문맥 (context)
따라서 본 연구에서는 (1) 비행을 온라인과 오프라인 비행으로 나누어 세부적인 인터넷 이용유형이 각각 어떤 유형의 비행과 연관이 있는지 살펴보고자 한다. 인터넷 이용유형의 경우 정보추구형, 온라인 교류형 활동, 온라인 게임, 성인용 사이트 열람으로 구분할 수 있는데 각 세부유형에 따라 온라인 비행의 발생에 미치는 영향력은 차이를 보인다. 특히 선행연구들에서는 게임하기와 성인용 사이트 열람을 오락추구형으로 통합하여 사용하고 있는데 같은 오락추구형임에도 온라인 게임에 대한 연구결과 비행에 영향을 미치는 영향력에 대한 논의가 완벽히 일치하지 않는다. 이에 오락추구형을 온라인 게임과 성인용 사이트 열람으로 분리하여 정보검색, 온라인 교류형 활동, 온라인 게임, 성인용 사이트 열람이라는 네 개의 인터넷 이용유형이 비행에 미치는 영향을 보고자 한다. 또한 비행의 경우에도 온라인 비행과 오프라인 비행으로 나눌 수 있는데 이러한 비행은 다시 지위비행, 폭력비행, 재산비행, 성비행으로 각각의 비행유형을 세분화할 수 있다. 이처럼 인터넷 이용유형과 청소년 비행 모두 다양한 유형으로 세분화될 수 있다는 점에서 각각의 인터넷 이용유형이 어떤 유형의 비행과 연관되는지 그 차이를 경험적으로 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 온-오프라인 비행유형별로 비행 위험과 연관된 인터넷 이용유형을 알아보았다. 동시에 기존 오프라인 비행을 설명하는 주요 변수들과 인터넷 이용유형을 함께 고려하여 본 연구와 기존 일탈 이론과의 통합을 모색하고자 했다. 특히 사회학습이론의 요인인 비행친구 수와 심리내적요인 중 자기 통제력을 인터넷 이용유형이 온-오프라인 비행을 발생시키는데 영향을 미치는 조절변수로 선정하여 분석을 진행하였다. 첫 번째 연구문제에 대한 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 정보검색, 온라인 교류형 활동, 온라인 게임, 성인용 사이트 열람인 네 개의 인터넷 이용유형 모두 온라인 비행을 발생시키는 것으로 나타났으나 오프라인 비행에서는 온라인 교류형 활동, 성인용 사이트 열람만이 비행의 발생에 유의미한 영향을 미쳤다. 이를 비행항목별로 살펴보면 온라인 비행에서는 성인용 사이트 열람의 경우 6가지 온라인 비행항목 모두에 강한 영향을 미쳤으며, 온라인 교류형 활동은 네 항목, 정보검색은 하나의 항목에 영향을 미치고 있었다. 온라인 게임의 경우 어떠한 온라인 비행 항목에 대해서도 통계적으로 유의하지 않았다.
본 연구에서는 한국청소년패널조사(KYPS)가 2003년부터 2007년까지 5회에 걸쳐 전국의 중학교 2학년 청소년들(제주도 제외)을 대상으로 조사한 패널자료를 사용한다. 표본의 경우 층화다단계집락표집(Stratified multi-stage cluster sampling)을 이용해 선정하였으며 총 3,449명의 청소년을 대상으로 조사를 실시하였다(한국청소년패널조사, 2009). 한국청소년정책연구원(NYPI)에서는 조금 더 최근인 2010-2016년 7개년의 한국 아동⋅청소년패널조사(KCYPS) 데이터도 제공하고 있는데, KCYPS의 경우 기존 오프라인 비행을 설명하는 변수들인 스트레스(긴장), 부모애착, 부모감독, 또래애착, 자아 존중감, 공격성, 자기 통제력 등을 매년 측정하지 않았다는 한계를 지닌다. 따라서 본 연구에서는 기존 주요이론을 포함한 상태에서 인터넷 이용변수가 온라인 비행과 오프라인 비행에 미치는 영향을 살펴보고자 2003년–2008년 실시한 KYPS를 사용하였다.
본 연구에서는 한국청소년패널조사(KYPS)에서 실시한 5년간의 패널자료를 이용해 응답자 내의 효과를 살펴보는 고정효과 모형(Fixed effect model)을 실시한다. 고정효과 모형의 경우 시간에 따라 변하지 않는 응답자간의 모든 차이를 통제하고 독립변수의 효과를 추정하기 때문에, 각 독립변수의 효과는 한 청소년의 시간에 따른 변화 효과로 해석할 수 있는 장점이 있다. 예를 들어 고정효과 모형에서 비행친구 수가 비행에 긍정적 영향을 미친다면 이는 비행친구 수가 많은 청소년이 비행도 더 저지른다기 보다는, 어떤 청소년의 비행친구 수가 늘어날 때 비행을 저지를 가능성도 함께 늘어난다고 볼 수 있다. 이러한 응답자 내 변화 효과(within-effect)는 인터넷 이용유형별로 비행 위험을 높이는 맥락을 파악하려는 본 연구에 특히 유용한 방법이라 할 수 있다. 예를 들어 온라인 게임이 자기 통제력이 낮을 때 특히 오프라인 비행 위험을 높인다는 고정효과 추정 결과가 관찰되었다면, 이는 자기 통제력이 낮고 게임을 하는 학생들을 고위험군으로 파악해야 함을 뜻하기보다는, 한 학생의 자기 통제력이 낮아질 때 온라인 게임의 위험성에 주의를 더 기울여야 함을 뜻한다.
관심변수에서는 인터넷 이용유형 중 1-5범위에서 온라인 게임의 평균[=3.15]이 가장 높았다. 정보검색, 온라인 교류형 활동, 성인용 사이트 열람의 순으로 평균 이용 빈도가 낮아졌으며, 성인용 사이트 열람의 평균[=1.43]이 다른 인터넷 이용유형보다 특히 낮았다. 인터넷 이용유형 간 상관관계는 높지 않은 것으로 나타났으나, 정보검색과 온라인 교류형 활동을 같이하거나(상관관계 .23), 온라인 게임과 성인용 사이트 열람을 같이 하는 경향(상관관계 .24)이 있는 것으로 나타났다. 비행친구 수의 경우 응답 청소년들은 평균 약 4명의 비행친구를 사귀고 있는 것으로 나타났다. 1-5범위에서 낮은 자기통제력의 평균[=2.67]은 중간값인 3보다 낮게 나타났다. 통제변수를 살펴보면 사회인구학적 요인인 성별은 총 15,850명 중 남자가 7,967(50.26%)명 여자가 7,883(49.74%)의 분포를 보였으며 가구소득은 평균 약 313만원이었다.
통제변수는 사회인구학적 변수와 기존 선행연구에서 제시된 청소년 비행에 영향을 주는 요인들을 통제변수로 사용하고자 한다. 첫째, 사회인구학적 변수로는 가구소득, 전교등수(성적), 학년을 사용하였다. 가구소득의 경우 응답의 정확성을 위해 학부모를 대상으로 실시한 응답이며 학년의 경우 1차 조사 결과인 중학교 2학년을 준거집단으로 삼은 뒤 더미변수로 코딩하여 사용하였다. 둘째, 기존 선행연구에서 온-오프라인 비행을 설명하는 요인으로 제시되었던 변수들을 통제변수로 사용하였다. 컴퓨터 이용시간은 “컴퓨터를 이용하는 사람만 학생이 하루 평균 컴퓨터를 이용하는 시간은 얼마나 되십니까?”를 하루 평균 ( )시간 ( )분으로 측정하였으며 “분”으로 통일하여 사용한다. 컴퓨터를 사용하지 않는 경우 결측으로 처리하여 분석에 포함하지 않았다. 더불어 오프라인 비행을 설명하는 전통적인 요인들인 스트레스(긴장), 부모애착, 친구애착, 자아존중감, 공격성을 선정하여 사용한다. 5점 척도로 측정되었으며 각 변수에 해당하는 문항을 모두 합한 뒤 평균을 사용하였다.
인터넷 이용유형은 정보검색을 이용하는 정보추구형, 사람들과의 관계를 형성하고 소통하기 위해 인터넷을 사용하는 교류형, 온라인 게임이나 음란물을 시청함으로써 재미를 얻고자하는 오락추구형으로 구분할 수 있는데 각 세부유형에 따라 온-오프라인 비행의 발생에 미치는 영향력은 차이를 보인다(장현미, 김반야, 2008; 이성식, 2011 등). 정보추구의 목적으로 인터넷을 사용할 경우 온라인 비행이 감소하거나 상관관계가 낮았다(이소희, 성윤숙, 2001; 장현미, 김반야, 2008). 교류형의 경우 교류형 활동을 할수록 유해정보나 비행친구와 접촉할 기회가 늘어나 일탈행동에 휩쓸리게 될 가능성이 높아진다고 본다(김은미, 나은영, 박소라, 2007). 익명적이고 비대면적인 상황에서 채팅 또는 게시판상의 폭언과 같은 비행은 큰 비용이나 손실이 발생하지 않기 때문에 행동으로 실천하는 것이 용이하다. 계속해서 이러한 비행기회의 노출은 일탈을 학습 및 강화하는 요인과도 접촉을 빈번하게 만들기 때문에 인터넷 일탈을 증가시킨다고 본다(장현미, 김반야, 2008).
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
본 연구에서 분석에 사용된 한국청소년패널조사(KYPS) 데이터가 최근의 한국 아동⋅청소년패널조사(KCYPS) 데이터보다 연구 목적에 더 적합하다고 판단한 이유는 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation연구에서 KYPS 데이터를 선택한 구체적인 이유와 KCYPS 데이터의 한계를 비교하여 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extractionKCYPS 데이터의 특징과 한계점에 대한 정보를 추출한다.
- KCYPS의 경우 기존 오프라인 비행을 설명하는 변수들인 스트레스(긴장), 부모애착, 부모감독, 또래애착, 자아 존중감, 공격성, 자기 통제력 등을 매년 측정하지 않았다는 한계를 지닌다.
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3근거 선택
evidence_selectionKYPS를 사용해야만 했던 연구의 목적과 KCYPS의 결함 사이의 상관관계를 보여주는 문구를 선택한다.
- 본 연구에서는 기존 주요이론을 포함한 상태에서 인터넷 이용변수가 온라인 비행과 오프라인 비행에 미치는 영향을 살펴보고자 2003년–2008년 실시한 KYPS를 사용하였다.
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4논리 통합
logical_integration연구자는 기존 오프라인 비행을 설명하는 주요 변수들을 포함하여 분석하고자 하는데, KCYPS는 이러한 변수들을 매년 측정하지 않는다는 한계가 있으므로 KYPS가 더 적합하다는 논리를 구성한다.
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5결론 도출
conclusion_formulationKCYPS는 스트레스, 부모애착, 자기 통제력 등 기존 오프라인 비행 설명 변수들을 매년 측정하지 못하는 한계가 있는 반면, KYPS는 이러한 변수들을 포함한 상태에서 인터넷 이용변수의 영향을 살펴볼 수 있기 때문이다.
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6답변 생성
answer_generation도출된 결론을 바탕으로 최종 답변을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
KCYPS 데이터는 스트레스(긴장), 부모애착, 부모감독, 또래애착, 자아 존중감, 공격성, 자기 통제력 등 기존 오프라인 비행을 설명하는 주요 변수들을 매년 측정하지 못한다는 한계가 있다. 반면, 본 연구는 기존 주요이론을 포함한 상태에서 인터넷 이용변수가 온-오프라인 비행에 미치는 영향을 살펴보고자 하므로 이러한 변수들을 활용할 수 있는 KYPS 데이터가 더 적합하다.
핵심 해석 (core_interpretation)
KCYPS 데이터는 기존 오프라인 비행 설명 변수들을 매년 측정하지 못하는 한계가 있어, 해당 변수들을 포함해 분석하려는 본 연구 목적에는 KYPS 데이터가 더 적합하다.