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카카오톡이나 페이스북 등 특정 모바일 앱 1~2개만 주로 사용하는 경우 스마트폰에 중독될 가능성이 높다는 연구 결과가 나와 주목된다.
KAIST는 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀은 개인의 스마트폰 사용기록을 분석해 스마트폰 중독 행동패턴을 발견하고 중독 위험에 있는 사람을 자동으로 분류하는 시스템을 개발했다고 1일 발혔다.
이의진 교수 연구팀의 연구 결과에 따르면 특정 1~2개 앱을 한정적으로 사용하는 경우 스마트폰 중독 위험군이 주로 발견됐다. 대표적인 앱은 카카오톡과 같은 모바일 메신저와 페이스북 등 SNS 등이 있다.
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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.
연구팀은 “알림 기능이 중독 행동과 밀접한 관련이 있었다”며 “카카오톡 메시지, SNS 댓글 등 알림기능을 설정했을 때 스마트폰 사용시간은 위험군이 하루 평균 38분 더 길었다”고 설명했다.
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알림메시지가 자기조절력이 낮은 위험군에게 외부 자극이 되어 더욱 빈번한 스마트폰 사용을 야기한 것이다.
위험군의 하루 평균 사용 시간은 4시간13분으로, 3시간27분으로 나타난 비위험군에 비해 약 46분 길었다. 특히 오전 6시에서 정오 사이와 오후 6시부터 자정사이에 사용량 차이가 두드러졌다. 사용횟수는 위험군이 11.4회 많았다.
이 교수는 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.
이의진 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.
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