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4. 분석 결과1) 주요 변인들의 기술통계량과 측정 항목에 대한 분석우선, 분석에 사용된 주요 변인들의 기술 통계치를 살펴보았다(<표 1>). 조사대상자들은 하루 평균 약 160분(약 2시간 30분)정도 인터넷을 이용하고 있었으며, 인터넷에 대한 태도는 상당히 긍정적이었으나(평균 5.77) 인터넷 광고에 대한 태도는 상대적으로 부정적이었다(평균 3.09). 또한 조사대상자들은 인터넷 광고가 자신들의 인터넷 이용을 방해하는 침입적인 것으로 생각하고 있었다(평균 6.I5). 전체적인 광고 회피의 평균은 5.76로 상당히 높은 편이라고 할 수 있다.
다음으로 여러 개의 항목으로 측정된 변인들의 신뢰도를 알아보기 위해 인터넷 광고에 대한 태도, 광고의 지각된 침입성, 인터넷에 대한 태도와 인지적 회피의 네 가지 변인에 대한 Cronbach's a 계수를 구하였다. 그 결과, 모든 변인의 a계수가 .80이상으로 비교적 높게 나타났다(<표 2>). 이후 분석에서는, 인터넷 광고에 대한 태도를 제외한 나머지 변인들은 각 항목들의 평균값을 분석에 사용했다. 회피 예측변인 중 하나인 이용동기의 측정을 위해 13개 이용동기 항목에 대한 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 인터넷 이용동기는 3가지 요인으로 분류되었는데, 이들은 전체 누적변량의 55.78%(아이겐값 2,07)를 설명하고 있었다. 이에 따라 이용동기를 '정보추구 동기', '수단적 동기', '오락적 동기'로 구분하였고(<표 3>), 이후의 회귀분석에서는 이 세 가지 요인의 요인점수를 이용했다.
2) 연구문제 1 : 인터넷 광고의 회피 수준과 유형별 차이인터넷 이용자들의 광고회피에 대한 평균과 표준편차는 <표 4>와 같다. 전체적인 회피의 평균은 5.92로 나타났으며, 인지적 회피의 평균은 5.55, 기계적 회피는 6,42,물리적 회피는 5,80으로 기계적 회피가 가장 높게 나타났다. 따라서 인터넷 이용자들은 마우스를 이용해 광고화면을 없애는 기계적 회피를 가장 많이 하고, 광고가 강제적으로 제시되는 동안 광고를 보지 않고 다른 행동을 하는 물리적 회피를 그 다음으로 많이 하며, 광고에 주의를 기울이지 않는 인지적 회피를 가장 적게 한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 세 집단간 차이가 유의한지 그리고 두 집단별로는 어떠한 차이가 있는가를 분석하기 위해 일원변량분석과 사후검증을 실시하였으며, 그 결과는 <표 5>와 <표 6>에 제시하였다.
결과를 살펴보면, 세 집단간 차이는 통계적으로 유의하였으며, 사후검증에서 제시하고 있는 바와 같이 인지적 회피와 기계적 회피, 기계적 회피와 물리적 회피, 그리고 물리적 회피와 인지적 회피의 차이도 모두 .01수준에서 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 물론 표본과 측정상의 차이로 인해 오차의 범위가 있기는 하겠지만, 이러한 결과를 타 연구에서의 분석결과와 대략적으로나마 비교해봄으로써 각 매체의 회피에 대한 상대적인 수준을 파악할 수 있다. 타 매체의 회피 수준과 비교해보면, 인터넷 매체의 광고회피 수준이 신문이나TV에 비해 높다는 것을 알 수 있다. 즉, 인터넷 광고의 회피 평균이 5.92임에 비해 신문 광고의 회피는 평균 4.49(김요한, 2004)였고 TV 광고의 회피는 평균 4.10(이경렬, 2001)이었다. 이것은 인터넷이 신문이나 TV보다 훨씬 능동적인 매체이기 때문에 매체 이용과정에서 이용자들의 컨텐츠에 대한 선택권이 높으므로 더 많이 그리고 적극적으로 광고를 회피하는 것으로 여겨진다. 3) 연구문제 2 : 변인들의 회피 설명력과 상대적 중요도광고 회피예측 변인들이 인터넷 광고회피 행동에 미치는 영향력을 알아보기 위해 계층적 회귀분석을 이용했다. 이 때 사용된 예측변인들은 인터넷 광고에 대한 태도, 광고의 지각된 침입성, 매체관련 변인(이용동기, 이용시간, 인터넷에 대한 태도)그리고 인구통계학적 변인(성별)이었다. 먼저 예측변인들이 전체적인 회피 행동에 미치는 영향력을 살펴본 후, 인지적 회피와 기계적 회피 그리고 물리적 회피에 대한 예측변인들의 영향력을 살펴보았다. (1) 인터넷 광고 회피의 예측변인들의 영향력 분석 전체적인 인터넷 광고 회피에 대한 예측변인들의 영향력을 알아보기 위해 계층적 회귀분석을 실시하였다. <표 7>에 제시된 바와 같이, 최종적인 R2값은 .305로, 6개 독립변인들은 인터넷 광고 회피변량의 총 30.5%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 우선 6개 항목(정보성, 재미, 호감도, 유익성, 신뢰성, 호기심)으로 구성된 인터넷 광고에 대한 태도 변인이 전체 광고회피 변량의 18.8%를 설명했다. 다음 단계로 광고의 지각된 침입성을 투입하자 R2값은 10.0% 증가했다. 그러나 인터넷 이용동기 등 나머지 예측변인들을 차례로 입력했음에도 변인의 추가로 인한 R2값의 증가분은 0.0~1.0%범위로 그리 높지 않게 나타나, 광고에 대한 태도와 광고의 지각된 침입성이 인터넷 광고 회피의 가장 강력한 예측변인임을 알 수 있었다.
각 변인들의 회피에 대한 설명력이 유의한지를 알아본 결과, 광고 태도 항목 중에서는 호감도(t=-3.213, p=.001)와 호기심(t=-3.476, p=.001)만이 통계적으로 유의미했고, 광고의 지각된 침입성(t=7.432, p=.000), 인터넷의 오락적 이용동기(t=2.307, p=.022)가 통계적으로 유의하였다. 각 변인들의 상대적 중요도를 평가하기 위해 베타 계수(β)의 크기를 비교했는데, 광고의 지각된 침입성의 베타계수(β=.339)가 가장 큰 것으로 나타났으며, 그 다음으로 호감도(β=-.243), 호기심(β=-.192), 그리고 오락적 이용동기(β=100)의 순으로 나타났다. 따라서 광고가 자신의 인터넷 이용을 침해한다고 생각할수록, 광고에 대한 호감과 호기심이 낮을수록 그리고 재미나 흥밋거리를 위해 인터넷을 이용할수록 인터넷 광고에 대한 회피는 높게 일어난다고 할 수 있다. 그러나 상대적으로 인터넷의 정보적 이용동기와 수단적 이용동기, 인터넷에 대한 태도, 그리고 성별은 회피에 별다른 영향력을 갖지 못했다. (2) 인터넷 광고의 인지적 회피에 대한 예측 변인들의 영향력 분석 회피 예측요인들이 광고의 인지적 회피에 미치는 영향력을 알아보았는데(<표 8>), 최종적인 R2값은 .355로, 6개 독립변인들은 인터넷 광고 회피변량의 총 35.5%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 우선 6개 항목으로 구성된 인터넷 광고에 대한 태도그룹이 광고회피 활동의 변량을 24.2%를 설명할 수 있었다. 다음 단계로 광고의 지각된 침입성을 투입하자 R2값은 10.1%증가했다. 그러나 인터넷 이용동기 등 나머지 예측변인들을 차례로 입력했음에도 변인의 추가로 인한 R2값의 증가분은 0.0~0.7% 범위로 그리 높지 않게 나타남으로써, 인터넷 광고의 인지적 회피에는 인터넷 광고에 대한 태도와 광고의 지각된 침입성이 가장 강력한 예측변인으로 나타났다.
각 변인들의 회피에 대한 설명력의 유의미성을 알아본 결과, 태도 그룹 중에서는 호감도(t=-4.228, p=.000)와 호기심(t=-.217, p=.000)만이 통계적으로 유의미했고, 그 외의 변인들 중 광고의 지각된 침입성(t=7.824, p=.000), 이용시간(t=-2.069, p=.039)이 통계적 유의미성을 보였다. 다음으로 각 변인들의 상대적 중요도를 평가하기 위해 베타 계수(β)의 크기를 비교한 결과, 광고의 지각된 침입성의 베타계수(β=.343)가 가장 큰 것으로 나타났으며, 그 다음으로 호감도(β=-.308), 호기심(β=-.217), 그리고 인터넷 이용 시간(β=-.090)의 순으로 나타났다. 따라서 지 각된 침입성, 호감도, 호기심 그리고 인터넷 이용 시간의 영향력이 다른 변인들보다 더 크다고 할 수 있다. 즉, 광고가 자신의 인터넷 이용을 침해한다고 생각할수록, 광고에 대한 호감과 호기심이 낮을수록,그리고 인터넷 이용시간이 적을수록 광고에 대한 인지적 회피는 높게 일어난다고 할 수 있다. 그러나 인터넷 이용동기와 인터넷에 대한 태도, 그리고 성별은 인지적 광고회피에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. (3) 인터넷 광고의 기계적 회피에 대한 예측변인들의 영향력 분석 다음으로 6개 변인들이 인터넷 광고의 기계적 회피에 미치는 영향력을 알아보기 위한 회귀분석을 실시했다. 그 결과, 최종적인 R2값은 .138로 회피 예측변인들은 광고의 기계적 회피변량의 13.8%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다(<표 9>).
우선 6개 항목으로 구성된 인터넷 광고에 대한 태도그룹이 광고회피 활동의 변량을 10.1%를 설명할 수 있었다. 다음 단계로 광고의 지각된 침입성을 투입하자 R2값은 2.8%증가했다. 그러나 인터넷 이용동기 등 나머지 예측변인들을 차례로 입력했음에도 변인의 추가로 인한 R2값의 증가분은 0.2~0.7%범위로 그리 높지 알게 나타났다. 따라서 인터넷 광고의 기계적 회피에는 인터넷 광고에 대한 태도가 가장 강력한 예측 변인이고 다음으로는 영향력을 갖는 변인은 광고의 칩입성에 대한 지각임을 알 수 있었다. 각 변인들의 회피에 대한 설명력의 유의미성을 알아본 결과, 태도 그룹 중에서는 호기심(t=-.166, p=.004)만이 통계적으로 유의미했고, 다른 변인들 중에서는 광고의 지각된 침입성(t=3.568, p=.000)이 통계적 유의미성을 보였다. 각 변인들의 상대적 중요도를 평가하기 위해 베타 계수(β)의 크기를 비교한 결과, 광고의 지각된 침입성의 베타계수(β)가 .180, 호기심의 베타계수(β)는 -166으로 나타났다. 이러한 결과에 따라 기계적 회피에는 지각된 침입성, 호기심 변인이 상대적으로 중요함을 알 수 있다. 즉, 광고가 인터넷 이용을 침해한다고 생각할수록, 광고에 대한 호기심이 낮을수록 마우스 등을 이용한 기계적 회피가 높게 일어난다고 할 수 있다. 그러나 인터넷 이용동기, 이용시간, 인터넷에 대한 태도, 성별은 기계적 회피에 별다른 영향을 미치지 않음을 알 수 있다. (4) 인터넷 광고의 물리적 회피에 대한 예측변인들의 영향력 분석 마지막으로 6개 변인들이 인터넷 광고의 물리적 회피에 미치는 영향력을 알아보기 위한 계층적 회귀분석을 실시했다. 그 결과, 최종적인 R2값은 .127로 회피 예측변인들은 인터넷 광고의 물리적 회피변량의 12.7%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다(<표 10>).
먼저 6개 항목으로 구성된 인터넷 광고에 대한 태도그룹이 광고회피 활동의 변량을 4.9%를 설명할 수 있었다. 다음 단계로 광고의 지각된 침입성을 투입하자 R2값은 5.1%증가했고, 3번째로 이용동기를 투입하자 R2값은 2.6% 증가했다. 그러나 인터넷 이용시간과 인터넷에 대한 태도, 성별 변인을 추가 입력했을 때 R2값은 거의 증가하지 않았다. 따라서 인터넷 광고의 물리적 회피에서는 인지적 회피나 기계적 회피와는 달리 인터넷 광고에 대한 지각된 침입성이 가장 강력한 예측변인이고 다음으로는 인터넷 광고에 대한 태도, 그리고 인터넷 이용동기라는 것을 알 수 있었다. 각 변인들의 회피에 대한 설명력의 유의미성을 알아본 결과, 태도 그룹을 구성하고 있는 6개 항목 모두가 통계적 유의미성을 보이지 않았다. 다른 변인들 중에서는 광고의 지각된 침입성(t= 4.722, p=.000)과 인터넷 이용동기 중 오락적 동기(t=-3.034, p=.003)만이 통계적 유의미성을보였다. 변인들의 상대적 중요도를 평가하기 위해 베타 계수(β)의 크기를 비교한 결과, 광고의 지각된 침입성의 베타계수(β)가 .242, 오락적 이용동기의 베타계수(β)는 ,147로 물리적 회피에서 지각된 침입성의 중요성이 가장 높게 나타났다. 결과적으로 인터넷 광고의 물리적 회피에는 광고의 지각된 침입성과 오락적 이용동기가 상대적으로 중요한 변인임을 알 수 있다. 따라서 광고가 인터넷 이용을 침해한다고 생각할수록, 인터넷을 재미나 오락거리를 위해 이용할수록 광고에 주의하지 않고 다른 행동을 하는 물리적 회피가 높게 일어난다고 할 수 있다. |
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