KAIST, 빅데이터로 스마트폰 중독 판별 시스템 개발

앱 1∼2개만 집중 사용한다면 "중독 위험 커"

KAIST(한국과학기술원)는 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀이 개인의 스마트폰 사용기록 빅데이터를 분석해 스마트폰 중독 위험군을 분류해 낼 수 있는 시스템을 개발했다고 1일 밝혔다.

연구팀은 우선 대학생 95명을 대상으로 5만 시간 이상의 스마트폰 이용기록 -전원, 화면, 배터리, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 - 을 수집했다.

이를 한국정보화진흥원이 개발한 '스마트폰 중독 자가진단 척도'를 이용해 중독위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.

연구팀이 '이들이 자주 이용하는 앱'을 분석한 결과, 중독 위험군과 비위험군모두 모바일 메신저(카카오톡 등)나 SNS(사회관계망서비스), 인터넷 등으로 비슷했지만 시간 배분면에서 큰 차이를 보였다.

비위험군은 여러 개의 앱을 고루 사용했지만, 위험군은 특정 1∼2개의 앱을 집중적으로 실행하는 것으로 나타났다.

메신저에 '알림'이 뜬 뒤 스마트폰을 사용하는 시간은 위험군이 비위험군보다하루 평균 38분 더 길었다.

단순히 메시지만 확인하는데 그치지 않고, 인터넷 등 다른 부가적인 서비스를이용하기 때문인 것으로 분석된다.

'하루 평균 스마트폰 사용시간'은 위험군이 4시간13분으로, 비위험군(3시간27분)에 비해 46분 길었다.

특히 오전 6시∼정오 사이, 오후 6시∼자정 사이 시간대에서 위험군과 비위험군의 사용량 차이가 크게 벌어졌다.

연구팀이 이 같은 기준으로 나눈 위험군과 비위험군을 자가진단 척도로 분류한그룹과 비교한 결과, 80%의 정확도를 나타냈다.

이의진 교수는 "알림 메시지가 자기 조절력이 낮은 위험군에게는 더 큰 자극이되기 때문에 스마트폰 사용이 빈번해진 것으로 보인다"며 "이번 시스템을 기반으로스마트폰의 과도한 사용을 억제할 수 있는 앱을 개발하고 있다"고 말했다.

이번 연구에는 같은 과 권가진 교수와 전산학과 송준화 교수, 연세대 심리학과정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사가 참여했다.

jyoung@yna.co.kr(끝)<저 작 권 자(c)연 합 뉴 스. 무 단 전 재-재 배 포 금 지.>