PC 웹과 모바일(앱 및 웹)의 이용 행태 차이와 위치 기반 및 개인 맞춤형 검색 서비스의 특성 분석 doc_id PCY_201508270217141201_5

모바일 기기는 위치정보를 활용한 다양한 서비스 제공이 가능하다. 위치정보는 기지국, GPS 등을 기반으로 한 위치측정 기술이 적용되고, 이를 기반으로 이용자의 이동경로, 해당 위치 등을 활용한 위치기반 검색 서비스(location based service)가 제공된다. 초기의 위치기반 검색서비스는 이용자가 위치한 해당지역의 날씨정보, 교통정보, 주변정보 등을 제공하는 형태였으나, 최근에는 맵을 통해 해당지역의 다양한 정보를 제공하는 형태로 발전하였다. 더 나아가 자신의 이동패턴과 주변의 상황정보 및 검색기록 등을 다각적으로 분석한 개인형·맞춤형 검색결과를 제공하고 있다. 구글은 모바일 플랫폼(Android OS 운영체제)과 구글 맵을 활용하여 개인의 위치정보를 수집하고, 이를 바탕으로 검색 서비스를 제공한다. 단, 위치정보를 전송한다고 동의한 이용자를 대상으로 정보를 수집한다. 구글은 개인이 이동한 위치경로를 날짜별 시간대별로 수집하고, 이를 기초로 개인이 위치한 해당 지역의 교통정보, 날씨, 영화, 주차장 위치 등 다양한 정보를 제공한다. 특히 최근에는 개인의 이동경로를 바탕으로 ‘집까지의 소요시간’, ‘공항까지 거리’, ‘주변 극장 상영시간’ 등과 같은 맞춤형 정보를 제공하고 있다. 모바일 검색에서는 이용자로부터 개인 신호정보를 추출하고, 이를 데이터베이스화하여 개인에게 적합한 정보를 예측 제공하는 협업 필터링(collaborative filtering) 접근법이 적용된다. 협력 필터링 접근법은 이용자의 과거의 성향이 미래에서도 그대로 유지될 것이라는 기본 가정으로 설계된 알고리즘으로, 이용자와 선호가 유사한 이웃들의 검색 패턴, 구매 행동 등의 선호체계를 분석하여 이용자 특성에 따라 유형(profiling)을 분류하는 기법이다. 특히 Context 정보를 수집하기 위한 방법으로 협업 필터링 등의 기법이 고안되었으며, 개인의 GPS 정보, 가입정보 등을 함께 이용하여 특정 정보를 제공한다. 그러나 개인정보 활용 및 노출 등의 문제가 발생할 우려가 존재한다. 최근 모바일 정보검색 서비스에서는 개인의 추천, 댓글 등과 같은 모바일 웹상의 이용정보를 활용하여 Context 정보를 추출하는 협업 필터링 기법이 적용된다. 필터링 방법은 이용자의 검색기록, SNS 활동, 관심, 과거 구매이력 등의 정보를 바탕으로 유형별로 분류하고, 해당 유형에서 이용자가 좋아할 만하거나 도움이 될 만한 정보를 우선 노출하거나 자동으로 추천하는 방법으로 활용된다. 웹 브라우저 측면에서 볼 때는 PC 인터넷과 모바일 인터넷이 서로 다른 용도를 보여 준다는 점도 특징이다. PC 인터넷에서는 정보 검색뿐만 아니라 인터넷 뱅킹, 쇼핑, 최근에는 에이잭스(Ajax, Asynchronous javascript and XML)를 이용한 문서 작성 기능까지 컴퓨터에서 구현할 수 있는 대부분의 기능들이 웹 브라우저에서 구현 가능하도록 기술이 발달하였다. 모바일 웹에서는 이와 달리 정보 검색을 제외한 많은 기능들이 앱이라는 애플리케이션을 통해서 이루어지기 때문에, 모바일 금융이나 게임 등의 목적으로 모바일 기기를 이용하는 사용자들은 웹브라우저 대신 앱을 이용하는 형태를 보이게 되었다. 따라서 모바일 인터넷은 웹브라우저의 기본적인 기능인 정보검색을 위주로 이용하는 행태를 보여 주고 있다. 본 연구의 모바일 인터넷 이용행태 분석은 이용자가 실제로 검색한 이용로그 데이터를 활용하였다. 추출한 3,000명의 패널 중 2,991명이 PC 기반 인터넷을 사용하였고, 이 중 2,102명은 PC와 모바일 인터넷을 동시에 사용한 것으로 나타났다. 특이한 점은 모바일 앱의 로그기록당 체류시간(1.41분)이 PC 웹(0.54분)이나 모바일 웹(0.64분)에 비해서 현격히 높게 나타난 부분이다. 이는 인터넷의 사용이 PC에서 모바일 기기로 점점 이동하고 있다는 점, 모바일 앱의 사용이 모바일 웹의 사용보다 더 많다는 점을 설명하고 있다. 모바일 인터넷의 이용행태를 살펴보기 위해서 주중과 주말에 시간대별 트래픽 양을 각각 나누어 살펴보았다. 주중에는 업무시간과 실내 활동 시간대에 PC 웹 트래픽이 높았으며, 자유롭게 이동이 가능한 주말에는 모바일 인터넷 트래픽이 PC 웹 트래픽 수준까지 증가한 것을 볼 수 있다. 이를 통해 PC 웹에서 인터넷 이용행태는 공간적인 제약을 많이 받는데 비해, 모바일 웹은 이러한 제약에서 좀 더 자유롭다는 것을 확인하였다. 연령별 인터넷 이용 패턴에서도 패널 수가 많지 않은 7∼12세 사이를 제외하고는 전반적으로 모바일 앱, PC 웹, 모바일 웹 순으로 사용량이 많은 패턴을 지속적으로 보여 주었다. 다만 모바일 앱, PC 웹, 모바일 웹의 상대적인 이용 비율 차이는 연령 구간별로 조금씩 다르게 나타났다. 전반적으로 13세에서 29세 사이의 연령대 패널은 다른 연령대보다 모바일 웹의 이용 비중이 더 높았고, 30세이상의 연령대 패널들은 상대적으로 PC 웹의 이용 비중이 더 높게 나타났다. 이러한 통계량은 다양한 관점에서 해석해 볼 수 있는데, 일반적으로 학생 신분인 20세 이하 패널들은 PC 사용 시간이 성인보다 어느 정도 제약을 받기 때문에 상대적으로 모바일 기기 사용량이 더 많은 것으로 볼 수 있다. 다른 한편으로는 고연령층인 40대 이상 패널들이 10∼20대 패널들 보다 하이테크인 모바일 기기에 대한 사용에 덜 익숙한 것이 통계량에 반영되었다고 유추해 볼 수도 있다. 또 다른 특징 중 하나는 PC 웹 이용의 검색어 중 ‘보호나라’에 관한 것이다. 이는 2014년 4월 8일에 Windows XP의 보안 지원 업데이트가 종료된 것에 원인이 있다. 대부분의 개인용 컴퓨터가 Windows를 이용하기 때문에, PC 웹의 검색 이용에서 많은 패널들이 Windows XP 보안 지원에 대한 대안으로 한국인터넷진흥원(KISA)에서 제공하는 보호나라에 대한 검색을 질의한 것으로 보인다. 하지만 연구 자료는 Android 운영체제를 이용한 모바일 기기를 대상으로 수집되었기 때문에, PC 웹에 비해서 상대적으로 보호나라에 대한 검색 빈도가 낮게 나타났다. 모바일 웹의 관점에서 보았을 때는 대부분의 PC 웹에서 이용 가능한 기능들이 대부분 모바일 앱(금융서비스, 쇼핑몰 등)을 통해 이루어지면서, 모바일 웹에서는 일반 정보 및 뉴스 검색에만 주로 이용되었다. 대표적으로 모바일 웹 검색의 상당 부분이 날씨에 대한 정보 검색에 이용된 것을 순위를 통해서 확인할 수 있었다. 따라서 이러한 순위 비교를 통해서 PC 웹의 검색은 주로 웹사이트 주소 검색, 전자상거래 관련 쪽에 초점이 맞추어진 반면, 모바일 웹은 뉴스 및 정보 검색에 주로 초점이 맞추어져 있다고 비교해 볼 수 있다. 위의 분석처럼 검색단어 자체를 분류한 경우는 검색어 간의 연관성과 검색 목적을 제대로 반영하는 데 한계가 있다. 따라서 이번에는 검색 단어들과의 연관성을 고려하여 검색어들을 일정한 그룹으로 분류한 뒤에 검색횟수를 다시 집계하여 보았다. 단, 전체 패널이 아닌 PC 웹과 모바일 웹을 모두 사용한 2,102명의 패널에 대해서만 검색어 조회 횟수를 집계하였다. PC웹의 검색어 그룹의 조회 빈도수를 비교해 보았을 때, 기존의 순위와는 달리 위치 정보에 대한 검색과 토렌트에 대한 검색이 순위권에 집계된 것을 확인할 수 있었다. 위치 정보에 대한 검색어들이 많이 조회된 이유는 2014년 1월 1일부터 시행된 도로명주소법 때문인 것으로 해석된다. 토렌트와 관련된 검색어들은 주로 TV 프로그램이나 기타 영상자료에 대한 검색을 목적으로 이루어진 것이 많았다. 그 외에도 여행 관련 정보들 역시 패널들이 주로 검색하는 검색어 그룹 중 하나로 나타났다. 모바일 웹에서는 앞서 보였던 패턴과 마찬가지로 정보 획득과 관련된 검색어들이 많이 집계되었다. PC 웹과 마찬가지로 ‘위치 검색’ 그룹이 상위권에 나타났지만, 이는 앞서 PC 웹에서 도로명주소를 조회한 것과는 달리 스마트폰의 GPS를 기반으로 위치정보를 획득하기 위한 검색이 주를 이룬다는 차이점이 있다.