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문제 정의
- 따라서 본 연구는 중․장년층의 인구통계학적 특성에 따라 그들의 모바일 정보이용행태의 실태를 파악하고, 분석하는데 목적을 두고 있다.
- 본 연구는 우리나라 중․장년층의 모바일 정보이용행태를 성별, 학력, 소득수준, 거주지역,건강상태, 직업의 유무의 인구통계학적 특성에 따라 분석하는데 그 목적이 있으며, 이를 위해 전국 각 지역 특히, 특별시, 광역시, 시, 군에 거주하는 50세 이상~64세 이하의 중․장년들을대상으로 자체적으로 설계된 설문지를 통하여 데이터들을 수집하였다. 설문에 응답한 193명 중 결측값을 제외한 191명의 데이터로 SPSSVer.
제안 방법
- 먼저, 대상의 거주 지역별 인구통계학적 특성을 조사하기 위해 특별시, 광역시, 시, 군으로 한정하였다. 그 다음 전국단위 조사를 위해 각 시․군별 홈페이지 방문과 전화 조사를 통해 각 도시, 군등을 선정한 뒤, 선정된 지역 내에 위치한 공공기관이나 기타단체들을 대상으로 담당자의 협조를 득한 곳을 최종 선정하였다.
- 본 설문에서는 성별, 학력, 소득수준, 거주지역, 건강상태, 직업 유무의 6가지 인구통계학적 변수를 채택하였다. 그리고 모바일 정보이용행태와 관련된 지표를 대표적으로 모바일을 통해 이용 중인 정보콘텐츠의 유형, 이용시간, 이용수준, 모바일의 유용성 및 편의성에 대한 인식,모바일 이용 및 재이용 여부의 5가지로 나누었다. 모바일을 통해 이용 중인 정보콘텐츠는 생활, 복지, 문화예술, 뉴스, 교육, 경제, 여가 정보와 같이 7문항으로 세분하였고, 이용시간과 이용수준은 각각 1문항, 모바일 유용성에 대한 인식 8문항, 지속적인 모바일 이용 및 재이용 여부는 2문항으로 구성하여 작성하였다.
- 둘째, 설문조사는 중․장년층의 문항에 대한이해도를 고려하여 온라인과 오프라인에서 진행되었으며, 다소 이해하기 어려운 문항에 대해서는 부연설명을 통해 이해를 도왔다. 또한 수집된 자료는 향후 SPSS 통계분석에 이용하기 위해 코딩하여 데이터화 했다.
- 을 대상으로 하였으며, 오프라인 설문조사 지역 및 기관 선정은 다음과 같은 단계를 걸쳐 진행되었다. 먼저, 대상의 거주 지역별 인구통계학적 특성을 조사하기 위해 특별시, 광역시, 시, 군으로 한정하였다. 그 다음 전국단위 조사를 위해 각 시․군별 홈페이지 방문과 전화 조사를 통해 각 도시, 군등을 선정한 뒤, 선정된 지역 내에 위치한 공공기관이나 기타단체들을 대상으로 담당자의 협조를 득한 곳을 최종 선정하였다.
- 그리고 모바일 정보이용행태와 관련된 지표를 대표적으로 모바일을 통해 이용 중인 정보콘텐츠의 유형, 이용시간, 이용수준, 모바일의 유용성 및 편의성에 대한 인식,모바일 이용 및 재이용 여부의 5가지로 나누었다. 모바일을 통해 이용 중인 정보콘텐츠는 생활, 복지, 문화예술, 뉴스, 교육, 경제, 여가 정보와 같이 7문항으로 세분하였고, 이용시간과 이용수준은 각각 1문항, 모바일 유용성에 대한 인식 8문항, 지속적인 모바일 이용 및 재이용 여부는 2문항으로 구성하여 작성하였다.
- 본 설문에서는 성별, 학력, 소득수준, 거주지역, 건강상태, 직업 유무의 6가지 인구통계학적 변수를 채택하였다. 그리고 모바일 정보이용행태와 관련된 지표를 대표적으로 모바일을 통해 이용 중인 정보콘텐츠의 유형, 이용시간, 이용수준, 모바일의 유용성 및 편의성에 대한 인식,모바일 이용 및 재이용 여부의 5가지로 나누었다.
- 본 연구에서는 중․장년층의 인구통계학적 특성과 모바일 정보이용행태 실태를 파악하기 위해 설문지를 사용하였으며, 온라인과 오프라인 설문조사를 함께 실시하였다. 설문조사에 사용된 설문지는 문헌연구 및 이전 설문조사 경험들을 바탕으로 ｢경북대학교 정보격차연구사업단｣에서 자체 개발하여 사용하였다.
- 본 연구에서는 중․장년층의 인구통계학적 특성과 모바일 정보이용행태 실태를 파악하기 위해 설문지를 사용하였으며, 온라인과 오프라인 설문조사를 함께 실시하였다. 설문조사에 사용된 설문지는 문헌연구 및 이전 설문조사 경험들을 바탕으로 ｢경북대학교 정보격차연구사업단｣에서 자체 개발하여 사용하였다.
- 셋째, 설문대상자인 중․장년들의 개략적인 인구통계학적 특성을 파악하기 위해 (1) 성별,(2) 학력, (3) 소득수준, (4) 건강상태, (5) 거주지역, 그리고 (6) 직업 유무를 변수로 채택하였다.
- 자료 수집은 설문지를 이용하였으며, 설문조사 진행에 있어, 중․장년층에서 다양하게 나타나는 학력수준과 문화경험, 문항 이해도 등을 고려하여 오프라인과 온라인 설문조사 방법으로 실시하였다. 특히 각 문항에 대한 이해가 어려운 설문대상자에 한해서는 면대면으로 부가적인 설명을 통하여 실시하였다 (온라인 설문 제외).
대상 데이터
- 그리고 온라인설문 대상 선정은 선정 기관 중에서 오프라인 설문에 참여하지 못한 인원과 홈페이지에 설문참여의사를 밝힌 인원들을 대상으로 진행되었으며, 오프라인 설문과 문항은 동일하다.
- 본 연구는 우리나라 중․장년층의 모바일 정보이용행태를 성별, 학력, 소득수준, 거주지역,건강상태, 직업의 유무의 인구통계학적 특성에 따라 분석하는데 그 목적이 있으며, 이를 위해 전국 각 지역 특히, 특별시, 광역시, 시, 군에 거주하는 50세 이상~64세 이하의 중․장년들을대상으로 자체적으로 설계된 설문지를 통하여 데이터들을 수집하였다. 설문에 응답한 193명 중 결측값을 제외한 191명의 데이터로 SPSSVer. 21를 통하여 빈도분석, 교차분석, 차이분석을 실시하였다.
- 설문조사는 주 연구대상인 중장년층을 대상으로 2014년 7월 2일부터 8월 16일까지 전국단위로 실시하였으며, 특별시, 광역시, 시, 군에서 15일간 실시된 설문조사를 통해 수집된 193명 중 결측값을 가진 응답인원 2명을 제외한 191명을 최종 대상으로 정리하였다. 수집된 데이터는 다시 세부항목들로 코딩하여 SPSS Ver.
- 앞서 언급한 바와 같이 본 연구의 대상은 향후 고령층으로 유입될 세대를 고려하여 50세부터 64세까지의 중․장년층8)을 대상으로 하였으며, 오프라인 설문조사 지역 및 기관 선정은 다음과 같은 단계를 걸쳐 진행되었다. 먼저, 대상의 거주 지역별 인구통계학적 특성을 조사하기 위해 특별시, 광역시, 시, 군으로 한정하였다.
- 첫째, 본 연구에서는 조만간 고령층으로의 유입될 50세에서 64세 사이의 중․장년층을 대상으로 삼았으며, 조사지역은 우리나라의 전국단위로 대도시 및 중․소도시와 군으로 한정하였다.
데이터처리
- 설문에 응답한 193명 중 결측값을 제외한 191명의 데이터로 SPSSVer. 21를 통하여 빈도분석, 교차분석, 차이분석을 실시하였다. 이 연구의 결과를 요약하면다음과 같다.
- 넷째, 모바일 정보이용행태는 중․장년층의직접적인 모바일 정보이용과 관련된 행동 및 인식들을 파악하기 위해 이들이 사용 중인 (1) 모바일 정보콘텐츠의 유형, (2) 이용시간, (3) 이용수준, (4) 모바일의 유용성에 대한 인식,그리고 (5) 지속적인 모바일 이용 및 재이용 여부의 5가지 항목으로 정의하였다. 다섯째, 수집된 데이터는 다양한 인구통계학적 특성에 따른 차이검정 및 상관분석을 통해 분석하였다.
- 중․장년층은 성별에 따라 모바일 이용행태에 어떠한 차이가 있는지 알아보기 위해 <표 5 와', '>와')">>와 같이 성별과 모바일 이용시간 및 이용수준을 독립표본 t검정을 통해 분석했다.
- 중․장년층은 인구통계학적 특성에 따라 모바일 정보콘텐츠 활용유형에는 어떤 차이가 있는지 알아보기 위해 교차분석을 실시했다( 참조).
- 중․장년층의 최종학력에 따라 모바일 이용행태에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 최종학력과 모바일 이용시간 및 이용수준에서 일원배치분산분석을 실시했다(, 참조).
성능/효과
- 4) 이러한 시대적 상황 가운데 전통과 혁신이라는 양면적 가치관을 소유한베이비부머(Baby-boomers)5) 세대와 같은 중·장년들의 노인인구로의 유입은 기존에 가지고 있던 고령층의 성향에 변화를 가져오고 있다.
- 434로 차이가 나타나지 않았다(표 생략). 4.7 거주 지역에 따른 모바일 이용행태 분석 중․장년층의 거주 지역에 따라 모바일 이용행태에 차이가 있는지 알아보기 위하여 일원분산분석을 실시한 결과, 동질성 검사에서 Levene의 유의확률이 .153이며, F는 2.038, 유의확률.589로 나타났으며, 영가설 기각에 의해 사후비교분석을 실시한 결과 어떤 항목에서도 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한 거주지역과 모바일 이용시간 간에 차이분석을 실시한 결과 동질성 검사에서 Levene의 유의확률이 .
- 거주 지역에 따라 이용하는 모바일 정보콘텐츠의 유형에 차이가 있는지 분석한 결과, ‘생활정보’,‘문화예술정보’, ‘교육정보’, ‘여가정보’에서 유의한 차이가 나타났다.
- <표 7>과 같이 일원배치분산분석을 실시한 결과, Levene의 등분산 검정에서 유의확률이 .248로 영가설이 기각되었다.
- 161로 나타나 관련 항목에서는 유의한 차이가 없음을 알 수 있다. 그리고 영가설의 기각에 의한 사후비교분석을 실시한 결과, 최종학력에 따른 어느 집단 간에도 모바일 이용 시간에 대해서 유의한 차이가 나타나지 않는 것을 알 수 있었다.
- 160로 나타나 관련 항목에서는 유의한 차이가 없음을 알 수 있다. 그리고 영가설의 기각에 의한 사후비교분석을 실시한 결과, 최종학력에 따른 어느 집단 간에도 모바일 이용수준에 대해서 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.
- 넷째, 모바일 정보이용행태는 중․장년층의직접적인 모바일 정보이용과 관련된 행동 및 인식들을 파악하기 위해 이들이 사용 중인 (1) 모바일 정보콘텐츠의 유형, (2) 이용시간, (3) 이용수준, (4) 모바일의 유용성에 대한 인식,그리고 (5) 지속적인 모바일 이용 및 재이용 여부의 5가지 항목으로 정의하였다. 다섯째, 수집된 데이터는 다양한 인구통계학적 특성에 따른 차이검정 및 상관분석을 통해 분석하였다.
- 넷째, 중․장년층은 성별, 거주지역, 그리고 건강상태는 모바일 정보이용행태에 차이를 보이지 않았다.
- 둘째, 중․장년층은 소득수준에 따라 모바일이용시간과 이용수준에서는 차이가 없었으나,‘뉴스’ 모바일 정보콘텐츠 활용에서는 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 589로 나타났으며, 영가설 기각에 의해 사후비교분석을 실시한 결과 어떤 항목에서도 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한 거주지역과 모바일 이용시간 간에 차이분석을 실시한 결과 동질성 검사에서 Levene의 유의확률이 .450이며, F는 5.794, 유의확률 .341로 나타났으며, 영가설 기각에 의해 사후비교분석을 실시한 결과,어떤 항목에서도 유의한 차이가 나타나지 않았다(표 생략).
- 마지막으로 성별과 건강상태에서는 어떠한 모바일 정보콘텐츠 활용유형에서도 그에 따른 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
- 성별에 따라 모바일 이용수준 간에 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t검정을 실시한 결과, F값은 .380이며 Levene의 등분산 검정에서 유의확률이 .538로 등분산이 가정된 것으로 나타났다. 따라서 t 통계량은 .
- 셋째, 중․장년층은 직업유무에 따라 모바일이용시간과 이용수준에서는 차이가 없었으나,복지, 뉴스, 경제, 여가의 모바일 콘텐츠 활용에서 유의미한 차이가 나타났다.
- 연령에 따라 이용하는 모바일 정보콘텐츠의 유형에서 모든 영역에 걸쳐서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 즉, 중․장년층의 연령을 다시 3그룹(50-54세, 55-59세, 60-64세)으로 세분하였을 경우 이들 그룹 간에는 이용하는 모바일 정보콘텐츠의 유형이 전체적으로 서로 다르다는 것을 알 수 있다.
- 7%)으로 나타났다 (‘그렇다’와 ‘매우 그렇다’를 합한 수치). 이상의 분석을 종합해 보면,우리나라의 중․장년층은 전반적으로 모바일기기 및 정보 이용에 있어 긍정적인 인식을 가지고 있다고 할 수 있다.
- 전체 응답자 중 142명(74.4%)이 모바일 정보나 기기의 지속적인 이용에 대해 긍정적인 답변을 했으며,모바일 기기나 정보를 다시 구매하거나 이용할 의사를 가진 응답자 또한 전체 응답자 중 135명(70.7%)으로 나타났다 (‘그렇다’와 ‘매우 그렇다’를 합한 수치).
- 중․장년층의 건강상태에 따라 모바일 이용행태에 차이가 있는지 알아보기 위해 일원분산분석을 실시한 결과, 동질성 검사, 분산분석, 사후비교분석의 모든 항목에서 유의한 차이가 나타나지 않았다.
- 중․장년층의 성별에 따라 모바일 이용시간에 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t검정을 실시한 결과, F값은 2.02이며 Levene의등분산 검정에서 유의확률이 .157이므로 등분 산이 가정된 것으로 나타났다. 따라서 t 통계량은 -.
- 중․장년층의 소득상태에 따라 모바일 정보 이용행태에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 모바일 이용시간과 이용수준에 대한 차이분석을 실시한 결과, 모바일 이용수준에서의 F통계량은 1.410, 유의확률 .232로 유의수준 .05에서 차이가 없는 것으로 나타났으며, 모바일 이용시간에서도 F통계량 .954, 유의확률 .434로 차이가 나타나지 않았다(표 생략). 4.
- 중․장년층의 직업의 유무에 따라 모바일 이용행태시간에 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t검정을 실시한 결과, 직업의 유무와 모바일 이용시간 간에서는 F값이 3.878, Levene의 등분산 검정에서 유의확률이 .050으로 등분 산이 가정되지 않은 것으로 나타났다. 따라서 t 통계량은 -.
- 첫째, 중․장년층은 학력수준에 따라 모바일이용시간과 이용수준에는 차이가 없었다. 하지만 이들이 활용하고 있는 모바일 정보콘텐츠의 유형은 서로 다르게 나타났다.
후속연구
- 현재 고령화 사회에서 나타나는 문제점들 중의 하나로 정보이용에 있어서의 격차를 이야기할 수 있으며, 이 문제로 인해 세대 간 정보 및 소통의 단절과 같은 다양한 사회문제들이 지속적으로 발생되고 있다. 때문에 이를 개선하기 위해 현재 고령층 관련연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 이러한 연구들을 통해 고령층의 정보이용행태 및 인식의 변화와 개선 등의 방향으로 지속적인 노력을 기울인다면 관련 사회 문제들을 해결할 수 있을 것으로 예상한다. 이러한 이유 때문에 고령층의 정보이용행태에 관한 연구가 지속되어야 하는 것에는 큰 이견이 없을 듯하다.
- 차후 연구에서는 앞서 언급한 연구의 한계점들을 보완하여 좀 더 많은 수의 모집단을 대상으로 연구가 이루어져야 할 것이다. 또한 모바일 정보콘텐츠 활용에 있어서 중․장년층의 정보이용에 영향을 미치는 변수들이 무엇인지 그리고 그 이유는 무엇인지를 보다 심층적으로 연구하여 정보이용행태에서 발생하는 다양한 문제의 원인을 깊이 있게 분석하고 이를 바탕으로 그 원인을 예방하며, 나아가 이들이 양질의 맞춤형 정보콘텐츠를 이용하고 스스로가 정보활동의 주체가 되는데 도움을 줄 수 있는 기초자료가 되길 기대한다.
- 본 연구는 데이터의 수적 한계, 그리고 다양한 인구통계학적 변수를 망라하지 못하고 몇 가지 항목에 국한시킨 한계로 인해 연구결과를 일반화하기에는 아직 다소 부족함 있다. 하지만 관련 선행 연구들이 주로 고령층이나 젊은 세대들에 맞춰 이루어져왔고, 앞으로 고령층에 편입될 중․장년층 세대에 대한 연구가 미비하다는 점에서 본 연구가 이 분야 연구의 다양화와 앞으로 연령층간의 정보활용 격차를 해소하고 관련 정책 및 연구를 진행시키는데 기여할수 있을 것으로 기대한다.
- 차후 연구에서는 앞서 언급한 연구의 한계점들을 보완하여 좀 더 많은 수의 모집단을 대상으로 연구가 이루어져야 할 것이다. 또한 모바일 정보콘텐츠 활용에 있어서 중․장년층의 정보이용에 영향을 미치는 변수들이 무엇인지 그리고 그 이유는 무엇인지를 보다 심층적으로 연구하여 정보이용행태에서 발생하는 다양한 문제의 원인을 깊이 있게 분석하고 이를 바탕으로 그 원인을 예방하며, 나아가 이들이 양질의 맞춤형 정보콘텐츠를 이용하고 스스로가 정보활동의 주체가 되는데 도움을 줄 수 있는 기초자료가 되길 기대한다.
- 본 연구는 데이터의 수적 한계, 그리고 다양한 인구통계학적 변수를 망라하지 못하고 몇 가지 항목에 국한시킨 한계로 인해 연구결과를 일반화하기에는 아직 다소 부족함 있다. 하지만 관련 선행 연구들이 주로 고령층이나 젊은 세대들에 맞춰 이루어져왔고, 앞으로 고령층에 편입될 중․장년층 세대에 대한 연구가 미비하다는 점에서 본 연구가 이 분야 연구의 다양화와 앞으로 연령층간의 정보활용 격차를 해소하고 관련 정책 및 연구를 진행시키는데 기여할수 있을 것으로 기대한다.
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