소셜Q&A사이트에서의 건강정보검색과 예방행동의 관계에 대한 연구: 코로나바이러스감염증-19를 중심으로
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초록
본 연구는 중국의 대표적인 소셜Q&A사이트인 즈후 이용자를 대상으로 소셜Q&A사이트에서 건강정보검색 및 신뢰 정도에 따라 이용자들의 예방행동에 어떤 차이가 있는지 확인하고, 건강정보 검색, 신뢰, 예방행동 사이의 관계에 있어 정보효능감이 어떤 역할을 하는지 알아봤다. 연구 결과 즈후에서 코로나19 관련 정보를 많이 찾아보는 사람일수록 코로나19 관련 예방행동에 더 적극적인 것으로 나타났다. 그 관계는 이용자들이 소셜Q&A사이트에서 건강정보를 검색하면서 형성하는 인지적, 감정적 신뢰를 매개로 형성됐다. 또한 건강정보효능감이 높은 사람들은 건강정보 검색이 즈후 이용자에 대한 신뢰 형성을 매개로 예방행동에 미치는 간접적인 영향력의 정도가 정보효능감이 낮은 사람들보다 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 즈후에서 코로나19와 관련한 질의응답에 참여한 적이 있는 이용자를 대상으로 실시한 설문조사를 바탕으로 이뤄졌다.
Abstract
This research investigated the extent of people’s engagement in health preventive behaviors depending on the health information seeking, trust, and health information efficacy in the context of the COVID-19-related information seeking on Zhihu, a representative social Q&A site in China. Findings show that the more people search for information about COVID-19 on Zhihu, the more active they are in the participation in COVID-19-related preventive behaviors. The level of cognitive and affective trust in fellow users mediates the relationship between health information seeking and preventive behaviors, and the indirect effects of health information seeking on the preventive behavior were greater among those with the high level of health information efficacy. This study was based on a survey conducted among Zhihu users who have participated in Q&A related to COVID-19.
Keywords:
COVID-19, Health information efficacy, Health information seeking, Health preventive behaviors, Social Q&A site키워드:
코로나19, 건강정보효능감, 건강정보검색, 예방행동, 소셜Q&A사이트Ⅰ. 서 론
많은 사람들이 인터넷을 건강정보를 찾는 주요 채널로 이용하고 있다[1],[2],[3]. 인터넷에서 질병에 관한 최신 소식을 수시로 접할 뿐 아니라, 전문적인 검사나 진단을 받기 전에 미리 증상에 대한 지식을 얻음으로써 불확실성을 낮추기도 한다[4]. 이 같은 건강정보 검색행동(HISB: Health Information Seeking Behavior)은 개인이 건강 관련 요구에 반응할 때 발생한다[5]. HISB에 따른 기대효과는 만족감 증진뿐 아니라 개인의 건강상태에 대한 더 깊은 이해, 철저한 예방행동 등 다양하다[6]. 선행 연구는 특히 건강정보를 찾는 사람이 건강에 도움이 되는 행동을 더 적극적으로 할 가능성이 높다고 밝혔는데[7], 특별한 증상이 없는 상태에서도 질병을 예방하고 건강해지기 위해 노력한다는 점에서 특히 의미가 있다.
코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19)가 광범위하게 발생함에 따라 질병 예방법, 위험 상황 관리법 등에 대한 정보가 절실한 상황이다[8]. 특히 최근 몇 년간 사람들이 건강 관련 정보를 찾아보는 공간으로서 온라인 소셜Q&A의 역할이 커지고 있다. 소셜Q&A사이트는 최근 이용이 증가하고 있는 지식공유 플랫폼으로[9], 기존 지식공유 서비스에 소셜네트워킹서비스(SNS; Social Networking Service) 기능을 결합함으로써 지식을 찾는 동시에 공통의 관심사를 가진 다른 이용자와 관계를 맺고 유지할 수 있도록 한다[10]. 소셜Q&A사이트를 통한 건강정보 검색이 증가함에도 불구하고 이 공간에서 이뤄지는 정보 습득 행동의 특징이나 그 영향력에 대해서는 거의 연구되지 않았다.
본 연구는 코로나19가 대유행하는 현 상황에서 소셜Q&A사이트를 통한 관련 건강정보 이용이 예방행동에 미치는 영향에 대해 알아볼 예정이다. 연구자는 특히 소셜Q&A사이트에서 형성한 사회적 관계에 대한 신뢰와 이 사이트에서 얻는 건강정보가 주는 효능감의 역할에 주목한다. 구체적으로는 1) 소셜Q&A사이트에서의 정보검색행위가 이용자들의 코로나19 관련 예방행동 참여와 어떤 관계가 있는지, 2) 소셜Q&A사이트 이용자에 대한 신뢰가 소셜Q&A사이트의 이용과 예방행동와의 관계를 어떻게 매개하는지, 3) 소셜 Q&A사이트에서 얻는 건강정보에 대한 효능감은 소셜Q&A사이트 사용이 다른 이용자에 대한 신뢰를 통해 예방행동으로 이어지는 매개관계를 어떻게 조절하는지 파악하고자 한다. 연구자들은 코로나19가 처음 발병한 터라 시민들의 정보 불확실성과 그에 따른 스트레스 정도가 가장 높았던 중국 상황[11]에서 대표적인 소셜Q&A사이트인 즈후(Zhihu) 이용자를 대상으로 연구를 진행했다.
Ⅱ. 이론적 배경
2-1 소셜 Q&A사이트
전통적인 Q&A사이트는 주로 검색포털에 기반한 단순 포럼 형태로 이용자가 질문을 올리면 다른 이용자들이 답변을 제공하는 식이다. 2002년 한국의 NHN이 선보인 ‘지식iN’, 2003년 4월에 서비스를 시작한 미국의 ‘앤서백(Answerbag)’, 2005년 12월 출시한 ‘야후 앤서즈(Yahoo! Answers)’ 등이 대표적이다. 중국에서는 2005년 6월 시나(Sina)가 중국어 인터랙티브 문답 플랫폼인 ‘니문워답(你问我答)’을 처음으로 선보였다.
소셜Q&A사이트는 여기에 SNS 기능을 덧붙인 형태다. 2009년 최초로 등장한 소셜Q&A사이트인 미국의 쿼라(Quora)에 이어 중국에서는 2011년 즈후가 본격 서비스를 시작했다. 소셜Q&A 사이트가 전통적인 Q&A 사이트와 차이를 갖는 지점은 강화된 상호작용 기능이다. 단순히 해답을 찾기 편리하도록 구성되었던 1세대 Q&A 사이트와 달리, 소셜Q&A사이트에서는 한 이용자가 전파자와 수신자라는 두 개의 역할을 동시에 수행함으로써 지식 네트워크를 연결하는 핵심적 기능을 한다. 또한 이용자가 관심 가질 만한 주제의 질문이나 답변이 등록될 경우 알림 기능을 통해 이를 이용자에게 알려줌으로써[12] 상호작용을 더 용이케 한다.
소셜Q&A사이트의 빠른 성장은 양질의 답변 덕분이기도 하다. 즈후의 경우 서비스 초기에 유명인 가입자를 모으고 제한적으로 글을 올리는 권한을 부여했다. 이를 통해 업계 엘리트와 전문가들이 대거 커뮤니티에 영입돼 다른 웹사이트에 비해 답변의 수준이 전문적이고 믿을만하다는 평판을 쌓았다. 기존 이용자로부터 초대받아야 이용할 수 있는 ‘초청제도’를 시행해 답변을 올리는 이들의 자격과 신뢰성도 검증했다. 이후 2013년 초에 일반 대중에게 서비스를 공개하여 모든 이용자가 질문과 답을 등록할 수 있게 되자 40만 명이던 가입자가 일반 공개 1년만에 400만 명으로 급증했고, 이후 지속적으로 이용자수가 늘어나 2020년 기준 총 질문과 답변수는 3억 건을 넘어섰다[13].
2-2 소셜 Q&A사이트에서 건강정보검색과 예방행동
소셜Q&A사이트에서 교환되는 정보 가운데 건강은 주요 주제 중 하나다[14]. 기존 연구는 건강정보 검색이 건강 행동에 미치는 긍정적 영향을 밝힌 바 있는데[15], 건강행동은 크게 예방적 건강행동, 질병행동, 환자 역할행동으로 구분된다[16]. 이 중 질병을 예방하고 스스로 건강해지려 취하는 행동을 예방적 건강행동이라고 하는데, 이는 실제 질병에 걸렸는지 여부와는 관계가 없으며 질병에 걸렸을 때의 행동과도 다르다[17].
전염병이 폭발하는 기간 동안 건강정보에 대한 수요는 증가한다[18]. 특히 미디어가 질병의 위험성에 대해 생생하게 묘사하고 감정적 반응을 불러일으킬 때 대중은 더 큰 위험을 느끼는데[19], 유발된 각기 다른 감정은 특히 사람들의 위험 감지 정도에 영향을 미친다[20]. 예방행동에서 위험지각은 행동의도에 영향을 주는 중요한 요인으로, 미래에 발생할 위험에 대해 높게 지각할수록 이를 회피하기 위한 예방행동을 보인다[21]. 즉 사람들은 자신이 위험에 처하기 쉬움을 깨달을 때, 더 적극적이고 주도적으로 예방적 건강 행동을 하게 된다[22].
중국 우한(武汉)에서 처음 발생한 코로나19는 2019년 말 세계적인 팬데믹으로 이어졌다. 이에 대응하기 위해 세계 각국 정부는 격리, 자가방역 등 전례 없는 공중보건정책을 내놓기 시작했다[23]. 강제적인 자가 격리, 여행 금지, 비필수 서비스 중지, 학교와 대학의 국가 봉쇄와 같은 정부 조치에도 불구하고 감염 및 사망률은 계속 증가했다[24],[25]. 공중보건 전문가들은 건강한 사람들의 행동변화를 통해 코로나19 유행의 속도를 늦추고 수많은 생명을 구할 수 있다고 강조하고 있다[26].
코로나19와 관련된 감염은 접촉, 비말 전파, 공중 전파에 의해 가능한데 그 위험은 적절한 예방행동을 통해 최소화될 수 있다. 세계보건기구가 발표한 보호조치에 따르면[27], 코로나19의 주요 예방행동으로는 1) 신체적인 거리 두기, 2) 마스크 쓰기, 3) 환기, 4) 군중을 피하기, 5) 손 닦기, 6) 팔꿈치나 옷으로 입을 막고 기침하기 등이 있다. 이처럼 전염병의 확산을 늦추기 위해서는 사회적으로 책임있는 행동이 중요하다. 만약 사람들이 자신의 행동이 미칠 사회적 영향을 무시한다면, 다른 사람들의 건강을 위태롭게 하고 공중 보건 시스템에 부담을 주는 셈이다[28]. 따라서 질병의 확산을 막기 위해 우리의 행동을 바꾸는 것은 도덕적 의무라 할 수 있다[26]. 건강정보 검색이 건강행동 특히 예방행동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 위의 논의를 종합하여, 본 연구는 다음과 같은 가설을 제시한다.
<연구가설 1> 소셜Q&사이트 즈후에서 코로나19 관련 정보를 많이 검색할수록 코로나19 예방행동에 더 많이 참여할 것이다.
2-3 코로나19 관련 건강정보검색, 신뢰, 예방행동
온라인 커뮤니티에서 이용자들은 상호 헌신적인 행동을 통해 신뢰를 쌓는다[29]. 많은 연구들은 신뢰는 사회적 행동을 통해 얻어지는 것이지, 타고난 인격적 특질이 아니라고 언급했다[30],[31]. 소셜Q&A사이트 이용자들은 지식을 찾는 동시에 다른 공통의 흥미를 가진 이용자와 소셜 네트워크를 구축하고 유지할 수 있다[10]. SNS에서 비슷한 가치관과 성향을 가진 이들과 컨텐츠를 공유할 때 SNS 내의 신뢰가 높아진다는 결과[32]를 바탕으로 보면, 다른 이용자와의 교류를 통해 관심 있는 주제에 대한 이해를 추구하는 소셜Q&A사이트는 이용자 간에 신뢰를 형성할 수 있는 환경을 제공한다.
신뢰는 크게 인지기반 신뢰와 감정기반 신뢰[33]로 나눠 살펴볼 수 있는데, 각각은 인간관계를 통해 형성되는 서로 다른 형식의 자본을 대표한다[34]. 루이스와 위거트[33]는 어떤 상황에서 우리가 누구를 믿을지 선택하는 것은 인지적인 과정이라고 설명한다. 소셜Q&A사이트의 기본적 이용 목적이 문제 해결과 지식 공유이며, 특히 이 사이트가 전문적인 정보를 전달한다는 점에서, 인지적 신뢰를 쌓는 장이 될 수 있다. 쿼라 이용자에 대한 인터뷰 연구에 따르면, 이용자는 타 이용자의 개인 페이지를 방문하여 과거 활동 내역을 검색하고 이들이 고품질의 답변을 제공하였는지 살핀다[35]. 즉, 이용자가 보여주는 역량과 전문성에 대한 평가를 중시하는 만큼 해당 서비스의 이용은 타 이용자에 대한 인지기반 신뢰로 이어질 것이다.
신뢰의 또 다른 기초는 개인 간의 감정적 유대[33]이다. 사교적 측면을 극대화한 소셜Q&A사이트는 이용자 간의 감정기반 신뢰 형성을 촉진한다. 특히 소셜Q&A사이트에서 건강정보와 관련한 정보를 검색하고 교환 할 때는 정서적 의사 소통이 동반될 수 있는데, 이와 같은 소통은 감정적인 신뢰를 더 높일 수 있다[36].
위와 같은 논의에 기반해 연구자는 소셜Q&A사이트 즈후 이용이 다른 즈후 이용자에 대한 신뢰로 이어진다고 보고, 다음과 같은 가설을 제시한다.
<연구가설 2a> 소셜Q&A사이트 즈후에서 코로나19 관련 건강정보를 많이 검색할수록, 다른 즈후 이용자에 대한 감정기반 신뢰가 높아질 것이다.
<연구가설 2b> 소셜Q&A사이트 즈후에서 코로나19 관련 정보를 많이 검색할수록, 다른 즈후 이용자에 대한 인지기반 신뢰가 높아질 것이다.
신뢰는 특히 예방행동으로 이어지는 매개 역할을 할 것이다. 온라인 건강정보에 대한 신뢰는 정보 검색에 따른 후속 행동 참여 여부를 결정하는 주요 요인이다[37]. 건강정보가 행동에 영향을 미치기 위해서는 개인이 그 정보를 믿고, 공들여 처리하고, 정보가 추천하는 바를 받아들여야 한다[38]. 즉, 신뢰의 증진은 질병과 관련한 전문가의 권고를 더 잘 준수하게 하는[39] 등, 건강정보 습득이 행동으로 이어지게 하는 데 있어 필수적인 역할을 한다.
소셜Q&A사이트에서의 건강정보 검색과 신뢰의 관계, 신뢰와 예방행동의 관계와 관련한 위의 논의에 바탕해 본 연구는 소셜Q&A사이트에서의 건강정보 검색이 신뢰를 통해 예방행동으로 이어질 것이라는 가설을 제시한다.
<연구가설 3> 신뢰는 건강정보 검색과 예방행동 간의 관계를 유의미하게 매개할 것이다.
2-4 건강정보효능감의 조절역할
건강정보 검색이 신뢰를 통해 예방행동에 미치는 간접적인 영향의 정도는 모든 사람에게서 동일하게 나타나지 않을 것이다. 건강정보 검색으로 인해 형성하는 신뢰의 정도는 건강정보효능감의 정도에 따라 차이가 날 수 있다. 바수와 두타[6]의 연구에 따르면, 정보효능감은 사람들이 필요로 하는 정보를 찾을 수 있는 능력에 대한 확신의 정도를 의미한다. 즉 개인이 건강정보를 검색하고 처리하는 능력에 대한 이용자의 내재된 신념이다. 높은 자기효능감을 갖고 있는 사람은 필요한 정보를 찾기 위해 충분한 노력을 하고 성공적인 결과를 가져올 수 있는 반면, 자기효능감이 낮은 사람은 쉽게 노력을 멈추고 임무를 완수하지 못할 수도 있다[40].
효능감은 다양한 분야에서 작용하는데 예를 들면 온라인 거래 상에서의 자기효능감은 소비자의 신뢰, 나아가 구매의지에 긍정적인 영향을 미친다고 밝혔다. 건강행동이 변화하는 모든 단계에서도 자기 효능감의 중요성은 자주 언급됐다[41]. 소셜Q&A사이트에서 건강정보를 검색하는 이용자 역시 서로 다른 수준의 정보효능감에 따라 사이트 이용자에 대한 신뢰의 정도가 다르고 그로 인해 예방행동의 참여 정도에도 차이가 있을 것이라고 생각해 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 건강정보 검색이 신뢰 형성을 통해 예방행동에 영향을 미치는 매개경로 전체를 건강정보효능감이 조절하는 조절된 매개관계를 보일 것으로 예상한다. 즉, 건강정보효능감이 높은 사람이 건강정보를 검색할 때 신뢰가 높게 나타나고, 높은 신뢰는 결과적으로 예방행동에 의미 있는 영향을 미친다고 예상한다. 이에 다음과 같은 가설을 제시한다.
<연구가설 4> 건강정보 검색이 신뢰를 통해 예방행동에 이르는 간접효과의 크기는 건강정보효능감이 낮은 사람들보다 건강정보효능감이 높은 사람들에게서 더 크게 나타날 것이다.
Ⅲ. 연구방법
3-1 데이터
연구자들은 소셜Q&A사이트에서 코로나19 관련 건강정보 검색이 코로나19 예방행동에 미치는 영향을 연구함에 있어 중국의 대표적인 소셜Q&A사이트인 즈후를 중심으로 알아봤다. 웹 트래픽 조사회사인 알렉사(Alexa)의 집계1)에 따르면 즈후 사이트의 트래픽은 중국 내에서 37위, 전 세계에서는 170위다(2020년 9월 27일 기준).
연구가설의 검증에 필요한 데이터를 모으기 위해 연구자는 즈후에서 코로나19와 관련한 질의응답에 참여한 사람을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했다. 이는 본 연구가 관심을 가지는 대상이 소셜Q&A사이트를 통해 코로나19 관련 정보를 검색해 본 사람들이기 때문이다. 연구자는 ‘코로나19로부터 어떻게 하면 안전을 지킬 수 있을까’, ‘COVID-19 예방’ 등 코로나19와 관련한 질문을 올리거나 댓글을 단 사람에게 개인메시지를 보내 설문조사 참여를 요청했다. 2020년 11월 21일부터 29일까지 9일 동안 온라인 설문조사를 실시했고 연구자들은 조사에 참여한 총 379명의 답변을 분석했다.
3-2 주요변인의 측정
즈후를 통한 건강 정보검색(M=2.31, SD=0.87, Cronbach's ɑ=.80)은 즈후에서 코로나19 관련 건강정보를 찾아보는 정도, 한 번 정보를 찾아볼 때의 평균 이용시간, 정기적으로 새로운 건강정보를 확인하는 정도, 많은 시간을 들여 건강정보를 찾아보는 정도 등 네 가지 질문에 대해 5점 척도로 답하게 한 후 그 답의 합을 총 문항 수로 나누어 계산했다.
신뢰는 감정기반 신뢰와 인지기반 신뢰를 구분해 측정하였다. 감정기반 신뢰(M=3.15, SD=0.90, Cronbach's ɑ=.87) 수준은 5점 척도(1= 전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로 ‘내가 느끼는 바와 원하는 것에 대해 즈후 이용자들과 자유롭게 이야기할 수 있다’, ‘내가 일상에서 겪는 어려움에 대해 즈후 이용자들과 자유롭게 이야기할 수 있다’, ‘즈후 이용자 중 한 명이 즈후를 영원히 떠나면 상실감을 느낄 것이다’, ‘내가 직면한 문제가 무엇인지 공유하면 즈후 이용자들은 건설적이고 또 배려심 있게 답변해 줄 것이다’ 등 네 가지 질문에 답하게 한 후 평균을 구해 측정했다. 인지기반 신뢰(M=3.24, SD=0.76, Cronbach's ɑ=.88) 수준은 5점 척도(1= 전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로 측정한 ‘즈후 이용자들은 전문적이고 헌신적으로 답변한다’, ‘이용자들이 답변을 제공할 준비가 되어 있고 또 그럴 역량을 갖추고 있음을 의심하지 않는다’, ‘즈후 이용자들이 잘못된 답변을 제공하지 않을 것이라고 믿는다’, ‘나는 즈후 이용자들의 지식수준이 높다고 생각한다’, ‘즈후 이용자 대부분은 즈후의 다른 이용자를 존중한다’ 등 다섯 가지 질문을 한 후 평균을 구해 측정했다.
건강정보효능감(M=3.43, SD=0.77, Cronbach's ɑ=.87)은 5점 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로 다음과 같은 문항에 대한 동의 정도를 물은 후 질문에 대한 답을 평균 내 측정했다: ‘나는 코로나 바이러스에 대한 정확한 정보를 쉽게 찾을 수 있다’, ‘나는 코로나 바이러스에 대한 상세한 정보를 찾을 수 있다고 확신한다’, ‘나는 코로나 바이러스에 대해 정확하지 않은 정보는 피할 수 있다고 확신한다’, ‘나는 코로나 바이러스와 관련한 허위정보는 피할 수 있을 것이라고 확신한다’.
코로나19 예방행동 참여 정도(M=3.94, SD=0.70, Cronbach's ɑ=.90)를 측정하기 위해 응답자가 코로나19와 관련한 예방행동에 얼마나 참여하는지 정도를 5점 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로 물은 후 평균을 구했다. 이용한 문항은 ‘직장/학교에 도착하거나 집에 돌아오자마자 손을 씻는다’, ‘몸이 아프지 않더라도 공적인 모임은 가급적 피한다’, ‘몸이 좋지 않다고 느껴지면 모든 사회적 접촉을 차단하고 집에 머무른다’, ‘외출할 때는 언제나 마스크를 쓴다’, ‘공공장소에서 수시로 손세정제 등으로 손을 소독한다’, ‘실내 환기를 전보다 더 많이 한다’, ‘실외에서 손으로 얼굴을 만지지 않는다’, ‘음식 섭취나 운동을 통해 면역력을 높이려고 노력한다’ 등이다.
인구통계학적 변수를 통제 목적으로 분석에 포함시켰다. 나이(‘만18세 이상 ~ 만29세 미만’이 72.3%로 가장 많음), 성별(40.1%: 남자, 59.9%: 여자), 교육(M=4.03, SD=0.72, Range=1~5; 4=대학교 졸업, 5=대학원 및 이상), 수입(M=2.43, SD=1.44,Range=1~6; 1=4000위안 미만~6=16001 위안 이상)이다.
Ⅳ. 연구결과
우선 사람들이 즈후 사이트에서 코로나19 관련 정보를 많이 검색할수록 코로나19 예방행동에 더 자주 참여하는지(가설 1) 알아보기 위해 위계적회귀분석을 실시했다. 연구 결과(<표 1> 모델 2) 즈후를 통한 건강정보검색은 코로나19 예방행동과 정적인 관계에 있어(β=.55,p<.001) 가설1은 지지됐다. 통제변수 중에서는 나이만이(<표 1> 모델 1) 예방행동과 정적인 관계(β=.19,p<.01)를 보여줬다.
다음으로 사람들이 즈후 사이트에서 코로나19 관련 건강정보를 많이 검색할수록, 감정기반 신뢰(가설 2a)와 인지기만 신뢰(가설 2b)가 높아지는지 알아보기 위해서 신뢰에 대한 위계적회귀분석을 실시했다. 우선 통제변수의 영향력을 살펴보면(<표 2> 모델 1, 모델 3) 여성은 코로나19 관련 정보를 많이 검색할수록 감정기반 신뢰를 덜 느끼는 것으로(β=-.24, p<.001) 나타났고, 나이가 많을수록 감정기반 신뢰(β=.23, p<.001)와 인지기반 신뢰(β=.39, p<.001) 모두가 높은 것으로 나타났다. 즈후를 통한 건강정보 검색과 신뢰의 관계를 알아본 결과(<표 2> 모델 2, 모델 4), 건강정보검색은 감정기반 신뢰(β=.44, p<.001)및 인지기반신뢰(β=.43, p<.001) 모두의 긍정적 예측변인인 것으로 나타났다. 이에 가설 2a와 2b는 모두 지지됐다.
다음으로 연구자는 신뢰가 건강정보와 예방행동 간의 관계를 유의미하게 매개하는지(<가설 3>) 알아보았다. 매개관계 확인을 위해 부트스트래핑 분석을 실시했다. <표 3>이 보여주듯 건강정보검색이 코로나19 예방행동에 미치는 직접효과(B=.55)의 95% 신뢰구간([.45, .66])은 0을 포함하지 않아, 즈후를 통한 건강정보 검색은 직접적으로 코로나 19 예방효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신뢰를 통한 간접효과를 알아본 결과 ‘건강정보 검색→감정기반 신뢰→코로나19 예방행동’에 이르는 간접 효과(B=.18)의 95% 신뢰구간([.12, .24]) 역시 0을 포함하지 않아 그 영향이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. ‘건강정보 검색→인지기반 신뢰→코로나19 예방행동’의 간접효과(B=.13)의 95% 신뢰구간([.08, .19])도 통계적으로 유의했다. 총 효과는 0.25이고 95% 신뢰구간([.15, .35])은 0을 포함하지 않아 유의한 수준이었다. 즉 즈후를 통한 건강정보검색은 직접적으로 그리고 신뢰라는 매개변수를 통해서 간접적으로 예방행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 가설 3은 지지됐다.
즈후를 통한 건강정보검색이 신뢰라는 매개변수를 통해 예방행동에 미치는 간접적인 영향을 건강정보효능감이 유의미하게 조절하는지 파악하기 위해 조절된 매개관계 분석을 실시했다. <표 4>가 보여주듯, 다른 건강정보효능감 수준에 따라 건강정보 검색->신뢰->예방행동에 이르는 간접효과의 정도에 차이가 있는 것으로 나타났다. 감정기반 신뢰를 매개로 하는 간접 효과의 경우 건강정보효능감 정도가 높은 그룹(B=.21, [.15, .28]), 중간 정도인 그룹(B=.14, [.09, .20]), 낮은 그룹(B=.07, [.01, .14]) 순으로 높았다. 인지기반 신뢰를 매개로 하는 효과의 경우도 건강정보효능감 정도가 높은 그룹에서의 효과(B=.15, [.09, .22])가 건강정보효능감이 중간 정도인 그룹(B=.11, [.06, .16])과 낮은 그룹(B=.06, [.01, .11])보다 높았다. 즉 건강정보효능감의 조절된 매개 관계가 관찰되었다. 이에 가설 4는 지지됐다.
Ⅴ. 결 론
중국 내 코로나19 상황에서 진행된 본 연구는 소셜Q&A사이트에서의 건강정보 검색과 신뢰 형성, 건강정보효능감, 건강 예방 행동 간의 관계를 밝히고자 했다. 결과에 따르면 즈후를 통한 건강정보 검색은 감정기반 신뢰, 인지기반 신뢰, 예방행동에 모두 유의미하게 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 우선 즈후에서 건강정보를 많이 검색할수록 사이트를 이용하는 다른 사람들에 대한 신뢰가 높아짐을 보여줬는데, 이는 인지적 신뢰, 감정적 신뢰 둘 다 마찬가지였다. 또 즈후를 통한 건강정보 검색이 늘어날수록 예방활동에도 더 많이 참여하는 것으로 나타나 건강정보 검색이 단순히 관련 지식을 늘릴 뿐만 아니라 행동에도 의미 있는 영향을 미침을 보여줬다.
신뢰가 예방행동에 미치는 영향을 살펴본 결과, 감정기반 신뢰와 인지기반 신뢰는 예방행동에 정적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 인지기반 신뢰에 미치는 영향보다는 감정기반 신뢰에게 미치는 영향이 조금 더 크다는 결과는 소셜Q&A사이트가 이용자들에게 더 많은 감정적 경험을 제공한다는 의미로 이해할 수 있다. 즉, 소셜Q&A사이트를 통한 건강정보 검색은 타 이용자에 대한 감정적인 신뢰를 쌓는데 더 유용한 서비스임을 보여준다.
신뢰의 매개 효과도 유의했다. 특히 감정기반 신뢰는 인지기반 신뢰보다 매개 효과의 크기가 더 큰 것으로 나타났다. 하지만 여기서 더 생각해볼 것은 감정기반 신뢰는 인지기반 신뢰에 기초하여 구축된다는 르위키와 벙커[42], 매칼리스터[34]의 주장이다. 본 연구에서는 감정기반 신뢰와 인지기반 신뢰를 별개의 차원으로 보고 연구를 진행했지만 이 둘 간의 순차적인 영향이 존재한다고 고려해볼 수도 있다. 응과 추아[43]가 사회적 곤경 속에서의 신뢰 수준과 협력 행위와의 관계를 연구한 결과, 중국어권에서는 감정기반 신뢰가 인식 기반 신뢰에 파급효과(spillover effect)를 주는 것으로 나타났다. 본 연구가 중국 상황에서 이뤄졌다는 점에서 어떤 문화적인 맥락에서 감정기반 신뢰의 영향력이 더 두드러지는지에 대해 집중해 고민해볼 필요가 있다. 개인주의 문화에서는 협력을 유발하는 데 있어 인지적 신뢰가 중요한 반면 집단주의를 중시하는 문화에서는 감정적 신뢰의 영향력이 더 두드러지는 것일 수도 있다. 하지만 이와 같은 설명을 입증하기 위해서는 문화 간 차이를 비교하는 후속 연구가 필요하다.
또한 본 연구는 즈후를 통한 건강정보 검색이 신뢰형성을 통해 예방행동으로 이어지는 매개효과를 건강정보효능감이 조절함을 검증했다. 일부 선행연구는 정보효능감이 정보 검색과 또한 정보 검색을 이용하여 개인의 건강을 개선하려는 의지에 영향을 미친다는 점에 주목했다[6],[44]. 건강정보효능감이 신뢰를 높이고 나아가 건강관련 행동에까지 간접적인 영향을 미칠 수 있다는 본 연구 결과는 건강정보효능감에 대한 우리의 이해를 한층 더 높인다. 건강정보를 성공적으로 처리하기 위해서는 정보 자체의 이해 능력과, 정보의 신뢰성을 평가하는 능력이 필요하며, 이러한 기능은 자기효능감이라는 개념으로 설명할 수 있다. 낮은 건강정보효능감이 건강정보 검색행위를 저해할 수 있다는 것도 비슷한 맥락에서 이해할 수 있다[6].
건강정보효능감에 대해서 제대로 연구된 바가 없는 상황에서 그 긍정적인 영향을 본격적으로 밝혀낸 본 연구 결과는 향후 보건 관련 정책을 세우는 데 있어 도움이 될 수 있다. 정보효능감은 이용자의 주관적인 인식이긴 하지만 어떤 정보환경을 만들어야 이용자들의 정보효능감을 높일 수 있는지에 대해 더욱 상세히 연구하는 것은, 결국 대중들의 건강 정도와 전반적인 국민 보건 증진에 큰 도움이 될 수 있음을 이 연구 결과는 보여준다. 특히 건강정보효능감을 지식격차와 연관시켜 고려해볼 필요가 있는데, 건강정보와 건강 자원에 대한 접근의 부족은 서로 다른 지역사회에서 건강과 복지의 차이를 가져오는 주요 원인으로 분석되곤 했다[45]. 본 연구 결과에 따르면 건강정보효능감 저하에 따른 건강정보검색의 효과 차이가 개개인의 건강수준의 차이를 가져온다고 볼 수도 있다. 즉, 사람들의 정보효능감을 높임으로써 지식격차와 나아가 건강수준 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있는 것이다. 종합해 보면, 정보효능감을 높이는 측면에서 접근한다면 건강정보 획득 능력 향상, 건강 개선 의사와 행동 제고, 나아가 건강수준의 격차 완화의 효과까지 기대할 수 있다.
또한 특별히 가설화하지는 않았지만 본 연구에서 고려한 여러 통제변수의 영향에 대해서도 논의할 필요가 있다. 우선 남성의 소셜Q&A사이트에 대한 감정기반 신뢰가 여성들보다 더 높다는 결과도 논의할 만한 부분이다. 성별과 전반적인 신뢰 형성에 관한 선행연구는 상반된 결과를 보여줬는데, 여자보다 남자가 보편적으로 더 쉽게 신뢰를 형성한다는 연구도 있으나[46],[47], 누군가를 신뢰하는 정도에 있어 성별의 차이가 나타나지 않았다는 연구도 있다[48],[49]. 본 연구결과는 소셜Q&A사이트 즈후를 남성들이 사용할 때 다른 즈후 이용자를 더 신뢰한다는 결과를 보여준다. 연령별 차이에 대해서도 논의할 만하다. 연령대가 높을수록 코로나19 예방행동에 더 많이 참여한다는 본 연구의 결과는 매우 흥미롭다. 코로나19 유행기간 마스크 착용에 대한 조사[50]에서도 본 연구와 일치하는 결과를 보여주는데 65세 이상 노인은 중년(30~65세)이나 젊은이(20~30세)보다 마스크를 더 많이 쓰는 것으로 밝혀졌다. 노인들이 코로나19 고위험군에 속한다는 점[51]을 고려하면 설명 가능한 결과라 볼 수 있다.
위와 같은 의의에도 불구하고 본 연구에는 한계가 있다. 연구자는 수많은 소셜Q&A사이트 가운데 중국의 즈후를 선택해 연구를 진행했다. 하지만 인터넷의 발전으로 더 많은 소셜Q&A사이트가 탄생하고 있고 각각의 사이트가 사람들에게 미치는 영향과 변화도 다르다는 점을 고려하여 본 연구의 결과를 해석해야 한다. 또한 본 연구는 소셜Q&A사이트의 영향을 살펴봄에 있어 문화적 차이가 발생할 수 있음을 고려하지 못했다. 많은 연구들은 소셜미디어 이용과 신뢰의 관계가 문화적 맥락에 따라 다름을 밝혔는데 [52], 소셜Q&A사이트 이용이 감정적 신뢰 형성으로 이어지는 과정을 이해하는 데 있어서도 문화적 맥락을 더욱 고려할 필요가 있다. 또한 본 연구는 소셜 Q&A사이트를 통한 건강정보 검색의 긍정적인 측면에만 초점을 맞췄지만 그에 따른 부정적인 영향도 있을 수 있다. 특히 정보격차, 필터버블, 신뢰 높은 언론이 아닌 온라인 인기인을 통한 정보 습득에 따른 문제점, 허위정보 노출 등의 측면에서 그 부정적인 영향에 대해 논의해 볼 필요가 있다. 후속 연구는 이 같은 부정적 측면에 대해서도 관심을 가져야 할 것이다.
Acknowledgments
본 연구의 일부 내용은 제1저자의 학위논문 일부를 발췌하여 재구성하였음.
References
- L. N. Gualtieri, “ The doctor as the second opinion and the internet as the first,” Paper presented at the CHI conference on Human Factors in Computing Systems, Boston, MA. April 2009. [https://doi.org/10.1145/1520340.1520352]
- J. Kivits, “Informed patients and the internet: A mediated context for consultations with health professionals,” Journal of Health Psychology, Vol. 11, No. 2, pp. 269-282. 2006. [https://doi.org/10.1177/1359105306061186]
- F. A. Stevenson, C. Kerr, F. Murray, and I. Nazareth, “ Information from the Internet and the doctor-patient relationship: the patient perspective–a qualitative study,” BMC Family Practice, Vol. 8, No. 1, pp. 1-8. 2007. [https://doi.org/10.1186/1471-2296-8-47]
- P. L. Liu, “COVID-19 information seeking on digital media and preventive behaviors: The mediation role of worry,” Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 2020.
- C. H. Basch, S. A. MacLean, R. A. Romero, and D. Ethan, “Health information seeking behavior among college students,” Journal of Community Health, Vol. 43, No. 6, pp. 1094-1099, 2018. [https://doi.org/10.1007/s10900-018-0526-9]
- A. Basu and M. J. Dutta, “The relationship between health information seeking and community participation: The roles of health information orientation and efficacy,” Health Communication, Vol. 23, No. 1, pp. 70-79, 2008. [https://doi.org/10.1080/10410230701807121]
- M. J. Dutta-Bergman, “Health attitudes, health cognitions, and health behaviors among Internet health information seekers: population-based survey,” Journal of Medical Internet Research, Vol. 6, No. 2, e15, 2004. [https://doi.org/10.2196/jmir.6.2.e15]
- A. Rovetta and A. S. Bhagavathula, “Covid-19-related web search behaviors and infodemic attitudes in italy: Infodemiological study,” JMIR Public Health and Surveillance, Vol, 6, No. 2, e19374, 2020. [https://doi.org/10.2196/19374]
- J. Ahn, B.S. Butler, C. Weng, and S. Webster, “ Learning to be a better Q'er in social Q&A sites: social norms and information artifacts,” in Proceedings of the 76th ASIS&T Annual Meeting, Montreal, Quebec, Canada, pp. 1-10, 2013. [https://doi.org/10.1002/meet.14505001032]
- J. Jin, Y. Li, X. Zhong, and L. Zhai, “Why users contribute knowledge to online communities: An empirical study of an online social Q&A community,” Information & Management, Vol. 52, No. 7, pp. 840-849, 2015. [https://doi.org/10.1016/j.im.2015.07.005]
- D. Lin, D. B. Friedman, S. Qiao, C. C. Tam, X. Li, and X. Li, “Information uncertainty: a correlate for acute stress disorder during the COVID-19 outbreak in China,” BMC Public Health, Vol. 20, No. 1, pp. 1-9, 2020. [https://doi.org/10.1186/s12889-020-09952-3]
- G. Wang, K. Gill, M. Mohanlal, H. Zheng, and B. Y. Zhao, “Wisdom in the social crowd: An analysis of quora,” in 22nd International Conference on World Wide Web, Rio de Janeiro, Brazil. 2013, May. [https://doi.org/10.1145/2488388.2488506]
- China Internet Watch. Profile of Zhihu [Internet]. Available: https://www.chinainternetwatch.com/31732/zhihu-profile/
- F. M. Harper, D. Moy, and J. A. Konstan, “Facts or friends? Distinguishing informational and conversational questions in social Q&A sites,” in CHI conference on Human Factors in Computing Systems, Boston, MA, April, 2009. [https://doi.org/10.1145/1518701.1518819]
- S. Fox and L. Rainie. How Internet users decide what information to trust when they or their loved ones are sick [Internet]. Available:https://www.pewresearch.org/internet/2002/05/22/vital-decisions-a-pew-internet-health-report/
- M. Shim, B. Kelly, and & R. Hornik, “Cancer information scanning and seeking behavior is associated with knowledge, lifestyle choices, and screening,” Journal of Health Communication, Vol. 11, No. S1, pp. 157-172, 2006. [https://doi.org/10.1080/10810730600637475]
- K. Glanz, B. K. Rimer, and K. Viswanath, Health behavior and health education: Theory, research, and practice, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2008.
- L. P. Wong and I. C. Sam, “Public sources of information and information needs for pandemic influenza A (H1N1),” Journal of Community Health, Vol. 35, No. 6, pp. 676-682, 2010. [https://doi.org/10.1007/s10900-010-9271-4]
- L. B. Snyder and R. A. Rouse, “ The media can have more than an impersonal impact: The case of AIDS risk perceptions and behavior,” Health Communication, Vol. 7, No. 2, pp. 125-145, 1995. [https://doi.org/10.1207/s15327027hc0702_3]
- J. S. Lerner and D. Keltner, “Beyond valence: Toward a model of emotion-specific influences on judgement and choice,” Cognition & Emotion, Vol. 14, No. 4, pp. 473-493, 2000. [https://doi.org/10.1080/026999300402763]
- N. T. Brewer, G. B. Chapman, F. X. Gibbons, M. Gerrard, K. D. McCaul, and N. D. Weinstein, “Meta-analysis of the relationship between risk perception and health behavior: The example of vaccination,” Health Psychology, Vol. 26, No. 2, pp. 136-145, 2007. [https://doi.org/10.1037/0278-6133.26.2.136]
- R. N. Rimal, J. A. Flora, and C. Schooler, “Achieving improvements in overall health orientation: Effects of campaign exposure, information seeking, and health media use,” Communication Research, Vol. 26, No. 3, pp. 322-348, 1999. [https://doi.org/10.1177/009365099026003003]
- R. M. Anderson, H. Heesterbeek, D. Klinkenberg, and T. D. Hollingsworth, “How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic?” The Lancet, Vol. 395, No. 10228, pp. 931-934. 2020. [https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30567-5]
- D. Baud, X. Qi, K. Nielsen-Saines, D. Musso, L. Pomar, and & G. Favre, “Real estimates of mortality following COVID-19 infection,” The Lancet Infectious Diseases. 2020. [https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30195-X]
- D. L. Heymann and N. Shindo, “COVID-19: What is next for public health?” The Lancet, Vol. 395, No. 10224, pp. 542-545, 2020. [https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30374-3]
- J. A. Everett, C. Colombatto, V. Chituc, W. J. Brady, and M. Crockett, “The effectiveness of moral messages on public health behavioral intentions during the COVID-19 pandemic,” PsyArXiv, Available:https://psyarxiv.com/9yqs8/, , 2020. [https://doi.org/10.31234/osf.io/9yqs8]
- World Health Organization. Coronavirus disease(COVID-19) advice for the public [Internet]. Available:https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public
- P. Campos-Mercade, A. Meier, F. Schneider, and E. Wengström, “Prosociality predicts health behaviors during the COVID-19 pandemic,” Journal of Public Economics, Vol. 195, 2021. [https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2021.104367]
- E. L. Lesser and J. Storck, “Communities of practice and organizational performance,” IBM Systems Journal, Vol. 40, No. 4, pp. 831-841, 2001. [https://doi.org/10.1147/sj.404.0831]
- B. R. Schlenker, B. Helm, and J. T. Tedeschi, “The effects of personality and situational variables on behavioral trust,” Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 25, No. 3, pp. 419-427, 1973. [https://doi.org/10.1037/h0034088]
- J. Wieselquist, C. E. Rusbult, C. A. Foster, and C. R. Agnew, “Commitment, pro-relationship behavior, and trust in close relationships,” Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 77, No. 5, pp. 942-966, 1999. [https://doi.org/10.1037/0022-3514.77.5.942]
- N. J. Metzger, A. J. Flanagin, and R. B. Medders, “Social and heuristic approaches to credibility evaluation online,” Journal of Communication, Vol. 60, No. 3, pp. 413–439, 2010. [https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2010.01488.x]
- J. D. Lewis and A. Weigert, “Trust as a social reality,” Social Forces, Vol. 63, No. 4, pp. 967-985, 1985. [https://doi.org/10.1093/sf/63.4.967]
- D. J. McAllister, “Affect and cognition-based trust as foundations for interpersonal cooperation in organizations,” Academy of Management Journal, Vol. 38, No. 1, pp. 24–59, 1995. [https://doi.org/10.5465/256727]
- S. A. Paul, L. Hong, and E. H. Chi, “Who is authoritative? Understanding reputation mechanisms in quora,” arXiv preprint 1204.3724, 2012.
- R. B. Lount Jr, “The impact of positive mood on trust in interpersonal and intergroup interactions,” Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 98, No. 3, pp. 420-433. 2010. [https://doi.org/10.1037/a0017344]
- J. Hou and M. Shim, “The role of provider–patient communication and trust in online sources in Internet use for health-related activities,” Journal of Health Communication, Vol. 15, pp. 186-199, 2010. [https://doi.org/10.1080/10810730.2010.522691]
- L. P. Somera, H. R. Lee, G. Badowski, and K. Cassel, “ Health information seeking, source trust, and culture: a comparative analysis of health information trends and needs between Guam and the United States,” Journal of Health Communication, Vol. 21, No. 4, pp. 469-478, 2016. [https://doi.org/10.1080/10810730.2015.1095822]
- N. Redmond, H. J. Baer, C. R. Clark, S. Lipsitz, and L. S. Hicks, “Sources of health information related to preventive health behaviors in a national study,” American Journal of Preventive Medicine, Vol. 38, No. 6, pp. 620-627, 2010. [https://doi.org/10.1016/j.amepre.2010.03.001]
- A. Bandura, “Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change,” Psychological Review, Vol. 84, No. 2, 191-215, 1977. [https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191]
- D. Grembowski, D. Patrick, P. Diehr, M/ Durham, S. Beresford, E. Kay, and J. Hecht, “Self-efficacy and health behavior among older adults,” Journal of Health and Social Behavior, Vol. 34, No. 2, pp. 89-104, 1993. [https://doi.org/10.2307/2137237]
- R. J. Lewicki and B. B. Bunker, Developing and maintaining trust in work relationships. in Trust in Organizations: Frontiers of Theory and Research, R. M. Kramer and T. R. Tyler eds. Thousand Oaks, London: Sage Publications, pp. 114-139, 1996. [https://doi.org/10.4135/9781452243610.n7]
- K. Y. Ng and R. Y. Chua, “Do I contribute more when I trust more? Differential effects of cognition-and affect-based trust,” Management and Organization Review, Vol, 2, No. 1, pp. 43-66, 2006. [https://doi.org/10.1111/j.1740-8784.2006.00028.x]
- X. Zhao and X. Cai, X, “The role of risk, efficacy, and anxiety in smokers' cancer information seeking,” Health Communication, Vol. 24, No. 3, pp. 259-269, 2009. [https://doi.org/10.1080/10410230902805932]
- K. Viswanath, J. R. Finnegan Jr, J. Hertog, P. Pirie, and D. M. Murray, “Community type and the diffusion of campaign information,” International Communiation Gazette, Vol. 54, No. 1, pp. 39-59, 1995. [https://doi.org/10.1177/001654929505400103]
- A. Chaudhuri and L. Gangadharan, “An experimental analysis of trust and trustworthiness,” Southern Economic Journal, Vol. 73, No. 4, pp. 959-985, 2007.
- C. Eckel, and R. K. Wilson. Whom to trust? Choice of partner in a trust game [Internet]. Available:http://www.ruf.rice.edu/~rkw/RKW_FOLDER/EckelWilsonWhomToTrust.pdf
- R. Croson and N. Buchan, “Gender and culture: International experimental evidence from trust games,” American Economic Review, Vol. 89, No. 2, pp. 386-391, 1999. [https://doi.org/10.1257/aer.89.2.386]
- C. Schwieren and N. Sutter, “Trust in cooperation or ability? An experimental study on gender differences,” Economics Letters, Vol. 99, No. 3, pp. 494-497, 2008. [https://doi.org/10.1016/j.econlet.2007.09.033]
- N. H. Haischer, R. Beilfuss, M. R. Hart, L. Opielinski, D. Wrucke, G. Zirgaitis, T. D. Uhrich, and S. K. Hunter, “Who is wearing a mask? Gender-, age-, and location-related differences during the COVID-19 pandemic,” Plos one, Vol. 15, No. 10, e0240785, 2020. [https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240785]
- Z. Wu and J. M. McGoogan, “Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: Summary of a report of 72314 cases from the Chinese center for disease control and prevention,” JAMA, Vol. 323. No. 13, pp. 1239-2342, 2020. [https://doi.org/10.1001/jama.2020.2648]
- M. Yuki, W. W. Maddux, N. B. Brewer, and K. Takemura, “Cross-cultural differences in relationship-and group-based trust,” Personality and Social Psychology Bulletin, Vol. 31, No. 1, pp. 48-62, 2005. [https://doi.org/10.1177/0146167204271305]
저자소개
2021년 : 이화여자대학교 (석사)
※관심분야:소셜미디어(Social media), 헬스커뮤니케이션(Health communication)
2021년 : 이화여자대학교 학·석사 연계 과정
※관심분야:디지털 미디어 이용(Digital media use), 정치 참여(Political participation) 등
2014년 : Indiana University (커뮤니케이션학 박사)
2015년 3월~2021년 2월: 이화여자대학교 커뮤니케이션·미디어학부 조교수
2021년 3월~현 재: 이화여자대학교 커뮤니케이션·미디어학부 부교수
※관심분야:디지털 저널리즘 (Digital Journalism) 정치커뮤니케이션 (Political Communication) 등