Current Issue

OTT 구독 서비스 관련 선행 연구는 구독 요인, 콘텐츠 이용 현황, 이용 만족도와 구독 해지 요인 등으로 구분할 수 있다.

콘텐츠 구독 서비스의 구매의향에 영향을 미친 요소를 살펴보면, 자사와 타사의 상품을 혼합하여 제공하는 경우와 횟수를 제한하는 경우보다 무제한으로 제공하는 경우 높은 구매의향을 보였다[5]. 구독형 OTT 서비스의 콘텐츠 다양성, 콘텐츠 추천 시스템, 몰아보기 기능, 서비스 품질은 이용자의 지속 사용에 정(+)의 영향을 미친다[6]. OTT 사업자가 직접 기획, 제작에 참여하여 유통 권리를 갖는 오리지널 콘텐츠가 OTT 서비스의 경쟁력이 되어 오리지널 콘텐츠 선호와 콘텐츠의 다양성이 서비스 이용에 영향을 미치는 것으로 나타났다[7]. 구독 서비스 이용 실태 연구에 따르면 연구 대상 절반 이상이 소모품, 취향용품, 미디어/IT 등 생활 전 분야에서 중복 구독을 하고 있으며 평균 5.8개의 서비스를 구독하는 것으로 나타났다[8]. 연구에서 성별, 연령, 교육 수준, 월 평균 소득에 따른 구독 이용의 차이는 나타나지 않았으며, 가구 구성에 따라서는 1인 가구와 4인 가구가 2인 및 3인 가구보다 더 많은 서비스를 구독하는 것으로 나타났다.

콘텐츠 이용 현황에 대한 연구를 살펴보면, OTT 플랫폼 이용자는 콘텐츠 내용(58.9%)과 콘텐츠 인기 및 인지도(28.9%)를 기반으로 콘텐츠를 선정하고 있으며 콘텐츠 인기 및 인지도에 따라 콘텐츠를 선택하는 비율은 10~30대 보다 40~50대 이용자에게서 높게 나타났다[3]. OTT 서비스 복수 구독에 대한 연구에 따르면 OTT 서비스 구독자 76.1%는 단일 서비스를, 23.9%는 두 개 이상의 복수 구독을 하는 것으로 나타났다. 인구학적 특성에 따라서는 수도권에 거주할수록, 연령이 어릴수록 복수 구독할 확률이 높았다[7].

이용 만족도에 대한 연구에 따르면 해외 콘텐츠와 오리지널 콘텐츠가 넷플릭스의 콘텐츠 만족에 영향을 미치며, 비용 수준이 요금제 만족에 영향을 미치며, 이용자의 편의 기능 만족이 이용에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 다양한 콘텐츠와 합당한 요금제를 제공하는 경우 이용자의 지속성을 높일 수 있음을 밝혔다[9]. 방송영상 콘텐츠의 지속이용의도에 대한 연구에서 재미있는 콘텐츠가 OTT 이용 만족도를 높이는 중요 요인이며, 콘텐츠 품질이 지속적인 이용의도에 영향을 미쳐 흥미로운 콘텐츠를 지속적으로 공급하는 것의 중요성을 규명하였다[10].

OTT 서비스 구독 해지에 대한 연구에 따르면, 습관적 이용에 대한 부정적 인식을 인지하는 경우, 새로운 OTT 서비스와 콘텐츠 이용을 원하는 경우, 서비스 불만족에 따라 구독료가 부담이 되는 경우, 개인 맞춤형 서비스 또는 서비스의 기술적인 부분에 만족을 하지 못하는 경우 해지하는 것으로 나타났다. 20대와 30대의 경우 서비스 이용에 기술적인 어려움을 경험할 때 구독을 해지하는 경향이 있다[11]. 구독 서비스 해지 사유에 대한 연구에 따르면 콘텐츠 서비스의 경우 ‘가격’이 구독 해지 의향이 가장 높았다. 구체적인 해지 요인으로는 20대는 ‘새로움이 떨어질 때’, 남성은 ‘자기 성장이 더 이상 이뤄지지 않는다고 느낄 때’ 해지하는 경향이 나타났다[12].

OTT 플랫폼 비이용자에 대한 연구는 논문[2]와 논문[13]이 있다. 논문[2]에 따르면 연령이 1단위 낮을수록 OTT 이용자일 확률이 1.042배, 소득이 1단위 증가할수록 1.089배 커졌다. 스마트TV를 이용할수록 OTT 이용자일 확률이 높았으며 거주지역은 규모가 작아질수록 OTT 이용자일 확률이 0.891 작았다. 성별, 가구원수, 태블릿 PC 관련 문항은 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 논문[13]은 나이가 어릴수록, 새로운 서비스에 대한 관심이 많은 혁신성이 높을수록, 기존에 이용하던 방송 서비스와 비교하여 OTT가 편리성과 유용성이 높을수록 OTT 서비스 이용 가능성이 높아진다고 밝혔다. 또한 콘텐츠 다양성, 요금의 합리성, 추천 시스템에 대한 긍정적 정도가 OTT 서비스를 이용할 가능성을 높이는 것으로 나타났다.

OTT 구독 서비스 관련 선행 연구는 구독 요인[5]-[8], 만족도[9],[10], 지속 의도[11],[12] 등 구독을 하고 있는 이용자에 대한 연구를 중심으로 진행되어 비이용자 관련 연구는 적은 것으로 나타났다[2],[13].

디지털실태조사는 디지털정보격차 해소를 위한 정책의 추진 성과를 점검하고 앞으로의 정책 추진 방향의 기초자료로 활용하기 위하여 한국지능정보사회진흥원에서 매년 실시하는 조사다[14]. 2022년 디지털실태조사의 조사 대상은 만 7세 이상 일반국민, 만 7~69세 등록 장애인, 만 7~74세 기초생활보장수급자, 만 15세 이상 농어업 종사자, 만 7세 이상 북한 출신 한국 국적 취득자, 만 18세 이상의 한국인과 혼인한 외국인을 모집단으로 15,000명 표본을 대상으로 시행하였다. 일반국민과 계층별 디지털정보화 접근 수준, 역량 수준, 활용 수준을 조사하여 일반국민의 각 디지털정보화 차원별 원점수를 산출하고, 계층별 수준은 일반국민의 수준을 100으로 한 대비수준으로 산출하였다.

측정항목은 인구통계학적 특성과 디지털정보화 수준으로 구분하였으며, 인구통계학적 특성은 성별, 연령, 학력, 직업, 거주지 규모, 월가구 소득으로 구분하여 조사하였다. 조사 결과 4대 정보취약계층의 디지털정보화 수준은 76.2%로 디지털정보화 접근 수준 96.0%, 디지털정보화 활용 수준 78.0%, 디지털정보화 역량 수준 64.5% 순으로 높은 것으로 나타났다. 디지털 정보격차 실태에 관한 연구에 따르면 디지털정보 접근 수준은 일반 국민 대비 90%를 달성하여 근사한 수준을 보이고 있으나, 디지털정보 역량과 활용 수준은 일반 국민 대비 달성 정도가 낮아 격차의 보완이 필요한 것으로 나타났다[15].

코로나 19 이후 국내 디지털 격차 연구의 키워드 네트워크 분석을 실시한 논문[16]에 따르면 디지털 격차 연구는 노인 인구 관련 연구, 교육과 디지털 자원에 대한 연구, 평생교육 관련 디지털 리터러시연구가 주요 연구 분야인 것으로 나타났다. 또한 후속 연구로 디지털 격차 관련 사회·인구학적 특성에 대한 예측 분석 연구를 제안했다[16]. 디지털정보격차 관련 선행연구는 기존 지식정보취약계층에 대한 연구와 지식정보취약계층 외 연구대상의 정보격차에 대한 연구로 나눌 수 있다. 지식정보취약계층의 코로나 이후 디지털 인식변화에 대한 연구에 따르면, 코로나 이전의 지식정보취약계층의 지표들이 코로나 이후에도 유의미한 것으로 나타났다. 또한 콘텐츠, 정보생산, 네트워킹, 비대면서비스 등 정보서비스 주요 요인 관련 지수가 높아질수록 코로나 이후 디지털정보기술 인식 변화가 높아지는 것으로 나타났다[17]. 일반적으로 정보통신 기술을 잘 활용하는 것으로 인식되는 20대와 30대에 대한 정보격차 연구에 따르면, 20-30대 안에서도 정보의 활용격차가 일어날 수 있으며 수도권과 지방의 지역적 차이가 있는 것으로 나타났으며, 정보를 낮게 활용하는 집단은 새로운 정보에 대한 탐색적 욕구나 낮은 것으로 나타났다[18]. 디지털 네이티브로 설명되는 10대와 20대의 디지털 격차에 대한 연구에 따르면, 10-20대는 컴퓨터와 모바일 이용기술 정도, 정보 활동 조력자 유무, 이용동기와 이용태도가 디지털 격차에 영향을 미치는 것으로 나타났다[19].

본 연구에서 사용한 데이터는 정보통신정책연구원에서 매년 실시하고 있는 “한국미디어패널조사”의 2022년 데이터다[20]. 2022년 한국미디어패널조사는 2022년 6월 4,128가구 및 가구 내 개인 9,941명을 대상으로 실시하였으며 2022년 12월에 발표되었다. 전체 응답자 9.941명 중 “최근 3개월간 OTT 서비스 이용 여부”를 묻는 질문에 대한 답변에 따라 “이용경험 있음” 응답자 8,116명, “이용경험 없음” 응답자 1,825명으로 구분하여 이들의 디지털정보화 수준을 측정하는 질문의 답변을 분석하였다. 디지털정보화 수준을 측정하는 질문은 한국지능정보사회진흥원에서 시행한 2022 디지털정보격차 실태조사의 디지털정보화 수준 조사 항목을 활용하였다[14]. 디지털정보화 수준은 디지털정보화 접근 수준, 역량 수준, 활용 수준으로 나누어 조사하였으며, 각 영역의 세부 항목인 ‘디지털정보화 접근 수준(유무선 정보기기 정보 보유 여부, 인터넷 상시 접속가능 여부)’, ‘디지털정보화 역량 수준(PC 이용 능력, 모바일 디지털기기 이용 능력)’, ‘디지털정보화 활용 수준(유선 및 모바일 인터넷 이용 여부, 인터넷 서비스 이용 다양성, 인터넷 심화 활용 정도)’에 대한 한국미디어패널조사 문항의 응답을 분석하였다.

본 연구는 SPSS version 28.0을 사용하여 OTT 이용경험 유무에 대한 영향요인을 인구통계학적 요인, 디지털정보화 접근 수준, 디지털정보화 역량 수준, 디지털정보화 활용 수준으로 구분하여 검증하였다. 인구통계학적 요인을 파악하기 위하여 빈도 분석을 시행하였으며, OTT 이용경험 유무에 따른 특성 차이를 검증하기 위하여 교차분석과 카이제곱(Chi-squared) 검증을 시행하였다. 본 연구 대상자의 인구통계학적 특성은 6문항으로 성별은 남, 여로 구분하였으며, 연령은 만 10세 미만, 만 10~19세, 만 20~29세, 만 30~39세, 만 40~49세, 만 50~59세, 만 60~69세, 만 70세 이상으로 구분하였다. 최종학력은 미취학, 초졸 이하, 중졸 이하, 고졸 이하, 대졸 이하, 대학원 재학 이상으로 구분하였으며, 월 평균 소득은 소득없음, 50만원 미만, 50~100만원 미만, 100~200만원 미만, 200~300만원 미만, 300~400만원 미만, 400~500만원 미만, 500만원 이상으로 구분하였다. 직업 유무는 예, 아니오로 구분하였으며, 가족 구성은 1인 가구, 1세대 가구(부부), 2세대 가구(부부+자녀), 3세대 가구(조부모+부부+자녀), 기타로 구분하였으며, 지역은 시부 거주와 군부 거주로 구분하였다.

디지털정보화의 접근, 역량, 활용 수준에 해당하는 문항을 결정하기 위하여 디지털정보격차 실태조사의 질문 문항에 대응하는 한국미디어패널조사의 질문 문항을 투입한 탐색적 요인분석을 시행했다. 요인분석은 주성분 분석을 사용하였고 배리맥스 회전을 사용하였다. 공통성이 .5 미만인 문항을 제거하고 요인이 세 개로 축소가 되도록 문항을 제거하여 문항을 선정했다. 요인분석으로 선정한 디지털정보화 접근 수준 항목 2개, 역량 수준 항목 10개, 활용 수준 항목 4개에 대한 신뢰도 분석 결과, 디지털정보화 접근 수준에 대한 문항의 Cronbach‘s alpha가 .421로 신뢰도가 적절하지 않은 것으로 나타났다. 이에 디지털정보화 접근 수준을 요인에서 제거한 역량 수준과 활용 수준으로 탐색적 요인분석을 재시행했고, 표 1과 같이 최종 문항을 선정했다. 모형의 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 척도는 .931이며 Barlett 검정 값은 176205.142 (df=91, p= .000)으로 분석에 적합했다.

디지털정보화 역량 수준 관련 최종 문항은 ’(PC활용) 컴퓨터에 인터넷 연결하여 사용 가능 정도‘, ’(PC활용) 웹 브라우저 환경 설정 가능 정도‘, ’(PC활용) 필요한 컴퓨터 프로그램 설치/삭제/업데이트 가능 정도‘, ’(PC활용) 문서 작성 프로그램 이용하여 문서 및 자료 작성 가능 정도‘, ’(PC활용) 컴퓨터의 악성코드 검사 및 치료 가능 정도‘, ’(스마트기기활용) 무선 네트워크 설정 가능 정도‘, ’(스마트기기활용) 디스플레이/소리/보안/알람/입력방법 등의 환경설정 가능 정도‘, ’(스마트기기활용) 파일을 컴퓨터로 이용 가능 정도‘, ’(스마트기기활용) 필요한 애플리케이션 설치/삭제/업데이트 가능 정도‘, ’(스마트기기활용) 스팸문자나 피싱문자 등 위험한 문자 구분 및 차단 방법 인지 정도‘ 였다. 디지털정보화 활용 수준 관련 최종 문항은 ’지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 댓글 달기 활동 빈도‘, ’지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 글 쓰기 활동 빈도‘, ’지난 3개월 동안 온라인 추천, 평점 주기 기능 활동 빈도‘, ’지난 3개월 동안 온라인 상 유용한 정보 등록 활동 빈도‘ 였다.

연구문제 1을 알아보기 위하여 연구 대상의 인구통계학적 특성을 ’최근 3개월 OTT 이용경험이 있는가?‘ 문항 응답에 따라 구분하였다. ‘최근 3개월 OTT 이용경험이 있는가?’에 81.6%(8,116명)가 예, 18.4%(1,825명)가 아니오라고 응답했으며, 연구 결과는 최근 3개월 OTT 이용경험이 있는 응답자를 ‘이용자(user)’로, 최근 3개월 OTT 이용경험이 없는 응답자를 ‘비이용자(non-user)’로 분류하여 정리하였다.

이용자의 성별은 남성 3,923명(48.3%) 여성 4,193명(51.7%)였으며, 비이용자의 성별은 남성 659명(36.1%), 여성 1,166명(63.9%)로 비이용자의 경우 남성보다 여성의 비율이 월등히 높았다. 연령은 이용자의 경우 50대 1,886명(23.2%), 40대 1,537명(18.9%), 60대 1,250명(15.4%), 20대 1,194명(14.7%) 순으로 높았으며, 비이용자의 경우 70대 1,236명(67.7%), 60대 266명(14.6%), 50대 137명(7.5%) 순으로 나타나 비이용자는 고령자가 가장 큰 비율을 차지하였다. 최종학력은 이용자의 경우 대졸 이하 3,908명(48.2%), 고졸 이하 2,925명(36.0%), 중졸 이하 628명(8.4%) 순으로 나타났으며, 비이용자의 최종학력은 초졸 이하 912명(50.0%), 고졸 이하 379명(20.8%), 중졸 이하 362명(19.8%) 순으로 나타났다. 개인 월평균 소득은 이용자의 경우 소득없음 2,681명(33.0%), 200~300만원 미만 1,976명(24.3%), 300~400만원 미만 1,207명(14.9%), 100~200만원 미만 1,003명(12.4%) 순으로 나타났으며, 비이용자의 경우 소득없음 537명(29.4%), 50만원 미만 436명(23.9%), 50~100만원 미만 352명(19.3%), 100~200만원 미만 263명(14.4%) 순으로 나타나 200만원 미만 소득 구성이 가장 큰 비율을 차지하였다. 직업은 이용자의 경우 직업 있음 5,038명(62.1%), 직업 없음 3,078명(37.9%)로 나타났으며, 비이용자의 경우 직업 있음 665명(36.4%), 직업 없음 1,160명(63.6%)로 나타났다. 가족 구성원은 이용자의 경우 2세대 가구(부부+자녀) 6,145명(75.7%), 1세대 가구(부부) 1,064명(13.1%), 3세대 가구(조부모+부부+자녀) 528명(6.5%) 순으로 나타났으며, 비이용자의 경우 1세대 가구 648명(35.5%), 2세대 가구 609명(33.4%), 1인 가구 367명(20.1%) 순으로 나타났다. 지역은 이용자의 경우 시부 거주 7,590명(93.5%), 군부 거주 526명(6.5%)였으며, 비이용자의 경우 1,462명(80.1%)가 시부 거주, 363명(19.9%)이 군부 거주로 나타났다.

연구문제 2의 디지털정보화 역량 수준 차이를 보기 위하여 PC(데스크탑/노트북)와 스마트폰을 통해 활동을 스스로 얼마나 할 수 있는지를 5단계 리커트 척도(5 매우 그렇다, 1 전혀 그렇지 않다)로 측정한 항목을 분석하였다.

PC활용 관련 질문에 대하여 ‘컴퓨터에 인터넷을 연결하여 사용 가능 정도’에 대한 응답의 평균 차이는 2.043으로 가장 높았으며, ‘웹 브라우저 환경 설정 가능 정도’ 1.951, ‘필요한 컴퓨터 프로그램 설치/삭제/업데이트 가능 정도’ 1.893, ‘문서 작성 프로그램 이용하여 문서 및 자료 작성 가능 정도’ 1.756, ‘컴퓨터의 악성코드 검사 및 치료 가능 정도’ 1.626 순으로 차이가 있는 것으로 나타났다.

스마트기기활용 관련 질문에 대하여 ‘무선 네트워크 설정 가능 정도’에 대한 응답의 평균 차이는 2.257로 가장 높았으며, ‘디스플레이/소리/보안/알람/입력 방법 등의 환경설정 가능 정도’ 2.097, ‘필요한 애플리케이션 설치/삭제/업데이트 가능 정도’ 2.080, ‘파일을 컴퓨터로 이동 가능 정도’ 1.982, ‘스팸문자나 피싱문자 등 위험한 문자 구분 및 차단 방법 인지 정도’ 1.823 순으로 차이가 있는 것으로 나타났다.

이용자와 비이용자의 평균 차이에 관한 통계적 유의성을 검정하기 위해 독립표본 t-test를 시행했다. 등분산 검정을 위해 레빈(Levene)의 등분산 검정을 시행한 결과 이용자와 비이용자 모두 등분산 가정을 위배하는 것으로 드러났다. 이에 따라 웰치(Welch) t-test의 결과값을 활용하여 두 집단 간 평균 차이를 검정했다. 검정 결과 디지털정보화 역량 문항 모두 통계적으로 유의미한 차이가 있었으며, 이용자가 비이용자보다 높은 역량을 나타냈다.

연구문제 2의 디지털정보화 활용 수준 차이를 보기 위하여 최근 1년 동안 디지털 활동빈도에 대하여 측정하였다.

이용 빈도에 대한 질문에 ‘지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 글 쓰기 활동 빈도’에 대한 응답 평균 차이가 .613으로 가장 높았으며, ‘지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 댓글 달기 활동 빈도’ .535, ‘지난 3개월 동안 온라인 상 유용한 정보 등록 활동 빈도’ .342, ‘지난 3개월 동안 온라인 추천, 평점 주기 기능 활동 빈도’ .192 순으로 차이가 있는 것으로 나타났다.

이용자와 비이용자의 평균 차이에 관한 통계적 유의성을 검정하기 위해 독립표본 t-test를 시행했다. 등분산 검정을 위해 레빈(Levene)의 등분산 검정을 시행한 결과 이용자와 비이용자 모두 등분산 가정을 위배하는 것으로 드러났다. 이에 따라 웰치(Welch) t-test의 결과값을 활용하여 두 집단 간 평균 차이를 검정했다. 검정 결과 디지털정보화 활용 문항 모두 통계적으로 유의미한 차이가 있었으며, 이용자가 비이용자보다 높은 활용 수준을 나타냈다.

연구문제 3을 알아보기 위하여 인구통계학적 특성과 디지털정보화 역량 수준과 활용 수준에 대한 상관관계분석과 위계적 회귀분석을 시행하기 위하여 변수들의 정규성을 검정했다. 검정 결과 디지털정보화 활용 수준 문항 중 ‘지난 3개월 동안 온라인 상 유용한 정보 등록 활동 빈도’가 왜도 3.930, 첨도 15.853으로 정규성을 벗어나는 것을 제외하고 남은 문항은 왜도 -.741~2.878, 첨도 –1.976~7.238 사이에 있어 정규성에 문제가 없었다. 정규성을 벗어난 디지털정보화 활용 수준의 ‘지난 3개월 동안 온라인 상 유용한 정보 등록 활동 빈도’를 제외하고 나머지 변수들에 대한 상관관계와 위계적 회귀분석을 시행하였다. 시행 결과 인구통계학적 특성에 따른 디지털정보화 역량 수준(r=.074), 인구통계학적 특성에 따른 디지털정보화 활용 수준(r=.054), 디지털정보화 역량 수준과 디지털정보화 활용 수준(r=.373)은 p<.01 수준에서 정적 상관관계를 보였다.

인구통계학적 특성, 디지털정보화의 역량 수준, 디지털정보화 활용 수준이 OTT 이용 여부에 주는 영향을 알아보기 위하여 위계적 다중회귀분석을 시행했다. 종속변수는 ‘최근 3개월 동안 OTT 이용 여부’이며 정규성이 검정된 요인을 독립변수로 하여 인구통계학적 특성을 1단계로, 디지털정보 역량 수준을 2단계, 디지털정보 활용 수준을 3단계로 입력했다. 분석 결과 독립변수의 공차와 분산팽창지수(VIF)는 ‘지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 글쓰기 활동 빈도’을 제외하고 모두 공차 0.1 이상 VIF 10 미만이었다. ‘지난 3개월 동안 인터넷 동호회/카페/클럽 글쓰기 활동 빈도’의 경우 공차 .098, VIF 10.225로 해당 독립변수를 제외하고 분석한 모델을 최종 사용하였다. 최종 분석 결과의 F 변화량은 모델 1 793.898, 모델 2 140.838, 모델 3 .394였으며, F변화량의 유의확률은 모두 0.000으로 유의했다.

모델 1은 인구통계학적 특성이 OTT 이용 여부에 미치는 요인을 제시한다. 7개 변수의 설명력은 약 35.8%이며, 모델 1에서는 최종학력(β= .128, p= .000), 직업 유무(β= .122, p= .000), 가족 구성(β= .027, p= .000)이 정적 영향을, 나이(β= -.059, p= .000), 월 평균 소득(β= -.010, p= .000), 지역 구분(β= -.081, p= .000)이 부적 영향을 주는 것으로 나타났다.

디지털정보화 역량 수준을 추가해 회귀시킨 모델 2의 17개 변수에 대한 설명력은 약 43.7%로, 모델 1보다 설명력이 7.9% 향상된 결과다. 최종학력(β= .077, p= .000), 직업 유무(β= .089, p= .000), 가족 구성(β= .014, p= .003), 컴퓨터에 인터넷 연결하여 사용 가능 정도(β= .019, p= .000), 무선 네트워크 설정 가능 정도(β= .106, p= .000), 디스플레이/소리/보안/알람/입력방법 등의 환경설정 가능 정도(β= .015, p= .001), 필요한 애플리케이션 설치/삭제/업데이트 가능 정도(β= .017, p= .001)가 정적 영향을, 나이((β= -.030, p= .000), 월 평균 소득(β= -.010, p= .001), 지역 구분(β= -.057, p= .000), 문서 작성 프로그램 이용하여 문저 및 자료 작성 가능 정도(β= -.021, p= .000), 파일을 컴퓨터로 이동 가능 정도(β= -.016, p= .001), 스팸문자나 피싱문자 등 위험한 문자 구분 및 차단 방법 인지 정도(β= -.011, p= .019)가 부적 영향을 주는 것으로 나타났다.

모델 2에 디지털정보화 활용 수준을 추가해 회귀시킨 모델 3의 19개 변수에 대한 설명력은 43.7%로 모델 2의 설명력과 동일했다. 모델 3에서는 최종학력(β= .077, p= .000), 직업 유무(β= .089, p= .000), 가족 구성(β= .014, p= .002), 컴퓨터에 인터넷 연결하여 사용 가능 정도(β= .019, p= .000), 무선 네트워크 설정 가능 정도(β= .106, p= .000), 디스플레이/소리/보안/알람/입력방법 등의 환경설정 가능 정도(β= .015, p= .001), 필요한 애플리케이션 설치/삭제/업데이트 가능 정도(β= .017, p= .001)가 정적 영향을, 나이((β= -.030, p= .000), 월 평균 소득(β= -.010, p= .001), 지역 구분(β= -.057, p= .000), 문서 작성 프로그램 이용하여 문저 및 자료 작성 가능 정도(β= -.021, p= .000), 파일을 컴퓨터로 이동 가능 정도(β= -.017, p= .001), 스팸문자나 피싱문자 등 위험한 문자 구분 및 차단 방법 인지 정도(β= -.011, p= .018)가 부적 영향을 주는 것으로 나타났다. OTT 이용 여부에 영향을 주는 변수 간 상대적 영향력을 영향력이 큰 순서대로 정리하면 무선 네트워크 설정 가능 정도, 직업 유무, 최종 학력, 지역 구분 순으로 영향력이 높은 것으로 나타났다. 회귀분석의 더비-왓슨은 1.453로 독립변수들의 자기상관성이 없는 것으로 나타났다.