위험운전행동에 대한 운전자 성별 간 상호이해도 분석 Analysis of Mutual Understanding about Dangerous Driving Behaviors between Male and Female Drivers by Co-orientation Model원문보기
이 연구는 위험운전 행동에 대한 남녀운전자 상호간의 인식 차이를 다각적으로 비교, 분석하고, 인식 차이를 유발시키는 요인에 대한 파악을 목적으로 하였다. 위험운전 행동에 대한 상호인식 차이를 파악하기 위해 운전행동 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 적용하였고, 그 결과를 상호지향성 모델(Co-orientation Model)에 적용시켜 남성운전자와 여성운전자의 상호 간 인식 차이를 비교, 분석하였다. 또한 요인분석을 통해 남녀 상호간 인식 차이를 발생시키는 요인을 도출하였다. 분석결과 객관적 일치도의 경우, 남녀 상호간 상대방의 운전행동이 더 위험하다는 인식차이를 확인하였고 주관적 일치도 또한 남성과 여성 모두 상대방이 자신의 실제 운전행동의 위험도보다 더 큰 위험도로 판단할 것으로 추측하여 차이가 나타났다. 정확도에서는 남성은 남성의 위험운전행동에 대해 본인의 추측보다 여성이 더 위험하게 인식하고 있는 것으로 나타나 판단이 어려우나, 여성운전행동에 대한 여성의 추측은 모든 요인에서 남성의 인식과 일치하여 남성을 정확하게 이해하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 예측 모형의 결합을 통해 남성운전자의 관점과 여성운전자의 관점에서 비교분석하였으며, 그 결과 남녀 상호간에 상대방이 더 위험한 운전행동을 하는 인식을 갖고 있는 것으로 파악되었다.
이 연구는 위험운전 행동에 대한 남녀운전자 상호간의 인식 차이를 다각적으로 비교, 분석하고, 인식 차이를 유발시키는 요인에 대한 파악을 목적으로 하였다. 위험운전 행동에 대한 상호인식 차이를 파악하기 위해 운전행동 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 적용하였고, 그 결과를 상호지향성 모델(Co-orientation Model)에 적용시켜 남성운전자와 여성운전자의 상호 간 인식 차이를 비교, 분석하였다. 또한 요인분석을 통해 남녀 상호간 인식 차이를 발생시키는 요인을 도출하였다. 분석결과 객관적 일치도의 경우, 남녀 상호간 상대방의 운전행동이 더 위험하다는 인식차이를 확인하였고 주관적 일치도 또한 남성과 여성 모두 상대방이 자신의 실제 운전행동의 위험도보다 더 큰 위험도로 판단할 것으로 추측하여 차이가 나타났다. 정확도에서는 남성은 남성의 위험운전행동에 대해 본인의 추측보다 여성이 더 위험하게 인식하고 있는 것으로 나타나 판단이 어려우나, 여성운전행동에 대한 여성의 추측은 모든 요인에서 남성의 인식과 일치하여 남성을 정확하게 이해하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 예측 모형의 결합을 통해 남성운전자의 관점과 여성운전자의 관점에서 비교분석하였으며, 그 결과 남녀 상호간에 상대방이 더 위험한 운전행동을 하는 인식을 갖고 있는 것으로 파악되었다.
This study aims to compare the mutual perception gap on dangerous driving behavior between male and female drivers in multiple aspects, analyze them, and identify factors that trigger this different perception. To understand the mutual perception gap on dangerous driving behavior, DBQ(Driving Behavi...
This study aims to compare the mutual perception gap on dangerous driving behavior between male and female drivers in multiple aspects, analyze them, and identify factors that trigger this different perception. To understand the mutual perception gap on dangerous driving behavior, DBQ(Driving Behavior Questionnaire) was applied as a rating scale. By applying results into the Co-oreintation model, this study compared the mutual perception gap between male drivers and female drivers and analyze results. In addition, factors that generate the perception gap between both genders were drawn by analyzing factors. This study suggested that objective consistency identified the perception gap that driving behaviors of others were more dangerous between two genders. In addition, subjective consistency was different as both genders assumed that the counterpart's driving behavior takes more risks than their own actual driving behaviors. In regard to the accuracy, men were aware that female driving behaviors are more dangerous than their behaviors. However, female driving behavior assumed by women was consistent with male perception in all factors, which indicated that women perceive men precisely. In addition, results were compared and analyzed in both perspectives of male drivers and female drivers by combining predictive models. Based on these results, both genders perceived that counterpart's driving behavior is more dangerous among both genders.
This study aims to compare the mutual perception gap on dangerous driving behavior between male and female drivers in multiple aspects, analyze them, and identify factors that trigger this different perception. To understand the mutual perception gap on dangerous driving behavior, DBQ(Driving Behavior Questionnaire) was applied as a rating scale. By applying results into the Co-oreintation model, this study compared the mutual perception gap between male drivers and female drivers and analyze results. In addition, factors that generate the perception gap between both genders were drawn by analyzing factors. This study suggested that objective consistency identified the perception gap that driving behaviors of others were more dangerous between two genders. In addition, subjective consistency was different as both genders assumed that the counterpart's driving behavior takes more risks than their own actual driving behaviors. In regard to the accuracy, men were aware that female driving behaviors are more dangerous than their behaviors. However, female driving behavior assumed by women was consistent with male perception in all factors, which indicated that women perceive men precisely. In addition, results were compared and analyzed in both perspectives of male drivers and female drivers by combining predictive models. Based on these results, both genders perceived that counterpart's driving behavior is more dangerous among both genders.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 위험운전행동에 대한 남녀운전자 상호간의 인식을 상호지향성 모형을 이용하여 그 차이 정도에 대해 비교 분석하고, 남녀 간의 인식 차이에 영향을 주는 요인을 파악함을 연구의 목적으로 하였다.
따라서 본 연구에서는 위험운전행동에 대한 남성운전자와 여성운전자 상호 인식의 차이를 다각적으로 살펴보고, 이러한 인식차이를 유발시키는 요인에 대한 원인파악을 통해 남성운전자와 여성운전자 상호 간의 이해를 돕고 더 나아가 정책, 교육 등 안전운전 대책수립의 기초로 활용하고자 한다.
본 연구는 운전행동 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 설정하고, 상호지향성 모델을 통해 위험운전행동에 대한 남성운전자와 여성운전자 사이의 상호인식의 정도를 파악하고 이러한 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 주목적이 있다.
본 연구에서는 남성운전자와 여성운전자 사이에서 발생하는 인식차이를 파악하고 그 원인을 분석하였다. 그러나 분석된 인식차이 유발요인 외에 다양한 요인이 존재할 수 있으며 이에 관한 추가연구가 이루어진다면 분석의 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.
객관적 일치도는 어떤 대상에 대한 집단 A의 인식과 집단 B의 인식이 일치하는 정도를 나타내며 객관적 일치도가 높을 때 두 집단은 상호 지향되어있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 남성운전행동의 위험도에 대한 남성 본인의 인식과 여성 인식의 일치정도, 여성운전행동의 위험도에 대한 여성본인의 인식과 남성 인식의 일치정도를 독립표본 t-test를 통해 알아보고자 하였다.
연구문제 1 : 위험운전행동에 대한 남성운전자의 인식과 여성운전자의 인식은 어느 정도 일치하는가? (객관적 일치도)
연구문제 1은 남성운전자와 여성운전자 간의 객관적 일치도 즉, 상호 평가의 일치정도를 파악하기 위한 것이다. 객관적 일치도는 어떤 대상에 대한 집단 A의 인식과 집단 B의 인식이 일치하는 정도를 나타내며 객관적 일치도가 높을 때 두 집단은 상호 지향되어있다고 할 수 있다.
연구문제 2 : 위험운전행동에 대한 남성운전자와 여성운전자 각각의 인식은 상대집단의 인식에 대한 추측과 어느 정도 일치하는가? (주관적 일치도)
연구문제 3 : 위험운전행동에 대해 남성운전자와 여성운전자 각각은 상대집단의 인식을 어느 정도 정확하게 추측하는가? (정확도)
제안 방법
'하나의 주제'에 대해서만 그룹 간 인식차이를 분석할 수 있다는 기존 상호지향성 모델의 한계점을 극복하기 위해 남성의 운전행동과 여성의 운전행동으로 나누어 설문한 후 각각의 주제에 대한 상호지향성모델을 구축하여 분석하였다.
본 연구의 평가척도는 기존 Rowe et al.(2015)의 12문항으로 이루어진 short version DBQ를 사용하였기 때문에 Amos를 이용한 확인적 요인분석을 실시하여 요인구조를 확인하였다.
본인에 대한 이성 평가를 추측, 3. 이성에 대한 평가, 4. 이성에 대한 이성 평가를 추측하는 설문을 상호지향성모델에 적용함으로써 남녀운전자 상호간의 인식 차이를 다각적으로 살펴보고자 하였다. 특히 교통과 관련하여 상호 지향성모델을 통해 남성운전자와 여성운전자 상호이해의 정도를 알아보는 연구는 전무하며, 상호이해도와 인식차이를 발생시키는 요인을 파악하였다는데 그 차별점이 있다.
남성운전행동에 대한 상호지향성모델과 여성운전행동에 대한 상호지향성모델을 각각 구축하여 비교 분석 하였으며, 요인별 남녀운전자 사이의 인식차이를 살펴보기 위해 요인분석을 통해 산출된 요인점수를 이용하여 남성운전자와 여성운전자 상호간 차이를 파악하고자 하였다.
남성운전행동의 위험도에 대한 남성 본인의 실제 답변과 남성이 추측한 여성 답변 간의 차이를 주관적일 치도 1-1, 남성운전행동의 위험도에 대한 여성의 실제 답변과 여성이 추측한 남성 답변 간의 차이를 주관적 일치도 1-2로 설정하여 분석하였다.
남성운전행동의 위험도에 대한 여성의 인식과 남성이 추측한 여성의 인식의 차이를 정확도 1-1, 남성운전 행동의 위험도에 대한 남성의 인식과 여성이 추측한 남성의 인식 간의 차이를 정확도 1-2로 설정하여 분석 하였다.
확인적 요인분석 결과, 일부 수치가 기준치에 만족하지 못하는 것으로 나타났으며 이는 평가척도와 요인의 분류가 외국의 사례인바 우리나라의 교통문화, 체계, 법규 등과 상이함에 따라 나타난 결과라 판단된다. 따라서 공통치와 적재치가 낮은 변수를 선별, 삭제하고 수집된 자료에 맞게 요인을 재분류하기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다.
'하나의 주제'에 대해서만 그룹 간 인식차이를 분석할 수 있다는 기존 상호지향성 모델의 한계점을 극복하기 위해 남성의 운전행동과 여성의 운전행동으로 나누어 설문한 후 각각의 주제에 대한 상호지향성모델을 구축하여 분석하였다. 또한 모델의 결합을 통해 운전자 입장에서의 이해도에 대해 추가적으로 비교분석하였다.
본 연구를 위한 설문조사는 조사원 면접과 온라인을 통한 직접기입방식을 택하였고, 설문대상은 실제 운전 경력 6개월 이상의 일반 운전자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 운전면허 소지자 비율에 따라 남성과 여성 6:4의 비율로 설정하였고 성별 외기타 개인 속성은 랜덤하게 추출하였다. 총 387명의 설문응답 중 불성실한 응답과 응답누락, 미응답 등 을 제외한 310명의 응답내용을 실제 분석에 사용하였으며, 수집된 자료의 통계처리는 IBM SPSS Stastics 22.
상호지향성모델의 결합(MDB+FDB)을 통해 남성운전자의 관점과 여성운전자의 관점에서 비교분석하였다.
설문의 구성은 본인운전행동에 대한 평가(Set_1), 동성(同姓)집단의 운전행동에 대한 이성(異姓)집단의 평가 추측(Set_2), 이성(異姓)집단의 운전행동에 대한 본인의 평가(Set_3), 이성(異姓)집단의 운전행동에 대한 이성(異姓)집단의 평가 추측(Set_4)으로 구성하였다.
여성운전행동의 위험도에 대한 남성의 인식과 여성이 추측한 남성 인식의 차이를 정확도 2-1, 여성운전행동의 위험도에 대한 여성의 인식과 남성이 추측한 여성 인식 간의 차이를 정확도 2-2로 설정하여 분석하였다.
여성운전행동의 위험도에 대한 여성 본인의 실제 답변과 여성이 추측한 남성 답변 간의 차이를 주관적일치도 2-1, 여성운전행동의 위험도에 대한 남성의 실제 답변과 남성이 추측한 여성 답변 간의 차이를 주관적 일치도 2-2로 설정하여 분석하였다.
탐색적 요인분석은 주성분분석법(Principal component analysis)과 배리맥스 회전법(Varimax rotation)을 사용 하여 분석하였으며, 공통성 0.4 미만의 변수는 순차적으로 삭제하여 요인을 분류하였다.
평가도구 및 척도는 위험운전행동의 대표적인 자기보고식 설문인 DBQ의 축소문항으로 설정하였으며, 남성운전자와 여성운전자의 인식차이를 요인별로 살펴보고자 요인분석을 실시하였다.
대상 데이터
본 연구를 위한 설문조사는 조사원 면접과 온라인을 통한 직접기입방식을 택하였고, 설문대상은 실제 운전 경력 6개월 이상의 일반 운전자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 운전면허 소지자 비율에 따라 남성과 여성 6:4의 비율로 설정하였고 성별 외기타 개인 속성은 랜덤하게 추출하였다. 총 387명의 설문응답 중 불성실한 응답과 응답누락, 미응답 등 을 제외한 310명의 응답내용을 실제 분석에 사용하였으며, 수집된 자료의 통계처리는 IBM SPSS Stastics 22.0과 Amos 22.0을 이용하여 분석을 실시하였다.
데이터처리
연구문제 2는 운전행동에 대한 남성과 여성 간의 주관적 일치도는 자신의 인식과 상대방의 인식에 대한 자신의 추측이 얼마나 일치하는가를 파악하기 위한 것으로 본 연구에서는 대응표본 t-test를 통해 살펴보았다.
연구문제 3은 운전행동에 대한 남성과 여성간의 정확도는 자신의 인식과 자신의 인식에 대한 상대방의 추측이 얼마나 일치하는가를 파악하기 위한 것으로 즉, 얼마나 정확하게 상대방을 이해했는가를 나타내는 개념이다. 정확도가 클수록 상호 간의 커뮤니케이션은 효과적이라고 할 수 있으며, 본 연구에서는 독립표본 t-test를 이용하여 분석을 실시하였다.
측정도구의 구성타당성을 평가하기 위해 개념 신뢰도와 평균분산추출을 산출하여 사용하였으며 연구 모형의 구성개념과 변수구성의 최적상태를 검정하기 위해 적합지수, 조정적합지수, 잔차평균자승의 이중근 등을 사용하여 확인적 요인분석을 실시하였다
이론/모형
설문의 문항은 Rowe et al.(2015)의 12문항으로 이루어진 Short version DBQ를 우리나라의 교통상황(영국과 반대인 주행차선 등)에 맞게 번역하여 사용하였다. 설문 문항은 다음 [Table 2]와 같으며, 이들 문항에 대해 리커트 5점 척도(‘매우 그렇다’ 5점에서 ‘매우 그렇지 않다’ 1점까지)로 측정하였다.
본 연구에서는 남성운전자와 여성운전자의 인식차이를 다각적으로 파악하기 위해 상호지향성모델을 적용하여 분석하였다. '하나의 주제'에 대해서만 그룹 간 인식차이를 분석할 수 있다는 기존 상호지향성 모델의 한계점을 극복하기 위해 남성의 운전행동과 여성의 운전행동으로 나누어 설문한 후 각각의 주제에 대한 상호지향성모델을 구축하여 분석하였다.
본 연구의 평가척도는 기존 Rowe et al.(2015)의 12문항으로 이루어진 short version DBQ를 사용하였기 때문에 Amos를 이용한 확인적 요인분석을 실시하여 요인구조를 확인하였다.
상호인식에 대한 측정문항은 운전행동과 특성을 파악하는데 있어 가장 광범위하게 쓰이는 DBQ를 이용하였으며 설문시간의 단축과 피설문자의 설문답변에 대한 정확성과 집중력을 제고하기 위해 DBQ의 축소문항인 Rowe et al.(2015)의 Short version DBQ로 설정하였다.
4. 설문 설계
설문의 문항은 Rowe et al.(2015)의 12문항으로 이루어진 Short version DBQ를 우리나라의 교통상황(영국과 반대인 주행차선 등)에 맞게 번역하여 사용하였다.
위험운전행동에 대한 상호인식 차이를 파악하기 위해 운전행동의 심리학적 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 활용하였으며, 설문조사 결과를 상호지향성 모델에 적용시켜 남성운전자와 여성운전자의 상호 간 인식차이를 분석하였다.
성능/효과
(2013)은 Reason et al.(1990)이 제시한 3가지의 요인에서 요인 적재 값이 높은 3개의 항목을 설정하여 9개 항목으로 구성된 Mini-DBQ를 개발하였으며 구조방정식을 통해 분석한 결과 모형의 유의도와 적합도 모두 우수한 것으로 나타났다.
Lee(2007)는 DBQ의 국내 적용을 위한 검증을 위해 국내 운전자들을 대상으로 불안전한 운전행동에 대해 연구하였다. 그 결과 Violation 속성이 교통사고와 관련 있는 것으로 나타나 DBQ의 국내 적용이 가능함을 제시하였다.
이는 여성의 경우 여성운전행동에 대해 남성을 정확히 추측하였으며 남성을 정확하게 이해하고 있다고 볼 수 있다. 그러나 여성운전행동의 위험도에 대해 남성은 실제 여성의 인식보다 여성이 더 위험하게 인식할 것으로 추측하여 차이가 나타났으며(Mdiff=.219) 여성의 위반 행위와 관련한 운전행동에 대해서는 여성 스스로가 실제 여성의 답변보다 위험하지 않게 인식 할 것이라 판단하였고(Mdiff=.344) 실수 행위와 관련하여서는 여성 스스로 실제 여성의 답변에 비해 더 위험하다고 인식할 것으로 추측하여 추측에 실패하였다(Mdiff=.266). 즉, 위반 요인과 관련된 여성운전행동에 있어서 여성은 스스로의 위험도를 남성이 추측하는 것보다 더 크게 인식 하는 것으로 나타난 반면, 실수 요인에 있어서는 남성이 추측하는 위험도보다 작은 값을 나타냈다.
남성운전자의 경우 남성운전행동의 위험도보다 여성운전행동의 위험도가 더 크다고 인식하였으며(Mdiff=.408), 특히 여성운전행동 중 실수요인과 관련한 운전행동이 매우 위험하다고 인식하는 것으로 분석되었다(Mdiff=1.075).
본인의 위험운전행동에 대한 남성과 여성의 인식차이는 다음 [Table 10]과 같다. 남성운전자의 경우 여성 운전자에 비해 스스로의 운전행동에 대한 위험도를 다소 높게 인식하여 차이가 발생하였고(Mdiff=.180) 요인 별로 살펴보면 위반요인과 관련된 운전행동에 대해 그 위험도를 높게 인식하고 있는 것으로 나타나 여성과의 차이가 크게 나타났다.(Mdiff=.
또한 남성과 여성은 상대집단이 더 위험하다고 인식하고 있었으며 남성은 여성의 실수요인과 관련된 운전 행동, 여성은 남성의 위반요인과 관련된 운전행동의 위험도에 대해 높게 인지하고 있는 것으로 분석되었다.
189). 또한 남성운전행동의 위험도에 대한 남성의 인식과 여성의 추측에서도 큰 차이가 나타났으며, 남성은 위험하게 인식하지 않는 반면 여성은 남성이 위험하게 인식할 것이라 추측하였다(Mdiff=.805). 특히 위반요인에 있어서 남성의 운전행동에 대한 위험 정도를 과대 추측하는 것으로 나타나 큰 차이를 보였고(Mdiff=.
7이상으로 양호하게 나타났다. 또한 요인분석의 사용이 적합한지 판단하기 위한 구형성 검정은 모두 유의확률 0.000으로 나타나 수집된 자료는 요인분석에 매우 적합한 자료로 분석되었으며. 산출된 요인의 설명력은 평균 63.
Kim(2005)은 운전자 성별에 따른 상황인식의 차이 연구에서 지시형태에 따른 재인검사를 통해 여성이 남성보다 이정표식 지시에서 더 빠른 반응시간을 보인다고 분석하였으며 녹화된 실제 도로상황 재인 과제를 통해 남성이 여성에 비해 높은 정확도와 낮은 오경보율을 나타내는 것으로 분석하였다. 또한 운전시뮬레이션 분석 결과 남성이 전반적인 운전수행능력이 뛰어났으나 운전 중 제시된 자극에 대한 반응수준정도는 남성과 여성이 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다.
310), 실수요인은 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 반대로 여성의 경우 남성의 위험운전행동에 대해 여성 본인의 인식과 비교하여 남성이 덜 위험하게 생각할 것이라 추측하였고(Mdiff=.092), 위반요인 또한 남성이 덜 위험하게 생각할 것이라 추측하였으나(Mdiff=.204) 실수요 인의 경우 남성이 더 위험하게 인식하는 것으로 나타났다(Mdiff=.229).
964), 실수 요인에 대해서는 남성운전자와 여성운전자 간의 유의미한 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 반대로 여성의 위험운전행동에 대해서는 여성의 인식보다 남성이 더 위험하게 인식하는 것으로 나타났으며(Mdiff=0.588), 특히 실수 요인에 있어서 그 차이가 커지는 것으로 분석되었다(Mdiff=0.947).
본 설문의 신뢰성 분석결과 Cronbach’s Alpha 계수는 평균 0.834, 최소 0.676이상으로 나타나 각 요인의 항목은 비교적 강한 내적 일관성을 지니고 있으며 전반적인 신뢰도가 매우 높은 것으로 나타났다.
Hwang(2006)은 개인별 심리유형과 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 비교하여 불안전한 행동과의 심리유형검사 간의 상호 관계를 평가하였다. 분석 결과, 심리유형은 DBQ의 하위 요인인 Lapse, Mistake, Violation에 각각 유의한 영향을 미쳤으며 이러한 판별의 결과는 불안전한 운전행위를 예방하는데 유용할 것으로 판단하였다.
분석 결과, 연구문제 1 객관적 일치도의 경우 남녀 상호간 상대방의 운전행동이 더 위험하다고 응답하여 인식에 차이가 큰 것으로 분석되었으며 이는 자신은 다른 사람보다 운전 실력이 좋으며 안전하게 운전한다고 생각하는 자기 과신의 영향으로 판단된다(Svenson, 1981; Brown and Groeger, 1988; Horswill et al., 2004).
Kim(2014)은 광고창의성에 대한 광고주와 광고제작자, 소비자 간의 상호인식의 차이를 파악하는 연구를 진행하였으며 3개 집단의 차이를 설명하기 위해 상호지향성모델의 확장적용을 통해 분석하였다. 분석결과 객관적일치도는 광고주와 제작자 사이에서는 일치하는 것으로 나타났으나, 제작자와 소비자 사이는 불일치하는 것으로 나타났으며, 주관적 일치도의 경우 광고주 차원에서는 일치하는 것으로 나타났으나 제작자 차원에서는 비교적 불일치하는 것으로 나타났다. 정확도의 경우 제작자인식과 광고주가 생각하는 제작자 인식, 소비자 인식과 제작자가 생각하는 소비자 인식간은 일치하였으나 광고주 인식과 제작자가 생각하는 광고주 인식에서는 불일치하는 것으로 분석하였다.
분석결과 남성운전행동의 위험도에 대해 남성본인의 인식과 남성이 추측한 여성 답변 간에는 전반적인 차이가 있는 것으로 나타났다(Mdiff=.543). 남성의 경우 남성 본인의 운전행동에 대해 여성이 실제보다 더 위험하게 생각할 것이라 추측하였으며, 요인 별로 살펴보면 위반요인에서 여성이 실제 남성의 운전행동 보다 더 위험하게 인식할 것으로 추측하였고(Mdiff=.
분석결과, 남성의 위험운전행동에 대해 남성의 인식과 여성의 인식은 전반적으로 차이를 보이는 것으로 나타났으며 남성보다 여성이 더 위험하게 인식하는 것으로 분석되었다(Mdiff=0.897). 요인 별로 살펴보면 위반 요인의 경우 여성이 인식하는 위험도가 매우 높게 나타났으며(Mdiff=0.
000으로 나타나 수집된 자료는 요인분석에 매우 적합한 자료로 분석되었으며. 산출된 요인의 설명력은 평균 63.73%로 상당히 높은 설명력을 갖는 것으로 나타났다.
여성운전자의 경우 남성운전행동의 위험도를 여성운전행동의 위험도보다 높다고 인식하고 있는 것으로 나타났으며(Mdiff=1.077), 특히 남성의 위반요인과 관련된 운전행동에 대해 매우 높은 위험도로 인식하여 큰 차이를 발생시켰다(Mdiff=1.760). 즉, 남성과 여성은 상대집단이 더 위험하다고 인식하고 있었으며 남성은 여성의 실수요인과 관련된 운전행동, 여성은 남성의 위반요인과 관련된 운전행동의 위험도에 대해 높게 인식 하고 있는 것으로 분석되었다.
여성운전행동에 대해 살펴보면 여성의 위험운전행동을 여성 본인이 인식하는 것보다 남성이 더 위험하게 인식할 것으로 추측하였고(Mdiff=.675), 위반 요인(Mdiff=.529)과 실수요인(Mdiff=.846) 모두 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 반면에 남성의 경우 여성의 위험운전행동에 대해 여성 스스로 과소평가 할 것으로 추측하였으며(Mdiff=.
여성운전행동의 위험도에 있어서 여성의 추측은 모든 요인에서 남성의 인식과 일치하는 결과가 나타났다. 이는 여성의 경우 여성운전행동에 대해 남성을 정확히 추측하였으며 남성을 정확하게 이해하고 있다고 볼 수 있다.
연구문제 2 주관적일치도의 경우 남성은 여성이 위반과 관련한 본인의 운전행동에 대해 매우 큰 위험도로 인식할 것으로 추측하였고, 여성은 여성의 운전행동에 대해 위반과 실수요인 모두 남성이 본인의 인식보다 위험하게 인식할 것으로 추측하여 차이를 발생시켰다.
연구문제 3 정확도의 경우 남성 운전행동에 대해 남성의 추측보다 여성이 더 위험하게 인식하고 있었으며, 특히 위반과 관련된 운전행동에 대해 남성의 추측보다 여성이 매우 위험하게 인식하고 있어 큰 차이를 나타냈다. 남성은 여성이 남성본인의 운전행동에 대해 위험하지 않다고 인식할 것이라 추측하여 차이가 발생한 것인데, 이는 남성 스스로의 고정관념에서 비롯된 결과라고 판단된다.
897). 요인 별로 살펴보면 위반 요인의 경우 여성이 인식하는 위험도가 매우 높게 나타났으며(Mdiff=0.964), 실수 요인에 대해서는 남성운전자와 여성운전자 간의 유의미한 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 반대로 여성의 위험운전행동에 대해서는 여성의 인식보다 남성이 더 위험하게 인식하는 것으로 나타났으며(Mdiff=0.
요인분석 결과 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 KMO 측도(표본적합도)는 0.7이상으로 양호하게 나타났다. 또한 요인분석의 사용이 적합한지 판단하기 위한 구형성 검정은 모두 유의확률 0.
(1990)은 운전자의 비정상적 운전행동을 분석하기 위해 잘못, 불이행, 착오, 비의도 위반, 의도 위반 등의 운전행동을 설문조사하였다. 요인분석 결과 비정상적 행위의 주요인은 위반(Violation), 무해 실수(Harmless Error), 위험 실수(Dangerous Error) 3가지로 나타났다.
분석결과 객관적일치도는 광고주와 제작자 사이에서는 일치하는 것으로 나타났으나, 제작자와 소비자 사이는 불일치하는 것으로 나타났으며, 주관적 일치도의 경우 광고주 차원에서는 일치하는 것으로 나타났으나 제작자 차원에서는 비교적 불일치하는 것으로 나타났다. 정확도의 경우 제작자인식과 광고주가 생각하는 제작자 인식, 소비자 인식과 제작자가 생각하는 소비자 인식간은 일치하였으나 광고주 인식과 제작자가 생각하는 광고주 인식에서는 불일치하는 것으로 분석하였다.
760). 즉, 남성과 여성은 상대집단이 더 위험하다고 인식하고 있었으며 남성은 여성의 실수요인과 관련된 운전행동, 여성은 남성의 위반요인과 관련된 운전행동의 위험도에 대해 높게 인식 하고 있는 것으로 분석되었다.
266). 즉, 위반 요인과 관련된 여성운전행동에 있어서 여성은 스스로의 위험도를 남성이 추측하는 것보다 더 크게 인식 하는 것으로 나타난 반면, 실수 요인에 있어서는 남성이 추측하는 위험도보다 작은 값을 나타냈다.
추가적으로 본인의 위험운전행동에 대한 남성과 여성의 인식차이를 살펴보면 남성운전자의 경우 여성운전자에 비해 스스로의 운전행동에 대한 위험도를 다소 높게 인식하여 차이가 발생하였고 요인별로 살펴보면 위반요인과 관련된 운전행동에 대해 그 위험도를 높게 인식하고 있는 것으로 나타났다.
확인적 요인분석 결과, 일부 수치가 기준치에 만족하지 못하는 것으로 나타났으며 이는 평가척도와 요인의 분류가 외국의 사례인바 우리나라의 교통문화, 체계, 법규 등과 상이함에 따라 나타난 결과라 판단된다. 따라서 공통치와 적재치가 낮은 변수를 선별, 삭제하고 수집된 자료에 맞게 요인을 재분류하기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다.
후속연구
본 연구에서는 남성운전자와 여성운전자 사이에서 발생하는 인식차이를 파악하고 그 원인을 분석하였다. 그러나 분석된 인식차이 유발요인 외에 다양한 요인이 존재할 수 있으며 이에 관한 추가연구가 이루어진다면 분석의 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다. 또한 향후 인식차이가 유발하는 사고 등의 결과에 대한자료의 확충을 통해 인식차이가 사고에 미치는 영향정도의 파악이 가능할 것으로 판단된다.
그러나 분석된 인식차이 유발요인 외에 다양한 요인이 존재할 수 있으며 이에 관한 추가연구가 이루어진다면 분석의 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다. 또한 향후 인식차이가 유발하는 사고 등의 결과에 대한자료의 확충을 통해 인식차이가 사고에 미치는 영향정도의 파악이 가능할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
DBQ란?
DBQ(Driving Behavior Questionnaire)는 Reason et al.(1990)이 개발한 운전자의 불안전한 행동에 대한 자기 보고식 평가로 총 50문항으로 이루어져있으며 위험운전행동에 대한 특성은 Violation과 Error로 분류되었다. 이후 Parker et al.
심리유형은 DBQ 요인 중 어떠한 요인에 영향을 미치는가?
Hwang(2006)은 개인별 심리유형과 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 비교하여 불안전한 행동과의 심리유형검사 간의 상호 관계를 평가하였다. 분석 결과, 심리유형은 DBQ의 하위 요인인 Lapse, Mistake, Violation에 각각 유의한 영향을 미쳤으며 이러한 판별의 결과는 불안전한 운전행위를 예방하는데 유용할 것으로 판단하였다.
운전행동에서 비정상적 행위의 주요인은 무엇인가?
(1990)은 운전자의 비정상적 운전행동을 분석하기 위해 잘못, 불이행, 착오, 비의도 위반, 의도 위반 등의 운전행동을 설문조사하였다. 요인분석 결과 비정상적 행위의 주요인은 위반(Violation), 무해 실수(Harmless Error), 위험 실수(Dangerous Error) 3가지로 나타났다.
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