소셜빅데이터 위험에 대한 SNS이용자의 위험인식 특성 연구 : 소셜빅데이터 위험변인 간 관계를 중심으로
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교, 2017
학위논문사항
학위논문(박사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 신문방송학과 2017. 8
발행연도
2017
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
SNS users’ risk perception on social big data risk : focus on the relationship between risk variables for social big data
형태사항
viii, 177 p. : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 송해룡
참고문헌: p. 141-169
DOI식별코드
소장기관
본 연구는 스마트미디어 환경에 새롭게 등장한 고도화된 기술로서 소셜빅데이터에 대한 정확한 이해와 관련 위험에 대한 논의의 필요성을 제기한다. 소셜빅데이터란, 스마트미디어 환경에서 SNS를 통해 생성되는 다양한 비정형과 정형의 데이터들의 집합이다. 여기에는 빅데이터, SNS, 스마트미디어 기기의 위험특성이 모두 내재돼 있기에, 복합적이고 심화된 디지털 위험을 초래할 것으로 예측된다. 이에, 본 연구는 SNS이용자를 대상으로 설문조사를 실시해 소셜빅데이터 관련 위험들의 유형 및 특징, 소셜빅데이터 위험인식에 영향을 미치는 관련 위험변인들(소셜빅데이터 관련 위험유형, 위험평가-발생가능성과 피해심각성, 편익, 심리적불안감)의 관계를 경로분석과 구조모형분석을 통해 심층적으로 분석했으며, 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 소셜빅데이터 관련 위험들을 분류한 결과, 프라이버시 위험, 인포데믹스 위험, 보안위험, 시스템오류조작 위험 총 4가지 위험으로 유형화되었다. 이에 본 연구에서는 소셜빅데이터 관련 위험들은 그 특성에 따라 프라이버시 위험과 보안 위험을 개인적 차원의 위험으로 인포데믹스 위험과 시스템오류조작 위험을 사회적 차원의 위험으로 재분류하였다. 이 위험들이 소셜빅데이터 위험변인들에 미치는 영향을 종합적으로 분석한 결과, 프라이버시 위험, 보안 위험, 시스템오류조작 위험을 높게 인식할수록 소셜빅데이터 위험평가가 높아지는 것을 확인하였다. 또한 프라이버시 위험을 높게 인식할수록 소셜빅데이터 편익이 감소하는 것을 발견했으며, 시스템오류조작 위험을 높게 인식할수록 심리적불안감이 증가하는 것을 확인하였다. 반면, 인포데믹스 위험은 심리적불안감에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 기존 연구와는 상충된 결과를 확인하였다. 그리고 프라이버시 위험과 보안 위험을 높게 인식할수록 소셜빅데이터 위험인식이 증가하는 것으로 나타났다.
셋째, 소셜빅데이터 위험변인들 간의 관계를 확인한 결과 다음과 같다. 먼저 피해심각성이 높아질수록 심리적 불안감이 높아지는 것을 확인하였다. 한편, 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 소셜빅데이터 위험의 피해심각성과 소셜빅데이터 편익의 정적인 관계, 소셜빅데이터 편익과 심리적불안감의 정적인 관계를 확인하였다. 다음으로, 소셜빅데이터 위험평가와 심리적불안감을 높게 인식할수록 소셜빅데이터 위험인식이 높아지는 것으로 나타났다. 하지만 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 소셜빅데이터 편익과 소셜빅데이터 위험인식의 정적인 관계를 발견하였다. 마지막으로, 소셜빅데이터 위험평가(발생가능성과 피해심각성)는 심리적불안감을 통해 소셜빅데이터 위험인식을 더욱 높이는 것을 확인했으며, 편익이 심리적불안감을 통해 소셜빅데이터 위험인식을 더욱 높이는 것으로 나타났다. 즉 소셜빅데이터 위험인식에서 미치는 영향에 있어서 심리적불안감의 매개적 역할을 확인하였다.
이와 같은 소셜빅데이터 위험변인들 간의 영향 관계를 통해 본 연구의 주제인 소셜빅데이터 위험에서는 기존의 디지털 위험과 다른 특징이 발견되었다. 즉 소셜빅데이터 위험에서는 SNS이용자들이 자신의 필요성과 이익을 위해서 이 위험을 감수하거나, 개인의 기호, 취향, 취미에 의해서 오히려 이 위험을 즐기는 모습을 확인하였다. 이는 SNS이용자들이 소셜빅데이터 위험을 하나의 모험으로 인식하고 있는 것으로 해석할 수 있다. 이와 같은 결과를 통해 본 연구는 소셜빅데이터 위험을 통해 새로운 디지털 위험의 양상을 확인했으며, 소셜빅데이터 위험에서 기존 디지털 위험과 차이점을 발견했다는 점에 있어서 그 의의를 찾을 수 있다.
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