KISDI 연구보고서(07-17) 발간
‘네트워크 효과의 사회문화적 함의: 온라인에서의 문화적 장의 구조변동 연구’
네트워크를 통한 불평등의 확대재생산 우려
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“단순가입자 수 증가보다 가입자의 문화해득력 제고”가
정보화 정책의 우선과제
KISDI, 디지털 기회·문화향유 확대위한 정책방안 제시
네트워크 통한 문화자본의 불균등 분배 해소 위해 정책적 개입 필요 네트워크의 기술적 개방성 못지않게 사회적 개방성 중요 정보생태계 지속가능한 성장위한 종(種)의 다양성 필요 |
인터넷 사용자의 양적 증가와 정보기기의 확산으로 우리 사회의 정보 및 문화 불평등이 해소되리라는 예상과 달리 인터넷 상에서 취향집단의 네트워크화가 가속화되면서 유유상종 현상이 오히려 강화되는 것으로 나타났다. 이는 오프라인에서 문화적 풍요를 누리던 사람들이 그렇지 않은 사람에 비해 온라인에서 동류집단과 더 많은 교류를 하게 되면서 오프라인의 불평등이 확대재생산될 수 있음을 의미한다. 지금까지 가입자수나 정보기기 접근성 제고 등을 통해 정보격차를 해소하려던 정보화정책의 패러다임 전환이 시급하다는 지적이다.
정보통신정책연구원(KISDI 원장 석호익) 미래전략연구실 이호영 책임연구원과 박현주 연구원, 양종회 성균관대 사회학과 교수, 김우식 이화여대 사회학과 교수는 KISDI 연구보고(07-17) ‘네트워크 효과의 사회문화적 함의’ 보고서에서 기존의 네트워크 효과 이론이 가입자의 동질성 가정에 기초하고 있음을 비하고 이질적인 성원들이 만나는 네트워크 환경에서 발생하는 편익의 불균등한 분배에 주목한다.
이들은 KGSS(Korean General Social Survey : 한국종합사회조사) 전국단위 조사에 정보화/문화모듈을 포함시켜 한국인의 온오프라인 여가활동 양식을 살펴본 결과, 이용자가 원래 가지고 있던 문화적 취향이 인터넷 이용형태와 기대편익에 있어서도 결정적인 차이를 만들어내고 있다는 것을 밝혀냈다.
우선 여가활동 양식을 구성하는 다양한 변수를 포함시켜 군집분석을 실시한 결과 비정보여가형, 적극적 여가추구형, 여가빈곤층, 정보여가형 등 4개의 군집이 분류되었는데 [표 1]에서 보듯 군집 1과 군집 4의 여가활동 항목의 평균 점수는 전체평균에서 그리 멀리 떨어져있지 않으며 최고점이나 최저점을 기록한 경우에도 평균과 큰 차이를 보이지 않고 있다. 하지만 군집 4가 ‘인터넷 컴퓨터 하기’에서 평균(2.42)을 크게 상회하는 3.56의 점수를 보인 반면, 군집 1은 0.22로 오히려 여가빈곤층보다 더 낮은 점수를 기록하였다. 군집 4가 대부분의 지적이고 생산적인 여가활동에 있어 군집 2보다는 약간 낮지만 거의 유사한 점수를 기록한 반면 군집 1은 이들 활동에 있어 군집 2와 격차가 벌어지고 있다. 이런 이유로 연구진은 군집 1을 비정보여가형, 군집 4를 정보여가형이라고 명명하였다.
[표 1] 여가활동 군집분석 결과
|
|
군집 1: 비정보 여가형 N = 218
|
군집2: 적극적 여가추구형 N = 372
|
군집3: 여가 빈곤층 N= 225
|
군집4: 정보 여가형 N= 396
|
전체 N= 1211
|
F값*
|
|
TV_비디오보기
|
3.74
|
3.55
|
3.53
|
3.48
|
3.56
|
4.66
|
|
영화관람
|
0.49
|
1.69
|
0.12
|
1.02
|
0.96
|
274.22
|
|
쇼핑
|
1.81
|
2.09
|
0.62
|
1.97
|
1.73
|
154.80
|
|
독서
|
1.56
|
2.19
|
0.34
|
2.03
|
1.68
|
118.40
|
|
문화행사
|
0.33
|
0.98
|
0.05
|
0.62
|
0.57
|
103.89
|
|
친척만나기
|
1.56
|
1.51
|
1.13
|
1.40
|
1.41
|
15.35
|
|
친구만나기
|
2.46
|
2.81
|
1.87
|
1.78
|
2.24
|
77.27
|
|
카드보드게임
|
0.33
|
3.55
|
0.18
|
0.35
|
0.43
|
23.38
|
|
음악청취
|
2.65
|
3.56
|
1.18
|
2.87
|
2.73
|
180.82
|
|
운동
|
3.08
|
3.23
|
0.58
|
2.03
|
2.32
|
299.51
|
|
경기관람
|
0.52
|
1.09
|
0.23
|
0.36
|
0.59
|
62.06
|
|
수공예
|
0.47
|
0.46
|
0.12
|
0.44
|
0.39
|
4.66
|
|
인터넷컴퓨터
|
0.22
|
3.75
|
0.34
|
3.56
|
2.42
|
2559.55
|
|
낮잠자기
|
1.43
|
2.44
|
1.03
|
1.16
|
1.58
|
105.63
|
|
술마시기
|
0.97
|
1.67
|
0.37
|
0.75
|
1.00
|
172.01
|
|
노래방
|
1.55
|
1.90
|
0.73
|
1.16
|
1.38
|
83.93
|
|
사우나
|
2.75
|
2.85
|
1.92
|
2.53
|
2.55
|
40.48
|
* F 검정결과는 0.01% 수준에서 모두 통계적으로 유의미함.
굵은 글씨는 군집평균 중 최고값 밑줄은 최저값을 의미한다.
[표 2]가 보여주듯이 남성 중에서는 적극적 여가추구형이 많은 것으로 나타났으며 여성 중에서는 정보여가형이 가장 많은 것으로 나타났다. 연령대별로 살펴보면 18-24세 중 무려 80.8%가 적극적 여가추구형으로 나타나 상대적으로 자유로운 시간이 많고 앞세대와 달리 여가생활을 자기 정체성의 일부로 생각하는 세대적 특징을 보여주고 있다. 반면 여가빈곤층의 비율은 연령대와 함께 증가해 65세 이상은 56.4%에 이르렀다. 정보여가형은 25-34세의 연령대에서 가장 많은 비율을 차지했는데(52.9%) 이들은 취업, 결혼 등의 이유로 18-24세에 비해 시간은 많지 않지만 상대적인 경제적 여유를 바탕으로 자신의 여가생활을 만들어나가고 있는 것으로 생각된다. 비정보여가형은 여가빈곤층처럼 가파른 기울기를 가지지는 않지만 연령과 함께 그 비중이 증가하는 형으로 젊은 세대에 있어서는 거의 없다. 비정보여가형은 다르게 표현하면 휴식형으로 특별히 무슨 일을 하기보다는 상당히 수동적으로 여가를 받아들이는 사람들의 집합이다. 앞서 설명한 것처럼 컴퓨터나 인터넷을 잘 활용하지 않고 시간이 있으면 TV를 보거나 친척, 친구를 만나고 사우나, 노래방 가기 등을 즐기는 것으로 나타나고 있다.
소득 수준에 있어서는 소득이 증가할수록 적극적 여가추구형이 차지하는 비율도 따라 늘어나는 것으로 나타난다. 정보여가형은 200~400만 정도의 가구소득이 있는 응답자군에서 가장 많이 나왔는데 이들은 비용제약 때문에 좀 더 가격이 저렴하면서도 상대적으로 많은 만족을 주는 여가 활동을 하는 것으로 보인다. 정보여가형과 적극적 여가추구형 사이의 차이가 가용한 여가시간이 얼마나 있느냐, 예산은 얼마나 가용한가 그리고 자신의 시간당 임금(혹은 시간가치)이 얼마나 되느냐와 밀접한 관계를 가진 것으로 보인다.
각각의 여가군집은 인터넷 사용형태 뿐만 아니라 인터넷에 대한 기대 편익에서도 큰 차이를 보여 미래의 인터넷 사용에 있어 이 차이는 더욱 분명해질 것이라는 예측을 하게 했다.
[표 2] 인구사회학적 특성에 따른 여가계층의 분포
|
인구사회학적 특성
|
하위 집단
|
비정보 여가형 N = 218
|
적극적 여가추구형 N = 372
|
여가 빈곤층 N= 225
|
정보 여가형 N= 396
|
카이제곱1)
|
|
성별
|
남성
|
16.2
|
38.6
|
16.8
|
28.4
|
29.611*
|
|
여성
|
19.5
|
24.2
|
20.1
|
36.3
|
|
연령대
|
18-24
|
0.8
|
80.8
|
0.8
|
17.6
|
650.356*
|
|
25-34
|
2.3
|
41.8
|
3.1
|
52.9
|
|
35-44
|
13.4
|
32.8
|
9.6
|
44.3
|
|
45-54
|
26.5
|
20.2
|
21.1
|
32.3
|
|
55-64
|
36.8
|
8.8
|
36.8
|
17.5
|
|
65이상
|
39.0
|
1.7
|
56.4
|
2.9
|
|
교육수준
|
초등이하
|
30.9
|
2.1
|
64.4
|
2.6
|
615.297*
|
|
중학교
|
38.1
|
10.7
|
39.3
|
11.9
|
|
고등학교
|
25.4
|
24.6
|
13.4
|
36.6
|
|
대학교
|
6.0
|
47.7
|
3.5
|
42.8
|
|
대학원
|
6.6
|
42.6
|
1.6
|
49.2
|
|
소득수준
|
100만 미만
|
29.5
|
13.3
|
47.4
|
9.8
|
256.580*
|
|
100-200 미만
|
27.2
|
20.0
|
24.4
|
28.3
|
|
200-300 미만
|
16.8
|
25.7
|
16.4
|
41.1
|
|
300-400 미만
|
15.8
|
34.4
|
8.6
|
41.2
|
|
400-500 미만
|
10.7
|
45.1
|
7.4
|
36.9
|
|
500 이상
|
9.7
|
46.2
|
5.5
|
38.6
|
|
거주지역의 크기
|
큰 도시
|
13.2
|
37.5
|
11.3
|
38.0
|
171.298*
|
|
큰 도시 주변
|
17.2
|
35.2
|
11.9
|
35.8
|
|
작은 도시
|
20.8
|
28.8
|
17.7
|
32.7
|
|
시골마을, 외딴 곳
|
25.2
|
9.5
|
52.4
|
12.9
|
|
직업
|
관리/전문직
|
8.2
|
34.7
|
10.2
|
46.9
|
400.914*
|
|
사무/준전문직
|
3.4
|
45.1
|
3.4
|
48.0
|
|
판매서비스직
|
21.1
|
25.6
|
18.8
|
34.6
|
|
생산/기능/노무직
|
30.7
|
18.5
|
32.8
|
18.0
|
|
무직
|
30.2
|
15.9
|
39.2
|
14.7
|
|
주부
|
20.7
|
23.4
|
8.0
|
47.9
|
|
학생
|
0.0
|
78.5
|
0.0
|
21.5
|
1) 카이제곱 검증 결과는 0.1% 수준에서 모두 통계적으로 유의미함
보고서가 도출한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 네트워크의 기술적 개방성 못지않게 사회적 개방성이 대단히 중요하다. 둘째, 디지털 네트워크가 우리 사회의 문화적 다양성 증진보다는 유유상종 현상을 불러오는 경향이 있는데 이는 소수집단의 디지털 현전을 제고하는 정책을 통해서 극복돼야 한다. 마지막으로 정보생태계에서도 지속가능한 성장을 위해 일종의 종 다양성이 필요하다는 점을 지적하고 있다.
문의 : 미래전략연구실 이호영 책임연구원(570-4040),
박현주 연구원(570-4307)