본 연구는 커뮤니케이션 매체의 중독여부에 따른 정신건강과 매체사용의 차이를 알아보고자 시도하였다. 자료수집은 2012년 3월 12일부터 5월 13일까지 대학생 250명을 대상으로 면접 및 설문조사를 하였다. 연구결과는 첫째, 이동전화 사용시간의 경우 2시간 이상이 중독군은 39.2%, 비중독군은 4.0%로 중독군이 유의하게 높게 나타났다($X^2$=8.51, p=.00). 둘째, 우울정도는 자주 우울한 경우가 중독군이 비중독군보다 4.0배 유의하게 높았다(OR=4.0, 95% Cl=2.4-36.9). 이러한 결과를 토대로 볼 때 커뮤니케이션 매체의 중독적 사용을 해소하기 위해 체계적이고 주기적인 교육 및 긍정적인 측면 등의 다양한 환경을 조성하는 것이 필요하다고 본다.
스마트폰의 등장은 컴퓨터를 손바닥 안으로 옮기는 혁명을 가져왔으며, 그 혁명은 생활의 편리함과 즐거움을 제공하는 스마트 사회를 선도하고 있지만, 스마트폰 증후군을 포함한 부작용 요소가 과거의 그 어떤 IT 기기들보다 더욱 폭넓고 다양한 형태로 나타나고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 이용 목적별로 위험 요인을 중심으로 부작용 유형과 유형별 핵심 이슈를 도출하고 이를 토대로 사회적 영향을 진단하였다. 그리고 진단 결과를 토대로 바람직한 스마트폰 활용에 대한 사회적 이해와 공감대가 형성될 수 있도록 부작용을 최소화하기 위한 대응 방안을 제시하였다. 제시한 대응 방안은 스마트 사회의 창의 협력 소통 오락통의 플랫폼인 스마트폰을 바람직하게 활용하게 함으로써 가시적이고 잠재적인 부작용에 대해 체계적으로 대응할 수 있을 것이다.
본 논문은 최근에 국내 게임시장에 큰 반향을 일으키고 있는 오픈마켓과 셧다운제의 제도화 과정을 통해 시장에 미치는 영향과 그 의미를 살펴본다. 제도는 사회적 환경과 인식이 반영된 결과물이라는 점에서 오픈마켓과 셧다운제를 이해하는데 핵심 요소이다. 이에 오픈마켓과 셧다 운제의 제도가 추진되는 사회적 환경과 인식의 영향과 그 결과의 방향성을 조망한다. 오픈마켓은 스마트폰의 도입에 따라 이전과 다른 모바일콘텐츠 유통체계의 변화에 대한 기존 국지성 제도와의 합리적이고 미래지향적인 접근을 통해 시장 활성화에 기여했다. 한편 셧다운제는 게임이용과정에서 나타난 문제적 현상에 대한 환경적 구조적 진단 보다는 현상적 형태에 집중함으로써 제도화의 의미가 퇴색하고 오히려 시장에서 부작용을 부추기는 결과를 가져오고 있다. 이러한 상반된 결과의 방향성을 통해 제도화의 중요성을 지적하였고, 오픈마켓과 셧다운제도의 실효성과 제도 및 시장성에 대하여 고찰하였다.
Purpose - The purpose of this study is to explore the possibility of predicting the degree of smartphone overdependence based on mobile phone usage patterns. Design/methodology/approach - In this study, a survey conducted by Korea Internet and Security Agency(KISA) called "problematic smartphone use survey" was analyzed. The survey consists of 180 questions, and data were collected from 29,712 participants. Based on the data on the smartphone usage pattern obtained through the questionnaire, the smartphone addiction level was predicted using machine learning techniques. k-NN, gradient boosting, XGBoost, CatBoost, AdaBoost and random forest algorithms were employed. Findings - First, while various factors together influence the smartphone overdependence level, the results show that all machine learning techniques perform well to predict the smartphone overdependence level. Especially, we focus on the features which can be obtained from the smartphone log data (without psychological factors). It means that our results can be a basis for diagnostic programs to detect problematic smartphone use. Second, the results show that information on users' age, marriage and smartphone usage patterns can be used as predictors to determine whether users are addicted to smartphones. Other demographic characteristics such as sex or region did not appear to significantly affect smartphone overdependence levels. Research implications or Originality - While there are some studies that predict smartphone overdependence level using machine learning techniques, but the studies only present algorithm performance based on survey data. In this study, based on the information gain measure, questions that have more influence on the smartphone overdependence level are presented, and the performance of algorithms according to the questions is compared. Through the results of this study, it is shown that smartphone overdependence level can be predicted with less information if questions about smartphone use are given appropriately.
본 연구는 청소년이 접근할 수 있는 중독행동을 포괄적으로 측정할 수 있는 다차원적 중독행동 측정도구를 개발하고 신뢰도와 타당도를 검정함으로써, 청소년 중독행동에 대한 포괄적인 사정과 다차원적 접근을 위한 기초자료를 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 개념적 기틀형성, 초기문항 작성, 내용타당도 검정, 2차 문항 작성 및 최종문항 확정의 과정으로 진행되었다. 대상자는 636명의 중고등학생인 청소년이었고, 자료는 자가보고 질문지로 수집되었다. 자료분석은 SPSS 19.0 프로그램을 이용하였다. 청소년의 중독행동은 총 70문항이 최종문항으로 선정되었으며, 게임 중독행동, 쇼핑 중독행동, 휴대폰 중독행동, 니코틴 중독행동, 텔레비전 중독행동, 도박 중독행동, 인터넷 중독행동, 알코올 중독행동의 8개의 하부요인이 분류되었고, 이에 대한 설명변량은 56.6%이었다. 청소년 중독행동은 중독성과 자기통제와 유의한 순상관이 있었으며, 신뢰도인 Cronbach's alpha가 .94이었다. 또한 중동행동의 선별기준이 일반군, 중독행동 위험군, 중독행동군으로 분류되었다. 청소년의 중독행동을 정확하게 파악하여 효과적인 교육 및 지도를 위한 방안을 마련하고, 청소년의 중독을 조기에 발견하여 적절한 관리를 시작하게 함으로써 청소년의 신체적 정신적 건강증진을 위한 교육과 연구 및 실무에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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