<그림 7> 연구에서 소셜 미디어의 이용 : 주제분야별 의사결정나무법과 카이제곱 통계
주제분야 뿐만 아니라 개인의 연구스타일도 소셜 미디어 이용 여부를 알 려주는 강력한 예측 요소이다. 설문조사에서 응답자들에게 다음 항목중 자 신의 연구스타일을 가장 잘 표현하는 항목을 하나 선택하도록 했다.
- 다른 기관의 연구자와 함께 연구한다.
- 같은 기관에 있지만 다른 분야의 연구자와 함께 연구한다.
- 같은 기관, 같은 분야에 있는 연구자와 함께 연구한다.
- 혼자 단독으로 연구한다.
이 질문에 대한 응답에 따르면 첫 번째 집단과 나머지 집단간에는 통계 적으로 유의미한 차이가 있다(<그림 8> 참조). 소셜 미디어를 이용하는 연 구자 집단에서 다른 기관의 연구자와 공동연구하는 연구 스타일이 지배적 으로 많았다. 다른 기관의 연구자와 공동연구하는 연구자에게 소셜 미디어 가 특히 유용하다는 것은 그리 놀라운 일이 아니다. 의사결정나무법에서는 두 집단간 차이를 정량적으로 나타낼 수 있다. 소셜 미디어를 이용하는 연 구자 가운데 다른 기관의 연구자와 공동 연구를 수행하는 연구자가 나머지 연구 스타일을 가진 연구자 보다 1.11배 더 많다.
<그림 8> 연구에서 소셜 미디어 이용 : 연구스타일별 의사결정나무법과 카이제곱 통계
나이는 흥미진진한 인구통계적 속성이다. 35세를 분기점으로 하여 35세 이 하의 연구자들(82.6%)이 36세 이상 연구자(75.7%)에 비해 소셜 미디어를 약 간 더 많이 이용했다. 35세를 기점으로 두 집단간 통계적으로 유의미한 차이 가 존재하지만 그 차이가 그리 크지 않은 것으로 나타났다(<그림 9> 참조).
<그림 9> 연구에서 소셜 미디어 이용 : 연령대별 의사결정나무법과 카이제곱 통계
<그림 10>은 8가지 소셜 미디어 툴 유형중 한 종류라도 이용하는 연구자 를 통합한 매우 단순화시킨 그림이다. 소셜 미디어 툴의 이용을 유형별로 살펴보면 더욱 상세한 그림을 볼 수 있다.
마이크로 블로깅, 소셜 태깅, 북마킹은 젊은 연구자들이 비교적 선호하는 툴이며, 반면 36세 이상은 조금 오래된 툴인 화상회의도구, 이미지 및 비디 오 공유도구를 선호하는 것으로 나타났다. 고참 연구자들이 멀리 떨어져 있 는 다른 연구자와 프로젝트를 협의하거나 컨퍼런스 발표자료를 준비하는 일이 더 많은 역할의 차이에서 기인한 듯하다.
<그림 10> 연구에서 소셜 미디어 툴 이용 : 연령대별
다른 많은 신기술 영역과 마찬가지로 이 연구에서도 ‘디지털 원주민’으로 일컫는 ‘젊은이가 기술혁신에 더 익숙하고 더 편안해 한다’는 말이 적용되 는지 알아보고자 했다. CIBER의 구글세대 보고서에서 밝힌 것처럼 디지털 원주민에 대한 설명이 잘못 되었을 수도 있다. <그림 11>은 소셜 미디어 이용자의 연령대별 분포를 더욱 상세하게 나타낸 것이다. 놀라운 점은 65세 이상을 제외하고는 연령대별 분포가 비교적 균일하다는 점이다. 35세를 전 후로 큰 차이가 존재하며 이것은 통계적으로 유의미하다. 그러나 반드시
‘예’ 또는 ‘아니오’ 라고 말할 수 있는 것은 아니다.
<그림 11> 연구에서 소셜 미디어 툴 이용 : 연령대별
이 설문조사에서 인구통계적 구분과 관련된 주요 질문들은 로저스의 신 기술에 대한 소비자 행위 유형론에 기반하고 있다. 어떤 신기술이든지 사람 들이 새로운 것을 수용하기 까지는 얼마간 시간이 걸린다. 새로운 것에 신 속하게 반응하고 신기술이 시장에 나오자마자 이를 경험한다. 반면, 가격이 떨어질 때까지 기다리는 이들도 있다. 동료나 친구들이 필수품이라고 말하 고 신기술이 안정화될 때까지 기다리기 때문이다.
<표 2>는 로저스의 인구통계적 구분이 소셜 미디어 툴에 대한 인식과 실 제 이용을 예측하는데 매우 강력한 예측 요소임을 보여준다. 선두그룹 (early majority)과 후위그룹(late majority)의 인식이 매우 높다는 것은 타 겟이 변하고 있음을 보여준다. 12개월 후에 이 설문조사를 다시 실시한다면 연령대별 소셜 미디어 툴의 이용이 훨씬 더 높게 나타날 수 있는데 이것은 그리 놀라운 일이 아니다. <그림 11>의 데이터에 의하면 소셜 미디어에서 는 디지털 원주민이 갖는 현상이 나타나지 않는다.
<표 2> 연구에서 소셜 미디어 이용 : 기술수용행위별
<그림 13> 연구에서 소셜 미디어의 이용 : 지역별
Cramer's V=0.068, approx. significance=0.012
마지막으로 성별은 소셜 미디어 이용 여부를 알려주는 예측 요소가 아니 었다(<표 4> 참조). 소셜 미디어 툴의 이용과 비이용 차이에서 남녀 비율 은 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다.
<표 4> 성별에 따른 연구에서 소셜 미디어의 이용(성별내에서 비율)
Cramer's V=0.029, approx. significance=0.149
결론적으로, 소셜 미디어를 이용하지 않는 비교집단과 비교할 때 소셜 미