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문제 정의
- 이러한 점에서 빅데이터 활용 및 분석은 현대 사회의 다양한 측면을 더욱 정확하게 예측할 수 있게 할 뿐만 아니라 사회구성원 개개인에게 맞춤형 정보의 제공 · 관리 · 분석을 가능하게 한다[5]. 본 연구는 구글 검색트렌드와 한국의 소셜미디어의 검색 통계를 통해 얻은 빅데이터를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 결정요인을 분석하는 것이다. 빅데이터를 활용한 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 스트레스-건강생활실천 모델(Stress-Health Practice Model: SHPM)에 다중집단 구조모형을 적용하였다.
- 본 연구는 빅데이터를 활용하여 전 세계적으로 문제가 되고 있는 사이버불링의 관련 요인을 검증하고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 한국의 사이버불링 관련 요인의 검색은 한국의 소셜미디어에서 수집된 빅데이터를 이용하였고 미국의 사이버불링 관련요인의 검색은 구글 검색트렌드의 빅데이터를 이용하였다.
가설 설정
- 2) 한국과 미국의 사이버불링 요인의 구조모형은 차이가 있는가?
제안 방법
- 변수의 정규성 검증을 위하여 기술 분석을 실시하였으며, 미국은 사이버불링을 제외한 모든 변수에서 정규성 가정을 충족하는 것으로 나타나 사이버불링만 상용 로그로 치환하여 사용하였다. 한국은 대부분의 변수에서 정규성 가정을 충족하지 않는 것으로 나타나 모든 변수를 상용로그로 치환하여 사용하였다<표 1>.
- 본 연구를 위해 한국의 사이버불링 관련 요인의 검색은 한국의 소셜미디어에서 수집된 빅데이터를 이용하였고 미국의 사이버불링 관련요인의 검색은 구글 검색트렌드의 빅데이터를 이용하였다. 본 연구에 사용된 연구모형은 그동안의 연구에서 제안된 스트레스가 건강생활실천요인(운동, 음주)를 매개하여 사이버불링에 영향을 미칠 것이라는 스트레스-건강생활 실천모델을 적용하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다.
- 사이버불링 변수 간의 인과관계에 있어 두 집단(한국, 미국)사이에 유의미한 차이가 존재할 수 있기 때문에 모형 내 존재하는 모든 경로계수에 대해 각각 동일성제약(homogeneity constraint)을 가한 모형을 기저모형(default model)과 비교하기 위해 집단 간 구조모형(cross-group structural model) 분석을 실시하였다. 두 집단 사이의 경로에 동일성제약을 가한 모형은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보였다.
- 사이버불링의 다중집단 구조모형 분석은 연구모형의 적합성을 검증한 후, 집단 간 등가제약(cross-group equality constraint) 과정을 거쳐 경로계수 간의 유의미한 차이를 검증하였다. 다중집단 연구모형의 적합도(goodness-of-fit)는 x2(df, p) = 109.
대상 데이터
- 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 미국에서 검색된 검색어(stress, drinking, exercise, cyber bullying)의 검색량을 이용하였고, 2006년 이전 자료는 사이버불링 검색량이 부족하여 실제 구조모형 분석에는 2006 년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 417주 자료를 사용하였다<;그림 3>.
- 한국의 사이버불링 요인 분석은 214개의 온라인 뉴스사이트 및 13개의 블로그, 카페, SNS 게시판 등 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였다. 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일(821일)까지 해당 채널에서 검색된 검색어(스트레스, 음주, 운동, 사이버불링) 관련 토픽 435,565건을 수집하여 분석대상으로 하였으며, 대부분의 검색량이 정규분포에서 벋어나 모두 상용로그(log10)로 치환하여 사용하였다<;그림 2>.
- 본 연구는 빅데이터를 활용하여 전 세계적으로 문제가 되고 있는 사이버불링의 관련 요인을 검증하고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 한국의 사이버불링 관련 요인의 검색은 한국의 소셜미디어에서 수집된 빅데이터를 이용하였고 미국의 사이버불링 관련요인의 검색은 구글 검색트렌드의 빅데이터를 이용하였다. 본 연구에 사용된 연구모형은 그동안의 연구에서 제안된 스트레스가 건강생활실천요인(운동, 음주)를 매개하여 사이버불링에 영향을 미칠 것이라는 스트레스-건강생활 실천모델을 적용하였다.
- 한국의 사이버불링 요인 분석은 214개의 온라인 뉴스사이트 및 13개의 블로그, 카페, SNS 게시판 등 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였다. 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일(821일)까지 해당 채널에서 검색된 검색어(스트레스, 음주, 운동, 사이버불링) 관련 토픽 435,565건을 수집하여 분석대상으로 하였으며, 대부분의 검색량이 정규분포에서 벋어나 모두 상용로그(log10)로 치환하여 사용하였다<그림 2>.
데이터처리
- 간접효과에 대한 유의성 검증은 모든 자료가 정규성 분포를 따른다는 가정하에 유의성을 검증하는 Sobel Test를 실시하였으며[29], 운동 검색량과 음주 검색량의 매개효과(mediator effect) 검증은 Hair 등이 제시한 검증방법을 사용하였다[19]. 기술분석과 위계적 회귀분석은 SPSS 20.0을 사용하였고, 사이버불링 검색 결정요인의 구조모형 분석은 Amos 20.0을 사용하였다.
이론/모형
- 9보다 크면 모형 적합도가 양호하다고 해석한다[20]. 간접효과에 대한 유의성 검증은 모든 자료가 정규성 분포를 따른다는 가정하에 유의성을 검증하는 Sobel Test를 실시하였으며[29], 운동 검색량과 음주 검색량의 매개효과(mediator effect) 검증은 Hair 등이 제시한 검증방법을 사용하였다[19]. 기술분석과 위계적 회귀분석은 SPSS 20.
- 본 연구의 구조모형 적합도 검증(goodness-of-fit test) 에는 절대적합지수(Absolute Fit Index)인 GFI(Goodness Fit Index)와 증분적합지수(Incremental Fit Index)인 NFI(Normed Fit Index), CFI(Comparative Fit Index)를 사용하였다. 일반적으로 절대적합지수인 GFI는 0.
- 본 연구는 구글 검색트렌드와 한국의 소셜미디어의 검색 통계를 통해 얻은 빅데이터를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 결정요인을 분석하는 것이다. 빅데이터를 활용한 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 스트레스-건강생활실천 모델(Stress-Health Practice Model: SHPM)에 다중집단 구조모형을 적용하였다.
성능/효과
- 3) 한국과 미국의 사이버불링 검색 구조모형에서 건강 생활실천요인(운동, 음주)의 매개효과는 있는가?
- 셋째, 한국과 미국의 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가능 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 운동에서 사이버불링으로 가는 경로는 한국은 정적(+)인 반면, 미국은 부적(-)으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, ‘스트레스 → 운동’, ‘스트레스 → 음주’, ‘음주 → 사이버불링’, ‘스트레스 → 사이버불링’ 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다.
- 모델 2에서 한국은 운동이 사이버불링에 정적(+)인 영향을 미치는 반면, 미국은 부적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 음주가 사이버불링에 미치는 영향은 미국이 한국보다 더 큰 것으로 나타났다.
- 스트레스와 집단따돌림의 경로에 운동과 음주의 매개효과를 살펴보기 위해 효과분해(effect decomposition)를 실시한 결과 운동의 매개효과는 한국만 있는 것으로 나타나, 한국의 경우 스트레스 검색과 사이버불링 검색에 운동 검색이 부분매개(partial mediation)하여 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 한국과 미국 모두 스트레스 검색과 사이버불링 검색에 음주검색이 부분매개하여 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 한국인이 스트레스를 경험할 경우 건강생활 실천요인(운동, 음주)을 찾게 되고 이러한 요인이 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다<표 5>.
- 넷째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, ‘스트레스 → 운동’, ‘스트레스 → 음주’, ‘음주 → 사이버불링’, ‘스트레스 → 사이버불링’ 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다.
- 넷째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, ‘스트레스 → 운동’, ‘스트레스 → 음주’, ‘음주 → 사이버불링’, ‘스트레스 → 사이버불링’ 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 다섯째, 한국만 스트레스와 사이버불링에 운동이 부분 매개하고 있으며, 한국과 미국 모두 스트레스와 사이버불링에 음주가 부분매개하고 있는 것으로 나타났다.
- 사이버불링의 다중집단 구조모형 분석은 연구모형의 적합성을 검증한 후, 집단 간 등가제약(cross-group equality constraint) 과정을 거쳐 경로계수 간의 유의미한 차이를 검증하였다. 다중집단 연구모형의 적합도(goodness-of-fit)는 x2(df, p) = 109.239(2, .000), GFI = .960, NFI = 0.920, CFI = .921로 x2 를 제외한 대부분의 적합도에서 적합한 것으로 나타났다. 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로와 음주에서 사이버불링으로 가는 경로가 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 사이버불링 변수 간의 인과관계에 있어 두 집단(한국, 미국)사이에 유의미한 차이가 존재할 수 있기 때문에 모형 내 존재하는 모든 경로계수에 대해 각각 동일성제약(homogeneity constraint)을 가한 모형을 기저모형(default model)과 비교하기 위해 집단 간 구조모형(cross-group structural model) 분석을 실시하였다. 두 집단 사이의 경로에 동일성제약을 가한 모형은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보였다. 따라서 ‘스트레스 → 운동’, ‘스트레스 → 음주’, ‘음주 → 사이버불링’, ‘스트레스 → 사이버불링’ 경로가 한국이 미국 보다 더 유의하게 강하게 나타났다<표 4>.
- 이는 미국의 사이버불링 검색량은 구글에 국한된 반면, 한국의 사이버불링 검색량은 SNS채널 전체의 검색량을 사용한데 기인된 것으로 본다. 둘째, 사이버불링에 영향을 미치는 변수들의 위계적 회귀분석 결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향이 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났으며, 한국은 운동이 사이버불링에 정적(+)인 영향을 미치는 반면, 미국은 부적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국의 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가능 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 따라서 ‘스트레스 → 운동’, ‘스트레스 → 음주’, ‘음주 → 사이버불링’, ‘스트레스 → 사이버불링’ 경로가 한국이 미국 보다 더 유의하게 강하게 나타났다.
- 그리고 한국과 미국 모두 스트레스 검색과 사이버불링 검색에 음주검색이 부분매개하여 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 한국인이 스트레스를 경험할 경우 건강생활 실천요인(운동, 음주)을 찾게 되고 이러한 요인이 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다<;표 5>.
- 사이버불링에 영향을 미치는 변수들의 위계적 회귀 분석 결과 모델 1에서 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향이 한국이 미국보다 더 큰 것으로 나타났다. 모델 2에서 한국은 운동이 사이버불링에 정적(+)인 영향을 미치는 반면, 미국은 부적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 음주가 사이버불링에 미치는 영향은 미국이 한국보다 더 큰 것으로 나타났다.
- 사이버불링에 영향을 미치는 변수들의 위계적 회귀 분석 결과 모델 1에서 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향이 한국이 미국보다 더 큰 것으로 나타났다. 모델 2에서 한국은 운동이 사이버불링에 정적(+)인 영향을 미치는 반면, 미국은 부적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 둘째, 사이버불링에 영향을 미치는 변수들의 위계적 회귀분석 결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향이 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났으며, 한국은 운동이 사이버불링에 정적(+)인 영향을 미치는 반면, 미국은 부적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국의 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가능 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 운동에서 사이버불링으로 가는 경로는 한국은 정적(+)인 반면, 미국은 부적(-)으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 셋째, 한국의 ‘학교폭력예방 및 대책에 관한 법률’의 학교 폭력 정의 규정에서 사이버불링에 대한 대응방안에 대한 독립된 규정이 마련되어야 한다.
- 스트레스와 집단따돌림의 경로에 운동과 음주의 매개효과를 살펴보기 위해 효과분해(effect decomposition)를 실시한 결과 운동의 매개효과는 한국만 있는 것으로 나타나, 한국의 경우 스트레스 검색과 사이버불링 검색에 운동 검색이 부분매개(partial mediation)하여 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 한국과 미국 모두 스트레스 검색과 사이버불링 검색에 음주검색이 부분매개하여 사이버불링 검색에 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 본 연구의 구체적인 결과와 해석은 다음과 같다. 연구문제 1의 검증에서 한국과 미국 모두 사이버불링 검색에 스트레스와 음주, 운동이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 스트레스가 사이버불링에 직접적으로 미치는 영향은 한국이 미국보다 크게 나타났다.
- 연구문제 2의 검증에서 한국과 미국 모두 스트레스, 음주, 운동에서 사이버불링으로 가는 경로가 유의하며 대부분의 경로에서 한국이 미국보다 더 강하게 나타났다. 특히, 운동에서 사이버불링으로 가는 경로가 한국은 정적(+)인 반면 미국은 부적(-)으로 나타나, 한국과 미국 모두 스트레스가 많으면 운동, 음주, 사이버불링이 증가하며 특히, 한국은 운동이 사이버불링을 증가시키나, 미국은 운동이 사이버불링을 감소시키는 것으로 나타났다.
- 특히, 운동에서 사이버불링으로 가는 경로가 한국은 정적(+)인 반면 미국은 부적(-)으로 나타나, 한국과 미국 모두 스트레스가 많으면 운동, 음주, 사이버불링이 증가하며 특히, 한국은 운동이 사이버불링을 증가시키나, 미국은 운동이 사이버불링을 감소시키는 것으로 나타났다. 연구문제 3의 검증에서 스트레스에서 사이버불링으로 가는 경로에 음주는 한국과 미국 모두 부분매개하나 운동은 한국만 부분매개하는 것으로 나타 났다. 이는 미국은 운동과 같은 건강생활실천이 문화적으로 생활습관화 되어 있는 반면, 한국은 스트레스를 경험할 때 스트레스를 해소할 수 있는 방안으로 건강 생활실천을 많이 찾게 되고 이러한 요인이 사이버불링에 영향을 주는 것으로 보여 진다.
- 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국과 미국의 사이버불링에 대한 검색은 비슷한 추이를 보이고 있으며 한국의 사이버불링이 미국 보다 많은 것으로 나타났다. 이는 미국의 사이버불링 검색량은 구글에 국한된 반면, 한국의 사이버불링 검색량은 SNS채널 전체의 검색량을 사용한데 기인된 것으로 본다.
- 이상의 분석결과를 바탕으로 한국의 사이버불링의 해결방안에 대한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 한국의 성인과 청소년 모두 다양한 스트레스를 경험하면서 사이버불링을 검색한다는 사실을 알 수가 있다. 따라서 청소년이 스트레스를 해소할 수 있는 학교차원의 다양한 프로그램을 마련하고, 경제활동으로 인한 성인의 스트레스를 해소할 수 있는 직장차원의 프로그램도 개발하여야 한다[5].
- 연구문제 2의 검증에서 한국과 미국 모두 스트레스, 음주, 운동에서 사이버불링으로 가는 경로가 유의하며 대부분의 경로에서 한국이 미국보다 더 강하게 나타났다. 특히, 운동에서 사이버불링으로 가는 경로가 한국은 정적(+)인 반면 미국은 부적(-)으로 나타나, 한국과 미국 모두 스트레스가 많으면 운동, 음주, 사이버불링이 증가하며 특히, 한국은 운동이 사이버불링을 증가시키나, 미국은 운동이 사이버불링을 감소시키는 것으로 나타났다. 연구문제 3의 검증에서 스트레스에서 사이버불링으로 가는 경로에 음주는 한국과 미국 모두 부분매개하나 운동은 한국만 부분매개하는 것으로 나타 났다.
- 921로 x2 를 제외한 대부분의 적합도에서 적합한 것으로 나타났다. 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로와 음주에서 사이버불링으로 가는 경로가 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 한국의 경우 운동에서 사이버불링으로 가는 경로는 정적(+)인 반면, 미국은 부적(-)으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 운동요인의 매개효과가 한국과 미국이 다른 것으로 나타났다<표 3>.
후속연구
- 둘째, 미국의 사이버불링 예측 모형의 분석에 사용된 자료가 구글 검색통계에 국한하여 실제 미국 전체 SNS 채널에서 수집된 통계를 사용할 경우 본 연구결과와 다를 수 있다. 그러나 미국의 인플루엔자 예측에 구글의 실시간 독감예보 서비스(flu forecast service)[36]가활용된다고 볼 때 큰 연구결과가 활용될 것으로 본다.
- 한국은 ‘학교폭력예방 및 대책에 관한 법률’이 2004년 1월에 제정되어 동법에 2012년 3월에 사이버불링의 정의가 추가되었으나, 사이버불링에 대한 대응 입법으로서는 매우 부족하고 현재의 기술과 사회발전을 법이 따라가지 못하는 현실에 놓여 있다[7]. 넷째, 본 연구는 현재 빅데이터를 이용한 사이버불링 관련 연구가 거의 없는 상황에서 온라인상에 사이버불링에 미치는 요인을 검증한 것으로, 이는 빅데이터를 잘 활용할 경우 국가별 사이버불링에 대해 체계적으로 대응할 수 있는 대책마련에 기여할 수 있을 것으로 본다.
- 둘째, 성인과 청소년 모두 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제 적인 사이버불링과 관련된 심리적·행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다[5].
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.