빅데이터 시대의 도래와 소셜 빅데이터 분석 기술, 그리고 스마트 기기 이용 증가에 따른 인터넷 중독의 현황, 정의, 영향 요인 및 사회적 문제점 doc_id PCY_201411140918558041_1

한편, 스마트기기의 급속한 보급과 소셜미디어의 확산으로 데이터량이 기하급수적으로 증가하고 데이터의 생산, 유통, 소비 체계에 큰 변화를 주면서 데이터가 경제적 자산이 될 수 있는 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 세계 각국의 정부와 기업들은 빅데이터가 향후 국가와 기업의 성패를 가름할 새로운 경제적 가치의 원천이 될 것으로 기대하고 있으며, McKinsey, The Economist, Gartner 등은 빅데이터를 활용한 시장변동 예측과 신사업 발굴 등 경제적 가치창출 사례 및 효과를 제시하고 있다. 한국은 최근 정부3.0과 창조경제의 추진과 실현을 위하여 현 정부의 주요정책 과제를 지원하기 위하여 다양한 분야에 빅데이터의 활용가치가 강조되고 있다. 특히, 트위터, 페이스북 등 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 사회, 문화에 대한 메시지는 그 시대의 감성과 정서를 파악할 수 있는 원천으로 등장함에 따라, 개인이 주고받은 수많은 댓글과 소셜 로그정보는 공공정책을 위한 공공재로서 진화 중에 있다. 소셜미디어에서 정보를 뽑아내고 분석하는 방법은 크게 3가지로 나눌 수 있다. 첫째, 주제분석(Text Mining)은 인간이 언어로 쓰인 비정형 텍스트에서 자연어처리기술을 이용하여 유용한 정보를 추출하거나, 연계성을 파악, 분류 혹은 군집화, 요약 등 빅데이터의 숨겨진 의미 있는 정보를 발견하는 것이다. 둘째, 오피니언마이닝(Opinion Mining)은 소셜미디어의 텍스트 문장을 대상으로 자연어처리기술과 감성분석기술을 적용하여 사용자의 의견을 분석하는 것으로 마케팅에서는 버즈(Buzz; 입소문)분석이라고도 한다. 셋째, 네트워크분석(Network Analytics)은 네트워크 연결구조와 연결강도를 분석하여 어떤 메시지가 어떤 경로를 통해 전파가 되는지, 누구에게 영향을 미칠 수 있는지를 파악하는 것이다. 소셜 빅데이터의 수집은 일반적인 웹환경(HTTP, RSS)에서 수집가능 정보들을 웹 크롤러를 통하여 수집하고, 연계정보는 각 출처에서 제공하는 Open API를 이용하여 필요정보를 수집한다. 수집데이터는 데이터의 중복성 및 품질을 검사하여 유의미한 정보만을 선별한 후 분석과정에서 쉽게 처리하기 위해 다양한 수집형식을 고려하여 일관된 방식을 저장 및 관리를 해야 한다. 정보화의 진전에 따라 시의성ㆍ현장성ㆍ편의성ㆍ공개성ㆍ보편성 등을 특징으로 하는 인터넷 서비스는 현대생활에 필수적인 수단으로 자리매김되어 이용률은 매년 증가하고 있는 추세이다. 또한 휴대폰 및 태블릿 PC등 스마트 기기의 보유율도 2011년 31.3%에서 2013년 71.6%로 40.3%가 증가한 것으로 나타났다. 이와 같이 일상생활에서의 인터넷 및 스마트미디어의 사용량이 증가함에 따라 긍정적인 효과와 더불어 중독 등 역기능의 문제가 제기되고 있다. 2011년 이후 유아동 인터넷 중독위험군과 성인 인터넷 중독위험군은 매년 감소추세를 보이는 반면 청소년 인터넷 중독위험군은 상승하는 추세를 보이고 있다. 특히 만 10~ 54세 스마트폰 중독위험군은 2011년 8.4%에서 2013년 11.8%로 상승하였으며, 2013년 청소년의 스마트폰 중독위험군은 25.5%로 청소년의 4분의 1이 중독위험군인 것으로 나타났다. 보건복지부의 정신건강실태 역학조사에 따르면 18~29세 남성, 미취업자의 인터넷 중독률이 높으며, 인터넷 중독자의 경우 하나이상의 정신장애를 경험한 경우가 75.1%에 이르는 등 정신건강 차원에서 문제로 발전할 가능성이 상존하는 것으로 나타났다. 인터넷 중독에 영향을 미치는 체계별 변인을 찾기 위해 개인요인, 가족요인, 사회환경적 요인과의 상호작용에 대한 생태학적 변인들의 상호관련성을 파악하는 연구가 활발히 진행되고 있다. Young(1996)은 인터넷 중독을 인터넷 사용자가 약물, 알코올, 또는 도박에 중독되는 것과 유사한 방식으로 인터넷에 중독되는 심리적 장애로서, 인터넷에 탐닉되어 의존성, 내성 및 금단증상과 같은 병리적인 증상을 보이는 중독 상태로 정의하였다. 미래창조과학부와 한국정보화진흥원(2013)에서는 인터넷 중독은 인터넷을 과다 사용하여 인터넷 사용에 대한 금단 증상과 내성을 지니고 있으며, 이로 인한 일상생활의 장애가 유발되는 상태로 정의하고 있다. 인터넷 중독에 대한 정의와 범위에 따라 중독정도를 진단하는 다양한 방법 및 척도를 활용하고 있으며, 국내에서는 Young(1996)의 척도를 보완하여 한국정보화진흥원에서 한국형 인터넷 중독 진단척도(K척도)를 개발하여 사용하고 있다. 인터넷 중독은 여러 개의 하위차원으로 이루어진 복합개념으로(조아미, 2001), 인터넷의 사용용도가 게임, 오락, 정보검색, 전자우편, 채팅, 쇼핑 등으로 다양하게 있듯이 인터넷 중독의 유형도 다양하게 나누어진다. Young(1996)은 인터넷 중독의 하위유형을 사이버 섹스 중독, 사이버 관계 중독, 인터넷 강박증, 정보중독, 컴퓨터중독 등으로 분류하고 있으며, 조아미(2001)는 통신 중독, 게임중독, 음란물중독으로 구분하고 있다. 특히 청소년에게 가장 부정적인 영향을 미치고 있는 대표적인 중독으로는 게임중독, 채팅중독, 사이버 섹스중독으로 보고하고 있다. 인터넷 중독 집단의 인터넷의 주된 이용용도는 게임인 것으로 나타났으며(이상주ㆍ이약회, 2004), 청소년의 사이버 섹스 중독과 인터넷 중독 간에 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 트위터와 SNS, 소셜 어플리케이션, 온라인 게임사용의 증가는 인터넷 중독을 증가시키는 것으로 나타났다. 인터넷 중독은 불규칙한 식습관, 사교능력의 저하, 신경질적 성향과 관련성이 높은 것으로 연구되었다. 중고생의 인터넷 중독과 약물사용과의 관련성을 연구한 결과 인터넷 중독인 경우에 중고생의 약물 사용 빈도가 더 많은 것으로 나타났으며 인터넷 중독 여부에 따라 약물 사용 여부에 있어서 통계학적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. Winkler et al.(2013)은 인터넷 중독 치료를 위하여 심리적 및 약물 개입이 인터넷 중독을 완화하는데 도움이 된다고 보았다. 인터넷 중독으로 인한 사회경제적 비용은 여성가족부(이해국 외, 2011)에서는 5조 4천억원으로 예측하고 있으며, 교육과학기술부(2010)에서는 개인과 가족의 학습ㆍ소득ㆍ시간손실ㆍ상담비 등을 포함한 인터넷 중독의 사회경제적 비용이 연 7조 8천억～10조 1천억으로 추정하고 있다. 정부에서는 인터넷 중독을 예방하기 위하여 이용시간 제한을 통한 인터넷 게임의 규제(셧다운제)를 실시하고 있다. 경기도는 방송통신위원회와 함께 청소년의 스마트폰 중독과 인터넷 유해정보 노출을 예방하는 ‘사이버안심존’을 운영하고 있다. 부모의 양육행동이 지나치게 통제적이고 간섭과 과잉보호가 많으면 인터넷 중독이 높아진다고 보고하고 있으며(이계원, 2001), 부모의 양육행동이 적절할수록 인터넷 중독수준이 낮은 것으로 나타났다. 인터넷 중독과 가족 내 의사소통 수준은 상호 밀접한 관련을 가지고 있어, 가족 내 의사소통에 문제가 있는 경우 청소년의 인터넷 중독이 보다 강하게 나타났다. 가정폭력을 경험한 집단 중 피학대만을 경험한 집단과 부모 간 폭력을 목격ㆍ피학대를 경험한 집단에서 청소년의 인터넷 중독이 심각한 것으로 나타났다. 인터넷 중심의 친구관계가 많을수록 게임중독에 더 많이 빠지며(이희경, 2003), 친구의 영향력이 인터넷 중독에 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 친구와의 긍정적 상호작용과 유사한 친구지지가 인터넷 중독수준을 낮추는데 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고하고 있다. 인터넷 중독 청소년은 공격성이 높았고, 청소년 범죄ㆍ비행을 발생시키는 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 학교폭력 및 가해 경험을 동시에 경험한 학생들의 인터넷 중독률이 심각한 수준으로 나타났으며, 인터넷 중독이 학교폭력 피해경험과 가해행위 간의 관계에서 유의미한 매개 효과가 있음을 보여주었다.