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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.

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].

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.

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.

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.

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 1과 Table2와 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.

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.