	S.E	β	t	p	Tolerance limit	VIF
(constant)		1.229	.222		5.532	.000
SNS Hair Content Information Characteristics	Informativity	.462	.058	.499	8.025^***	.000	.733	1.364
SNS Hair Content Information Characteristics	Reliability	.219	.064	.212	3.405^**	.001	.733	1.364
R²=.403, Adj. R²=.397, F-value=71.111^***, p=.000

Division		Frequency (N)	Percentage (%)
Gender	Male	100	46.7
Gender	Female	114	53.3
Generation	M Generation (1980~1994)	82	38.3
Generation	Z Generation (1995~2010)	132	61.7
Job	Student	125	58.4
	Office Job	12	5.6
	Professional	37	17.3
	Self-Employment	16	7.5
	Service Job	5	2.3
	Freelancer	19	8.9
Total		214	100.0

Division	Unstandardized coefficient		Standardization coefficient	t	p
Division	B	S.E	β	t	p
(constant)	1.363	.170		7.991	.000
Choose a hairstyle	.603	.045	.680	13.487^***	.000
R²=.462, Adj. R²=.459, F-value=181.899^***, p=.000

Independent variable	Step	β	t	p	F-value	R²	Adoption or not
Informativity	Step 1	.608	11.154^***	.000	124.413^***	.370	Partial mediation
	Step 2	.636	12.006^***	.000	144.145^***	.405
	Step 3 (Independent)	.354	6.019^***	.000	124.176^***	.541
	Step 3 (Mediation)	.464	7.902^***	.000	124.176^***	.541
Reliability	Step 1	.469	7.740^***	.000	59.905^***	.220	Partial mediation
	Step 2	.657	12.691^***	.000	161.053^***	.432
	Step 3 (Independent)	.434	8.887^***	.000	163.900^***	.608
	Step 3 (Mediation)	.476	9.757^***	.000	163.900^***	.608