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디지털 격차(Digital Divide)는 학자나 연구기관에 따라 다양한 정의가 존재한다[10],[11]. 이를 종합한다면 정보통신기술(ICT)에 접근하는 능력과 이용에 대한 격차를 의미한다. 비교적 최근에는 디지털 격차를 단순히 기술에 대한 접근성과 사용의 차이로만 접근하는 것을 넘어 디지털 능력, 디지털 정보의 신뢰성, 소통 능력 등과 같은 다양한 측면을 포함하는 의미로 확장되었다[12],[13]. 특히, 디지털 대전환을 맞이하는 현재 상황에서 디지털 격차가 사회적, 경제적, 그리고 교육적 격차에 영향을 준다는 관점은 다양한 문헌에서 언급되고 있다.

첫째, 디지털 격차에 관한 기술적 결정론의 관점이다[14]. 기술적인 요소들이 디지털 격차의 형성과 유지에 영향을 미친다고 주장한다. 인터넷 접속 속도, 기기 보급률, 인터넷 요금 등과 같은 기술적 요소가 디지털 격차의 크기와 범위를 결정하는데 중요한 역할을 한다는 것을 강조한다. 둘째, 다양한 사회적 요인들이 디지털 격차에 영향을 준다는 사회적 결정론이다[15]. 경제적인 격차, 교육 수준, 문화적 차이 등이 디지털 격차의 형성과 유지에 영향을 미친다는 것을 강조한다. 셋째, 디지털 기술과 사회적 요인 사이의 복합적 상호작용을 강조하는 기술-사회 상호작용의 관점이다[16]. 즉, 디지털 기술이 사회적 상호작용과 문화적 요소들을 형성하는 데 다양한 영향을 준다는 것으로 온라인 상에서의 소통, 커뮤니티의 참여, 디지털 콘텐츠의 이용과 창작 등의 다양한 측면을 포괄한다.

디지털 격차의 개념과 세 가지 관점은 본 연구를 수행하는데 다음과 같은 시사점을 제공한다. 우선 디지털 격차에 관한 중심성 분석 및 이를 네트워크로 시각화하는 과정에서 디지털 격차에 영향을 주는 핵심적인 개념이나 특정 연구 분야를 식별하고자 하였다. 그리고 클러스터링을 통해 디지털 격차 연구의 키워드에서 어떠한 대상 그룹이나 사회 경제적 요인이 응집되는 지를 확인하여 개별적인 대응 방안을 제시해보고자 하였다.

일찍이 UNESCO는 모든 사람들에게 기본적 교육을 받을 수 있도록 하는 ‘모두를 위한 교육(Education for All)’의 이념을 제시한 바 있다[17]. 디지털 기술을 사용한 온라인 교육과 학습 자료의 확대는 지역과 시간에 구애받지 않는 교육 기회를 제공하며, 학습자들의 학습 기회를 확장시키고 교육의 불평등을 완화하는데 기여한다. 이는 UNESCO에서 제시한 학습나침반의 핵심적인 목표 중 하나인 학습자들이 현대 사회에서 필요로 하는 디지털 기술을 보유하고 활용할 수 있도록 지원하는 것과 같은 맥락이다[18].

이미 영국은 디지털 포용 정책의 일환으로 디지털 환경에서 소외되는 사람이 없도록 소외계층에게 기초적인 디지털 기술을 교육하는 ‘Mi Wifi’ 사업을 전개하여 효과를 얻은 사례가 있다[19]. 한편, 미국에서는 청소년 멘토가 고령층 가정 또는 그들이 머무는 시설을 방문해 1대1로 디지털 학습을 실시하는 Cyber Seniors 프로젝트를 추진하였다. 이는 디지털 기술을 통한 세대 간의 통합과 고령층의 디지털 격차 해소 방안을 마련한 대표적인 사례로 제시할 수 있다[20]. 이처럼 디지털 대전환에 따른 사회변화가 가져온 디지털 불평등 현상이 불가피한 역기능임을 감안하여 국내의 디지털 격차 관련 연구에서는 어떠한 해소방안을 마련하고 있는지를 살펴보고자 하였다.

본 연구의 분석 대상은 2020년 이후 국내에서 발행된 학술지 논문 72편으로 선정 방법은 다음과 같다. 첫째, 학술연구정보서비스(RISS)에서 ‘디지털 격차’, ‘정보격차’, ‘디지털 정보격차’, ‘Digital Divide’, ‘Digital Gap’ 등을 조합하여 검색한 결과, 총 350편 논문이 검색되었다. 이 중 중복 검색된 논문, 초록의 내용이 디지털 격차와 관련되지 않은 논문을 제외하고 KCI 등재지에 게재된 총 72편의 분석 논문을 최종적으로 선정하였다.

본 연구에서 키워드 네트워크 분석을 시행하기 위한 절차는 다음과 같다. 첫째, 분석 논문 1편당 5개의 키워드를 1) 연구자가 제시한 논문의 키워드, 2) 제목에 제시된 용어, 3) 논문초록에서 높은 빈도로 언급한 용어의 순으로 선정하였다. 단, 디지털 격차는 이미 키워드 네트워크를 대표하는 용어임을 고려하여 키워드 선정에서는 제외하였다. 한편 키워드 선정 과정의 타당도와 신뢰도를 높이기 위해 연구자를 포함하여 네트워크 분석의 경험이 있는 사회과학분야의 박사과정생 2명과 함께 삼각 검증을 실시하여 최종 키워드를 선정하였다.

둘째, 선정된 키워드의 정제 과정에서 조사를 삭제하고, 띄어쓰기는 통일하였다. 그 외에도 키워드의 명사 표현이 의미의 변화를 주는 것이 아니라면 복수에서 단수로 통일하였다. 또한 키워드 간의 관계가 포함관계일 때는 상위 개념의 키워드로 정제가 가능한지 문헌의 내용을 확인한 후 통합하였다. 대표적으로 정제과정에서 통일하였던 키워드는 표 1과 같다.

셋째, 선정된 360개의 키워드를 대상으로 빈도수 분석을 실시하기 위해 Python 3.7을 사용하였다. 그리고 키워드의 빈도에 따라 크기를 상대적으로 제시하는 워드 클라우드로 시각화하였다.

넷째, 키워드간의 공출현 관계를 1모드 매트릭스로 표현하였다. 이를 NodeXL에 입력하여 네트워크 시각화와 중심성 분석을 포함한 각종 지표를 산출하였다. 이때 노드의 연결 수를 계산하는 연결정도 중심성, 노드의 중개 역할을 파악하는 매개중심성, 네트워크의 최단 경로로 영향력을 분석하는 근접중심성을 활용하였으며, 가중치를 주는 페이지랭크와 아이겐벡터를 보조로 사용하였다. 끝으로 노드간의 응집성을 확인하기 위해 클러스터 분석을 실시하였다.

디지털 격차 연구에서 나타난 360개 키워드의 빈도수를 분석하였고, 표 2는 연구물에서 추출한 빈도수가 2 이상인 키워드를 나타낸 것이다. 가장 빈도가 높게 나타난 것은 ‘elderly’(15)로 확인되었다. 다음으로는 ‘education’(14), ‘digitaluse’(10), ‘inequality’(9), ‘accessibitlity’(9), ‘informationgap’(9)의 순으로 나타났다.

2019년의 정보화 진흥원의 연구에 따르면[21], 2010년 이래로 연령, 성별, 교육수준, 지역 등으로 나눠지는 사회경제적이며 인구학적 집단들 사이의 정보화 격차가 완화되는 추세라고 하였다. 하지만 본 연구에서 수집한 지난 3년간의 연구물에서 등장한 키워드의 빈도를 살펴보면 ‘elderly’와 같이 특정한 인구에 집중되고 있음을 확인하였다. 분석 결과의 주요 키워드는 그림 1과 같이 워드 클라우드로 시각화하였다.

Fig. 1. 
Wordcloud by frequency of major keywords

디지털 격차 연구에서 추출한 키워드 간 공출현 관계를 바탕으로 네트워크를 시각화하였다. 본 연구에서는 키워드 네트워크를 다음과 같은 방법으로 시각화 하였다. 첫째, 네트워크 레이아웃은 Fruchterman-Reingold 알고리즘을 적용하였다. 노드의 크기는 노드의 연결정도와 거리를 모두 고려하기 위해 페이지랭크의 값에 비례하게 나타냈으며, 엣지의 굵기는 노드간의 연결빈도에 비례하도록 시각화하였다. 끝으로 주요 노드별의 관계를 가시적으로 확인할 수 있게 그림 2와 같이 매개중심성의 값이 0보다 큰 노드를 대상으로 네트워크를 시각화하였다.

Fig. 2. 
Keyword network in digital divide research

디지털 격차 연구의 키워드 네트워크를 살펴보면 ‘elderly’, ‘education’과 같이 중심성 측면에서 네트워크에서 영향력이 높은 노드가 확인되었다. 한편 노드간의 연결빈도를 살펴보면 ‘elderly’는 ‘digitalliteracy’, ‘covid-19’, ‘digitaldevice’와 연결빈도가 높았다. 그리고 ‘education’은 ‘informationgap’, ‘age’, ‘income’, ‘digitalcompetence’와의 연결빈도가 높은 것으로 나타나 영향력이 높은 두 개의 노드의 공출현빈도의 대상은 차이가 있었다. 그 밖에도 ‘informationgap-women’, ‘digitaluse-accessibility’의 연결정도가 높게 나타났다.

중심성 분석의 결과는 다음과 같다. 우선 모든 중심성 측면에서 ‘elderly’와 ‘education’이 1, 2순위로 영향력이 높은 노드로 확인되었으며, 나머지 노드들의 중심성은 유형에 따라 조금씩 차이가 나타났다. 연결정도 중심성의 결과에서는 ‘elderly’와 ‘education’ 다음으로 ‘accessibility’, ‘digitaluse’, ‘inequality’ 순으로 연결정도가 높은 것으로 확인되었다.

매개 중심성의 측면에서는 ‘ineqaulity’가 연결정도 중심성과 비교하였을 때 ‘digitalusse’에 비해 매개 중심성이 높았으며 상대적으로 ‘covid-19’도 높은 매개 중심성을 보였다. 또한 ‘digitaldevice’, ‘mobile’과 같이 물리적인 디지털 기기를 의미하는 노드들이 연결정도 중심성에 비해 매개중심성이 낮게 나타났다. 다른 노드와의 근접성을 나타내는 근접 중심성에서는 ‘informationgap’, ‘digitalliteracy’, ‘gender’는 연결정도와 매개 중심성의 수치에 비해 상대적으로 높은 근접 중심성을 보였다.

이 밖에도 인접한 노드의 중요도를 반영한 고유벡터 중심성 및 페이지랭크 중심성에서도 ‘elderly’와 ‘education’은 높은 중심성 값을 나타내었다. 특히, 고유벡터 중심성 측면에서는 ‘inequality’보다 ‘digitaluse’가 높게 나타났고, 페이지랭크에서는 ’digitalliteracy’와 ‘policy’가 ‘informationgap’에 비해 높게 나타났다.

한편 노드의 성격 및 유형에 따라 중심성 분석의 결과를 살펴보면 다음과 같다. 디지털의 사용 또는 활용 능력과 관련된 노드에서는 ‘digtaluse’가 압도적으로 중심성 값이 높았다. 다음으로 ‘digitalliteracy’, ‘digitalcompetence’, ‘digitalskill’ 등이 등장하였다.

대상자의 특성을 나타내는 노드들 중에서는 ‘elderly’를 제외하고 ‘gender’, ‘multicultural’, ‘youth’, ‘disabled’, ‘age’, ‘women’ 등이 네트워크 내에서 확인되었다. 그 중에서 ‘gender’는 ‘elderly’ 다음으로 상대적으로 연결정도가 높은 노드로 확인된 반면에 ‘age’는 매개중심성이 높은 것으로 나타났다. 이는 앞서 언급한 키워드 분석 결과에서 특정한 인구 특성에 집중되어 있다는 결과와 같은 맥락이다. 표 3은 노드들의 연결정도 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성의 상대값으로 변환하여 각각 1순위부터 30순위까지를 나타낸 것이다.

노드 간의 응집성을 알아보기 위해 클러스터 분석을 실시하였다. Clauset-Newman-Moore 알고리즘으로 클러스터 분석을 수행하였고, 전체 191개의 노드 중에서 33개를 제외한 158개의 노드에서 5개의 그룹으로 응집되는 것을 확인할 수 있었다.

키워드 클러스터의 결과는 표 4와 같이 그룹별 노드와 엣지의 수, 노드 간 최대 거리(Maximum Geodesic Distance, MGD)와 평균 거리(Average Geodesic Distance, AGD), 그리고 그룹별 밀도(Density)를 나타내었다. 그림 3은 매개 중심성이 0보다 큰 노드를 대상으로 한 디지털 격차 연구의 키워드 클러스터로 나타내었으며 각 그룹별 분석결과는 다음과 같다.

Fig. 3. 
Keyword cluster for digital divide research

그룹 1은 노인과 관련된 키워드가 응집된 것으로 ‘elderly’과 ‘aging’, ‘digitalskill’과 ‘support’의 공출현빈도가 높은 것으로 확인되었다. 노인에 관한 디지털 격차에 초점을 맞추고 이를 위한 디지털 기술과 기능의 지원에 관한 노드로 구성되어 있기는 하나, 표 3에서 확인된 바와 같이 ‘elderly’가 차지하는 전체 네트워크에서의 영향력에 비해 그룹의 밀도는 상대적으로 낮은 편이었다.

그룹 2는 디지털 격차에 따른 불평등에 관한 노드가 포함되어있다. 대표적으로 연결정도 중심성과 매개 중심성이 높은 ‘inequailty’, ‘accesibility’, ‘digitaluse’가 있으며, ‘gender’, ‘lifesatisfaction’, "sociodemographicfactors," 등과 같은 노드들이 포함되어 있다. 이 그룹은 디지털 기술이 사회적 격차와 관련된 다양한 측면을 탐구하는 데 초점을 맞춘 것으로 나타났다.

그룹 3은 교육 및 사회 경제적 요인에 관련된 노드로 구성되었다. 특히 COVID-19와 관련하여 ‘education’, ‘informationgap’, ‘digitalservice’ 및 ‘income’ 등이 확인되었다. 표3의 결과와 같이 그룹 1에 포함된 ‘elderly’와 그룹 3의 ‘education’이 모든 중심성 측면에서 영향력이 높았으나 결과적으로 두 그룹은 상대적으로 매개 중심성이 높았던 ‘covid-19’에 의해 연결되었다. 한편, ‘education’은 그룹 2와 그룹5의 노드와 그룹 3을 매개하는 역할을 하였다.

그룹 4는 ‘digitalliteracy’를 중심으로 응집되었고, 다른 그룹의 노드에 비해 매개 중심성이 낮은 노드가 많아 그림 3에서는 ‘computer’, ‘underprivilegedclass’, ‘policy’만 나타났다. 그밖에 그룹 4에서는 정책과 관련된 ‘socialissues’, ‘digitalexclusion’, ‘labormarket’, ‘jobloss’ 등이 있었으나, 전체 네트워크에서 차지하는 중심성이 낮은 것으로 확인된다.

끝으로 그룹 5는 ‘digitalcompetence’를 중심으로 응집되어있음을 확인하였다. ‘elementaryschool’과 ‘educationgap’과 같은 노드는 전체 노드 중에서 상대적으로 중심성이 높은 편으로 해당 그룹이 초등학교의 디지털 역량과 교육격차에 관한 노드를 연결하며, 매개하고 있음을 알 수 있다. 한편, ‘women’이 그룹 내에서 중심성을 확보하고 있는 것은 ‘socialisolation’, ‘socialdistancing’ 등 과 연결되어 있음을 확인하였다. 하지만 전체 네트워크에서 ‘women’이 차지하고 있는 중심성이 비교적 낮은 것으로 보았을 때 특정 집단에 대한 비중은 그룹 1에 포함된 ‘elderly’에 집중되어 있다고 판단하였다.