이 교수는 95명의 대학생을 한국정보화진흥원의 성인 스마트폰 중독 자가진단 척도를 바탕으로 중독 위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.
연구팀은 사용자 스마트폰의 전원, 화면, 배터리 상태, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 총 5만 시간 이상의 사용기록을 수집했다.
연구결과 위험군은 특정 1~2개 앱을 매우 한정적으로 사용했다. 대표적인 앱은 모바일 메신저(카카오톡 등)와 SNS(페이스북 등) 이었다.
알림 기능도 중독 행동과 밀접한 관련이 있었다. 카카오톡 메시지, SNS 댓글 등 알림기능을 설정했을 때 스마트폰 사용시간은 위험군이 하루 평균 38분 더 길었다. 알림메시지가 자기조절력이 낮은 위험군에게 외부 자극이 되어 더욱 빈번한 스마트폰 사용을 야기한 것이다.
이 교수는 이번에 수집한 자료를 기반으로 사용자를 위험군과 비위험군으로 자동으로 판별하는 시스템을 개발, 80%이상의 정확도를 보였다. 앞으로 스마트폰 중독 현상에 대한 행동을 조기에 발견하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 보다 효과적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
이 교수는 “기존 설문조사를 통한 자기보고기반 스마트폰 중독 분석은 실시간 데이터 확보가 어렵고 입력한 데이터가 정확하지 않을 수 있지만 실제 수집한 자료를 데이터 사이언스 기법과 퍼스널 빅데이터 분석으로 한계점을 극복했다”며 “스마트폰의 과도한 사용을 중재하는 앱을 개발 중”이라고 밝혔다.
지난 4월 말 캐나다 토론토에서 열린 디지털 분야 세계 최대 학술대회인 국제HCI학술대회(ACM SIGCHI CHI)에 출판된 이번 연구는 지식서비스공학과 권가진 교수, 전산학과 송준화 교수, 연세대학교 심리학과 정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사(Koji Yatani)가 참여했다.
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