다양한 데이터베이스와 분석 방법론을 활용한 인구 분포, 미디어 이용 패턴 및 생활만족도 연구의 기초적 접근 doc_id CNTS-00118874158_15

사람들은 일상생활을 영위하면서 그들의 일상을 구성하는 활동들과 관련된 시설이 위치한 장소로 공간이동을 한다. 그러므로 도시공간에는 도시민이 하루의 일상생활을 영위하는 과정에서 시간대별로 다양한 활동공간에 머무는 인구가 변화하게 된다. 본 연구에서는 서울시내의 지점별 인구분포를 도시민의 활동공간과 결합하여 파악하기 위하여 먼저 서울시민의 일상을 구성하고 있는 활동과 그와 관련된 활동공간에서의 미디어활용에 대한 정보를 담고 있는 미디어패널조사자료와 서울시에 위치하고 있는 모든 건축물정보를 담고있는 서울시 건축물데이터베이스, 그리고 총통행의 2/3 이상을 차지하는 대중교통이용자의 통행정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스를 활용한다. 한국미디어패널조사는 2010년 서울, 수도권 및 6대 광역시를 중심으로 처음 실시된 이래, 2011년 전국 만 6세 이상 가구원을 모집단으로 5,109 가구와 12,000 가구원을 대상으로 한 전국조사로 확대되어 매년 조사를 실시하고 있다. 이와 관련한 변인들을 설명하면, 먼저 이 연구의 종속변인은 생활만족도이다. 생활만족도에 대해 가장 보편적으로 할 수 있는 정의는 주관적인 안녕감(subjective well-being)이라고 할 수 있다. 여기에서 안녕(安寧)이란 말은 평안하다는 의미인데, 이에는 즐거움이라는 감정과 함께 특별한 사건이 없는 편안한 상태를 의미할 수 있다. 그리고 이런 상태는 가정, 직장 등 다양한 분야에서 자기의 삶에 대해 행복해 하는 것이 중요한 모습이 될 것이다. 이처럼 생활만족도를 주관적인 안녕감이라고 밖에 정의할 수 없듯이 이에 대한 기준은 사람에 따라 매우 다른 모습을 띌 것이다. 그래서 여기에서는 생활만족도를 개인의 즐거움, 행복함, 편안함이라는 감정을 중심으로 정리하였다. 그리고 이를 측정하기 위하여 해당 자료의 관련 항목을 선정하여 생활만족도 변인으로 선정하였다. 한국미디어패널은 미디어의 이용실태 등에 관한 국내 유일의 패널 데이터로, 2010 년부터 정보통신정책연구원에서 수집되어 온 자료이다. 2010년 수도권 및 5대 광역시 패널구축을 시작으로, 2017년 전국 패널을 대상으로 8차년도 조사를 실시하였다(신지형, 김윤형, 오윤석 2017: 34). 면접에 의한 조사방식, 표본 수, 표본추출 방법 등에 있어 대표성과 신뢰성이 보장된 자료이다 (변상규 2017: 1534). 국가 단위의설문조사를 활용한 온라인 및 사이버 공간에서 발생하는 다양한 이슈들, 특히 개인정보 보호, 사이버보안 등과 관련된 해외 자료 및 관련 연구는 아직 미진한 실정(Furnell, Bryant and Phippen 2007; Furnell, Jusoh, and Katsabas 2006; Rughinis and Rughinis 2014)이라는 점에서 한국미디어패널의 자료는 매우 유용하다. 이러한 기능별 이용 시간량 패턴은 지수화를 통해 그 의미를 보다 명확히 해석할 수 있다. 기능별 이용 시간량이라는 절대 수치를 기기 내에서 특정 기능이 차지하는 위상이라는 상대 수치로 변환하는 방법은 두 가지가 가능하다. 하나는 집중도(concentrativeness) 지수이고, 다른 하나는 구성비다. 이글에서 집중도 지수는 시장집중도를 나타내는 대표적 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 원용해 ‘기능별 집중도 지수’라 부르고자 하는데, 이는 기기별로 각 기능목록이 차지하는 점유율을 제곱하여 합산하여 산출된다. 기능별 집중도 지수의 값이 클수록 영상, 인쇄물, 커뮤니케이션, 업무, 온라인상거래, 게임, 정보콘텐츠 등 다양한 기능 중 특정 기능이 유독 많이 활용되는 ‘독점 현상’이 나타나는 반면, 지수의 값이 작을수록 다양한 가능이 골고루 활용되고 있다는 것을 의미한다. 일반적으로 횡단면(cross-sectional) 분석이나 종단적(longitudinal) 분석을 통해서는 코호트 효과를 충분히 밝혀내는 데 각각 한계를 지니고 있다. 우선, 횡단면 분석은 연령효과와 코호트 효과가 명확히 구분되지 않고 동시에 나타나는 문제가 있으며, 종단적 분석에서는 코호트 효과를 충분히 평가할 수 없다는 한계가 있다(Buss, 1974). 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 1) 자료수집에서 횡단 순차적(cross-sectional sequential) 설계를 고려해야 하며, 2) 자료 분석에서는 종단 순차적(longitudinal sequential) 분석과 시차 순차적(time-lag sequential) 분석을 병행하는 것이 필요하다(박재홍, 2001).