최근 빅데이터와 같은 디지털 환경으로 다양한 정보 매체를 통해 정보와 지식을 생산되고 있는 반면 이렇게 생산된 정보가 법적인 테두리를 벗어나 무분별하게 확대되고 재생산 되는등 정보의 역기능 역시 커지고 있다. 특히, 개인정보의 경우 기존의 목적 외에 사용되거나 잘못된 형태로 사용이 되면 피해가 발생된다. 일반적으로 사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 기업이나 조직이 개인정보를 안전하게 지켜줄 것이라고 믿기 때문이다. 본 연구는 정보 프라이버시에 대한 위험과 이를 억제하는 정책이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 위해 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰, 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구결과, 빅데이터 시대에 정보 프라이버시 위험을 낮추고 정책을 명확하게 제시한다면 정보 프라이버시 염려는 낮아지고 기업에 대한 신뢰가 높아져 개인정보를 제공할 것이라는 것을 밝혔다.
최근 빅데이터와 같은 디지털 환경으로 다양한 정보 매체를 통해 정보와 지식을 생산되고 있는 반면 이렇게 생산된 정보가 법적인 테두리를 벗어나 무분별하게 확대되고 재생산 되는등 정보의 역기능 역시 커지고 있다. 특히, 개인정보의 경우 기존의 목적 외에 사용되거나 잘못된 형태로 사용이 되면 피해가 발생된다. 일반적으로 사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 기업이나 조직이 개인정보를 안전하게 지켜줄 것이라고 믿기 때문이다. 본 연구는 정보 프라이버시에 대한 위험과 이를 억제하는 정책이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 위해 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰, 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구결과, 빅데이터 시대에 정보 프라이버시 위험을 낮추고 정책을 명확하게 제시한다면 정보 프라이버시 염려는 낮아지고 기업에 대한 신뢰가 높아져 개인정보를 제공할 것이라는 것을 밝혔다.
This study built the theoretical frameworks for empirical analysis based on the analysis of the relationship among the concepts of risk of information privacy, the policy of information privacy via the provision studies. Also, in order to analyze the relationship among the factors such as the concer...
This study built the theoretical frameworks for empirical analysis based on the analysis of the relationship among the concepts of risk of information privacy, the policy of information privacy via the provision studies. Also, in order to analyze the relationship among the factors such as the concern of information privacy, trust, intention to offer the personal information, this study investigated the concepts of information privacy and studies related with the privacy, and established a research model about the information privacy. Followings are the results of this study: First, the information privacy risk has the positive effects upon the information privacy concern and it has the negative effects upon the trust. Second, the information privacy policy has the positive effects upon the information privacy concern and it has the negative effects upon the trust. Third, the information privacy concern has the negative effects upon the trust. At last, the information privacy concern has the negative effects upon the provision intention of personal information and the trust has positive effects upon the offering intention of personal information.
This study built the theoretical frameworks for empirical analysis based on the analysis of the relationship among the concepts of risk of information privacy, the policy of information privacy via the provision studies. Also, in order to analyze the relationship among the factors such as the concern of information privacy, trust, intention to offer the personal information, this study investigated the concepts of information privacy and studies related with the privacy, and established a research model about the information privacy. Followings are the results of this study: First, the information privacy risk has the positive effects upon the information privacy concern and it has the negative effects upon the trust. Second, the information privacy policy has the positive effects upon the information privacy concern and it has the negative effects upon the trust. Third, the information privacy concern has the negative effects upon the trust. At last, the information privacy concern has the negative effects upon the provision intention of personal information and the trust has positive effects upon the offering intention of personal information.
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문제 정의
따라서 본 논문은 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 위험과 정책이 개인정보를 제공할 것인가의 연구 주제를 설정하고 실증 분석을 통해 검증하였다.
따라서 본 연구는 기존의 정보 프라이버시 보호와 관련된 연구의 한계점을 극복하고 빅데이터 시대에 대비한 정보 프라이버시 위험과 정책에 따른 개인정보 제공 의도간의 관계를 실증 분석하고자 한다.
본 연구는 빅데이터 기반의 개인정보 보호 및 데이터 활용을 위한 개인정보 제공의도를 연구하기 위하여 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰에 어떠한 영향을 주는지 그리고 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위하여 다음과 같이 내용으로 설문 항목을 구성하였다. 또한 본 연구를 위한 변수의 조작화는 기존의 선행연구를 바탕으로 진행하였으며, [Table 1]과 같다.
본 연구에서는 빅데이터, 사물인터넷 등 급증하고 있는 데이터 유통과 활용에 따른 개인정보 제공의도를 분석하기 위해 빅데이터 기반의 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 본 연구는 스마트 기기를 사용하는 과정에서 발생되는 다양한 상황에서 사용자가 주관적으로 느끼게 되는 인지적 경험을 기반으로 사용자의 행동을 알아보고자 하며 관련된 선행연구를 바탕으로 [Figure 1]과 같이 제시하였다.
본 연구에서는 빅데이터, 사물인터넷 등 급증하고 있는 데이터 유통과 활용에 따른 개인정보 제공의도를 분석하기 위해 빅데이터 기반의 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 본 연구는 스마트 기기를 사용하는 과정에서 발생되는 다양한 상황에서 사용자가 주관적으로 느끼게 되는 인지적 경험을 기반으로 사용자의 행동을 알아보고자 하며 관련된 선행연구를 바탕으로 [Figure 1]과 같이 제시하였다.
가설 설정
H1: 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 위험은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2: 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 위험은 신뢰에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H3: 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 정책은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H4: 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 정책은 신뢰에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H5: 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 염려는 신뢰에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H6: 빅데이터 시대의 정보 프라이버시 염려는 개인정보 제공의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H7: 빅데이터 시대의 신뢰는 개인정보 제공의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
본 연구는 빅데이터 기반의 개인정보 보호 및 데이터 활용을 위한 개인정보 제공의도를 연구하기 위하여 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰에 어떠한 영향을 주는지 그리고 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위하여 다음과 같이 내용으로 설문 항목을 구성하였다. 또한 본 연구를 위한 변수의 조작화는 기존의 선행연구를 바탕으로 진행하였으며, [Table 1]과 같다.
본 연구는 빅데이터 기반의 정보 프라이버시 위험과 정책에 관해 개발한 모델을 검증하기 위해 가설을 설정하였고, 이를 측정하고 검증하기 위하여 [Table 2]와 같이 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 가설 검증을 위해 구조방정식을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구모형과 가설을 검증하기 위해 최대우도법(Maximum likelihood)을 활용하여 검증하였다.
본 연구에서는 각 변수의 조작적 정의를 기반으로 측정항목의 신뢰성 검토를 위해 Cronbach’s Alpha 계수를 활용하여 신뢰성을 측정하였다.
정보의 손실을 최소화 하면서 변수들을 가능한 적은 수의 요인으로 줄이는 목적이 있는 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) 을 사용하였다. 항목의 축소와 각 요인을 쉽게 설명하기 위해 요인간의 상호독립성을 유지하며 회전하는 방법인 직각회전(Varimax Rotation) 방식을 사용하였으며, 요인결정방식은 요인이 설명해주는 분산의 양을 의미하는 고유값(Eigen Value)이 1 이상인 요인을 선정하여 5개의 요인으로 묶었다.
대상 데이터
본 연구에서 설정된 연구모형을 검증하기 위해 2015년 3월 9일부터 22일까지 총 14일간 온라인과 오프라인으로 설문을 진행하였으며 총 437명이 설문에 응답하였으며, 결측치를 포함하거나 불성실한 응답 18부를 제외한 419부가 최종적으로 본 연구의 실증분석에 이용되었다. 설문을 통해 응답된 유효 표본은 윈도우용 Excel 2010, SPSS 18.
데이터처리
0버전 프로그램을 사용하여 정리하였다. 또한 가설을 검증하기 위하여 요인분석 결과로 나타난 개별 요인을 토대로 AMOS 18.0을 활용하여 경로 분석을 실시하였다. 수집된 표본을 살펴보면, 응답자의 연령은 10대 7.
본 연구에서 설정된 연구모형을 검증하기 위해 2015년 3월 9일부터 22일까지 총 14일간 온라인과 오프라인으로 설문을 진행하였으며 총 437명이 설문에 응답하였으며, 결측치를 포함하거나 불성실한 응답 18부를 제외한 419부가 최종적으로 본 연구의 실증분석에 이용되었다. 설문을 통해 응답된 유효 표본은 윈도우용 Excel 2010, SPSS 18.0버전 프로그램을 사용하여 정리하였다. 또한 가설을 검증하기 위하여 요인분석 결과로 나타난 개별 요인을 토대로 AMOS 18.
6 이상으로 나타나 모두 기준을 충족시켰으며, 모든 요인이 높은 내적 일관성을 지니고 있는 것으로 나타났다. 정보의 손실을 최소화 하면서 변수들을 가능한 적은 수의 요인으로 줄이는 목적이 있는 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) 을 사용하였다. 항목의 축소와 각 요인을 쉽게 설명하기 위해 요인간의 상호독립성을 유지하며 회전하는 방법인 직각회전(Varimax Rotation) 방식을 사용하였으며, 요인결정방식은 요인이 설명해주는 분산의 양을 의미하는 고유값(Eigen Value)이 1 이상인 요인을 선정하여 5개의 요인으로 묶었다.
이론/모형
본 연구는 빅데이터 기반의 정보 프라이버시 위험과 정책에 관해 개발한 모델을 검증하기 위해 가설을 설정하였고, 이를 측정하고 검증하기 위하여 [Table 2]와 같이 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 가설 검증을 위해 구조방정식을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구모형과 가설을 검증하기 위해 최대우도법(Maximum likelihood)을 활용하여 검증하였다. 연구모델 적합도를 살펴보면 X² = 8012.
성능/효과
넷째, 정보 프라이버시 정책과 신뢰에 대한 표준화 경로계수는 -.047이고 t값은 -2.048*(p < .05)로 정보프라이버시 정책은 신뢰에 부(-)의 영향을 주는 것으로 조사되어 가설 4도 채택되었다.
이와 같은 결과를 고려했을 때, 본 연구는 정보 프라이버시 위험과 정책에 관한 연구모형을 확장할 수 있는 이론적 기초를 제공할 수 있으리라 판단된다. 둘째, 정보 프라이버시 염려는 개인정보 제공의도에 직접적인 영향을 주고 있지만 신뢰를 매개로 하여 간접적으로도 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 정보 프라이버시 염려와 신뢰가 개인정보 제공의도에 주용 영향도와 설명력을 고려하였을 때, 최근 빈번하게 발생한 개인정보 유출 사고로 인하여 개인정보 제공에 대한 생각이 감소했다는 것을 알 수 있다.
둘째, 정보 프라이버시 위험과 신뢰에 대한 표준화 경로계수는 -.109이고 t값은 -3.894**(p < .000)로 나타나 정보 프라이버시 위험이 높을수록 신뢰에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2는 채택되었다.
[22]의 연구에서 제시된 바와 같이 정보 프라이버시 위험에 대한 인식이 높을수록 개인의 정보 프라이버시 염려가 높아지는 것과(+) 정보 프라이버시 위험에 대한 인식이 높아질수록 신뢰가 낮아진다는(-) 연구와 동일한 결과를 보여주었다. 둘째, 정보 프라이버시 정책과 정보 프라이버시 염려, 신뢰의 연구 결과, 정보 프라이버시 정책은 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 신뢰에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 Hann et al.
[31]의 연구에서도 같은 결과를 얻었는데, 그들은 개인정보를 수집, 취급하는 기업에 대해서 개인정보 제공자가 신뢰를 하고 있으면 정보 프라이버시 염려가 줄어든다고 주장하였다. 마지막으로 정보 프라이버시 염려와 신뢰가 개인정보 제공의도간의 연구결과, 정보 프라이버시 염려가 높을수록 개인정보 제공의도가 낮은 것으로 나타났으며, 신뢰가 높을수록 개인정보 제공의도가 높은 것으로 나타났다. 이는 Li[21]의 연구에서 제시한 바와 같이 정보 프라이버시 염려가 높아질수록 개인정보 제공의도에 부(-)의 영향을 주고 신뢰가 높을수록 개인정보 제공의도에 정(+)의 영향을 준다는 연구와 동일한 연구결과를 보여주고 있다.
마지막으로, 정보 프라이버시 염려와 신뢰가 개인정보 제공의도에 대한 표준화 경로계수는 -.109, .497이고 t값은 -7.155**(p < .000), 26.889**(p <.000)로 나타나 정보 프라이버시 염려는 개인정보 제공의도에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났으며, 신뢰는 개인정보 제공의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 6과 7도 채택되었다.
[9]에서 제시된 온라인 개인정보보호 정책을 신뢰해야 개인정보 프라이버시에 대한 염려도가 낮아질 것이라는 결과와 동일한 결과를 보여주고 있으며, 또한 Milne and Culnan[25]의 연구에서 제시한 온라인 기업의 정보 프라이버시 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰에 영향을 준다는 연구와 일치한다. 셋째, 정보 프라이버시 염려가 신뢰의 선행변수로 설정하여 연구한 결과 정보 프라이버시 염려는 신뢰에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Li[21]의 연구에서도 정보 프라이버시 염려가 높아질수록 신뢰에 부(-)의 영향을 준다는 연구결과와 동일하게 나타났다.
셋째, 정보 프라이버시 정책과 염려에 대한 표준화 경로계수는 .304이고 t값은 17.061**(p < .000)로 정보 프라이버시 정책은 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 3도 채택되었다.
0을 활용하여 경로 분석을 실시하였다. 수집된 표본을 살펴보면, 응답자의 연령은 10대 7.9%, 20대 43.1%, 30대 30.7%, 40대 8.2%로 나타났으며, 20～30대 연령대가 전체 표본의 73.8%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 학력은 대졸(대학원 포함)이 196명(47%), 대학교 재학 138명(33%), 고등학교 졸업(재학생 포함) 85명(20%)순으로 조사되었다.
연구모델 적합도를 살펴보면 X² = 8012.949(df = 267/p = .000), RMR = .034, GFI = .878, AGFI = .852, RMSEA = .078이며, CFI = .893 등의 모델 적합도를 보여주고 있어 양호한 것으로 나타났다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보 프라이버시 위험과 정보 프라이버시 염려, 신뢰간의 연구결과는 정보 프라이버시 위험이 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미치고 신뢰에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기존의 연구[17, 18, 29]에서 언급한 정보 프라이버시 위험이 개인의 정보 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 준다는 결과와 동일한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 각 변수의 조작적 정의를 기반으로 측정항목의 신뢰성 검토를 위해 Cronbach’s Alpha 계수를 활용하여 신뢰성을 측정하였다. 측정 결과 0.6 이상으로 나타나 모두 기준을 충족시켰으며, 모든 요인이 높은 내적 일관성을 지니고 있는 것으로 나타났다. 정보의 손실을 최소화 하면서 변수들을 가능한 적은 수의 요인으로 줄이는 목적이 있는 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) 을 사용하였다.
후속연구
이처럼 현재 상황에 적합한 특성요인을 배제하고, 설문지의 측정항목에 구성하였다는 것이 한계라 할 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 기존의 연구에서 측정한 항목들과 현재 상황에 적합한 특성들은 연구하여 설문지의 측정항목을 구성하면 새로운 결과가 도출될 것이다. 또한 정보 프라이버시 위험과 정책 외에 개인정보 제공의도에 영향을 주는 다른 변수들의 존재에 대해서도 추가 연구가 필요할 것으로 생각되며, 표본을 확충하여 분석하면 좀 더 충실한 결과가 도출 될 것으로 판단된다.
따라서 향후 연구에서는 기존의 연구에서 측정한 항목들과 현재 상황에 적합한 특성들은 연구하여 설문지의 측정항목을 구성하면 새로운 결과가 도출될 것이다. 또한 정보 프라이버시 위험과 정책 외에 개인정보 제공의도에 영향을 주는 다른 변수들의 존재에 대해서도 추가 연구가 필요할 것으로 생각되며, 표본을 확충하여 분석하면 좀 더 충실한 결과가 도출 될 것으로 판단된다.
이와 동시에 개인정보 제공에 대한 염려를 줄일 수 있도록 정책과 방법을 개선해야 할 것이다. 마지막으로 개인정보를 활용해 서비스를 제공하는 기업들은 정보 프라이버시 위험과 정책에 대한 이슈가 사용자의 개인정보 제공 의도를 저해한다는 점을 이해하고 실질적인 정보 프라이버시 보호정책 및 신뢰를 형성하여야 할 것이다. 즉 사용자의 프라이버시 정보를 원활히 확보하여 서비스를 제공하기 위해서는 정보 프라이버시 보호를 위한 장치를 구비하여 사용자 신뢰를 확보하는 방법이 가장 좋을 것으로 판단된다.
1%)을 고려하였을 때 신뢰를 설명할 수 있는 새로운 외생 변수에 대한 추가 연구가 필요하다. 이와 같은 결과를 고려했을 때, 본 연구는 정보 프라이버시 위험과 정책에 관한 연구모형을 확장할 수 있는 이론적 기초를 제공할 수 있으리라 판단된다. 둘째, 정보 프라이버시 염려는 개인정보 제공의도에 직접적인 영향을 주고 있지만 신뢰를 매개로 하여 간접적으로도 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
이와 동시에 개인정보 제공에 대한 염려를 줄일 수 있도록 정책과 방법을 개선해야 할 것이다. 마지막으로 개인정보를 활용해 서비스를 제공하는 기업들은 정보 프라이버시 위험과 정책에 대한 이슈가 사용자의 개인정보 제공 의도를 저해한다는 점을 이해하고 실질적인 정보 프라이버시 보호정책 및 신뢰를 형성하여야 할 것이다.
본 연구에서 제안된 정보 프라이버시 위험과 정책이 개인정보 제공의도에 미치는 영향분석을 위해 연구모델을 개발하여 연구 가설을 검증한 결과, 다음과 같은 시사점을 찾을 수 있다. 첫째, 정보 프라이버시 염려는 정보 프라이버시 위험과 정보 프라이버시 정책 요인이 정보 프라이버시 염려에 주는 설명력(50.9%)을 고려하였을 때 정보 프라이버시 위험, 정책의 변수가 정보 프라이버시 염려를 충분히 설명하고 있지만, 이들 요인이 신뢰에 주는 설명력(13.1%)을 고려하였을 때 신뢰를 설명할 수 있는 새로운 외생 변수에 대한 추가 연구가 필요하다. 이와 같은 결과를 고려했을 때, 본 연구는 정보 프라이버시 위험과 정책에 관한 연구모형을 확장할 수 있는 이론적 기초를 제공할 수 있으리라 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 무엇인가?
특히, 개인정보의 경우 기존의 목적 외에 사용되거나 잘못된 형태로 사용이 되면 피해가 발생된다. 일반적으로 사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 기업이나 조직이 개인정보를 안전하게 지켜줄 것이라고 믿기 때문이다. 본 연구는 정보 프라이버시에 대한 위험과 이를 억제하는 정책이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 검증하고자 하였다.
정보 프라이버시 침해사고 및 위험이 더욱 증가하는 이유는 무엇인가?
이를 해결하기 위해 최근 빅데이터, 사물인터넷 기반의 정보 프라이버시 보호를 위한 법과 제도 개선을 위한 정책연구와 개인정보 보호를 위한 기술 개발이 다양하게 연구되고 있으나, 정보 프라이버시 침해사고 및 위험은 더욱 증가하고 있다. 이러한 이유는 정보통신기술의 발전과 확산은 급속하게 이루어지고 있지만, 이를 뒷받침 할 수 있는 정보 프라이버시 관련 법․제도와 기술이 이를 따라가지 못하기 때문이다. 또한, 기존의 정보 프라이버시 연구들이 가지고 있던 한계에서도 이유를 찾을 수 있다. 기존의 연구는 정보 프라이버시 보호를 위해 개인정보의 비식별화를 위한 기술적 방법 및 도구적 관점에서 사용자의 태도와 의도를 설명하였으나, 법․제도적 측면에서는 단순히 정보 프라이버시 보호와 관련된 연구에 목적을 두었기 때문에 변화하는 IT환경을 충분히 반영하기 어려웠다.
빅데이터란 무엇인가?
빅데이터는 거대한 데이터의 양과 속도, 여러 가지 비정형 데이터를 포함하고 있으며, 생성, 유통 및 소비가 빠르게 일어나 기존의 방식으로는 관리와 분석이 어려운 데이터 집합이며, 이를 관리․분석하기 위해 필요한 인력과 조직 및 관련 기술까지 포괄하는 개념이다[8]. 다시 말해서 처리, 분석하고 이를 통해 가치를 만들어 내는 프로세스 및 기술을 통칭한다.
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