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에너지 소비정보의 프레이밍이 소비자 태도에 미치는 효과
Framing Effect of Energy Consumption Information on Consumers' Attitude 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.15 no.5, 2017년, pp.129 - 138  

김보라 (연세대학교 바른 ICT 연구소)

초록
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본 연구는 사물인터넷스마트홈 시대의 도래를 맞아 에너지 기업과 소비자 간 실시간 의사소통 도구로 기대되고 있는 스마트 기기개발을 위해 소비자의 효율적 에너지 소비를 유도하는 데 효과적인 정보는 무엇인지 알아보고자 했다. 총 105명의 미국 성인들을 대상으로 에너지 소비 수준에 따라(평균 초과 혹은 미달) 그리고 추가적인 정보의 프레임에 따라 (경제/안보/환경/건강) 총 8가지 버전의 설문을 진행한 결과, 에너지 미달조건의 소비자들이 초과조건 소비자에 비해 환경문제를 더 걱정하는 것으로 나타났다. 초과조건에서는 경제 프레임 추가정보를 받은 소비자들이 다른 프레임의 정보를 받은 소비자들에 비해 에너지 절약 행동을 실행할 의사가 가장 낮은 것으로 나타났고, 미달조건에서는 경제와 안보 프레임정보를 받은 사람들이 지구온난화에 대해 더 우려하는 것으로 나타났다. 결론적으로 소비자의 에너지 소비량에 맞춰 관련정보를 어떤 콘텐츠로 제공하느냐에 따라 소비자의 에너지 절약 의사와 환경문제에 대한 관심도가 달라질 수 있음이 밝혀졌다. 본 연구결과는 에너지 소비 관련 스마트기기 개발에 있어 전문가들이 참고할만한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 더 나아가 한국 소비자들을 대상으로 에너지 소비에 대한 문화차를 탐색하는 후속연구가 필요할 것으로 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Faced with the era of the IoT (Internet of Things) and smart homes, this study aims to explore the type of information loaded on smart devices that can lead to consumer's efficient energy use. 105 Americans participated in the survey with eight different versions according to two energy consumption ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • ) 또한 기존 연구에서 사용된 설문을 수정하여, 총 7문항으로 구성된 지구온난화에 대한 태도[18], 총 5문항으로 구성된 기후 변화에 대한 태도[19] 설문지를 구성해 ‘매우 아니다'부터 ‘매우 그렇다'까지 5점 척도로 응답을 요청했다(예: 지구온난화의 영향이 전 세계적으로 얼마나 심각하다고 생각하십니까?). 마지막으로 본인의 에너지 소비량에 관한 정보 -즉, 평균보다 초과/미달 사용된 에너지의 양 그리고 돈/석유/나무/아동천식환자로 전환된 정보-가 얼마나 도움이 되었는지, 이것이 환경에 대한 개인의 태도, 향후 자신의 에너지 소비에 관한 태도에 영향을 주었는지 물어보았다. 통계분석을 위해 설문 마지막에 성별, 나이, 인종, 교육수준, 지지정당 등을 추가적으로 질문하였다.
  • 이처럼 디지털 융복합 시대를 맞아 활발하게 연구되고 있는 스마트기기 활용 서비스는 개인 맞춤 서비스 제공이 가능하기 때문에 자기 주도적 소비행동과 참여적 소비행동을 이끌어낼 수 있다는 장점이 있어 여러 분야에서 주목을 받고 있다[9]. 본 연구는 스마트 기기를 통해 각 가정에 에너지 소비 정보를 실시간으로 전달했을 때 실질적으로 에너지 절약에 효과가 있는 정보 그리고 현명한 에너지 소비를 유도하는데 설득력을 지니는 정보는 무엇인지 알아보기 위한 기초실험연구로 시행됐다.
  • 따라서 거시적인 차원에서는 스마트그리드와 같은 전기의 효율적 활용을 위한 시스템 구축, 스마트 기술 친화적인 도시 정책, 소비자보호를 위한 법률 제정, IoT 보안 위협에 대한 대책 마련 등 관련 정책의 수립이 우선적으로 이뤄져야 하며[1, 6, 25, 26, 27], 미시적으로는 개별 서비스 공급자가 어떻게 기술적 진보의 가치를 극대화해서 소비자에게 전달할 것인가에 관한 논의가 필요하다[3, 5, 9, 25]. 본 연구는 후자에 속한 미시적 연구로서, 소비자 중심의 에너지 스마트 기기에 적합한 콘텐츠 개발에 초점을 맞춰 조사를 진행한 것이다.
  • Myers와 그 동료들은 기후변화를 공공의 건강과 국가안보의 차원으로 프레이밍 했을 때(즉, 규범적 목표 프레임) 개인의 정보수용 가능성이 더 높아진다고 주장했다[13]. 본 연구에서는 기존의 프레이밍 연구들에서 사용된 실험 설계를 응용해서 소비자로 하여금 에너지 절약, 환경 문제에 대한 관심을 이끌어내는데 가장 효과적인 정보의 프레임은 무엇인지 알아보기 위해 우선 에너지 소비량을 평균미달/평균초과라는 긍정/부정 프레임으로 나눠 제시하고, 그 후 동일한 에너지 소비량을 경제, 환경, 안보, 건강과 관련된 여러 콘텐츠로 변환해서 프레이밍 했을 때 응답자의 반응이 어떻게 달라지는지 알아보았다. 에너지 소비 정보의 전달행위는 에너지 절약이라는 암묵적 규범과 연관되므로 이 방법은 규범적 목표 프레이밍과 일맥상통하는 측면이 있다[12].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
에너지 공급 기업들의 일차적인 공익적 목표는 무엇인가? 에너지 소비는 현대사회의 다양한 환경문제와 직간접적으로 연결되기 때문에 에너지 공급 기업들의 일차적인 공익적 목표는 최종소비자인 일반 가정에서 에너지 소비를 효율적으로 절약하도록 도와 궁극적으로 지구온난화와 기후변화와 같은 환경 문제를 최소화하는 것이다. Myers와 그 동료들은 기후변화를 공공의 건강과 국가안보의 차원으로 프레이밍 했을 때(즉, 규범적 목표 프레임) 개인의 정보수용 가능성이 더 높아진다고 주장했다[13].
스마트그리드란 무엇인가? IoT(Internet of Things: 사물인터넷) 기술의 발전과 향상으로 인해 전 세계적으로 스마트홈 시대에 대한 기대가 높아지고 있고, 스마트홈 구축을 위해 필요한 기술개발이 다각도로 활발하게 이뤄지고 있다[1]. 일반 가정뿐 아니라 예술계[2], 보건의료계[3, 4], 농업계[5] 등 다양한 산업분야에서 사물인터넷 활용도는 점차 높아지고 있고, 이와 함께 기존 전력망에 정보기술을 접목해서 전력공급자와 소비자 간 실시간으로 정보를 교환, 에너지효율을 극대화하기 위한 차세대 전력망인 스마트그리드(Smart Grid) 기술도 성장하는 중이다[6]. 이러한 흐름 속에서 에너지 생산 및 공급을 담당하는 주체들 역시 사물인터넷 기술과 스마트그리드 기술을 연계한 스마트기기 개발에 한창 주력하고 있다.
미국의 에너지절약 기업인 오파워에서는 무엇을 시도하고 있는가? 미국의 에너지절약 기업인 오파워(oPower)는 행동경제학적 모델을 도입해 최종 개인 소비자에게 가구당 에너지 소비량과 주변의 가구 평균 사용량과의 비교 수치를 알려주는 뉴스레터를 발송해 에너지 절약 효과를 크게 본 것으로 알려져 있다 [7,8]. 이 기업은 뉴스레터를 우편이 아닌, 스마트 기기를 통해 실시간 전달함으로써 에너지 절약을 더 효과적으로 유도할 수 있는 방법을 시도하고 있다. 이처럼 디지털 융복합 시대를 맞아 활발하게 연구되고 있는 스마트기기 활용 서비스는 개인 맞춤 서비스 제공이 가능하기 때문에 자기 주도적 소비행동과 참여적 소비행동을 이끌어낼 수 있다는 장점이 있어 여러 분야에서 주목을 받고 있다[9].
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참고문헌 (30)

  1. S. H. Lee, & D. W. Lee, “A study on Internet of Things in IT convergence period,” Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 7, pp. 267-272, 2014. 

  2. M. K. Joo, & M. H. Kim, “A service marketing success using Internet of Things: The case of Cleveland museum of arts in the United States,” Journal of Digital Convergence, Vol. 14, No. 11, pp. 549-555, 2016. 

  3. Y. S. Jeong, “An efficient IoT health service management model of location tracking sensor,” Journal of Digital Convergence, Vol. 14, No. 3, pp. 261-267, 2016. 

  4. S. H. Lee, & D. W. Lee, “A study on u-health fusion field based on Internet of Thing,” Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7, No. 4, pp. 19-24, 2016. 

  5. C. J. Chae, & H. J. Cho, “Smart fusion agriculture based on Internet of Thing,” Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 7, No. 6, pp. 49-54, 2016. 

  6. H. J. Kim, & S. H. Jo, “A study on consumer protections for the introduction of smart grid,” Journal of Digital Convergence, Vol. 9, No. 5, pp. 1-9, 2011. 

  7. H. Allcott, “Social norms and energy conservation,” Journal of Public Economics, Vol. 95, No. 9-10, pp. 1082-1095, 2011. 

  8. T. Harries, R. Rettie, M. Studley, K. Burchell, & S. Chambers, “Is social norms marketing effective? A case study in domestic electricity consumption,” European Journal of Marketing, Vol. 47, No. 9, pp. 1458-1475, 2013. 

  9. Y. J. Kim, “An analysis of consumption behavior and consumption problem according to the digital convergence,” Journal of Digital Convergence, Vol. 14, No. 2, pp. 149-156, 2016. 

  10. D. Kahneman, & A. Tversky, “Prospect theory: An analysis of decision under risk,” Econometrica, Vol. 47, No. 2, pp. 263-292, 1979. 

  11. I. P. Levin, S. L. Schneider, & G. J. Gaeth, “All frames are not created equal: A typology and critical analysis of framing effects,” Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 76, No. 2, pp. 149-188, 1998. 

  12. S. Lindenberg, & L. Steg, “Normative, gain and hedonic goal frames guiding environmental behavior,” Journal of Social Issues, Vol. 63, No. 1, pp. 117-137, 2007. 

  13. T. A. Myers, M. C. Nisbet, E. W. Maibach, & A. A. Leiserowitz, “A public health frame arouses hopeful emotions about climate change,” Climatic Change, Vol. 113, No. 3, pp. 1105-1112, 2012. 

  14. U.S. Energy Information Administration, https://www.eia.gov/consumption/residential/data/2009 (March 9, 2014) 

  15. L. Festinger, “A theory of social comparison processes,” Human Relations, Vol. 7, No. 2, pp. 117-140, 1954. 

  16. United States Environmental Protection Agency, Greenhouse Gas Equivalencies Calculator, https://www.epa.gov/energy/greenhouse-gas-equivalencies-calculator (March 9, 2014) 

  17. U. S. Department of Energy, Energy Saver: Tips on Saving Money & Energy at Home, https://energy.gov/sites/prod/files/2014/09/f18/61628_BK_EERE-EnergySavers_w150.pdf (March, 2014) 

  18. A. Leiserowitz, “Climate change risk perception and policy preferences: The role of affect, imagery, and values,” Climatic Change, Vol. 77, No. 1-2, pp. 45-72, 2006. 

  19. I. Lorenzoni, & N. F. Pidgeon, "Public views on climate change: European and USA perspectives," Climatic Change, Vol. 77 No. 1-2, pp. 73-95, 2006. 

  20. F. X. Gibbons, & M. Gerrard, “Effects of upward and downward social comparison on mood states,” Journal of Social and Clinical Psychology, Vol. 8, No. 1, pp. 14-31, 1989. 

  21. J. J. Yip, & A. E. Kelly, “Upward and downward social comparisons can decrease prosocial behavior,” Journal of Applied Social Psychology, Vol. 43, No. 3, pp. 591-602, 2013. 

  22. M. Mendolia, J. Moore, & A. Tesser, "Dispositional and situational determinants of repression," Journal of Personality and Social Psychology: Personality Processes and Individual Differences, Vol. 70, No. 4, 856-867, 1996. 

  23. A. H. McMakin, E. L. Malone, & R. E. Lundgren, "Motivating residents to conserve energy without financial incentives," Environment and Behavior, Vol 34, No. 6, pp. 848-863, 2002. 

  24. Pew Research Center, The public's political views are strongly linked to attitudes on environmental issues, ScienceDaily, 2015, www.sciencedaily.com/releases/2015/07/150701114752.htm (March 2, 2017) 

  25. C. K. Park, D. Y. Choi, & H. J. Kim, “Analysis of the impact of smart grids on managing EVs’ electrical loads,” Journal of Digital Convergence, Vol. 11, No. 11, pp. 767-774, 2013. 

  26. S. Lee, D. Shim, & D. Lee, “Actual cases of Internet of Things on smart city industry,” Journal of Convergence for Information Technology, Vol. 6, No. 4, pp. 65-70, 2016. 

  27. H. Mun, G. Choi, & Y. Hwang, “Countermeasure to underlying security threats in IoT communication,” Journal of Convergence for Information Technology, Vol. 6, No. 2, pp. 37-44, 2016. 

  28. H. Wilhite, H. Nakagami, T. Masuda, Y. Yamaga & H. Haneda, “A Cross-cultural analysis of household energy use behavior in Japan and Norway,” Energy Policy, Vol. 24, No. 9, pp. 795-803, 1996. 

  29. S. B. Kim, & S. H. Joung, “A study on the factors associated with electric energy consumption behavior,” Journal of Consumer Studies, Vol. 25, No. 2, pp. 67-91, 2014. 

  30. H. B. Hwang, & B. S. Jung, “Electric power energy saving and efficient measures in buildings using the smart-meter,” Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 11, pp. 365-372, 2014. 

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