제6회 한국미디어패널 학술대회 논문집

마지막으로 2017년에는 다른 3개년에서 볼 수 없었던 인터넷 동호회/카페/클럽 활동이 가장 유의하게 나타나는 것을 볼 수 있다. 본인이 관심이 있는 분야에 대해 인터넷에서 검색해서 카페를 찾아 가입하는 것이 예전의 카페 접근 방법이었다면, 최근 들어 카카오톡이나 다른 메신저 창에도 카페 인기 게시글이 뜨면서 카페 활동을 하지 않았던 사람들의 카페 접근이나 가입이 용이해졌다. 그 추세가 반영되어 인터넷 동호회/카페/클럽 활동이 예전보다 활발해졌고, 마음에 들거나 공감하는 게시글을 스크랩 하는 활동 빈도가 가장 유의하게 나타난 것으로 생각된다. 이전에는 SNS 사용시간 자체가 유의한 변수로 나타났다면, 좀 더 적극적인 SNS 활동을 의미하는 SNS 정보 공유 활동 빈도가 유의한 변수로 새로이 나타났다. 게시글 스크랩 빈도가 비교적 높고 와이파이 이용 시간이 긴 사람들 집단의 우려도가 높은 것을 확인할 수 있다. 그 중 SNS 정보 공유 빈도가 비교적 적더라도 유선 인터넷 이용 시간이 긴 사람들이 가장 우려도가 높았다. 2014년 데이터에서 성별인 남자인 사람들 집단 분석 결과를 보면, 가장 유의하게 가지가 갈라진 변수는 스마트폰 사용 시간과 일반 노트북 PC 사용 시간, SNS 사용 시간이었다. 스마트폰 사용과 일반 노트북 PC 사용이 비교적 많은 사람들이 프라이버시 침해에 대해 많이 우려했고, 스마트폰 사용을 비교적 적게 한 집단 중에서는 SNS 사용 시간이 길고 지상파 TV 프로그램 시청 시간이 비교적 적은 사람들이 침해 우려도가 높았다. 또 남자의 경우, 카오디오 사용 시간 변수가 프라이버시 침해 우려정도에 영향을 미치는 변수로 나타난 것을 확인했다. 여자의 경우, SNS 사용 시간과 음악/음원 청취 시간이 가장 유의한 변수로 나타났다. SNS 사용 시간이 많을수록, 그리고 SNS 사용 시간이 비교적 적더라도 음악/음원 청취 시간이 많으면 프라이버시 침해에 대해 더 많이 우려하는 것을 확인할 수 있다. 여자의 경우 상대적으로 고학력자일 경우, 프라이버시 침해 우려도가 높았으며 남성에 비해 음악 관련 시간이 프라이버시 침해에 영향을 미친다는 차이점 또한 발견할 수 있었다. 가장 최근인 2017년 남자와 여자 집단의 의사결정나무 결과를 살펴보면, 남자는 와이파이 사용 시간이 가장 유의한 변수로, 여자는 지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 게시글 스크랩 활동 빈도가 가장 유의하게 나타났다. 앞서 살펴본 2017년 전체 데이터의 의사결정나무 결과에서 가장 유의했던 카페/클럽 게시글 스크랩 활동 빈도 변수가 여자의 영향을 많이 받았음을 예측할 수 있다. 남자의 경우 또한 지난 3개월 동안 SNS 추천, 평점 주기 기능 활용 빈도, 지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 댓글 달기 활동 빈도가 유의한 변수로 나온 것을 보아, 2017년에 카페와 SNS에서 적극적인 활동이 두드려졌고 그것이 프라이버시 침해에 영향을 주었다는 것을 다시 한 번 확인할 수 있다. 또한 프라이버시 침해 우려도가 가장 크게 나온 노드8을 보면 와이파이 사용 시간은 비교적 적고, 가구원 수는 많으며 인터넷 동호회/카페/클럽 댓글 달기 활동 빈도가 높은 사람들 집단이다. 핸드폰 브랜드는 삼성, LG, 애플 3사로 나누어 비교해보았다. 2014년에 삼성 핸드폰 사용자 집단은 와이파이존 사용 시간, 인터넷 동호회/카페/클럽 회원 여부, SNS 사용 시간이 가장 유의하게 나타났고, LG 사용자 집단은 SNS 사용 시간과 수면시간이, 애플 사용자 집단은 SNS 사용 시간이 유일하게 유의한 변수로 나타났다. 3사 핸드폰 사용자 집단에 공통적으로 SNS 사용 시간이 나왔고, 삼성은 다른 회사들과 달리 음악/음원 청취 시간이 유의한 변수로 나타나는 것으로 보아 삼성 핸드폰 사용자들이 음악/음원 청취를 즐겨하는 것으로 예측할 수 있다.2015년에는 삼성과 LG 핸드폰 사용자 집단에서 공통적으로 와이파이 사용 시간이 가장 유의한 변수로 나왔다. 삼성에서는 와이파이존 사용 시간이 많을수록 프라이버시 침해 우려를 많이 했고, 와이파이존과 스마트폰을 적게 사용하는 사람들은 영화/동영상 시청이 많을수록 프라이버시 침해 우려가 높게 나타났는데, 이 집단은 스마트폰을 많이 사용하지 않지만 예능이나 유튜브 시청을 많이 하는 학생들 집단으로 추측할 수 있다. 미디어 매체를 통한 정보 전달 속도와 양이 급격하게 증가하면서 개인정보에 대한 우려도 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 2014년-2017년 기간 동안의 연도별 미디어 패널자료를 분석하여 프라이버시 침해 우려에 미치는 영향을 살펴보았다. 이러한 패널 자료에서 회귀 모형에 포함되는 설명 변수의 수가 증가함에 따라 다중공선성과 과적합 문제가 발생한다. 따라서 본 연구는 설명 변수의 수가 많을 경우에 앞서 언급한 문제를 해결할 수 있는 회귀 모형의 구축의 방법으로 LASSO 회귀분석 방법을 이용하여 연도별로 프라이버시 침해 우려에 미치는 유의미한 변수들의 변화 추세 확인하고 의사결정 나무 분석을 통해 어떠한 그룹이 프라이버시 침해를 우려하는지 알아보았다. 연도별 LASSO 회귀분석 결과, 분석한 4년 간 가구원 수가 많을수록 인터넷 카페 또는 클럽을 운영하거나 스크랩 활동이 많을수록 프라이버시 침해 우려를 더 많이 하는 것으로 나타났으며, LASSO 회귀분석에서 유의한 변수들로 분석한 의사결정나무 결과로는 전체적으로 와이파이 사용량이 많으며, 수면시간이 적은 이용자가 프라이버시 침해 우려가 더 높게 나타났다. 사회의 안전을 추구하기 위해서 프라이버시가 안전하게 보호되어야 한다. 개인적인 차원에서의 보호활동도 필요하지만, 국가적인 대책과 법적 제도 마련, 기업의 보호 또한 중요하다. 박찬욱과 이상우(2014)는 인터넷 사용자가 개인정보 권리보장 및 권리구제와 관련된 법제도를 인지하고 있는 것이 개인정보 보호행동이 증가에 영향을 주는 것을 확인하였다. 즉 프라이버시 염려와 정책적 안정망의 인지가 정보보호 행동으로 이어진다는 것이다. 김연종 외(2016)은 프라이버시 보호를 위해서는 개인정보보호에 대한 교육으로도 보호 행동이 늘어난다고 보고했다. 기존 레거시 미디어 이용자를 중심으로 프라이버시 염려가 낮았는데, 모든 미디어 이용자가 프라이버시 보호 교육 및 정부의 보호 정책이 있음을 알려 프라이버시가 안전하게 보호되는 사회적 분위기를 형성해야한다. 본 데이터에서 프라이버시 염려가 보호 행동으로 이어지는지에 대해 확인하기 부족한 부분이 있는데, 이러한 행동으로 이어지는지까지 분석할 수 있다면 더욱 풍성한 연구결과가 나올 것으로 기대된다. 전통적인 통계학적 APC분석은 총체적인 인구데이터의 시기 테이블에 따른 연령(age-by-time)모델링에 초점을 두고 있는데(e.g., Yang & Land, 2013), 시기효과와 코호트 효과를 분리해서 측정하는가장 큰 문제점은 연령, 시기, 코호트 사이에 정확히 선형적인 의존성에서 비롯되는 식별 문제 (identification problem)이다. 그러나 결합된 모집단 데이터가 가진 APC효과의 식별 문제는 반드시 직접적으로 반복측정된 횡단면 디자인으로 전환할 필요는 없다(Yang & Land, 2006). 집합적 데이터는 일반적으로 1년에서 5년 등 고정된 간격으로 측정된 연령과 시기에 국한되며, 이는 선형의존성 문제를 만들게 된다. 그러나 반복된 횡단면 세베이에서 선형의존성을 탈피하기 위해 다른 연령과 시기, 코호트에 대한 그룹핑을 사용할 수 있기 때문에 APC효과의 식별문제를 해결할 수 있다고 한다(Yang & Land, 2006).