2. 사전 설문 조사 (기간, 조사 대상)
14 9
16
7
23
20 30
M
F
9 7
5 2
기간 : 2012/05/10-2012/05/12
인원 : 23명 (남 16/여 7)
성별/연령 비율 도표
3. 사전 설문 조사 (참고문헌)
‘STOP SPAMMING ME!’ - Exploring Information Overload on Facebook - (Ksenia Koroleva, 등) 의 모델을 근거로
Facebook 에서의 정보 부하 원인, 현상, 대응 행동, 결과 등에 대한 설문 문항 구성
4. 사전 설문 조사 (해석)
SPSS 를 활용
정보 부하 원인 (23 문항)
정보 부하 현상 (12 문항)
정보 부하 대응 행동 (8 문항)
정보 부하 결과 (13 문항)
각각에 대해서 탐색적 요인분석을 통해 상관관계가 떨어지는 변수 제거,
상관관계가 높은 변수들끼리 요인으로 묶음
<묶인 요인들>
정보 부하 원인 => (Intervening(4)/Driving(4) Conditions, Information(4)/Network(4) Characteristics)
정보 부하 현상 => (Positive(4)/Negative(4) Perception)
정보 부하 대응 행동 => (Heuristic(4)/Advanced(4) Action)
정보 부하 결과 => (Consequences Activity(4)/Management(4))
위 요인들과
+ 정보 수용 채널 (검색, 블로그, 뉴스, 포탈, 카페, 트위터, 페이스북)
+ Facebook 접속 빈도 (한시간마다, 하루 1번, 일주일에 한번, ...)
+ Facebook 에서 자세히 보는 내용 등을 함께 (친구 관련, 댓글, 좋아요, 경제, 사회, 정치, 국제, ...)
서로간의 상관분석과 회귀분석을 통해 관련성 확인
5. 사전 설문 조사 (결과)
Consequences Activity : 정보 부하의 악영향
나는 예전만큼 NewsFeed 를 자주 확인하지 않는다.
나는 예전만큼 NewsFeed 에 관심을 두지 않는다.
나는 예전만큼 글을 올리지 않는다.
나는 예전만큼 좋아요 버튼을 누르지 않는다.
Negative Perception (NegPecp) : 정보 부하 현상
나의 NewsFeed 에는 글이 너무 자주 올라온다.
나는 NewsFeed 에서 더이상 보고 싶지 않은 내용이 있다.
나는 NewsFeed 에서 알고 싶지 않았던 내용을 본적이 있다.
나는 NewsFeed 에서 숨기고 싶은 내용을 본적이 있다.
정보 부하 현상과 정보 부하의 악영향은 정의 관계가 있다.
6. 사전 설문 조사 (결과)
Consequences Activity : 정보 부하의 악영향
나는 예전만큼 NewsFeed 를 자주 확인하지 않는다.
나는 예전만큼 NewsFeed 에 관심을 두지 않는다.
나는 예전만큼 글을 올리지 않는다.
나는 예전만큼 좋아요 버튼을 누르지 않는다.
Driving Conditions (DrivCond)
나는 Facebook 을 통해서 친구들과 관계를 유지한다.
나는 Facebook 을 통해서 정보를 수집한다.
나는 Facebook 친구들을 믿을 수 있다.
정보 부하의 악영향과 Facebook 을 쓰게 만드는 제반 조건에는 부의 관계가 있다.
7. 사전 설문 조사 (결과)
Information Characteristics (InfoChar)
나의 NewsFeed 는 주제가 다양하다.
나의 NewsFeed 는 내용이 신기하다.
나의 NewsFeed 는 내용이 흥미롭다.
Negative Perception (NegPecp) : 정보 부하 현상
나의 NewsFeed 에는 글이 너무 자주 올라온다.
나는 NewsFeed 에서 더이상 보고 싶지 않은 내용이 있다.
나는 NewsFeed 에서 알고 싶지 않았던 내용을 본적이 있다.
나는 NewsFeed 에서 숨기고 싶은 내용을 본적이 있다.
NewsFeed 내용의 정보적 특성을 인정하는 정도와 정보 부하 현상은 정의 관계가 있다.
8. 사전 설문 조사 (결과)
Information Characteristics (InfoChar)
나의 NewsFeed 는 주제가 다양하다.
나의 NewsFeed 는 내용이 신기하다.
나의 NewsFeed 는 내용이 흥미롭다.
Negative Perception (NegPecp) : 정보 부하 현상
나의 NewsFeed 에는 글이 너무 자주 올라온다.
나는 NewsFeed 에서 더이상 보고 싶지 않은 내용이 있다.
나는 NewsFeed 에서 알고 싶지 않았던 내용을 본적이 있다.
나는 NewsFeed 에서 숨기고 싶은 내용을 본적이 있다.
Consequences Activity : 정보 부하의 악영향
나는 예전만큼 NewsFeed 를 자주 확인하지 않는다.
나는 예전만큼 NewsFeed 에 관심을 두지 않는다.
나는 예전만큼 글을 올리지 않는다.
나는 예전만큼 좋아요 버튼을 누르지 않는다.
Driving Conditions (DrivCond)
나는 Facebook 을 통해서 친구들과 관계를 유지한다.
나는 Facebook 을 통해서 정보를 수집한다.
나는 Facebook 친구들을 믿을 수 있다.
NewsFeed 정보의 양과 다양성은 정보 부하 현상을 가중한다.
Facebook 을 쓰게 하는 이유 (친구 관계, 정보 수집) 등은 정보 부하의 영향을 줄인다.
9. 사전 설문 조사 (결과)
친구
경제
사회
정치
문화예술
IT/기술
74%
35%
43%
35%
30%
57%
설문자들은 NewsFeed 에서
친구와 관련된 내용은 대부분 관심을 두고 있다.
11. InterCond
DrivCond
InfoChar
NetChar
PosPecp
NegPecp
ConsAct
정보부하의 인식
정보부하의 악영향
정보, 친구 관계 유지
Fb 잘쓰고 익숙하다
정보가 많고, 다양하다
친구들과 가깝다
내용이 유용하다
+ 상관
약한 + 상관
- 상관
뉴스 카페
+ 정보 수집 특성 (평소 ... 에서 정보를 얻는다)
Facebook
. 뉴스 정보 형식에 익숙할 때 정보 부하 현상/결과를 약화시킨다
. 카페 정보 형식에 익숙할 때 정보 부하 결과를 강화시킨다
. 카페 정보 형식에 익숙할 때 Fb 의 친구 속성을 약화 시킨다
. Fb 정보 형식에 익숙할 때 정보 부하 결과를 약화시킨다. (trivial)
. Fb 정보 형식에 익숙할 때 Fb 정보 속성을 강화시킨다. (trivial)
13. InterCond
DrivCond
InfoChar
NetChar
PosPecp
NegPecp
ConsAct
정보부하의 인식
정보부하의 악영향
정보, 친구 관계 유지
Fb 잘쓰고 익숙하다
정보가 많고, 다양하다
친구들과 가깝다
내용이 유용하다
+ 상관
- 상관
+ 관심 내용 (... 을 자세히 본다)
흥미
최근
댓글
좋아요
사진
경제
사회
정치
국제
문화예술
IT/기술
연예
댓글
좋아요
연예
cf.) 개념과 관심 내용 사이의 상관이 있음을 표시한다.
예를들어 댓글, 좋아요 등을 자세히 보는 행위는 이미 정보 부하에
대응하는 Heuristic Action 이므로,
정보 부하의 인식과 + 상관을 보이는 것이 의미 있다.
. 최근의 내용을 자세히 보는 행위는 Fb 사용 동기와 역의 관계 (83%)
. 사진 내용을 자세히 보는 행위는 Fb 사용 동기와 역의 관계 (43%)
. 댓글 내용을 자세히 보는 행위는 Fb 유용성과 부의 관계 (43%)
. 좋아요 내용을 자세히 보는 행위는 정보 부하 현상과 정의 관계 (22%)
최근글, 댓글/좋아요가 일종의 결과적 행위인 것을 고려할 때,
이미 적지 않은 사람들이 정보 부하 현상을 경험하고,
그에 대응하고 있는 것으로 생각할 수 있다.
. 친구들의 내용을 보고자 하는 행위가 주류를 이루지만, (74%)
. 뉴스성 내용을 보고자 하는 행위도 병행한다.
경제 (35%)
사회 (43%)
정치 (35%)
문화/예술 (30%)
IT (57%)
14. 사전 설문 조사 (가설 도출)
(주 가설)
NewsFeed 에서 친구와 관련된 내용을 쉽게 구분하여 볼 수 있다면,
정보 부하 현상과 그 영향을 완화하고, - (a)
NewsFeed 정보 사용성을 높일 것이다. - (b)
15. 연구 의의
왜, 많은 정보 채널 중에서 Facebook 을 대상으로 연구해야 하는가?
16. 정보 수용 모델 (가설)
목적
FilterProcess
사용자
정보 공급 채널
목적
채널 목적에 맞는 정보
사용자 목적에 맞는 정보
섞인 정보
Search,
Portal,
Blog,
Cafe,
News,
Twitter,
Facebook,
...
정보를 필요로 하는 사용자에게 목적이 있듯이,
정보 공급 채널도 목적을 갖는다.
결과 사용자가 정보 공급 채널을 통해 얻는 정보는 양측의 목적이 섞인 정보이며,
때문에, 사용자는 얻은 정보를 Filtering 한 후에 처리해야 한다.
이 과정에서 정보를 처리하기 위한 Filtering, Processing 단계는 각각 정보 부하에 영향을 준다.
17. 정보 수용 모델 (가설)
목적
FilterProcess
사용자
정보 공급 채널
목적
채널 의도에 맞는 정보
사용자 의도에 맞는 정보
섞인 정보
Search,
Portal,
Blog,
Cafe,
News,
Twitter,
Search, Portal, Blog, Cafe, News, Twitter 등은 목적이 분명하게 드러나있거나,
사회적 규칙에 의해 규제되어 사용자 입장에서 정보 공급 채널의 목적을 어느정도 예측하고, Filtering 할 수 있다.
18. 정보 수용 모델 (가설, 연구목적)
목적
FilterProcess
사용자
정보 공급 채널
목적
채널 목적에 맞는 정보
사용자 목적에 맞는 정보
섞인 정보
Facebook
Facebook 의 경우는 목적이 숨겨지고, (숨겨지고 자주 변경되는 알고리즘)
목적 설정 주체가 사회적으로 제어할 수 있는 범위 바깥에 존재하며, (다른 나라의 기업)
사용자가 커뮤니티적으로 Facebook 의 목적을 견제할 수 있는 수단이 미약하다. (Cafe 의 게시판 처럼 주제에 벗
어나는 내용을 규제하거나 하는 분위기가 아니다.)
이에 채널 목적에 해당하는 정보를 Filtering 하기 힘들어지고, 사용자에게 Filtering 부하가 가중된다.
따라서, Facebook 에서의 Filtering 수단을 제공하는 것은
현 시점에 사용자의 정보 사용 환경을 개선하는데 중요한 의미를 갖는다.
19. 정보 수용 모델 (가설)
목적
FilterProcess
사용자
정보 공급 채널
목적
채널 목적에 맞는 정보
사용자 목적에 맞는 정보
섞인 정보
Facebook
본 연구는 Facebook 이 제공하는 정보에서 친구와 관련된 내용을 나눌 수 있는 툴을 사용자에게 제공하고,
사용자의 행동을 관찰하여, 다음의 가설을 확인하고자 한다.
1. 사용자는 정보를 목적에 따라 구분하여 수용한다.
1. 친구 관계 (Network Power)와 상호작용 정도 (Interaction Power)를 통해서 사용자의 목적에 따라 정보를 구분하는 기준을 설명할 수 있다.
1. 사용자는 목적에 따라 정보를 다르게 활용한다.
1. 사용자의 Filtering 부하를 낮추면, 정보 부하 현상이 완화된다.
1. 사용자의 Filtering 부하를 낮추면, 정보 공급 채널을 더 자주, 많이 사용한다.
친교 목적
F
i
l
t
e
r
pass
목적=정보
20. 실험 툴의 준비
. 정보 수용 과정 조사를 위한 웹 어플리케이션 (http://ix.snu.ac.kr:57575/)
Group 선택 버튼
Option 버튼
Grouped Feeder
User/Status/
Update Feed Btn
21. 실험 툴의 해석
1. 사용자는 정보를 목적에 따라 구분하여 수용한다.
- 툴 사용 중 사용 로그 분석
Group 1 과 Group 2 의 정보 수용 시간선은 자주 교차하지 않는다.
- 일정 시간 툴 사용 이후에 사후 설문
Group 1 과 Group 2 에 해당하는 post 20개를 섞어 보여주면서 card-
sorting 진행, grouping 근거 인터뷰
1. 사용자는 목적에 따라 정보를 다르게 활용한다.
- 툴 사용 중 사용 로그 분석
Group 1 은 comments, like 를 누른다.
Group 2 는 사진, 링크를 누른다.
comments,like
(d)
사진,링크
(e)
Group 1/2
(a)
Group 1/2
내용 사후 설문
(b, c)
option Slider
(a-1, a-2)
22. 실험 툴의 해석
1. 친구 관계 (Network Power)와 상호작용 정도 (Interaction Power)를 통해서
사용자의 목적에 따라 정보를 구분하는 기준을 설명할 수 있다.
- 툴 사용 중 사용 로그 분석
시간이 지남에 따라 Group 1/2 구분하는 Slider 조정을 덜 한다.
- 일정 시간 툴 사용 이후에 사후 설문
Group 1 과 Group 2 에 해당하는 post 20개를 섞어 보여주면서 card-
sorting 진행
사용자가 정렬한 그룹과 network/interaction Value 에 근거한 그룹 비교
Slider
(a-1, a-2)
23. 실험 툴의 해석
1. 사용자의 Filtering 부하를 낮추면, 정보 부하 현상이 완화된다.
- 툴 사용 시작 시점에 설문 (하루 1회)
NewsFeed 인상 질문
- 일정 시간 툴 사용 이후에 사후 설문
NewsFeed 인상 질문
1. 사용자의 Filtering 부하를 낮추면, 정보 공급 채널을 더 자주, 많이 사
용한다.
- Facebook API 를 통한 사용자 정보 수집
친구, subscriber 갯수 증가
comments, like 생산 갯수 증가
- 툴 사용 중 사용 로그 분석
정보 click 갯수 증가
Group 1/2 의 click 비율 완화
친구,subscriber
증가
(d)
정보 click
(a)
Group 1/2
click
(b)
comments, like
생산 갯수 증가
(e)
툴 사용
시작 시점
인상 설문
(하루 1회)
툴 사용 시간 누
적 후
인상 설문
