Korea Digital Contents Society
[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 22, No. 1, pp.105-113
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 31 Jan 2021
Received 06 Nov 2020 Revised 25 Nov 2020 Accepted 25 Nov 2020
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2021.22.1.105

COVID-19 정보 패널의 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 미치는 영향: 우연성 매개모델

이원호1 ; 노기영2, *
1한림대학교 디지털콘텐츠융합스쿨 석사과정
2한림대학교 디지털콘텐츠융합스쿨 교수
The effects of interactivity in COVID-19 information panel on behavioral intention to prevention: Contingency mediation model
Weon-Ho Lee1 ; Gyee-Young Noh2, *
1Master’s Course, Digital Content Convergence School, Hallym University
2Professor, Media School, Hallym University, Hallymdaehak-gil, Chuncheon-si, Gangwon-do 24252, Korea

Correspondence to: *Gyee-Young Noh E-mail: uki9200@naver.com

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초록

본 연구는 온라인 검색엔진에 코로나 19 관련 키워드를 검색하면 고정적으로 웹페이지 상단에 노출되는 코로나 19 정보 패널 기능의 효과성을 분석하였다. 구체적으로, 해당 기능의 상호작용적 특징인 메시지 상호작용성이 사용자가 느낀 우연성을 매개로 코로나 19 예방 행위 의도에 영향을 끼치는지 분석하고자 하였다. 표본은 코로나 19 정보 패널 이용 경험이 있는 패널들을 대상으로 온라인 설문조사를 시행하여 수집하였으며, 수집된 데이터 분석에는 프로세스매크로를 통한 매개효과 검증이 사용되었다. 연구 결과, 코로나 19 정보 패널로부터 인지된 메시지 상호작용성은 코로나 19 예방 행위 의도에 직접 효과를 줄 뿐만 아니라, 우연성을 매개로 간접 효과도 주는 것으로 나타나 부분 매개의 관계에 있음을 확인하였다.

Abstract

This study analyzed the effectiveness of the COVID-19 information panel function, which is fixedly exposed at the top of the web page when a keyword related to COVID-19 is searched on an online search engine. Specifically, it was attempted to analyze whether message interactivity, which is an interactive feature of the corresponding function, affects the intention of the COVID-19 prevention act through the contingency felt by the user. For the collection of samples, an online survey was conducted on panels with experience in using the COVID-19 information panel, and the mediation effect verification through a Process-Macro was used to analyze the collected data. As a result of the study, it was confirmed that the message interactivity perceived from the COVID-19 information panel not only has a direct effect on the behavioral intention of the COVID-19 prevention, but also gives an indirect effect through contingency, confirming that it is in a partial mediating relationship.

Keywords:

COVID-19 Information Panel, Interactivity Effects Model, Message Interactivity, Contingency, Behavioral intention to prevention

키워드:

코로나 19 정보 패널, 상호작용성 효과 모델, 메시지 상호작용성, 우연성, 예방 행위 의도

Ⅰ. 서 론

세계보건기구(WHO; World Health Organization)는 코로나바이러스감염증-19(COVID-19; 약칭 ‘코로나 19’)의 확산 규모가 커짐에 따라 2020년 3월 11일을 기점으로 세계적 대유행(Pandemic)임을 선포하였다[1]. 코로나 19는 발열이나 호흡 곤란, 기침, 재채기 등의 증상부터 폐렴, 폐 감염 등의 질병을 유발하며 감염과 확산의 속도가 빨라 높은 위험성을 보이고 있다[2]. 뿐만 아니라, 코로나 19로 인해 사람들의 산업 활동 및 수요 행위에 발생한 강제적인 억제력은 세계 경제를 유례없는 침체기에 빠트렸다[3].

대한민국을 포함한 주변 여러 국가들은 이와 같은 코로나 19에 대응하기 위해 감염병 관리정책을 발표하고 코로나 19 확산을 방지하는 대책을 펼친 한편[4][5]. 구 과학적인 근거에 기반한 감염원 관리 등을 종합적으로 고려하여 합리적인 감염병 관리 정책 및 규제방안을 수립하고 있다. 또한 코로나 19의 감염 확산 경로를 모니터링하거나 역학조사를 하는 노력들이 펼치고 있다[6]. 그리고 미디어를 통한 코로나 19 위험성 홍보와 산업, 경제, 교육 등 각종 사회적 측면에 따른 대책 안내를 통해 국민들의 코로나 19에 대한 인식 재고를 도모하고 있다[7][8]. 여기에는 일반적인 캠페인 및 정부와 언론사의 협업을 통한 공적 뉴스 전파의 역할도 존재하지만, 인터넷 뉴스나 소셜 네트워킹 서비스(SNS)를 통한 온라인 네트워크의 역할과 정보 전달력도 간과할 수 없다. 사례로, 사회적 거리두기(Social distancing) 캠페인은 타인과의 대면 접촉을 제한하여 국민간의 소통을 억제하게 되는데, SNS와 인터넷 등의 온라인 미디어가 핵심적인 역할을 하였다[9]. 또한, 이와 같은 미디어는 감염병 관련 정보를 신속하고 적극적으로 제공하는 역할을 하고 있다[10].

이에 온라인 네트워크 관련 전문가들은 이러한 온라인 미디어를 통한 정보 전달의 효율성을 더욱 끌어내기 위해 미디어 커뮤니케이션의 중요성을 강조하고 있다[11][12]. 현재에 이르러서도, 온라인 미디어에 있어 단순 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 미디어의 유무는 당연시되고 있고, 오히려 미디어 커뮤니케이션의 영역을 확장하는 것이 각광받고 있다. 이는 미디어를 단순히 이용자와 이용자 간의 커뮤니케이션을 위한 수단으로만 보지 않고, 미디어 또한 이용자와 커뮤니케이션을 하는 상호작용의 대상으로 보고 있는 것이다[13]. 예를 들어, 웹 이용자는 개인이 필요로 하는 정보를 탐색하기 위해 검색창을 사용하더라도 키워드나 작성 날짜, 유형, 언어 등의 조건을 추가 입력하여 검색창의 확장 기능과 상호작용함으로써, 더 정확하고 신속한 정보를 습득 가능하다. 또한, 동영상 웹 플랫폼을 이용하는 경우, 이용자가 보고자 하는 동영상을 웹사이트에 내장된 시스템이 인식하여 자주 시청하는 동영상 콘텐츠 정보를 수집, 이용자의 수요에 맞춘 동영상을 추천하는 것으로 이용자가 마치 웹사이트와 상호작용을 하고 있다고 느끼는 것 등이 있다. 또한 기존 문헌에 따르면, 온라인 미디어에 포함되어 있는 상호작용 기능의 차이, 즉 상호작용성의 차이가 곧 해당 미디어를 이용하는 이용자의 수에 직접적인 영향을 미칠만큼 미디어 커뮤니케이션의 중요한 키워드로 손꼽힌다[14]. 이러한 상호작용성의 효과는 앞서 언급한 코로나 19과 관련된 정보 전달 및 인식 확산에 있어 더 높은 효율의 결과를 가져올 수 있을 것으로 보인다.

따라서 본 연구는 최근에 시도되고 있는 웹 기능인 코로나 19 정보 패널에 상호작용적 효과가 나타나는지 알아보고자 하였다. 이를 위해, 상호작용성의 개념과 효과를 정립한 상호작용성 효과 모델(IEM; Interactivity Effects model)을 본 연구에 적용할 것이며, IEM을 검증함과 동시에 개념적 확장에 대한 이론적 함의를 제시하고자 한다. 또한 코로나 19 정보 패널이 코로나 19에 대한 개개인의 예방 의도에 더욱 효과적인 설득력을 가지고 있는지 실무적 함의를 제공하게 될 것이다.


Ⅱ. 이론적 배경

2-1 상호작용성 효과 모델(IEM)

IEM은 상호작용성(Interactivity)을 조명하고 개념화하는 모델이며, 이것이 지니는 다양한 심리적 효과들을 설명한다[15]. 여기서 상호작용성은 미디어 상호작용 연구에서 활발하게 다뤄지고 있는 개념으로, 커뮤니케이션 관련 학자마다 다양한 관점의 분석이 제시되었다. 상호작용성은 상호작용의 요소로서 발생하기 때문에, 많은 학자들이 이를 다수의 구조로 설명한다[16]-[18]. Kiousis (2002)는 상호작용성을 여러 대상들이 매개되어있는 환경을 만들 수 있는 커뮤니케이션 기술의 수준 혹은, 이용자가 상호 메시지 교환에 참여 가능한 정도, 이용자가 미디어를 대인 커뮤니케이션이나 원격의 존재감을 느낄 수 있는 곳이라 인식하는 정도라고 설명하였다[16]. Sundar et al. (2003)은 상호작용성의 발견을 기능적 관점과 우연적 관점으로 설명하였으며, 이용자와 인터페이스 간의 정보 교환 행위라는 기능적 관점과 이용자와 미디어, 메시지가 서로 연결되는 프로세스라는 우연적 관점에서 상호작용성이 나타난다고 보고 있다[18]. 즉, 상호작용성은 미디어에 대한 이용자의 심리에 영향을 미치고 있으며, 이는 IEM에서 상호작용성이 이용자의 인지, 태도, 행동 의도와 같은 이용자의 인지적 변화를 야기한다는 점을 뒷받침해준다.

IEM에 따르면[15], 상호작용성을 이용자와 미디어 간의 커뮤니케이션 양상 혹은 관점에 따라 메시지 상호작용성(Message interactiviy), 모달리티 상호작용성(Modality interactiviy), 소스 상호작용성(Source interactiviy)으로 분류한다. 3가지 구조로 분류된 상호작용성은 각각 영향을 미치는 이용자 심리를 매개로 미디어나 콘텐츠에 대한 이용자의 참여 수준에 변화를 일으킨다. 이러한 변화는 상호작용 프로세스의 최종 단계에서 이용자의 미디어 또는 콘텐츠에 대한 인지, 태도, 행위에 영향을 끼친다[14]. 해당 모델링의 프로세스는 기존 연구에서 이용자가 웹사이트의 상호작용적 기능을 통해 몰입이나 원격의 존재감 등을 느낄 때, 웹사이트에 대한 태도나 의도, 더욱이 콘텐츠에 대한 태도와 의도에도 긍정적인 영향을 미쳤다는 점이 그 근거를 뒷받침해준다[19][20].

본 연구에서는 이와 같은 IEM의 프로세스가 미디어 이용자들을 설득하고 변화시키는 커뮤니케이션 효과에 적절한 설명력을 부여한다고 가정한다. 따라서, IEM을 통해 코로나 19 정보 패널이라는 웹 인터페이스가 가진 상호작용성을 조명하고, 이용자가 이를 통해 코로나 19에 대한 정보 습득, 더 나아가서 코로나 19에 대한 태도 및 행위 의도의 변화에 영향을 미칠 수 있는지 알아보고자 한다. 그뿐만 아니라, 본 연구의 또 다른 함의인 IEM의 이론적·실질적 검증을 기대하고, 새로운 상호작용적 기능에 적용하는 것으로 해당 모델의 확장성에 유의미한 결과를 얻고자 한다.

2-2 메시지 상호작용성

메시지 상호작용성(Message interactiviy)은 IEM에서 연구한 3가지 상호작용성 중 하나로, 메시지 기반의 웹 인터페이스를 기반으로 발생 가능한 상호작용의 특성을 지칭하며, 이용자와 웹사이트 시스템 간의 메시지 교환을 허용하는 정도라고 일컫는다[15]. 여기서 언급하는 메시지란, 이용자가 웹사이트의 인터페이스에 사전 입력한 정보와 시스템이 해당 사전 정보에 반응하여 인터페이스에 나타내는 응답을 모두 가르킨다. 따라서, 메시지 상호작용성은 이용자와 인터페이스 간의 메시지 교환에 있어, 이용자가 인터페이스를 또 다른 한 명의 이용자라고 느낄 수 있는 수준의 상호작용을 가능하도록 만든다[19].

이러한 형태는 주로 인간과 인간의 메시지 교환 행위인 대화에서 비롯된 것이다[18]. 따라서, 메시지 상호작용성에 대한 이해를 위해서는 실제에서 이루어지는 대화의 특징을 살펴볼 필요가 있다. 대화를 통해 주고받는 정보의 종류는 언어적 정보, 비언어적 정보로 나눌 수 있다[21]. 언어적 정보는 주로 발화자의 메시지 혹은 품은 생각 등의 의도 전달을 목적으로 하고, 비언어적 정보에서는 주로 시청각적 정보 등의 감각적 정보나 발화자를 둘러싸고 있는 공간 혹은 시간과 같은 환경적 정보가 포함되어 있다. 이러한 정보는 발화자 간의 상호작용에 있어 발화 이전에 사전 입력되는 정보라고 볼 수 있으며, 이는 대화에서 끊임없이 변화하는 발화자 간의 인식과 발화 내용 및 상대방에 대한 태도에 영향을 준다[22]. 이는 이용자와 인터페이스 간의 메시지 상호작용을 가능하게 만드는 핵심이라고 볼 수 있다. 기존 연구에서는, 실제로 대화 행위와 유사한 메시지 상호작용 인터페이스의 실험을 하였으며, 실험참가자가 사전 입력한 정보를 바탕으로 광고의 내용이 반응하는 인터페이스를 통해 연속적인 메시지 교환이 발생하고 상호작용성이 유효했음을 보여준다[23].

메시지 상호작용성은 웹사이트의 경우 이용자가 인터페이스와 상호작용할 때, 인터페이스의 내용인 메시지나 콘텐츠를 선택적으로 보거나, 인터페이스의 구성이 마치 겹겹이 이루어진 책처럼 되어있어서 이를 마우스 클릭으로 넘어 다닐 수 있는 하이퍼링크, 버튼 기능, 탐색 도구 기능을 이용하는 것으로 실현된다[24]. 기존 문헌에서는 캠페인 목적의 웹사이트에서 메시지 상호작용적 기능의 사례인 하이퍼링크 기능의 유무를 통해 정치 후보자에 대한 실험참가자의 인식 및 정책 입장에 대한 동의 수준을 비교하였으며, 해당 기능의 메시지 상호작용성 수준이 높을수록 정치 후보자에 대한 인식과 정책 입장에 대한 동의 수준에 유의미한 영향을 미쳤다[18].

2-3 우연성

우연성(Contingency)은 이용자가 인터페이스를 이용할 때, 인터페이스의 시스템이 이용자가 입력한 정보에 대응하는 정보를 출력한 결과가 이용자에게 우연스러움을 느끼게 만드는 정도라고 개념화할 수 있다[14]. 즉, 이용자와 인터페이스 간의 상호작용 행위에서, 이용자가 이를 단순한 메시지 교환 행위라고 느끼는 게 아니라, 특별한 방식의 교류라고 느끼는 정도를 의미한다[15]. 우연성은 이용자가 자신의 정보를 미리 입력 가능한 인터페이스에서 주로 발생하며 예시로는, ‘검색 기록을 바탕으로 콘텐츠 추천을 하는 인터페이스’[25], ‘자동 응답이 가능한 채팅 인터페이스’[26], 메시지를 담은 텍스트 자체가 메시지 상호작용성을 지닌 ‘하이퍼링크’ 등이 있다. Sundar가 제작한 TIME모델(Theory of Interactive Media Effects Model)에서는, 미디어의 행동유도성(Affordances)이 이용자의 지식, 태도, 행위에 미치는 영향을 매개하는 변인이라고 개념화하였다[14]. 또한, 우연성의 구체적인 예시로 대화(Dialogue), 상호성(Reciprocity), 꿰어진 관계(Threadedness), 민감성(Responsiveness)을 들었다. IEM 에서는, 메시지 상호작용성(Message interactivity)이 이용자의 콘텐츠에 대한 참여 수준을 통해 인지, 태도, 행위 의도에 미치는 영향을 매개하는 변인으로 우연성을 언급하였다[15].

기존 문헌에서는 채팅과 유사한 인터페이스를 통해 실험참가자에게 우연성 수준에 따른 질문과 답변을 제공하는 실험을 하였다. 해당 실험은 우연성 수준이 없는 케이스, 우연성 수준이 낮은 케이스, 우연성 수준이 높은 케이스 별로 측정되었으며 실험참가자가 인지한 우연성이 높을수록 참여 수준과 인터페이스에 대한 태도, 콘텐츠에 대한 평가 수준이 높게 나타났다[26].

또한, Kim & Kim (2003)의 연구에 따르면, 인터넷 이용자의 검색어와 광고 내용이 서로 관련도가 높은 고관여 광고는 광고의 침입성에 관계없이 저관여 광고에 비해 광고 내용 및 브랜드, 사이트에 대한 태도가 높게 나타났다[27]. 이는 우연성이 이용자의 인지 및 태도에 영향을 미친다는 IEM 효과 프로세스와 맥락을 같이 한다. 따라서 코로나 19 정보 패널의 기능적 특징이 이용자로 하여금 코로나 19에 대한 태도 변화나 건강 정보 습득에 있어 긍정적인 효과를 나타낼 것으로 보인다.

2-4 예방 행위 의도

건강 행동은 자신이 능동적으로 질병의 치료와 예방을 위해 노력하고 더 나은 자아를 유지 및 증진하기 위한 총체적인 건강관리 행위라고 정의한다[28]. 그리고 예방을 위한 건강 행위는 예방 행위 의도라는 선행 조건을 수반한다. 예방 행위 의도(Behavioral intention to prevention)는 인지적 차원에서 건강을 위협하는 위험 요소를 개인이 마주하였을 때 공포와 같은 심리적 현상이나 지식, 익숙함과 같은 개인적 특성의 수준으로부터 비롯된다[29]. 즉, 건강을 위협하는 위험을 실질적인 위험으로 받아들이거나 이에 대한 인식이 충분히 나타날 경우, 스스로를 보호하기 위한 대책을 마련하고자 하는 개인의 변화가 의도에 영향을 끼친다는 것이다[30]. 또한, 기존의 연구에서는 예방 행동 의도를 건강 메시지에서 언급된 예방 행동 등의 특정 행위의 수행을 얼마나 자발적으로 열심히 하려는 지에 대한 개인의 의사라고 일컫는다[31]. 따라서, 예방 행위 의도는 정보 전달의 목적성을 가진 메시지와 상호 관계에 놓일 수 있음을 알 수 있으며, 건강 관련 메시지는 예방 행위 의도에 직접적인 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다.

한편, 커뮤니케이션 관련 연구에 따르면 대중의 인식과 지식을 변화시키는 메시지 전달력에 있어 매스미디어의 영향력을 인정하고 있지만, 행동의 변화를 일으키는 인과관계에 있어선 대인 커뮤니케이션이 필수 조건이라고 주장하였다[32]. 코로나 19와 같은 감염병에 대한 예방 행위를 유도하기 위해선 TV, 뉴스와 같은 매스미디어의 전파보다는 타인과의 대화 등을 통한 구두전파 행위가 더 효과적이라는 것이다[33]. 이는 달리 말해 커뮤니케이션과 같은 상호작용의 유무가 메시지에 따른 행동 변화에 영향을 줄 수 있음을 시사한다. 메시지 상호작용성을 가진 인터페이스의 이용은 이용자와 인터페이스 간의 메시지 교환이 주를 이루는 일종의 대인 커뮤니케이션 행위에 가깝다. 따라서, 코로나 19 정보 패널의 메시지 상호작용성에 의한 메시지 교환 행위는 이용자의 코로나 19 인식에 대한 설득적 효과나 예방 행위 의도와 어떠한 관계가 있을 것으로 보인다.

이러한 이론적 배경을 바탕으로 본 연구는 코로나 19 정보 패널의 메시지 상호작용성이 우연성을 매개로 이용자의 코로나 19에 대한 예방 행위 의도에 영향을 미치는지 알아보고자 하며, 연구 가설은 다음과 같다.

H1 : 코로나 19 정보 패널 이용에 따른 인지된 메시지 상호작용성은 우연성에 정적인 영향을 미칠 것이다.

H2 : 코로나 19 정보 패널 이용에 따른 인지된 메시지 상호작용성은 예방 행위 의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.

H3 : 코로나 19 정보 패널 이용에 따른 인지된 메시지 상호작용성은 우연성을 매개로 예방 행위 의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.


Ⅲ. 연구방법

3-1 연구설계

본 연구는 코로나19 정보 패널의 메시지 상호작용성이 이용자의 예방 행위 의도에 주는 영향을 검증하기 위해 온라인조사 실사대행 업체인 글로벌리서치를 통해 온라인 패널을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 2020년 8월 28일부터 9월 8일까지 12일에 걸쳐 설문 대행 사이트에 가입된 온라인 패널을 대상으로 하였으며, 코로나 19 정보 패널을 이용해 본 적이 있는 유경험자를 조사 대상으로 선정하기 위해 파일럿 테스트를 진행하여 선별하였다. 본 설문에 들어서 파일럿 테스트에 사용된 질문들은 분석에 사용될 설문 문항으로 수정하였으며, 배포된 설문지 중 불성실한 응답을 제외한 659부의 응답지를 분석하였다. 분석 방법으로는 연구 가설들의 검증을 위해 Hayes (2017)의 PROCESS Macro를 이용하여 매개효과를 분석하였다[34].

응답자들의 인구통계학적 분포는 Table 1과 같이 나타났다. 주요 분포 특성으로 성별은 남성 344명(52.2%), 여성 315명(47.8%)으로 균등하게 나타났다. 나이는 만 19세~29세가 203명(30.8%), 30대가 141명(21.4%), 40대가 152명(23.1%), 50대가 163명(24.7%)으로 20대를 제외한 나머지 나이 분포는 균등하게 나타났다.

Demographic characteristics of survey respondents

3-2 연구도구와 측정

1) 코로나 19 정보 패널 경험 유무

코로나 19 (보건)정보 패널은 Fig. 1Fig. 2와 같이 코로나 19 이슈에 대응하여 온라인 미디어 측면의 예방 대책 중 하나로 마련된 웹 인터페이스이다. 주 역할은 코로나 19에 대한 공적 정보를 제공하는 것이다[35]. 또한, 지역 및 국가에 따라 코로나19 정보가 현지 언어로 표시되고, 국가별 질병 관리 센터와 같은 현지의 보건부처와 연결되도록 하는 편의성을 가지고 있다. 이 패널을 통해 이용자는 WHO 및 국민보건서비스(NHS; National Health Service)에서 제공하는 코로나 19 증상, 예방법, 치료 등의 정확한 정보를 얻을 수 있다[36].

Fig. 1.

COVID-19 information panel on portal site Google

Fig. 2.

COVID-19 information panel on video platform Youtube

코로나 19 정보 패널은 인터넷 이용자가 웹사이트 검색 엔진 등의 입력란에 코로나 19 혹은 코로나 19와 관련 있는 키워드를 검색할 때 나타난다. 이는 기존의 인터넷에서 보편화한 광고 형태인 배너 광고와 유사점을 가지고 있다. 일반적인 인터넷 배너 광고의 경우, 상업적 목적 달성을 위해 브랜드나 제품 및 서비스에 대한 노출효과를 추구한다. 뿐만 아니라 멀티미디어적 요소, 애니메이션적 요소, 유명인 협찬, 보상형 광고 등 이용자의 관심을 최대한으로 유도하기 위해 다양한 기법을 통해 노출효과 수준을 강화하고 있다[38]-[40]. 하지만 이미 기존의 연구에서는 인터넷 광고에 대한 이용자의 태도가 그다지 호의적이지 않다는 점을 지적하며 그 주요 원인을 웹페이지에 대한 침입성과 강제노출성으로 보고 있다[40][41]. 따라서 배너 광고는 본의와는 다르게 역으로 이용자의 광고 태도를 저해하고 회피 심리를 부추겨 광고에 대한 무관심이 일반화되는 상황을 초래하였다[42].

하지만 코로나 19 정보 패널은 코로나 19와 관련되지 않은 웹사이트에서는 나타나지 않는다는 기능적 특징이 있다. 이는 이용자의 검색어에 인터페이스가 반응한다는 것으로, 이용자 개인에 대한 관여도와 관련이 있다[43]. 이처럼 인터넷 이용자에 대한 관여도가 높은 광고를 연구한 기존 문헌에서는, 인터넷 배너 광고의 관여 정도가 높을수록 태도 변화를 일으키기 쉬우며, 광고 클릭 의향이 높아지는 것으로 나타났다[44]. IEM에서는 이러한 일련의 과정을 이용자가 인터페이스와 상호작용하는 행위로 설명하였으며, 인터페이스에 존재하는 메시지 상호작용성이 이용자의 콘텐츠에 대한 태도 변화에 영향을 준다고 주장하였다[15].

따라서, 코로나 19 정보 패널의 경험 유무를 측정함으로써 메시지 상호작용성의 인지 유무를 분별하고자 하였다. 해당 문항은 변인 측정 설문에 앞서 코로나 19 정보 패널에 대한 간략한 설명을 통해 경험 유무를 상기시킨 이후 측정하였다.

2) 인지된 메시지 상호작용성

인지된 메시지 상호작용성(Perceived massage interactivity)은 IEM의 독립변인으로 작용하는 상호작용성 변수들 중 하나이며, Liu (2003)의 3가지 Perceived interactivity 측정 문항 ‘While I was on the Web site, I could choose freely what I wanted to see.’, ‘The Web site was very slow in responding to my requests.’, ‘I was able to obtain the information I want without any delay.’와 Kim & Ju (2001)의 2가지 지각된 상호작용성 측정 항목인 ‘회원질문에 대한 응답이 있다.’, ‘회원요구에 적절하게 대처했다.’를 본 연구의 방향성에 맞게 재구성하여 ‘나는 코로나19 정보 패널이 코로나19 관련 검색어에 반응한다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널이 코로나19 관련 검색어에 적절하게 반응한다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널 덕분에 코로나19 관련 정보를 쉽게 볼 수 있을 것이라고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널이 코로나19 관련 정보를 보는데 있어서 보기 쉬운 곳에 위치하고 있다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널 덕분에 코로나19 관련 정보를 얻는데 오래 걸리지 않을 것이라고 생각한다.’ 와 같은 총 5개의 설문 문항을 5점 척도(1=‘전혀 그렇지 않다’. 5=‘아주 그렇다’)로 구성하여 측정하였다[45][46]. 신뢰도 α계수는 0.857로 나타났다.

3) 우연성

우연성(Contingency)은 인지된 메시지 상호작용성이 이용자의 인지 및 태도, 행동 의도에 주는 영향을 매개하는 변수이며, Sundar, Bellur, Oh, Xu, & Jia (2014)의 9가지의 Contingency 측정 항목 중 6가지인 ‘The website’s responses were dependent on my browsing/searching history.‘, ’The website took into account my browsing/searching history.‘, ’I felt that the website carefully registered my responses and gave feedback based on the information I entered.‘, ’I felt as if the website gave an exclusive response to my actions.‘, ’I felt as if the information on the website was well connected to my actions.‘, ’The messages I received on the website were based on my previous inputs.‘를 본 연구의 방향성에 맞게 재구성하여 ‘나는 코로나19 정보 패널이 검색 기록을 바탕으로 나타난다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널이 검색어와 관련이 있다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널이 검색 내용을 바탕으로 정보를 준다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널이 검색 내용을 살폈다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널의 내용이 검색 내용과 잘 연결되어 있다고 생각한다.’, ‘나는 코로나19 정보 패널의 내용이 검색어를 기반으로 만들어졌다고 생각한다.’ 와 같은 총 6개의 설문 문항을 5점 척도(1=‘전혀 그렇지 않다’. 5=‘아주 그렇다’)로 구성하여 측정하였다[47]. 신뢰도 α계수는 0.868로 나타났다.

4) 예방 행위 의도

예방 행위 의도(Behavioral intention to prevention)는 이용자와 코로나 19 정보 패널 간의 상호작용에서 발생한 메시지 상호작용성으로부터 영향을 받는 종속 변인을 가르키며, Park (2016)의 예방 행위 척도 문항과 You, Park, & Jin (2016)의 에방 행위 척도 항목을 본 연구의 방향성에 맞게 재구성하여 ‘앞으로 나는 코로나19 예방을 위해 마스크를 잘 착용할 것이라 생각했다.’, ‘앞으로 나는 코로나19 예방을 위해 손 세정제를 잘 사용할 것이라 생각했다.’, ‘앞으로 나는 코로나19 예방을 위해 물과 비누로 손을 잘 씻을 것이라 생각했다.’, ‘앞으로 나는 코로나19 관련 생활 예방 수칙을 잘 지킬 것이라 생각했다.’, ‘앞으로 나는 코로나19 관련 생활 예방 수칙을 주변 지인들에게 알릴 것이라 생각했다.’, ‘앞으로 나는 코로나19 관련 생활 예방 수칙을 찾으려 할 것이라 생각했다.’ 와 같은 총 6개의 설문 문항을 5점 척도(1=‘전혀 그렇지 않다’. 5=‘아주 그렇다’)로 구성하여 측정하였다. 신뢰도 α계수는 0.901로 나타났다[30][48].


Ⅳ. 연구결과

4-1 연구 가설 검증결과

연구 가설을 검증하고자 인지된 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 미치는 영향과 우연성의 매개효과를 살펴보기 위해, Bootstrap 샘플 수를 5,000으로 설정하고 데이터 분석을 실시하였다. 그 결과는 Table 1Table2와 같다. 우선, 인지된 메시지 상호작용성이 우연성에 미치는 영향을 살펴본 분석결과에 따르면, 인지된 메시지 상호작용성은 우연성에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다(coeff = 0.67, SE = 0.03, t = 19.90, p = 0.000). 그리고 Bootstrap 추정치는 신뢰구간 내 경로계수의 값에 0을 포함하지 않음을 알 수 있다(LLCI = 0.60, ULCI = 0.74). 이는 인지된 메시지 상호작용성을 강하게 느낄수록 우연성의 정도가 높아지는 정적 관계를 보여주고 있으며, 우연성이 인지된 메시지 상호작용성의 매개변수로서 작용할 가능성을 나타내고 있다고 볼 수 있다. 따라서 가설 1은 채택되었다.

Verification of the mediating effect of contingency in the effect of perceived message interactivity on behavioral intention to prevention

Bootstrapping Results of Indirect Effects of Perceived Message Interactivity on Behavioral Intention to Prevention

다음으로 인지된 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 미치는 영향이 있는지 분석하였다. 그 결과, 인지된 메시지 상호작용이 예방 행위 의도에 미치는 총 효과는 통계적으로 유의미하게 나타났음을 알 수 있다(coeff = 0.68, SE = 0.04, t = 15.34, p = 0.000). Bootstrap 추정치 또한 신뢰구간 범위 내의 계수의 값이 0과 다름을 알 수 있다(LLCI = 0.59, ULCI = 0.77). 이는 인지된 메시지 상호작용성을 크게 느낄수록 예방 행위 의도에 직접적이든 간접적이든 정적인 영향을 미치고 있음을 의미한다. 따라서 가설 2는 채택되었다.

마지막으로 우연성과 인지된 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 미치는 영향을 각각 살펴본 분석결과는 다음과 같다. 먼저, 매개변수인 우연성이 예방 행위 의도에 미치는 효과도 유의미한 정적 관계를 가지는 것으로 나타났다(coeff = 0.38, SE = 0.05, t = 7.69, p = 0.000). 그리고 Bootstrap 추정치가 신뢰구간 내의 경로계수의 값이 0이 아님을 알 수 있다(LLCI = 0.28, ULCI = 0.47). 이는 우연성이 예방 행위 의도에 미치는 직접효과가 유의미하다는 것을 의미한다. 또한, 인지된 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 미치는 직접효과를 분석한 결과, 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다(coeff = 0.43, SE = 0.05, t = 7.93, p = 0.000). 그리고 Bootstrap 추정치 또한 신뢰구간 내 경로계수의 값에 0을 포함하지 않았다(LLCI = 0.32, ULCI = 0.53). 이는 인지된 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 직접적으로 미치는 효과가 존재한다는 것을 의미한다. 이때, 우연성을 매개로 하는 인지된 메시지 상호작용성의 예방 행위 의도에 대한 간접효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으며(Effet = 0.25, BootSE = 0.06), Bootstrap 추정치가 신뢰구간 내 경로계수에 0을 포함하지 않았다(BootLLCI = 0.15, BootULCI = 0.37). 따라서 우연성은 인지된 메시지 상호작용이 예방 행위 의도에 미치는 영향을 부분매개 한다고 볼 수 있으며 가설 3도 채택되었다. 연구 가설에 따른 검증 결과는 Fig. 3과 같이 도출되었다.

Fig. 3.

The Effect of Perceived message interactivity on Behavioral intention to prevention and the Mediating Effects of Contingency.


Ⅴ. 결론 및 논의

본 연구는 코로나 19 정보 패널과 이용자 간의 상호작용에서 인지된 메시지 상호작용성이 우연성을 매개로 했을 때, 이용자의 코로나 19에 대한 예방 행위 의도에 미치는 영향을 파악하기 위해 실시되었다. 또한, 메시지 상호작용성이 이용자의 인지, 태도, 행동에 영향을 미칠 것이라 주장한 IEM의 검증과 해당 차원에서 이 모델이 코로나 19 정보 패널의 메시지 상호작용적 인터페이스 특성에도 적용되는지 알아보고자 하는 궁극적인 목적을 가지고 있다. 이를 위해 IEM을 기반으로 한 우연성의 매개효과와 인지된 메시지 상호작용성이 예방 행위 의도에 미치는 영향에 대한 데이터 분석을 실시하였다.

연구 결과 첫째, 코로나 19 정보 패널에 대한 인지된 메시지 상호작용성은 우연성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 메시지 상호작용성의 효과가 인터페이스의 우연적 속성에 기인한다는 것을 의미한다. 코로나 관련 검색어라는 이용자의 메시지를 웹사이트에 내장된 시스템이 반응하여 코로나 19 정보 패널로 출력하는 형태의 메시지 상호작용 매커니즘이 이용자로 하여금 우연성의 수준을 증가시킨다는 것으로 볼 수 있다. 기존 연구에서도, 이용자에게 영화를 추천해주는 사이트를 이용해 이용자의 인터넷 검색 기록을 메시지로서 인식하여 이에 반응하는 추천 영화를 출력하는 형식의 실험을 한 바 있다. 해당 연구의 실험참가자들이 메시지 상호작용을 통해 우연성이 증가되었다는 연구 결과가 나왔다는 점은 본 연구의 결과와 일맥상통한 것으로 보인다[25].

둘째, 인지된 메시지 상호작용성은 예방 행위 의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 하이퍼링크와 같은 메시지 상호작용 기능이 내장된 웹사이트를 이용한 이용자가 상호작용 수준이 낮은 웹사이트를 이용한 이용자보다 웹사이트에 대한 몰입 의도나 유의성이 증가했다는 연구와 웹사이트 경로 표시 및 하이퍼링크와 같은 메시지 상호작용 기능이 존재할 때, 기능이 없을 때 보다 웹사이트의 내용에 임하는 이용자의 태도가 증가했다는 연구와 같은 맥락으로 볼 수 있다[49][50].

마지막으로 인지된 메시지 상호작용성은 직접적으로 예방 행위 의도에 영향을 미칠 뿐만 아니라 우연성을 매개로 예방 행위 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서, 코로나 19 정보 패널의 메시지 상호작용성을 크게 느끼는 이용자일수록 우연성을 강하게 느껴 예방 행위 의도 또한 강하게 발현되는 것으로 볼 수 있다. 이는 높은 수준의 메시지 상호작용을 가진 채팅 인터페이스를 이용한 최근의 연구에서도 동일한 맥락의 결과를 도출하였다[22]. 해당 연구에서는 웹사이트에 표시된 질문에 실험참가자들이 한 답변을 기반으로 메시지 상호작용 실험을 시도하였으며, 이용자들의 인지된 우연성을 매개로 메시지 상호작용성이 웹사이트와 채팅 내용에 대한 행동 의도에 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다.

Acknowledgments

이 논문은 2020년도 한림대학교 교비연구비(HRF-202008-013)에 의하여 연구되었음.

This research was supported by Hallym University Research Fund, 2020(HRF-202008-013).

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저자소개

이원호(Won-Ho Lee)

2018년 : 한림대학교 (디지털콘텐츠학 학사)

2018년~현 재: 한림대학교 일반대학원 디지털콘텐츠융합전공 석사과정

※관심분야: 인터랙션디자인, 디지털콘텐츠, 헬스커뮤니케이션 등

노기영(Ghee-Young Noh)

1995년 : 텍사스대학교 (방송영상학 석사)

2000년 : 미시간주립대학교 (매스미디어 박사)

2000년~현재 : 한림대학교 미디어스쿨 교수

2012년~현재 : 한림대학교 건강과뉴미디어 연구센터장

※관심분야 : 디지털게임, 인터랙션디자인, 헬스커뮤니케이션, 디지털콘텐츠정책

Fig. 1.

Fig. 1.
COVID-19 information panel on portal site Google

Fig. 2.

Fig. 2.
COVID-19 information panel on video platform Youtube

Fig. 3.

Fig. 3.
The Effect of Perceived message interactivity on Behavioral intention to prevention and the Mediating Effects of Contingency.

Table 1.

Demographic characteristics of survey respondents

Characteristics No %
Gender Male 344 52.2
Female 315 47.8
Age 19~29 203 30.8
30~39 141 21.4
40~49 152 23.1
50~59 163 24.7
Education level ≤Graduated high school 104 15.8
University 50 7.6
graduated university 432 65.6
≥The master’s course 73 11
Average monthly income level
(KRW)
<2,000,000 60 9.1
2,000,000~3,000,000 114 17.3
3,000,000~4,000,000 118 17.9
4,000,000~5,000,000 110 16.7
5,000,000~6,000,000 90 13.7
≥6,000,000 167 25.3
Total 659 100

Table 2.

Verification of the mediating effect of contingency in the effect of perceived message interactivity on behavioral intention to prevention

Predictors Step 1 model
Mediator:
Contingency
Step 2 model
Dependent
Variable: BIPb
Step 3 model
Dependent
Variable: BIPb
β SE t β SE t β SE t
aPMI: Perceived Message Interactivity, bBIP: Behavioral Intention to Prevention
**p < 0.01, ***p < 0.001
PMIa 0.67*** 0.03 19.90 0.68*** 0.04 15.34 0.43*** 0.05 7.93
Contingency - - - - - - 0.38*** 0.05 7.69
R=0.61, =0.38, F=395.90*** R=0.51, =0.26, F=235.41*** R=0.61, =0.38, F=395.90***

Table 3.

Bootstrapping Results of Indirect Effects of Perceived Message Interactivity on Behavioral Intention to Prevention

Effect BootSE 95% CI
BootLLCI BootULCI
aBIP: Behavioral Intention to Prevention
Indirect effect on BIPa 0.25 0.06 0.15 0.37