먹방 및 쿡방 시청이 청소년의 식습관 및 정신 건강에 미치는 영향: 제18차 청소년건강행태 조사를 이용한 단면연구

Seung-Hee Hong

doi:10.5720/kjcn.2024.29.2.156

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Research Article 먹방 및 쿡방 시청이 청소년의 식습관 및 정신 건강에 미치는 영향: 제18차 청소년건강행태 조사를 이용한 단면연구: 홍승희^†
Effects of watching Mukbang and Cookbang videos on adolescents’ dietary habits and mental health: cross-sectional study using the 18th Korea Youth Risk Behavior Survey: Seung-Hee Hong^†; Korean Journal of Community Nutrition 2024;29(2):156-170.
DOI: https://doi.org/10.5720/kjcn.2024.29.2.156
Published online: April 24, 2024

신한대학교 식품영양학과, 교수

Professor, Department of Food and Nutritional Science, Shinhan University, Uijeongbu, Korea

†Corresponding author: Seung-Hee Hong Department of Food and Nutritional Science, Shinhan University, 95 Hoam-ro, Uijeongbu 11644, Korea. Tel: +82-31-870-3571 Fax: +82-31-870-3509 Email: hsh@shinhan.ac.kr

• Received: March 5, 2024 • Revised: April 8, 2024 • Accepted: April 18, 2024

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.

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Abstract
INTRODUCTION
METHODS
RESULTS
DISCUSSION
CONCLUSIONS
NOTES
REFERENCES

Abstract

Objectives
This study aimed to investigate the association between how often Korean adolescents watch Mukbang and Cookbang videos and their dietary habits.
Methods
Data from the 18th Korea Youth Risk Behavior Survey conducted in 2022 was analyzed for this study. The study included 51,850 middle and high school students and assessed various aspects, including demographics, frequency of watching Mukbang and Cookbang videos per week, dietary habits, health behaviors, and mental health factors.
Results
Nearly a third (29.3%) of Korean adolescents watched Mukbang and Cookbang videos one to four times a week, while 13.5% watched them more than five times weekly. Females, those with lower academic achievement, and those from lower socioeconomic backgrounds were significantly more likely to be frequent viewers (P < 0.001). Increased viewing frequency was associated with poorer dietary habits. Adolescents who watched more frequently were less likely to eat breakfast and consume fruits and milk, while their consumption of fast food, high-caffeine drinks, sugary drinks, and late-night snacks increased (P < 0.001). Higher viewing frequency correlated with increased feelings of stress, depression, and loneliness (P < 0.001). Logistic regression analysis confirmed these associations. More frequent viewers were significantly less likely to eat breakfast (odds ratio (OR), 0.63; 95% confidence interval (CI), 0.58–0.68), and more likely to consume fast food (OR, 1.85; 95% CI, 1.69–2.02), high-caffeine drinks (OR, 1.43; 95% CI, 1.30–1.56), sugary drinks (OR, 1.54; 95% CI, 1.41–1.67), and late-night snacks (OR, 1.37; 95% CI, 1.25–1.51).
Conclusions
Our findings suggest that frequent exposure to Mukbang and Cookbang content is linked to unhealthy dietary habits in adolescents. Educational programs may be necessary to mitigate the potential for these videos to negatively influence dietary choices.
Keywords: watching Mukbang and Cookbang; adolescent; dietary habits; Korea youth risk behavior survey

INTRODUCTION

최근에 유행하고 있는 먹방과 쿡방은 음식을 주제로 한 콘텐츠로, 먹방은 먹는다는 의미의 ‘먹’과 방송의 ‘방’이 결합된 신조어이다[1]. 먹방은 출연자가 외식 위주의 음식을 맛있게 먹는 모습을 보여주는 TV와 인터넷 방송 프로그램이며, 쿡방은 요리한다는 의미의 ‘쿡’과 방송의 ‘방’이 결합된 신조어로, 요리법 및 식재료를 소개하기도 하면서 출연자가 직접 요리를 하는 프로그램이다[2]. 먹방은 2009년 인터넷 개인방송국 아프리카TV에서 BJ(Broadcasting Jockey)가 최초로 먹는 모습을 방송하면서 시작되었고, 일부 마니아층을 형성하였다[3]. 그 이후에 먹방이 대중들에게 인기를 얻게 되었고, 요리를 하는 쿡방으로 발전하여 새로운 식생활 문화를 만들어내고 있다[4].

먹방 또는 쿡방이 대중들에게 인기를 얻는 다양한 이유들이 있지만, 대표적으로 1인 가구의 증가로 혼자 밥을 먹어야 하는 사람들이 먹방 또는 쿡방을 보면서 함께 먹는 듯한 유대감을 느끼며 외로움을 해소하는 것이다[5,6]. 통계청 자료에 따르면 우리나라 1인 가구 비율은 2016년 27.9%, 2018년 29.3%, 2020년 31.7%, 2022년 34.5%로 급증하고 있다. 또한 2020년 전체 1인 가구 중에서 20대가 13.6%, 30대가 13.0%, 40대가 11.3%로 젊은 층의 1인 가구 비율이 높은 것으로 나타났다[7]. 전통적으로 가족과 함께 식사하는 문화를 가지고 있는 우리 사회에서 혼자 밥을 먹어야 하는 사람들이 급속하게 증가하였고, 특히 젊은 사람들은 정서적 허기를 충족하기 위하여 먹방을 시청하였다[8]. 1인 가구를 대상으로 한 연구에서, 매월 3회 이상 인터넷 먹방을 시청한 1인 가구는 65.6%이고 인터넷 쿡방을 시청한 1인 가구는 58.8%로 나타났다[9].

먹방 또는 쿡방에 대한 관심은 젊은 층에서 빠르게 확산되고 있으며, 실제로 10대 청소년의 모바일 인터넷 이용률은 97.2%이고, 온라인 동영상 플랫폼 이용률은 87.4%로 20대의 69.9%보다 월등히 높았다[10]. 중학생의 92.0%와 고등학생의 91.7%가 온라인 동영상 플랫폼을 이용하였고, 그중 39.5%가 먹방 및 쿡방을 시청한 것으로 응답하였다[10]. 대학생을 중심으로 한 선행연구에서 자주 시청하는 개인 방송 장르는 게임 28.0%, 먹방 25.5%, 쿡방 6.5%로 먹방과 쿡방을 합하면 32.0%로 게임보다 더 많이 시청하는 것으로 나타났다[11]. 또 다른 연구에서 대학생의 36.3%가 먹방을 일주일에 1회에서 3회 시청하였고, 28.2%가 일주일에 4회 이상 시청한 것으로 나타났다[12]. 청소년들을 대상으로 한 연구에서는 청소년의 39.6%가 일주일에 한 번 이상 매일 한 번 미만 시청하였고 14.8%는 매일 시청하였다[13]. 이러한 환경에서 먹방 또는 쿡방의 시청이 바람직하지 못한 식습관 형성 및 비만이나 정서적인 면에도 영향을 미칠 가능성이 높은 것으로 알려졌다[2]. 먹방 또는 쿡방 콘텐츠가 일시적인 유행이 아니라 보편화되어 있으며, 시청자의 상당수가 청소년을 포함하는 젊은 층인 것을 고려하면 식습관에 미치는 영향력이 높을 것으로 생각된다.

먹방 콘텐츠는 대부분 고열량의 자극적인 음식을 많이 먹거나 빨리 먹고 있으며, 음식의 종류도 열량이 높은 패스트푸드 또는 고지방 식품들이 대부분이다[14]. 2021년 건강검진통계연보에 따르면 48.8%의 남성과 29.4%의 여성이 비만으로 나타났다[15]. 우리나라 비만율은 지속적으로 증가하여, 2016년 34.9%, 2019년 38.3%, 2021년 39.3%를 보였다[15]. 또한 고도 비만인구는 지속적으로 증가하여 2030년에는 2018년의 2배 수준인 약 9.0%대에 도달할 것으로 전망하였다[16]. 특히 남자 청소년의 비만율은 OECD 평균 수준보다 높으며, 고도 비만율도 지속적으로 증가하고 있다[16]. 전 국민을 대상으로 실시한 비만에 대한 인식조사에 의하면, 방송에서 보여주는 화려한 음식이나 과도한 폭식 영상이 비만을 조장하고 있는지에 대한 질문에 61.2%가 비만을 조장한다고 응답하였다[17]. 또한 먹방에 대한 건강세와 미디어 규제의 필요성에 대한 연구에서 응답자의 51.9%가 강력한 규제가 필요한 것으로 인지하였다[18]. 성인을 대상으로 한 선행연구에서 먹방의 시청시간과 빈도가 늘어날수록 통계적으로 유의하게 비만도가 높아졌다[19]. 먹방 시청자들은 치킨, 피자, 햄버거 같은 고열량, 저영양 음식의 먹방이나, 많이 먹기와 빨리 먹기 등 건강하지 못한 식행동에 대하여 ‘맛있겠다’ 라는 긍정적인 반응을 보이는 것으로 나타났다[20]. 유튜브 먹방 동영상을 분석한 선행연구에서 과다 섭취, 시간제한 내 음식 섭취, 자극적인 음식 섭취와 같은 내용의 콘텐츠들을 통계적으로 유의하게 더 많이 시청하였다[21]. 특히 미디어 콘텐츠에 민감한 청소년이 먹방 또는 쿡방의 시청시간 및 빈도가 높다는 것은 먹방 또는 쿡방 시청이 청소년의 식습관에 미치는 영향이 클 것으로 생각된다[22]. 청소년을 대상으로 한 선행연구에서 먹방 또는 쿡방 시청빈도가 높을수록 간이 식생활 진단 평가 도구로 측정한 식습관 점수는 낮아지는 결과를 보였다[13].

청소년은 신체적 및 정신적인 성장이 이루어지는 시기로 영양적으로 균형 잡힌 식사와 바람직한 식습관이 중요하고, 이러한 청소년기의 식습관은 성인으로 이어질 가능성이 높다[23]. 하지만 먹방 또는 쿡방의 시청이 청소년의 식습관에 영향을 미칠 가능성에도 불구하고, 먹방 또는 쿡방의 시청과 청소년의 식습관에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전국의 중·고등학생을 대상으로 청소년의 먹방 및 쿡방 시청 행태를 알아보고, 먹방 및 쿡방 시청이 청소년의 식습관에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 토대로 청소년의 바람직한 온라인 미디어 시청 및 식습관 형성에 도움이 될 수 있는 기초 자료를 제공하고자 하였다.

METHODS

Ethics statement

This study was conducted as secondary data using the Korea Youth Risk Behavior Survey, and it received exempt approval by the Institutional Review Board of Shinhan University (approval number: SHIRB-202402-HR-222-01).

1. 연구자료 및 대상자

본 연구는 2022년 제18차 청소년건강행태조사의 원시자료를 활용하여 수행하였다. 청소년건강행태조사는 우리나라 청소년의 건강행태 현황 및 추이를 파악하기 위한 목적으로 매년 실시한다. 질병관리청과 교육부가 공동으로 주관하여 수행하는 국가승인통계(승인번호 117058호)조사로 익명의 자기기입식 온라인조사로 진행된다[24]. 청소년건강행태조사의 대상자는 전국의 중·고등학교 학생 전체이며 모집단 층화, 표본 배분의 단계를 거쳐서 표본학급을 추출한다. 표본으로 선정된 학급의 학생들은 조사의 필요성 및 참여 방법에 대한 설명을 듣고 1인 1대의 컴퓨터를 이용하여 익명으로 온라인조사에 참여한다. 모든 조사는 학생이 스스로 응답하는 자기기입식으로, 약 45–50분의 시간이 소요된다. 청소년건강행태조사는 2005년부터 조사가 시작되어 2012년 이후에는 15개 영역 약 120문항의 조사가 이루어지고 있다. 2022년 제18차 청소년건강행태조사는 2022년 4월 전국의 중·고등학교 재학생을 모집단으로 하여 중학교 400개, 고등학교 400개를 선정하여 조사를 실시하였다[24]. 최종적으로 798개교 51,850명 학생이 참여하여, 학생 수 기준 조사 참여율은 92.2%를 나타냈다. 장기 결석 또는 스스로 응답이 불가능한 특수 학생은 조사에서 제외하였다.

2. 연구내용 및 방법

1) 일반적 특성

청소년의 일반적 특성은 성별, 학년, 거주지역, 학업 성취 수준, 가구의 경제 수준, 아버지 학력 수준, 어머니 학력 수준, 가족과 거주 형태를 포함하여 8개의 문항을 이용하였다. 가구의 경제 수준과 학업 성취 수준은 ‘상, 중상’은 ‘상’으로, ‘중’은 ‘중’으로, ‘중하, 하’는 ‘하’로 재분류하여 분석하였다. 가족과 거주 형태는 ‘가족과 함께 살고 있다’를 ‘가족과 거주’로, ‘친척집에서 살고 있다, 하숙 또는 자취, 기숙사, 보육시설’을 ‘가족외 거주’로 재분류하여 분석하였다.

2) 식습관 특성

식습관 특성은 최근 7일 동안 아침식사, 과일, 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료, 채소, 야식, 우유, 물 섭취 빈도에 대한 문항을 이용하였다. 우유나 주스만 먹은 것을 제외한 최근 7일 동안 아침식사 빈도는 주 5일 이상 섭취군, 주 2일에서 4일 섭취군, 주 1일 이하 섭취군으로 재분류하여 분석하였다. 과일주스를 제외한 과일 섭취 및 흰우유와 가공우유를 포함하는 우유 섭취 빈도는 주 7회 이상 섭취군, 주 3회에서 6회 섭취군, 주 2회 이하 섭취군으로 재분류하여 분석하였다. 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료, 김치를 제외한 채소, 야식 섭취 빈도는 주 5회 이상 섭취군, 주 3에서 4회 섭취군, 주 2회 이하 섭취군으로 재분류하여 분석하였다. 생수, 탄산수, 보리차를 포함하는 최근 7일간 물 섭취 빈도는 하루 5컵 이상, 하루 3–4컵, 하루 2컵 이하로 재분류하여 분석하였다. 아침식사 결식 이유는 비해당과 기타를 결측치로 처리하고 원시자료를 그대로 이용하였다.

3) 먹방 및 쿡방 시청 특성

먹방 및 쿡방 시청 빈도는 “최근 12개월 동안 먹방 및 쿡방을 얼마나 자주 시청하였습니까?”라는 질문으로 평가하였다. 응답의 범주는 ‘전혀 안 봄’, ‘한 달에 1번 미만’, ‘한 달에 1번 이상–3번 이하’, ‘주 1–2번’, ‘주 3–4번’, ‘주 5–6번’, ‘매일’로 측정하였다. 본 연구에서는 ‘전혀 안 봄’, ‘한 달에 3번 이하’, ‘주 1–4회’, ‘주 5회 이상’으로 재분류하여 분석에 이용하였다.

4) 건강행태 특성

건강행태 특성은 현재 흡연, 현재 음주, 고강도 신체활동, 중강도 신체활동, 근력 강화 운동, 주관적 건강인지, 주관적 체형인지 문항을 이용하였다. 흡연은 최근 30일 동안 담배를 한 개비라도 피운 경험을 ‘있음’과 ‘없음’으로, 현재 음주는 최근 30일 동안 1잔 이상 술을 마신 경험을 ‘있음’과 ‘없음’으로 재분류하여 분석하였다. 신체활동 관련 문항은 한국 청소년을 위한 신체활동 지침서(Ministry of Health and Welfare 2013)에 따라 고강도 신체활동, 중강도 신체활동, 근력 강화 운동을 주 3일 이상은 ‘높음’으로 주 3일 미만은 ‘낮음’으로 재분류하여 분석하였다. 주관적 건강인지는 ‘매우 건강한 편이다, 건강한 편이다’는 ‘건강한 편이다’로, ‘보통이다’는 ‘보통이다’로, ‘건강하지 못한 편이다, 매우 건강하지 못한 편이다’는 ‘건강하지 못한 편이다’로 재분류하여 분석하였다. 주관적 체형인지는 ‘매우 마른 편이다, 약간 마른 편이다’는 ‘마른 편이다’로, ‘보통이다’는 ‘보통이다’로, ‘약간 살이 찐 편이다, 매우 살이 찐 편이다’는 ‘살이 찐 편이다’로 재분류하여 분석에 이용하였다.

5) 정신건강 특성

정신건강 특성은 평상시 스트레스 인지, 슬픔·절망감 경험, 자살 생각, 외로움 경험 문항을 이용하였다. 평상시 스트레스 인지는 ‘대단히 많이 느낀다, 많이 느낀다’는 ‘많이 느낀다’로, ‘조금 느낀다’는 ‘조금 느낀다’로, ‘별로 느끼지 않는다, 전혀 느끼지 않는다’는 ‘거의 느끼지 않는다’로 재분류하여 분석하였다. 슬픔·절망감 경험, 자살 생각 문항은 원시자료를 그대로 사용하여 ‘있다, 없다’로 구분하였다. 외로움 경험은 ‘항상 외로움을 느꼈다, 자주 외로움을 느꼈다’는 ‘외로움을 느꼈다’로, ‘가끔 외로움을 느꼈다’는 ‘보통이다’로, ‘전혀 외로움을 느끼지 않았다, 거의 외로움을 느끼지 않았다’는 ‘외로움을 느끼지 않았다’로 재분류하여 이용하였다.

3. 자료분석

본 연구의 통계분석은 IBM SPSS Statistics 23.0 (IBM Corporation, Armonk, NY, USA)을 이용하였다. 청소년건강행태조사 원시자료는 복합표본으로 설계되어 질병관리청의 원시자료 이용지침서에 따라 표본층화 변수(Strata), 집락추출 변수(Cluster), 집락 가중치(W), 유한모집단수정계수(Finite Population Correction)를 반영한 복합표본 계획파일을 생성하여 분석에 이용하였다. 먹방 및 쿡방 시청 빈도에 따른 청소년의 일반적인 특성, 식습관, 건강행태, 정신건강 특성의 차이는 복합표본 교차분석 방법인 Rao-Scott χ² test로 분석하였다. 성별, 연령, 체질량지수(body mass index, BMI), 거주지역, 학교구분, 학업 성취 수준, 가구의 경제 수준, 가족과 거주 형태, 아버지 학력, 어머니 학력을 보정변수로 포함하여 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 주 5회 이상 아침식사 빈도, 주 3회 이상 패스트푸드 섭취, 주 3회 이상 고카페인 음료 섭취, 주 3회 이상 단맛 나는 음료 섭취, 주 3회 이상 야식 섭취에 미치는 영향은 복합표본 로지스틱 회귀분석을 실시하여 각 변수에 대한 승산비와 95% 신뢰구간을 구하였다. 모든 분석의 통계적 유의성은 P < 0.05로 설정하였다.

RESULTS

1. 일반적 특성

먹방 및 쿡방 시청 빈도에 따른 청소년의 일반적 특성 분석결과는 Table 1과 같다. 주 1–4회 먹방 및 쿡방 시청이 15,170명(29.3%)으로 가장 높았으며, 한 달에 3회 이하가 14,906명(28.7%), 시청하지 않는 경우가 14,781명(28.5%), 주 5회 이상이 6,993명(13.5%)으로 나타났다. 성별, 학년, 거주지역, 학업 성취 수준, 가구의 경제 수준, 아버지 학력 수준, 어머니 학력 수준 항목에서 먹방 및 쿡방 시청에 통계적으로 각각 유의한 차이를 보였다(P < 0.001). 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 여학생이 56.8%로 남학생 43.2%보다 높았다. 반면에 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 남학생이 64.6%로 여학생 35.4%보다 높게 나타나서 남학생보다 여학생이 먹방 및 쿡방을 더 많이 시청하였다(P < 0.001). 월 3회 이하 먹방 및 쿡방을 시청하는 중학생이 54.0%로 고등학생 46.0%보다 높았다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 학업성적이 높은 비율이 45.2%로 가장 높았으며, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 학업성적이 낮은 비율이 39.2%로 가장 높았다 (P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 가정의 경제 수준이 높은 비율이 47.2%로 가장 높았고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 가정 경제 수준이 중간인 비율이 47.0%로 높게 나타났다(P < 0.001). 전문대 졸업 이상의 아버지 학력은 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군, 월 3회 이하 먹방 및 쿡방을 시청하는 군, 주 1–3회 먹방 및 쿡방 시청 군, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방 시청하는 군의 비율이 각각 79.9%, 75.4%, 72.5%, 69.1%로 군별로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001).

2. 식습관 특성

1) 식습관

먹방 및 쿡방 시청 빈도와 식습관의 연관성을 분석한 결과는 Table 2와 같다. 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 주 5회 이상 아침식사 비율이 52.4%로 가장 높았으며, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 주 5회 이상 아침식사 비율이 39.6%, 주 1회 이하 아침식사 비율이 35.3%, 주 2–4회 아침식사 비율이 25.1%로 순으로 나타나 유의한 차이를 보였다(P < 0.001).

주 7회 이상 과일 섭취는 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군, 월 3회 이하 먹방 및 쿡방을 시청하는 군, 주 1–4회 먹방 및 쿡방 시청 군, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방 시청하는 군의 비율이 각각 20.1%, 15.7%, 15.3%, 18.6%로 군별로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001). 주 3회 이상 패스트푸드 섭취는 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군, 월 3회 이하 먹방 및 쿡방을 시청하는 군, 주 1–3회 먹방 및 쿡방 시청하는 군, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방 시청하는 군의 비율이 각각 22.9%, 25.2%, 30.4%, 34.9%로 군별로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 주 2회 이하 단맛나는 음료 섭취 비율이 40.7%로 가장 높고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 주 5회 이상 단맛나는 음료 섭취 비율이 38.1%로 높게 나타났다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 주 2회 이하 야식을 섭취하는 비율이 78.1%, 주 3회 이상 야식을 섭취하는 비율이 21.9% 로 나타났고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 주 2회 이하 야식을 섭취하는 비율이 71.9%, 주 3회 이상 야식을 섭취하는 비율이 28.1%로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 하루에 3-4컵의 물을 마시는 비율이 39.3%로 가장 높았고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 하루에 5컵 이상 물을 마시는 비율이 40.4%로 가장 높게 나타났다(P < 0.001).

2) 아침 결식 이유

먹방 및 쿡방 시청 빈도에 따른 아침결식 이유는 통계적으로 유의한 차이를 보였으며(P < 0.001), 분석 결과는 Table 3과 같다. 전체 청소년은 주로 시간이 없어서 아침을 결식하였으며, 입맛이 없거나, 늦잠을 자는 경우의 순으로 나타났다. 늦잠을 자서 아침을 결식하는 경우는 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군과 한 달에 3회 이하로 시청하는 군에서 높게 나타났다. 먹방 및 쿡방의 시청 빈도가 높을수록 다른 군과 비교하여 시간이 없어서 아침을 결식하는 것으로 나타났다. 먹방 및 쿡방의 시청 빈도가 낮을수록 다른 군과 비교하여 식욕이 없어서 아침을 결식하고 있으며, 소화가 안되거나 또는 살을 빼기 위하여 아침을 결식하는 경우는 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높을수록 높게 나타났다.

3. 건강행태 특성

먹방 및 쿡방 시청 빈도와 건강행태의 연관성을 분석한 결과는 Table 4와 같다. 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 최근 30일 동안 흡연 비율은 55.0%이고 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 최근 30일 동안 흡연 비율은 50.2%로 유의한 차이를 보였다(P < 0.05). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 최근 30일 동안 음주 비율은 36.8%이고 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 최근 30일 동안 음주 비율은 41.6%로 나타났다(P < 0.001). 주 3회 이상 고강도 운동, 중강도 운동, 근력 강화 운동의 경우는 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군이 높았고, 주 3회 미만 고강도 운동, 중강도 운동, 근력 강화 운동의 경우는 월 3회 이하 먹방 및 쿡방을 시청하는 군이 높았다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 주관적으로 건강하다고 인지하는 비율이 64.0%이고 건강하지 않다고 인지하는 비율이 10.9%로 나타났고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 주관적으로 건강하다고 인지하는 비율이 60.8%이고 건강하지 않다고 인지하는 비율이 12.3%로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 주관적으로 보통 체형이라고 인지하는 비율이 35.4%로 가장 높았고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 주관적으로 살이 쪘다고 인지하는 비율이 40.6%로 가장 높았다(P < 0.001).

4. 정신건강 특성

정신건강 특성과 먹방 및 쿡방 시청의 연관성은 Table 5와 같다. 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 스트레스를 조금 받는다는 비율이 41.1%로 가장 높았고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 스트레스를 받는다는 비율이 49.3%로 가장 높았다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 슬픔·절망감 경험이 있는 비율이 24.7%이고 없는 비율이 75.3%로 나타났고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 슬픔·절망감 경험이 있는 비율이 36.3%이고 없는 비율이 63.7%로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에서 외로움을 느끼지 않는 비율이 51.6%, 조금 느끼는 비율이 32.6%. 느끼는 비율이 15.8%로 나타났고, 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군에서 외로움을 느끼지 않는 비율이 38.4%, 조금 느끼는 비율이 38.0%, 느끼는 비율이 23.6%로 유의한 차이를 보였다(P < 0.001).

5. 먹방 및 쿡방 시청이 식습관에 미치는 영향

먹방 및 쿡방 시청 빈도가 청소년의 식습관에 미치는 영향은 Table 6과 같다. 성별, 연령, BMI, 거주지역, 학교구분, 학업 성취 수준, 가구의 경제 수준, 가족과 거주 형태, 아버지 학력, 어머니 학력을 보정하고, 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군을 기준으로 로지스틱 회귀분석을 하여 승산비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)을 구하였다. 주 5일 이상 아침식사 빈도는 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 1–4회 먹방 및 쿡방을 시청하는 군의 승산비가 0.69배였으며(OR, 0.69; 95% CI, 0.66–0.74), 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군의 승산비가 0.63배(OR, 0.63; 95% CI, 0.58–0.68)로 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높아질수록 아침 식사를 적게 하는 것으로 나타났다(P < 0.001). 주 3회 이상 패스트푸드 섭취는 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 1–4회 먹방 및 쿡방을 시청하는 군의 승산비가 1.44배였으며(OR, 1.44; 95% CI, 1.35–1.55), 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군의 승산비가 1.85배(OR, 1.85; 95% CI, 1.69–2.02)로 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높아질수록 패스트푸드 섭취가 증가하였다(P < 0.001). 주 3회 이상 고카페인 음료 섭취는 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 1–4회 먹방 및 쿡방을 시청하는 군의 승산비가 1.12배였으며(OR, 1.12; 95% CI, 1.04–1.20), 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군의 승산비가 1.43배(OR, 1.43; 95% CI, 1.30–1.56)로 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높아질수록 고카페인 음료 역시 더 많이 섭취하였다(P < 0.001). 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군이 주 3회 이상 단맛나는 음료를 섭취할 승산비가 1.54배(OR, 1.54; 95% CI, 1.41–1.67)였다. 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 군에 비해 주 5회 이상 먹방 및 쿡방을 시청하는 군이 야식을 섭취할 승산비가 1.37배(OR, 1.37; 95% CI, 1.25–1.51)로 야식을 더 많이 섭취하는 것으로 나타났다(P < 0.001).

DISCUSSION

본 연구는 2022년 제18차 청소년건강행태조사 자료를 이용하여 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 청소년의 식습관에 미치는 영향을 알아보기 위하여 수행하였다. 전국의 51,850명의 중·고등학생을 대상으로 먹방 및 쿡방 시청 빈도에 따른 일반적인 특성, 식습관, 건강행태, 정신건강 특성의 차이와 식습관에 미치는 영향을 파악하였다. 주 1–4회 먹방 및 쿡방을 시청하는 청소년은 29.3%이고, 주 5회 이상 시청하는 경우는 13.5%로 나타났다. 아침식사 빈도와 과일, 우유 섭취가 낮을수록, 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료, 야식 섭취가 높을수록 먹방 및 쿡방을 더 많이 시청하는 것으로 나타났다. 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높은 경우 시간이 없거나 소화가 안되거나 살을 빼기 위한 이유로 아침결식을 하였다. 주관적으로 스트레스를 받는다고 인지하는 경우와 슬픔·절망감 경험, 외로움 경험이 있는 경우에 먹방 및 쿡방 시청률이 높았다. 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높을수록 아침식사를 적게 하였으며 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료, 야식을 더 많이 섭취하는 것으로 나타났다. 여학생이 남학생보다 먹방 및 쿡방을 더 많이 시청하였다. 학업 성취 수준 및 가정의 경제 수준이 낮을수록, 아버지 학력 및 어머니 학력이 낮을수록 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높았다. 청소년을 대상으로 한 선행연구에서 매일 먹방 및 쿡방을 보는 여학생과 남학생이 15.8%와 13.7%로 여학생이 남학생보다 더 많이 시청하고 있는 것으로 나타나 본 연구 결과와 유사한 것을 확인하였다[13].

우리나라 중학생 및 고등학생 청소년의 아침 결식률은 높은 것으로 보고되었으며[25,26], 본 연구 결과 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높은 청소년이 먹방 및 쿡방을 시청하지 않는 경우보다 아침식사 빈도가 낮은 것으로 나타났다. 청소년의 인터넷 동영상 플랫폼을 통한 먹방 또는 쿡방 시청 빈도와 식습관의 관련성에 대한 선행연구에서 먹방 또는 쿡방 시청 빈도가 높아질수록 식습관 점수는 낮은 것으로 나타났다[13]. 선행연구 결과, 88.8%와 70.0%의 대학생이 일주일에 3회 이상 먹방 또는 쿡방을 시청하였으며, 먹방을 자주 시청하는 경우에 통계적으로 유의하게 식습관 점수가 낮은 것으로 나타났다[27]. 대학생의 먹방 시청동기는 61.4%가 대리만족으로 가장 높았고, 시간보내기(19.3%)와 정보탐색(9.0%) 순으로 나타났다[27]. 성인을 대상으로 한 선행연구에서 먹방 시청 시간이 많을수록 아침 결식률이 높고 시청 시간이 적을수록 아침을 매일 섭취하는 비율이 높은 것으로 나타나, 본 연구결과와 같은 결과를 보였다[28]. 본 연구에서, 먹방 및 쿡방 시청을 많이 할수록 시간이 없거나, 배가 아프거나 소화가 안되거나, 살을 빼기 위한 이유로 아침을 결식하였다. 또한 먹방 및 쿡방 시청을 많이 할수록 과일 및 우유를 적게 섭취하였다. 이러한 결과는 일주일에 먹방 시청 시간이 14시간 이상인 경우에 과일류와 채소류를 통계적으로 유의하게 적게 섭취하고 있는 선행연구의 결과와 동일하다[28]. 청소년을 대상으로 한 선행연구에서 과일 섭취 빈도가 낮을수록 비만율이 높은 것으로 나타났다[25]. 비만인을 대상으로 한 선행연구에서 비만한 경우 아침 결식률이 높고 과일과 유제품의 섭취가 낮은 것으로 보고되었다[29]. 그러므로 먹방 및 쿡방의 시청 빈도가 높은 청소년의 경우 아침 결식률이 높고, 과일과 우유의 섭취가 적은 바람직하지 못한 식습관을 가질 가능성이 높다. 청소년기는 균형 잡힌 영양소 섭취와 식습관이 더욱 중요한 시기로 청소년의 식습관 개선을 위한 다양한 방안이 필요할 것으로 사료된다.

일주일에 3회 이상 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료 섭취의 경우 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높을수록 더 많이 섭취하는 것으로 나타났다. 고등학생을 대상으로 한 선행연구에서 음식 콘텐츠 미디어를 많이 이용하는 청소년이 외식을 많이 하고 인스턴트 식품 및 단 음식의 섭취가 높은 바람직하지 못한 식습관을 보였다[30]. 먹방 또는 쿡방 콘텐츠는 고열량의 기름진 음식, 패스트푸드, 인스턴트 식품 등이 대부분을 차지하고 있으며, 많이 먹기와 빨리 먹기 등 건강하지 못한 식습관이 주를 이루고 있다[20,21]. 청소년은 먹방 또는 쿡방과 관련된 미디어 시청률이 다른 연령에 비하여 높고[10,13], 미디어 콘텐츠에 민감한 시기로 먹방 또는 쿡방 콘텐츠를 따라서 할 가능성이 높을 것으로 생각된다. 먹방 시청과 비만에 대한 선행연구에서 먹방 시청 시간이 많고 자주 시청할수록 비만도가 높아지는 것으로 나타났다[19]. 먹방 시청 시간과 식행동에 대한 연구에서 남자는 먹방 시청 시간이 일주일에 14시간 이상의 경우는 체질량지수가 24.4로 과체중에 해당하였으며, 여자의 경우도 먹방 시청 시간이 많을수록 체질량지수가 24.1로 과체중으로 나타났다[28]. 청소년의 고카페인 음료 섭취에 따른 식습관의 연구에서 에너지 음료 섭취 빈도가 높을수록 과체중과 비만의 위험이 증가하였다[31]. 그러므로 청소년은 먹방 또는 쿡방 미디어에 노출된 식습관 등을 모방하여 패스트푸드, 고카페인 음료 등 자극적이고 열량과 나트륨이 높은 식품을 선택할 가능성이 높다. 그 결과 비타민과 무기질 등이 부족한 불균형한 영양 섭취를 유발할 수 있다.

청소년을 대상으로 한 선행연구에서 고등학생은 야식을 주로 일주일에 1–2회 또는 일주일에 3–4회 섭취하는 빈도가 높은 것으로 나타났으며[32,33], 본 연구결과 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높은 경우 야식을 더 많이 섭취하는 것으로 나타났다. 선행연구 결과, 청소년은 새벽 1시 이후 심야 시간(47.5%)과 늦은 저녁(33.3%)에 주로 먹방 또는 쿡방을 시청하였고, 45.3%의 청소년이 먹방 또는 쿡방 시청이 식품의 선택 및 섭취에 영향을 미친다고 응답하였다[13]. 또한 먹방 시청 시간이 많을수록 배달음식 주문 및 야식 섭취 빈도가 증가하였다[28], 먹방 시청 시간에 따른 메뉴 기호도에서 먹방 시청 시간이 많은 경우는 면류, 빵류, 분식류, 육류를 선호하였고, 시청 시간이 적은 경우는 채소류와 과일류를 선호하는 것으로 나타났다[28]. 청소년은 주로 좋아하는 음식을 중심으로 야식을 선택하므로 패스트푸드나 인스턴트 식품을 선택할 가능성이 높고[34], 실제로 야식으로 주로 고지방 식품을 많이 섭취하고 있으며 비교적 칼로리가 높고 맵거나 단 자극적인 음식을 선호하는 것으로 나타났다[35]. 먹방 및 쿡방 시청동기에 대한 연구에서 먹방 및 쿡방 TV 프로그램의 오락성 및 정보성 시청동기가 음식 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다[36]. 또한 먹방 및 쿡방 영상콘텐츠의 노출이 충동적 소비성향에 영향을 미쳐 계획하지 않았던 외식 소비를 유도하는 것으로 알려졌다[37]. 그러므로 청소년의 먹방 및 쿡방 시청은 열량이 높고 자극적인 음식을 충동적으로 선택하여 소비하는 좋지 않는 식행동을 유도할 수 있을 것으로 생각된다.

먹방 및 쿡방 시청 빈도와 정신건강과의 연관성을 분석한 결과, 스트레스를 받는 경우와 슬픔·절망감 경험, 자살 생각, 외로움 경험이 있는 경우에 통계적으로 유의하게 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높았다. 선행연구에서 우울 수준이 높은 청소년은 식습관 점수가 낮아서 불건강한 식습관과 연관되어 있다는 것으로 나타났다[13]. 청소년을 대상으로 한 선행연구에서 아침결식, 패스트푸드 섭취, 탄산음료 섭취 등 바람직하지 못한 식습관은 우울에 영향을 주었다[38]. 또한 스트레스를 받거나, 슬픔·절망감 경험, 자살 생각, 외로움 경험이 있는 청소년이 패스트푸드를 더 많이 섭취하는 것으로 나타났다[39]. 이는 청소년의 불건강한 식습관이 신체적인 건강에도 영향을 주지만 우울 등 정신건강과 연관되어 있다는 것을 알 수 있다. 본 연구 결과, 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높으면 아침식사 빈도가 낮고 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료, 야식 섭취가 증가하는 불건강한 식습관에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 스트레스를 받거나 슬픔·절망감 경험, 외로움 경험이 있는 경우에 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 높았다. 결론적으로 먹방 및 쿡방 시청은 청소년의 불건강한 식습관 및 정신건강과 서로 연관되어 있는 것을 확인할 수 있었다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 단면연구로 먹방 및 쿡방 시청과 청소년의 식습관 사이의 관련성만 파악할 수 있었고, 인과 관계를 확인하는데 제한이 있다. 따라서 후속 연구에서는 먹방 및 쿡방 시청이 청소년의 식습관에 어떤 영향을 미치는지 인과 관계를 확인할 수 있는 종단연구가 필요하다. 둘째, 청소년들이 자기기입식으로 응답을 하는 방법으로 설문이 진행되어 응답의 정확성이나 회상 바이어스 등 자기 보고 편향(self-report bias)이 있을 수 있다. 셋째, 먹방 및 쿡방 시청 빈도를 알아보는 조사로 이루어져 청소년의 식습관에 미치는 먹방과 쿡방의 영향을 구분할 수 없다. 또한 먹방 및 쿡방 시청 빈도로 제한되어 있어, 먹방 및 쿡방 시청 시간을 확인할 수 없다는 측정의 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 국가가 주관하는 빅데이터 조사로 전국의 10대 청소년을 대표할 수 있는 자료를 활용하였다는 강점을 가지고 있어, 연구의 결과를 더욱 일반화할 수 있다. 또한 청소년의 먹방 및 쿡방 시청이 식습관에 미치는 영향을 파악하였다는 장점이 있다. 향후에 청소년의 먹방 및 쿡방 시청 빈도는 더욱 높아질 것으로 예상되며, 먹방 및 쿡방의 시청이 청소년에게 미치는 영향에 대처하기 위한 방안을 마련할 필요가 있으며 올바른 식습관과 영양개선을 위한 영양교육 및 정책 등에 대한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.

CONCLUSIONS

본 연구는 2022년 제18차 청소년건강행태조사를 이용하여 청소년의 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 식습관에 미치는 연관성을 알아보기 위하여 수행하였다. 결론적으로 먹방 및 쿡방 시청 빈도가 청소년의 식습관에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 먹방 및 쿡방 시청을 많이 할수록 아침 결식, 패스트푸드, 고카페인 음료, 단맛 나는 음료, 야식 섭취 등 바람직하지 못한 식습관이 유의하게 높게 나타났다. 그러므로 청소년의 먹방 또는 쿡방 미디어 노출에 따른 바람직하지 못한 식습관을 형성할 수 있는 가능성을 예방하고, 올바른 미디어 시청 및 식습관을 유지할 수 있는 체계적인 영양 교육 등이 필요할 것으로 생각된다.

NOTES

Conflict of Interest

There are no financial or other issues that might lead to conflict of interest.

Data Availability

The raw data from this study is publicly available and can be accessed from the Korea Disease Control and Prevention Agency. https://www.kdca.go.kr/yhs.

Table 1.

General characteristics of frequent Mukbang and Cookbang viewers

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Sex						1,515.9	< 0.001
Male	26,397 (51.6)	9,497 (64.6)	7,004 (47.7)	6,917 (45.9)	2,979 (43.2)
Female	25,453 (48.4)	5,284 (35.4)	7,902 (52.3)	8,253 (54.1)	4,014 (56.8)
Educational attainment						47.8	< 0.001
Middle school	28,015 (51.6)	7,853 (50.8)	8,399 (54.0)	8,074 (50.7)	3,689 (50.4)
High school	23,835 (48.4)	6,928 (49.2)	6,507 (46.0)	7,096 (49.3)	3,304 (49.6)
Residence area						53.3	< 0.001
Metropolis	22,212 (41.5)	6,590 (43.3)	6,438 (41.7)	6,348 (40.5)	2,836 (39.4)
Middle city	25,814 (52.9)	7,224 (51.8)	7,345 (52.5)	7,656 (53.6)	3,589 (54.4)
Rural area	3,824 (5.6)	967 (4.9)	1,123 (5.8)	1,166 (5.8)	568 (6.2)
Academic achievement						655.8	< 0.001
Upper	20,051 (38.8)	6,610 (45.2)	5,911 (39.8)	5,412 (35.0)	2,118 (30.6)
Middle	15,484 (30.0)	4,181 (28.3)	4,542 (30.7)	4,644 (31.1)	2,117 (30.2)
Lower	16,313 (31.2)	3,989 (26.6)	4,453 (29.5)	5,113 (33.9)	2,758 (39.2)
Socioeconomic status						180.7	< 0.001
Upper	21,888 (43.3)	6,785 (47.2)	6,214 (42.8)	6,141 (41.2)	2,748 (40.0)
Middle	24,143 (46.0)	6,432 (42.7)	7,087 (47.0)	7,315 (48.0)	3,309 (47.0)
Lower	5,816 (10.7)	1,562 (10.1)	1,605 (10.2)	1,713 (10.8)	936 (13.0)
Paternal education						228.0	< 0.001
Middle or below	528 (1.4)	113 (1.1)	163 (1.6)	171 (1.5)	81 (1.7)
High school	8,073 (23.5)	1,841 (19.0)	2,310 (23.0)	2,642 (26.0)	1,280 (29.2)
College or higher	23,599 (75.1)	7,031 (79.9)	6,938 (75.4)	6,777 (72.5)	2,853 (69.1)
Maternal education						238.6	< 0.001
Middle or below	458 (1.2)	94 (0.9)	131 (1.3)	148 (1.3)	85 (1.7)
High school	9,134 (26.3)	2,075 (21.6)	2,623 (25.7)	3,017 (29.4)	1,419 (31.2)
College or higher	23,609 (72.5)	7,002 (77.6)	6,975 (73.1)	6,745 (69.3)	2,887 (67.1)
Residential type						12.3	0.089
Living with family	49,182 (95.5)	13,999 (95.4)	14,182 (95.8)	14,406 (95.8)	6,595 (94.9)
Not with family	2,663 (4.5)	779 (4.6)	724 (4.2)	762 (4.2)	398 (5.1)

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Table 2.

Dietary habits and frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Breakfast						480.2	< 0.001
≤ 1 day/wk	15,528 (29.8)	4,023 (27.1)	4,301 (28.7)	4,745 (31.2)	2,459 (35.3)
2–4 days/wk	12,510 (24.0)	3,047 (20.5)	3,661 (24.5)	4,041 (26.4)	1,761 (25.1)
≥ 5 days/wk	23,806 (46.2)	7,708 (52.4)	6,942 (46.8)	6,384 (42.4)	2,772 (39.6)
Fruit consumption						182.3	< 0.001
≤ 2 times/wk	22,429 (43.0)	6,253 (41.8)	6,478 (43.1)	6,593 (43.3)	3,105 (44.6)
3–6 times/wk	20,661 (39.8)	5,654 (38.1)	6,125 (41.2)	6,277 (41.5)	2,605 (36.9)
≥ 7 times/wk	8,736 (17.2)	2,863 (20.1)	2,301 (15.7)	2,293 (15.3)	1,279 (18.6)
Fast food consumption						481.2	< 0.001
≤ 2 times/wk	37,898 (72.7)	11,461 (77.1)	11,205 (74.8)	10,629 (69.6)	4,603 (65.2)
3–4 times/wk	11,206 (22.0)	2,633 (18.3)	3,042 (20.7)	3,707 (24.8)	1,824 (26.8)
≥ 5 times/wk	2,746 (5.3)	687 (4.6)	659 (4.5)	834 (5.6)	566 (8.1)
High-caffeine drinks consumption						211.2	< 0.001
≤ 2 times/wk	40,593 (77.7)	11,640 (78.3)	12,021 (79.7)	11,807 (77.4)	5,125 (72.6)
3–4 times/wk	6,175 (12.1)	1,621 (11.1)	1,673 (11.6)	1,954 (13.1)	927 (13.4)
≥ 5 times/wk	5,082 (10.2)	1,520 (10.7)	1,212 (8.6)	1,409 (9.5)	941 (13.9)
Sweet drinks consumption						532.0	< 0.001
≤ 2 times/wk	19,038 (36.4)	6,091 (40.7)	5,755 (38.0)	5,005 (32.9)	2,187 (30.8)
3–4 times/wk	17,634 (34.0)	4,602 (31.1)	5,251 (35.7)	5,602 (36.7)	2,179 (31.1)
≥ 5 times/wk	15,178 (29.6)	4,088 (28.2)	3,900 (26.3)	4,563 (30.4)	2,627 (38.1)
Vegetable consumption						106.4	< 0.001
≤ 2 times/wk	11,932 (23.0)	3,384 (23.0)	3,583 (23.7)	3,303 (21.7)	1,662 (24.0)
3–4 times/wk	14,213 (27.4)	3,843 (25.9)	4,250 (28.5)	4,412 (29.4)	1,708 (24.3)
≥ 5 times/wk	25,705 (49.6)	7,554 (51.1)	7,073 (47.8)	7,455 (48.9)	3,623 (51.7)
Late-night snack consumption						203.5	< 0.001
≤ 2 times/wk	39,925 (76.5)	11,630 (78.1)	11,715 (78.0)	11,514 (75.4)	5,066 (71.9)
3–4 times/wk	8,491 (16.8)	2,138 (14.8)	2,344 (16.2)	2,726 (18.4)	1,283 (18.7)
≥ 5 times/wk	3,434 (6.8)	1,013 (7.1)	847 (5.8)	930 (6.3)	644 (9.4)
Milk consumption						182.5	< 0.001
≤ 2 times/wk	23,918 (46.7)	6,561 (44.9)	6,972 (47.3)	7,145 (47.7)	3,240 (46.8)
3–6 times/wk	18,336 (35.4)	5,044 (34.2)	5,450 (36.5)	5,534 (36.3)	2,308 (33.3)
≥ 7 times/wk	9,596 (18.0)	3,176 (20.9)	2,484 (16.2)	2,491 (16.0)	1,445 (19.8)
Water consumption						122.8	< 0.001
≤ 2 cups/day	12,102 (23.2)	3,206 (21.6)	3,713 (24.8)	3,605 (23.8)	1,578 (22.2)
3–4 cups/day	20,540 (39.8)	5,737 (39.3)	6,118 (40.7)	6,103 (40.4)	2,582 (37.6)
≥ 5 cups/day	19,208 (37.0)	5,838 (39.1)	5,075 (34.5)	5,462 (35.8)	2,833 (40.3)

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Table 3.

Breakfast skipping and frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

Characteristics	Total (n = 36,430)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 36,430)	No (n = 9,448)	≤ 3 times/mo (n = 10,533)	1–4 times/wk (n = 11,248)	≥ 5 times/wk (n = 5,201)	χ²	P-value
Wakes up late	6,927 (18.9)	1,881 (19.8)	2,058 (19.7)	2,113 (18.7)	875 (16.3)	204.3	< 0.001
Lack of time	12,812 (35.4)	3,178 (34.0)	3,715 (35.3)	4,032 (36.2)	1,887 (36.9)
Lack of appetite	8,048 (21.9)	2,205 (23.1)	2,334 (21.9)	2,485 (22.1)	1,024 (19.2)
Stomach pain or indigestion	4,023 (11.3)	1,033 (11.3)	1,151 (11.1)	1,209 (10.8)	630 (12.5)
No one to prepare breakfast	535 (1.4)	150 (1.5)	142 (1.4)	159 (1.4)	84 (1.6)
Don't want to eat alone	128 (0.3)	33 (0.4)	40 (0.3)	33 (0.3)	22 (0.4)
To lose weight	672 (1.8)	104 (1.1)	164 (1.5)	212 (1.8)	192 (3.6)
Don't think it's necessary to eat breakfast	3,285 (8.9)	864 (9.0)	929 (8.9)	1,005 (8.7)	487 (9.4)

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by Rao-Scott χ² test

Table 4.

Exploring the association between health behaviors and the frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Smoking¹⁾						14.6	0.006
Yes	2,244 (50.9)	621 (55.0)	545 (51.0)	688 (47.6)	390 (50.2)
No	2,301 (49.1)	546 (45.0)	558 (49.0)	767 (52.4)	430 (49.8)
Drinking²⁾						18.9	< 0.001
Yes	6,679 (38.2)	1,596 (36.8)	1,762 (37.8)	2,119 (37.9)	1,202 (41.6)
No	10,936 (61.8)	2,804 (63.2)	2,949 (62.2)	3,435 (62.1)	1,748 (58.4)
Vigorous physical activity						78.4	< 0.001
≥ 3 days/wk	8,688 (16.3)	2,574 (17.0)	2,230 (14.6)	2,523 (15.8)	1,361 (19.1)
< 3 days/wk	43,100 (83.7)	12,187 (83.0)	12,661 (85.4)	12,631 (84.2)	5,621 (80.9)
Moderate physical activity						52.7	< 0.001
≥ 3 days/wk	9,282 (17.8)	2,722 (18.2)	2,436 (16.3)	2,703 (17.5)	1,421 (20.3)
< 3 days/wk	42,510 (82.2)	12,038 (81.8)	12,450 (83.7)	12,460 (82.5)	5,562 (79.7)
Muscle strengthening exercise						78.4	< 0.001
≥ 3 days/wk	6,723 (12.8)	2,113 (13.9)	1,701 (11.5)	1,884 (12.0)	1,025 (14.9)
< 3 days/wk	45,127 (87.2)	12,668 (86.1)	13,205 (88.5)	13,286 (88.0)	5,968 (85.1)
Subjective health						51.3	< 0.001
Good	32,880 (63.1)	9,525 (64.0)	9,471 (63.3)	9,621 (63.2)	4,263 (60.8)
Average	13,565 (26.3)	3,682 (25.1)	3,952 (26.7)	4,047 (26.9)	1,884 (26.8)
Poor	5,405 (10.6)	1,574 (10.9)	1,483 (10.0)	1,502 (10.0)	846 (12.3)
Subjective body type						190.8	< 0.001
Lean	13,661 (26.8)	4,391 (30.3)	3,871 (26.4)	3,766 (25.2)	1,633 (23.3)
Average	18,602 (36.1)	5,211 (35.4)	5,298 (35.5)	5,642 (37.5)	2,451 (36.0)
Overweight	19,587 (37.1)	5,179 (34.3)	5,737 (38.1)	5,762 (37.3)	2,909 (40.6)

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

¹⁾Smoking in the last 30 days.

²⁾Drinking alcohol in the last 30 days.

Table 5.

Examining the association between mental health and the frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Subjective stress						377.1	< 0.001
Stressed	21,396 (41.3)	5,625 (38.5)	5,947 (40.0)	6,369 (41.8)	3,455 (49.3)
Moderate	21,641 (41.9)	6,091 (41.1)	6,496 (43.8)	6,504 (43.0)	2,550 (36.8)
Not stressed	8,813 (16.8)	3,065 (20.3)	2,463 (16.2)	2,297 (15.1)	988 (13.8)
Depression experience						347.3	< 0.001
Yes	14,956 (28.7)	3,625 (24.7)	4,073 (27.5)	4,713 (30.5)	2,545 (36.3)
No	36,894 (71.3)	11,156 (75.3)	10,833 (72.5)	10,457 (69.5)	4,448 (63.7)
Suicidal ideation						106.8	< 0.001
Yes	7,350 (14.3)	1,875 (13.0)	2,087 (14.2)	2,138 (13.9)	1,250 (18.2)
No	44,500 (85.7)	12,906 (87.0)	12,819 (85.8)	13,032 (86.1)	5,743 (81.8)
Loneliness experience						527.2	< 0.001
Loneliness	9,139 (17.6)	2,296 (15.8)	2,473 (16.6)	2,732 (17.8)	1,638 (23.6)
Moderate	19,074 (36.9)	4,793 (32.6)	5,615 (38.0)	6,006 (39.8)	2,660 (38.0)
Not loneliness	23,637 (45.4)	7,692 (51.6)	6,818 (45.3)	6,432 (42.4)	2,695 (38.4)

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Table 6.

Association between the frequency of watching Mukbang and Cookbang videos and adolescent’s dietary habits

Watching Mukbang and Cookbang videos	Dietary habits
	Breakfast (≥ 5 times/wk)		Fast food (≥ 3 times/wk)		High-caffeine drinks (≥ 3 times/wk)		Sweet drinks (≥ 3 times/wk)		Late night snack (≥ 3 times/wk)
	OR	95% CI	OR	95% CI	OR	95% CI	OR	95% CI	OR	95% CI
Never	1.00		1.00		1.00		1.00		1.00
≤ 3 times/mo	0.81^***	0.77–0.86	1.17^***	1.09–1.26	0.93	0.87–1.01	1.13^***	1.06–1.21	1.08^**	1.00–1.16
1–4 times/wk	0.69^***	0.66–0.74	1.44^***	1.35–1.55	1.12^**	1.04–1.20	1.38^***	1.30–1.47	1.21^***	1.13–1.30
≥ 5 times/wk	0.63^***	0.58–0.68	1.85^***	1.69–2.02	1.43^***	1.30–1.56	1.54^***	1.41–1.67	1.37^***	1.25–1.51

The reference is not watching Mukbang and Cookbang videos.

Adjusted for age, sex, residence area, type of school, academic achievement, household economic status, residential type, paternal education, maternal education, and body mass index.

OR, odds ratio; CI, confidence interval.

^**P < 0.05,

^***P < 0.001.

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Figure & Data

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Effects of watching Mukbang and Cookbang videos on adolescents’ dietary habits and mental health: cross-sectional study using the 18th Korea Youth Risk Behavior Survey

Korean J Community Nutr. 2024;29(2):156-170. Published online April 24, 2024

DOI: https://doi.org/10.5720/kjcn.2024.29.2.156

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Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Sex						1,515.9	< 0.001
Male	26,397 (51.6)	9,497 (64.6)	7,004 (47.7)	6,917 (45.9)	2,979 (43.2)
Female	25,453 (48.4)	5,284 (35.4)	7,902 (52.3)	8,253 (54.1)	4,014 (56.8)
Educational attainment						47.8	< 0.001
Middle school	28,015 (51.6)	7,853 (50.8)	8,399 (54.0)	8,074 (50.7)	3,689 (50.4)
High school	23,835 (48.4)	6,928 (49.2)	6,507 (46.0)	7,096 (49.3)	3,304 (49.6)
Residence area						53.3	< 0.001
Metropolis	22,212 (41.5)	6,590 (43.3)	6,438 (41.7)	6,348 (40.5)	2,836 (39.4)
Middle city	25,814 (52.9)	7,224 (51.8)	7,345 (52.5)	7,656 (53.6)	3,589 (54.4)
Rural area	3,824 (5.6)	967 (4.9)	1,123 (5.8)	1,166 (5.8)	568 (6.2)
Academic achievement						655.8	< 0.001
Upper	20,051 (38.8)	6,610 (45.2)	5,911 (39.8)	5,412 (35.0)	2,118 (30.6)
Middle	15,484 (30.0)	4,181 (28.3)	4,542 (30.7)	4,644 (31.1)	2,117 (30.2)
Lower	16,313 (31.2)	3,989 (26.6)	4,453 (29.5)	5,113 (33.9)	2,758 (39.2)
Socioeconomic status						180.7	< 0.001
Upper	21,888 (43.3)	6,785 (47.2)	6,214 (42.8)	6,141 (41.2)	2,748 (40.0)
Middle	24,143 (46.0)	6,432 (42.7)	7,087 (47.0)	7,315 (48.0)	3,309 (47.0)
Lower	5,816 (10.7)	1,562 (10.1)	1,605 (10.2)	1,713 (10.8)	936 (13.0)
Paternal education						228.0	< 0.001
Middle or below	528 (1.4)	113 (1.1)	163 (1.6)	171 (1.5)	81 (1.7)
High school	8,073 (23.5)	1,841 (19.0)	2,310 (23.0)	2,642 (26.0)	1,280 (29.2)
College or higher	23,599 (75.1)	7,031 (79.9)	6,938 (75.4)	6,777 (72.5)	2,853 (69.1)
Maternal education						238.6	< 0.001
Middle or below	458 (1.2)	94 (0.9)	131 (1.3)	148 (1.3)	85 (1.7)
High school	9,134 (26.3)	2,075 (21.6)	2,623 (25.7)	3,017 (29.4)	1,419 (31.2)
College or higher	23,609 (72.5)	7,002 (77.6)	6,975 (73.1)	6,745 (69.3)	2,887 (67.1)
Residential type						12.3	0.089
Living with family	49,182 (95.5)	13,999 (95.4)	14,182 (95.8)	14,406 (95.8)	6,595 (94.9)
Not with family	2,663 (4.5)	779 (4.6)	724 (4.2)	762 (4.2)	398 (5.1)

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Breakfast						480.2	< 0.001
≤ 1 day/wk	15,528 (29.8)	4,023 (27.1)	4,301 (28.7)	4,745 (31.2)	2,459 (35.3)
2–4 days/wk	12,510 (24.0)	3,047 (20.5)	3,661 (24.5)	4,041 (26.4)	1,761 (25.1)
≥ 5 days/wk	23,806 (46.2)	7,708 (52.4)	6,942 (46.8)	6,384 (42.4)	2,772 (39.6)
Fruit consumption						182.3	< 0.001
≤ 2 times/wk	22,429 (43.0)	6,253 (41.8)	6,478 (43.1)	6,593 (43.3)	3,105 (44.6)
3–6 times/wk	20,661 (39.8)	5,654 (38.1)	6,125 (41.2)	6,277 (41.5)	2,605 (36.9)
≥ 7 times/wk	8,736 (17.2)	2,863 (20.1)	2,301 (15.7)	2,293 (15.3)	1,279 (18.6)
Fast food consumption						481.2	< 0.001
≤ 2 times/wk	37,898 (72.7)	11,461 (77.1)	11,205 (74.8)	10,629 (69.6)	4,603 (65.2)
3–4 times/wk	11,206 (22.0)	2,633 (18.3)	3,042 (20.7)	3,707 (24.8)	1,824 (26.8)
≥ 5 times/wk	2,746 (5.3)	687 (4.6)	659 (4.5)	834 (5.6)	566 (8.1)
High-caffeine drinks consumption						211.2	< 0.001
≤ 2 times/wk	40,593 (77.7)	11,640 (78.3)	12,021 (79.7)	11,807 (77.4)	5,125 (72.6)
3–4 times/wk	6,175 (12.1)	1,621 (11.1)	1,673 (11.6)	1,954 (13.1)	927 (13.4)
≥ 5 times/wk	5,082 (10.2)	1,520 (10.7)	1,212 (8.6)	1,409 (9.5)	941 (13.9)
Sweet drinks consumption						532.0	< 0.001
≤ 2 times/wk	19,038 (36.4)	6,091 (40.7)	5,755 (38.0)	5,005 (32.9)	2,187 (30.8)
3–4 times/wk	17,634 (34.0)	4,602 (31.1)	5,251 (35.7)	5,602 (36.7)	2,179 (31.1)
≥ 5 times/wk	15,178 (29.6)	4,088 (28.2)	3,900 (26.3)	4,563 (30.4)	2,627 (38.1)
Vegetable consumption						106.4	< 0.001
≤ 2 times/wk	11,932 (23.0)	3,384 (23.0)	3,583 (23.7)	3,303 (21.7)	1,662 (24.0)
3–4 times/wk	14,213 (27.4)	3,843 (25.9)	4,250 (28.5)	4,412 (29.4)	1,708 (24.3)
≥ 5 times/wk	25,705 (49.6)	7,554 (51.1)	7,073 (47.8)	7,455 (48.9)	3,623 (51.7)
Late-night snack consumption						203.5	< 0.001
≤ 2 times/wk	39,925 (76.5)	11,630 (78.1)	11,715 (78.0)	11,514 (75.4)	5,066 (71.9)
3–4 times/wk	8,491 (16.8)	2,138 (14.8)	2,344 (16.2)	2,726 (18.4)	1,283 (18.7)
≥ 5 times/wk	3,434 (6.8)	1,013 (7.1)	847 (5.8)	930 (6.3)	644 (9.4)
Milk consumption						182.5	< 0.001
≤ 2 times/wk	23,918 (46.7)	6,561 (44.9)	6,972 (47.3)	7,145 (47.7)	3,240 (46.8)
3–6 times/wk	18,336 (35.4)	5,044 (34.2)	5,450 (36.5)	5,534 (36.3)	2,308 (33.3)
≥ 7 times/wk	9,596 (18.0)	3,176 (20.9)	2,484 (16.2)	2,491 (16.0)	1,445 (19.8)
Water consumption						122.8	< 0.001
≤ 2 cups/day	12,102 (23.2)	3,206 (21.6)	3,713 (24.8)	3,605 (23.8)	1,578 (22.2)
3–4 cups/day	20,540 (39.8)	5,737 (39.3)	6,118 (40.7)	6,103 (40.4)	2,582 (37.6)
≥ 5 cups/day	19,208 (37.0)	5,838 (39.1)	5,075 (34.5)	5,462 (35.8)	2,833 (40.3)

Characteristics	Total (n = 36,430)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 36,430)	No (n = 9,448)	≤ 3 times/mo (n = 10,533)	1–4 times/wk (n = 11,248)	≥ 5 times/wk (n = 5,201)	χ²	P-value
Wakes up late	6,927 (18.9)	1,881 (19.8)	2,058 (19.7)	2,113 (18.7)	875 (16.3)	204.3	< 0.001
Lack of time	12,812 (35.4)	3,178 (34.0)	3,715 (35.3)	4,032 (36.2)	1,887 (36.9)
Lack of appetite	8,048 (21.9)	2,205 (23.1)	2,334 (21.9)	2,485 (22.1)	1,024 (19.2)
Stomach pain or indigestion	4,023 (11.3)	1,033 (11.3)	1,151 (11.1)	1,209 (10.8)	630 (12.5)
No one to prepare breakfast	535 (1.4)	150 (1.5)	142 (1.4)	159 (1.4)	84 (1.6)
Don't want to eat alone	128 (0.3)	33 (0.4)	40 (0.3)	33 (0.3)	22 (0.4)
To lose weight	672 (1.8)	104 (1.1)	164 (1.5)	212 (1.8)	192 (3.6)
Don't think it's necessary to eat breakfast	3,285 (8.9)	864 (9.0)	929 (8.9)	1,005 (8.7)	487 (9.4)

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Smoking¹⁾						14.6	0.006
Yes	2,244 (50.9)	621 (55.0)	545 (51.0)	688 (47.6)	390 (50.2)
No	2,301 (49.1)	546 (45.0)	558 (49.0)	767 (52.4)	430 (49.8)
Drinking²⁾						18.9	< 0.001
Yes	6,679 (38.2)	1,596 (36.8)	1,762 (37.8)	2,119 (37.9)	1,202 (41.6)
No	10,936 (61.8)	2,804 (63.2)	2,949 (62.2)	3,435 (62.1)	1,748 (58.4)
Vigorous physical activity						78.4	< 0.001
≥ 3 days/wk	8,688 (16.3)	2,574 (17.0)	2,230 (14.6)	2,523 (15.8)	1,361 (19.1)
< 3 days/wk	43,100 (83.7)	12,187 (83.0)	12,661 (85.4)	12,631 (84.2)	5,621 (80.9)
Moderate physical activity						52.7	< 0.001
≥ 3 days/wk	9,282 (17.8)	2,722 (18.2)	2,436 (16.3)	2,703 (17.5)	1,421 (20.3)
< 3 days/wk	42,510 (82.2)	12,038 (81.8)	12,450 (83.7)	12,460 (82.5)	5,562 (79.7)
Muscle strengthening exercise						78.4	< 0.001
≥ 3 days/wk	6,723 (12.8)	2,113 (13.9)	1,701 (11.5)	1,884 (12.0)	1,025 (14.9)
< 3 days/wk	45,127 (87.2)	12,668 (86.1)	13,205 (88.5)	13,286 (88.0)	5,968 (85.1)
Subjective health						51.3	< 0.001
Good	32,880 (63.1)	9,525 (64.0)	9,471 (63.3)	9,621 (63.2)	4,263 (60.8)
Average	13,565 (26.3)	3,682 (25.1)	3,952 (26.7)	4,047 (26.9)	1,884 (26.8)
Poor	5,405 (10.6)	1,574 (10.9)	1,483 (10.0)	1,502 (10.0)	846 (12.3)
Subjective body type						190.8	< 0.001
Lean	13,661 (26.8)	4,391 (30.3)	3,871 (26.4)	3,766 (25.2)	1,633 (23.3)
Average	18,602 (36.1)	5,211 (35.4)	5,298 (35.5)	5,642 (37.5)	2,451 (36.0)
Overweight	19,587 (37.1)	5,179 (34.3)	5,737 (38.1)	5,762 (37.3)	2,909 (40.6)

Characteristics	Total (n = 51,850)	Watching Mukbang and Cookbang videos				χ²	P-value
Characteristics	Total (n = 51,850)	No (n = 14,781)	≤ 3 times/mo (n = 14,906)	1–4 times/wk (n = 15,170)	≥ 5 times/wk (n = 6,993)	χ²	P-value
Subjective stress						377.1	< 0.001
Stressed	21,396 (41.3)	5,625 (38.5)	5,947 (40.0)	6,369 (41.8)	3,455 (49.3)
Moderate	21,641 (41.9)	6,091 (41.1)	6,496 (43.8)	6,504 (43.0)	2,550 (36.8)
Not stressed	8,813 (16.8)	3,065 (20.3)	2,463 (16.2)	2,297 (15.1)	988 (13.8)
Depression experience						347.3	< 0.001
Yes	14,956 (28.7)	3,625 (24.7)	4,073 (27.5)	4,713 (30.5)	2,545 (36.3)
No	36,894 (71.3)	11,156 (75.3)	10,833 (72.5)	10,457 (69.5)	4,448 (63.7)
Suicidal ideation						106.8	< 0.001
Yes	7,350 (14.3)	1,875 (13.0)	2,087 (14.2)	2,138 (13.9)	1,250 (18.2)
No	44,500 (85.7)	12,906 (87.0)	12,819 (85.8)	13,032 (86.1)	5,743 (81.8)
Loneliness experience						527.2	< 0.001
Loneliness	9,139 (17.6)	2,296 (15.8)	2,473 (16.6)	2,732 (17.8)	1,638 (23.6)
Moderate	19,074 (36.9)	4,793 (32.6)	5,615 (38.0)	6,006 (39.8)	2,660 (38.0)
Not loneliness	23,637 (45.4)	7,692 (51.6)	6,818 (45.3)	6,432 (42.4)	2,695 (38.4)

Watching Mukbang and Cookbang videos	Dietary habits
	Breakfast (≥ 5 times/wk)		Fast food (≥ 3 times/wk)		High-caffeine drinks (≥ 3 times/wk)		Sweet drinks (≥ 3 times/wk)		Late night snack (≥ 3 times/wk)
	OR	95% CI	OR	95% CI	OR	95% CI	OR	95% CI	OR	95% CI
Never	1.00		1.00		1.00		1.00		1.00
≤ 3 times/mo	0.81^***	0.77–0.86	1.17^***	1.09–1.26	0.93	0.87–1.01	1.13^***	1.06–1.21	1.08^**	1.00–1.16
1–4 times/wk	0.69^***	0.66–0.74	1.44^***	1.35–1.55	1.12^**	1.04–1.20	1.38^***	1.30–1.47	1.21^***	1.13–1.30
≥ 5 times/wk	0.63^***	0.58–0.68	1.85^***	1.69–2.02	1.43^***	1.30–1.56	1.54^***	1.41–1.67	1.37^***	1.25–1.51

Table 1. General characteristics of frequent Mukbang and Cookbang viewers

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Table 2. Dietary habits and frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Table 3. Breakfast skipping and frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by Rao-Scott χ² test

Table 4. Exploring the association between health behaviors and the frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Smoking in the last 30 days.

Drinking alcohol in the last 30 days.

Table 5. Examining the association between mental health and the frequency of watching Mukbang and Cookbang videos

n (weighted %).

Differences in each variable were analyzed by the Rao-Scott χ² test.

Table 6. Association between the frequency of watching Mukbang and Cookbang videos and adolescent’s dietary habits

The reference is not watching Mukbang and Cookbang videos.

Adjusted for age, sex, residence area, type of school, academic achievement, household economic status, residential type, paternal education, maternal education, and body mass index.