KR20000012490A - 인터넷 사용자의 인구통계학적 특성에 근거한 인터넷 설문조사 방법 - Google Patents

인터넷 사용자의 인구통계학적 특성에 근거한 인터넷 설문조사 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인터넷 설문 조사 방법에 관한 것으로서, 특히 정확한 표본 추출이 안되는 자발적 응답을 통한 인터넷 설문 조사의 단점을 보완하기 위해 사전에 조사된 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성에 근거하여 전체 응답자에서 다시 표본을 추출하여 분석하도록 하는 인터넷 설문 조사 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명에 따르면, 인터넷 사용자들의 인구통계학적인 특성을 파악하는 제 1 단계; 다수의 웹사이트를 이용하여 설문 조사를 수행하는 제 2 단계; 상기 각 웹사이트의 설문 응답자를 모집단으로 하여 추출한 상기 각 웹사이트별 표본 비율이 전체 표본의 소정 비율이내로 하여 표본을 추출하는 제 3 단계; 및 상기 제 3 단계에서 수집된 표본을 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 고려하여 표본을 재추출한 후에, 재추출된 표본을 분석하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법이 제공된다.

Description

인터넷 사용자의 인구통계학적 특성에 근거한 인터넷 설문 조사 방법{Internet survey method based on the characteristics of the internet user population statistics}
본 발명은 인터넷 설문 조사 방법에 관한 것으로서, 특히 인구통계학적 분포를 따르지 않는 자발적 응답을 통한 인터넷 설문 조사의 단점을 보완하기 위해 사전에 조사된 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성에 근거하여 전체 응답자에서 다시 표본을 추출하여 분석하도록 하는 인터넷 설문 조사 방법에 관한 것이다.
최근 몇년 동안 컴퓨터를 비롯한 정보통신기술이 급격하게 발달하면서 인터넷을 이용하는 사람들의 수가 폭발적으로 증가되어 왔다. 특히 1993년 이후 웹(Web) 기술이 보급되면서, 이전에는 전문가나 고급 사용자들의 영역이었던 인터넷이 일반인들에게도 확산되는 계기가 되었다.
인터넷에서는 WWW뿐만 아니라, 전자우편, 파일전송, 원격접속 등과 같은 다양한 기능이 제공되기 때문에, 현대 사회에서 중요한 커뮤니케이션 수단으로 자리를 잡아가고 있다. 특히 Web의 경우에는 그래픽에 기반한 편리한 사용자 인터페이스와 더불어 통신 속도의 향상으로 그 이용자 수가 폭발적으로 확대되고 있다.
이러한 새로운 정보통신기술이 제시하고 있는 가능성은 사회조사에서 자료 수집 방법에 새로운 차원을 열어주고 있다. 인터넷을 이용한 자료수집은 신속하고 비용이 적게 들 뿐만 아니라 자료 처리와 분석도 신속하게 이루어질 수 있기 때문에 앞으로 그 활용이 크게 늘어날 것으로 기대된다.
이러한 기술적인 발전이라는 외부적인 요인과 더불어, 사회조사 영역 내부에서도 새로운 방법에 대한 압력이 존재하여 왔다. 특히 조사에 소요되는 비용의 거대화와 응답 대상과의 접촉의 어려움 등은 일반적인 조사의 증가되는 한계를 보여준다. 이러한 상황에서 우편조사나 면접조사 대신에 전화조사가 급속하게 보급되어 왔다.
특히 컴퓨터를 이용한 전화면접(CATI)이나 무작위 번호호출(RDD)이 보급되면서 조사비용의 상당한 절감효과를 포함한 많은 가능성을 제시하여 왔다.
그러나, 전화 조사는 시각적인 자료의 활용이 불가능하고 조사분량이나 조사내용의 제한이라는 한계는 여전히 극복되지 못하고 있다.
이러한 변화 속에서 인터넷을 이용한 사회조사는 새로운 가능성을 보여주고 있으며, (표 1)은 인터넷 사회조사의 3가지 유형을 보여주고 있다.
인터넷 조사 표집틀 응답자 통지 질문지 형태
방문자 조사 - 웹페이지, 게시판 게시판
전자우편 조사 이-메일 리스트 이-메일 이-메일
회원 조사 회원 데이터베이스 전화, 이-메일 웹문서
그러나 인터넷을 이용한 사회조사는 많은 가능성을 가지고 있지만 그 중 많은 부분이 아직 현실화되지 못하고 있다.
그리고, 현재로서는 확률적 표집원리를 적용할 수 없다는 점에서 표본의 대표성이 원론적으로 가장 취약한 영역이 되고 있다.
즉, 인터넷 설문조사는 전화에 의한 조사와는 달리 자발적으로 해당 홈페이지에 접속하여 설문조사에 응하는, 이른바 자발적 응답을 통한 설문조사에 한정될 수 밖에 없다는 한계가 있다. 따라서, 핵심적 이용자층을 대상으로 하는 시장 조사와 같은 특수한 목적의 조사 연구는 현재로서도 매우 효과적으로 수행될 수 있다고 볼 수 있으나, 확률 표집에 근거한 조사 결과를 대신해주지는 못한다는 문제점이 있었다.
따라서, 상기한 바와 같은 문제를 해결하기 위해서 안출된 본 발명은, 인구통계학적 분포를 따르지 않는 자발적 응답을 통한 인터넷 설문 조사의 단점을 보완하기 위해 사전에 조사된 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성에 근거하여 전체 응답자에서 다시 표본을 추출하여 분석하도록 하는 인터넷 설문 조사 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 설문 조사 방법에서 망 접속 상태를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 설문 조사 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3의 (a)는 인터넷 사용자의 인구통계학적 분포도이고, 도 3의 (b)와 (c)는 특정 사이트 접속자의 분포도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 설문 조사 방법의 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
110a~110n : 클라이언트 120 : 인터넷
130a~130n : 설문 응답 대행 서버 140 : 설문 조사 서버
141 : 설문 조사 데이터베이스
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 인터넷 사용자들의 인구통계학적인 특성을 파악하는 제 1 단계; 다수의 웹사이트를 이용하여 설문 조사를 수행하는 제 2 단계; 상기 각 웹사이트의 설문 응답자를 모집단으로 하여 추출한 상기 각 웹사이트별 표본 비율이 전체 표본의 소정 비율이내로 하여 표본을 추출하는 제 3 단계; 및 상기 제 3 단계에서 수집된 표본을 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 고려하여 표본을 재추출한 후에, 재추출된 표본을 분석하는 제 4 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르면, 인터넷 사용자들의 인구통계학적인 특성을 파악하는 제 1 단계; 다수의 웹사이트를 이용하여 설문 조사를 수행하는 제 2 단계; 상기 다수의 웹사이트의 설문 응답자 전체를 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 근거로 하여 랜덤하게 표본을 추출하되, 특정 웹사이트에서 추출된 표본 비율이 일정비율 이상이 되지 않도록 추출하는 제 3 단계; 및 추출된 표본을 분석하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법.를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 급격히 증가하고 있는 인터넷 사용자들을 대상으로 신속하게 설문조사를 하여, 코딩 과정을 생략하고 자료를 직접 분석할 수 있는 인터넷을 통한 설문조사에 있어서, 인구통계학적 분포를 따르지 않는 자발적 응답을 통한 인터넷 설문조사의 단점을 보완하기 위해 사전에 조사된 인터넷 사용자의 인구통계학적 특성에 따라 전체 응답자에서 다시 표본을 추출하여 분석하도록 하는 방법이다.
이제, 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 설문 조사 방법에서 망 접속 상태를 나타내는 도면이다.
인터넷 사용자(110a~110n)는 야후 서버나 조선일보 서버와 같은 각 설문 조사 대행 서버(130a~130n)에 접속할 수 있으며, 각 설문 조사 대행 서버(130a~130n)는 인터넷(120)을 통하여 설문 조사 서버(140)에 연결되어 있다.
그리고, 설문 조사 서버(140)는 설문 조사 결과를 저장하는 설문 조사 데이터베이스(141)를 구비하고 있다.
이제, 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷에서의 설문 조사 방법을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 설문 조사 서버(140)의 운영자는 정기적으로 전화 등을 이용한 설문 조사를 통하여 인터넷 사용자(110a~110n)들의 인구통계학적인 특성-인터넷 사용자의 지역별, 성별, 연령별, 직업별 특성 등-을 파악한다.
그리고, 인터넷 사용자(110a~110n)들이 많이 방문하는 하나 이상의 웹사이트(130a~130n)를 사용하여 기존 전화조사에서 사용하는 95% 신뢰수준에서 ±3%의 오차범위를 적용하여 선정하는 표본수 예를 들어 1,000명의 10배 이상의 응답을 받는다.
이때, 응답을 받기 위한 설문지는 인터넷 사용자(110a~110n)가 설문을 작성하고 등록함과 동시에 설문 조사 데이터베이스(141)에 직접 저장될 수 있게 하기 위한 자동화 프로그램을 사용하여 작성한다.
또한, 작성된 설문지는 설문지 작성 프로그램을 통해 html 파일로 자동으로 변화되어, 인터넷 사용자(110a~110n)에게 전달되고, 인터넷 사용자(110a~110n)는 웹브라우져에서 html 형식의 문서로 볼 수 있다.
그리고, 설문 조사의 응답을 받을 때, 응답자가 중복해서 응답할 수 없게 하기 위해서, 정확히 동일한 전자메일 주소가 두개 이상 존재하지 않는다는 특징을 이용하여 응답자가 각각의 전자메일을 필수 입력하게 하여 1차로 중복응답을 차단한다.
또한, 설문지가 있는 설문 조사 대행 서버(130a~130n)에 방문하는 사용자 정보를 컴퓨터 사용자의 쿠키(cookie) 폴더에 저장시켜 같은 컴퓨터에서의 중복 응답을 검색하여 중복응답을 배제시킨다.
그리고, 다음으로 표본 추출을 수행하는데, 표본 수집 사이트(130a~130n)의 편중을 없애기 위해 각각 수집된 사이트(130a~130n)에서의 응답자 비율이 전체 응답자 비율의 30%이내가 되도록 제한하여 표본을 추출한다. 즉, 각각의 웹사이트(130a~130n)의 응답자중에서 표본을 추출함에 있어, 전체 표본과 비교하여 한 웹사이트(130a~130n)에서 추출한 표본의 수가 일정한 비율, 예를 들면 적어도 30%이내가 되도록 하여 표본을 추출한다.
그 이유에 대해서는 도 3을 통하여 알 수 있는데, 도 3의 (a)는 인터넷 사용자의 인구통계학적 분포를 예시한 도면이고, 도 3의 (b)와 (c)는 특정 사이트 접속자의 분포를 예시한 도면으로서, 인터넷 사용자(110a~110n)의 인구통계학적인 분포가 특정 사이트(130a~130n)의 접속자 분포도와 일치하지 않음을 알 수 있다.
즉, 인터넷 사용자(110a~110n)의 인구통계학적 분포는 도 3의 (a)를 참조하면 10대의 여자가 10%, 10대의 남자가 15%, 20대의 여자가 12%, 20대의 남자가 25%, 30대의 여자가 8%, 30대의 남자가 15%, 40대의 여자가 2%, 40대의 남자가 8%, 50대 이상의 여자가 1%, 50대 이상의 남자가 4%임을 알 수 있다.
그리고, 특정 사이트A의 접속자의 분포는 도 3의 (b)를 참조하면 10대의 여자가 22%, 10대의 남자가 30%, 20대의 여자가 18%, 20대의 남자가 25%, 30대 이상의 여자가 2%, 30대 이상의 남자가 3%로 10대와 20대로 편중되어 있음을 보여준다.
따라서, 특정 사이트A에서 표본을 추출하게 되면 젊은층으로 표본의 편중이 생길 수 있고, 직업상의 편중도 생길 수 있다.
또한, 특정 사이트B의 접속자의 분포는 도 3의 (c)를 참조하면 10대의 여자가 2%, 10대의 남자가 6%, 20대의 여자가 8%, 20대의 남자가 15%, 30대의 여자가 12%, 30대의 남자가 25%, 40대의 여자가 10%, 40대의 남자가 15%, 50대 이상의 여자가 2%, 50대 이상의 남자가 5%로 30대와 40대로 편중되어 있음을 알 수 있다.
따라서, 특정 사이트B에서 표본을 추출하게 되면 30대 40대로 표본의 편중이 생길 수 있으며, 직업상의 편중도 생길 수 있다.
또한, 수집된 표본을 사전에 조사한 인터넷 사용자의 인구통계학적 특성, 즉 연령별, 성별 분포에 따라 재추출하여, 표본 추출한 자료를 분석하여 인터넷 사용자들의 특성을 알아낸다. 즉, 인터넷 사용자의 남여 비율이 80%와 20%라면, 1차로 추출된 표본에서 표본을 재추출할 때에 남여 비율을 80%와 20%로 조정하여 추출하도록 하는 것을 의미하며, 이렇게 함으로 표본 편의(bias) 현상을 완화시킬 수 있다.
한편, 상술한 바에 의하면 1차 표본을 추출한 후에, 2차 표본을 추출하는 방법으로 본 발명을 구현하였지만 그와는 달리 각각의 웹사이트(130a~130n)의 설문 응답자를 전체로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 분포의 특성을 근거로 하여 표본을 랜덤하게 추출한 후에, 특정 웹사이트의 편중성을 고려하여 추출된 표본을 배제하거나 채택하는 방법으로 본 발명을 구현할 수도 있다.
즉, 다수의 웹사이트의 설문 응답자 전체를 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 근거로 하여 랜덤하게 표본을 추출한 후에, 추출된 상기 표본이 속하는 웹사이트의 현재까지의 비율이 일정 비율 이상인지를 판단하여, 일정 이상이면 추출된 표본을 배제시키고, 일정 이상이 아니면 추출된 표본을 채택하도록 함으로써 특정 웹사이트의 편중성을 고려하여 표본을 추출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 설문 조사 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
설문 조사 서버(230)는 html 양식의 설문지(220)를 작성하여 다수의 설문 대행 웹사이트로 전송한다. 그리고, 설문 대행 웹사이트는 접속한 컴퓨터 사용자(210)에게 html 양식으로 작성된 설문지(220)를 제공함으로써 설문에 응하도록 하며, 이때 전자메일의 주소를 기입하도록 한다.
다음으로, 설문 대행 웹사이트는 컴퓨터 사용자(210)가 설문에 응하여 설문지(220)에 기재 사항을 기재하고, 설문지(220)에 구비된 등록 버튼을 클릭함에 따라 설문 조사 서버(230)의 ASP(Active Server Page)를 호출하여 이-메일 중복 검색나 쿠키를 이용한 동일 사용자 검색을 수행하여 중복 응답을 배제시키도록 한다.
한편, 설문 조사 서버(230)는 설문 응답에 대한 중복 응답 여부에 대한 확인이 끝나면, 중복되지 않은 설문 응답에 대하여 등록을 허용하여 설문 조사 데이터베이스(240)에 설문 조사 결과를 저장하도록 한다.
이후에, 통계 프로그램(250)을 사용하여, 표본 수집 사이트의 편중을 없애기 위해 각각 수집된 사이트에서의 응답자 비율이 전체 응답자 비율의 30%이내가 되도록 제한하여 표본을 추출하고, 수집된 표본을 사전에 조사한 인터넷 사용자의 인구통계학적 특성, 즉 연령별, 성별 분포에 따라 재추출하여, 표본 추출한 자료를 분석하여 인터넷 사용자들의 특성을 알아낸다.
도 4은 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 설문 조사 방법의 흐름도이다.
먼저, 단계 S110에서는 전화등을 사용하여 인터넷 사용자의 인구통계학적 특성을 파악하고, 단계 S120에서는 다수의 웹사이트를 사용하여 설문조사를 수행하며, 단계 S130에서는 이-메일 주소를 사용하여 중복 응답을 배제하거나, 인터넷 사용자의 쿠키 정보를 사용하여 중복 응답을 배제한다.
그리고, 단계 S140에서는 표본을 추출하는데, 한 설문 대행 사이트에서 과도하게 많은 표본을 추출하지 않도록 표본의 사이트 편중성을 고려하여 표본을 추출하도록 하며, 단계 S150에서는 추출된 표본에서 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 고려하여 표본을 재추출하고, 단계 S160에서는 추출된 표본을 분석한다.
그리고, 이상 본 발명을 바람직한 실시예를 사용하여 상세히 설명하였지만, 본 발명의 범위는 특정 실시예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의해서 해석되어야 할 것이다.
이상, 본 발명에 따르면, 사전에 조사된 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성에 근거하여 전체 응답자에서 다시 표본을 추출하여 분석하도록 함으로써 인터넷을 이용한 설문 조사에 있어서 표본의 대표성을 보완할 수 있도록 하는 효과가 있다.

Claims (7)

  1. 인터넷 사용자들의 인구통계학적인 특성을 파악하는 제 1 단계;
    다수의 웹사이트를 이용하여 설문 조사를 수행하는 제 2 단계;
    상기 각 웹사이트의 설문 응답자를 모집단으로 하여 추출한 상기 각 웹사이트별 표본 비율이 전체 표본의 소정 비율이내로 하여 표본을 추출하는 제 3 단계; 및
    상기 제 3 단계에서 수집된 표본을 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 고려하여 표본을 재추출한 후에, 재추출된 표본을 분석하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 단계 이후에,
    상기 설문 응답자가 설문에 응하면서 기재한 이-메일 주소를 조사하여 중복 응답 여부를 검색하고, 검색된 중복 응답을 배제하는 제 5 단계를 더 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 제 2 단계 이후에,
    상기 설문 응답자의 쿠키 정보를 이용하여 중복 응답을 검색하고, 중복응답을 배제시키는 제 6 단계를 더 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 단계의 인터넷 인구통계학적 특성은,
    지역별, 성별, 연령별, 직업별 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷에서의 설문 조사 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 3 단계의 소정 비율은 바람직하게 30%이내인 것을 특징으로 하는 인터넷에서의 설문 조사 방법.
  6. 인터넷 사용자들의 인구통계학적인 특성을 파악하는 제 1 단계;
    다수의 웹사이트를 이용하여 설문 조사를 수행하는 제 2 단계;
    상기 다수의 웹사이트의 설문 응답자 전체를 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 근거로 하여 랜덤하게 표본을 추출하되, 특정 웹사이트에서 추출된 표본 비율이 일정비율 이상이 되지 않도록 추출하는 제 3 단계; 및
    추출된 표본을 분석하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    상기 다수의 웹사이트의 설문 응답자 전체를 모집단으로 하여 인터넷 사용자의 인구통계학적인 특성을 근거로 하여 랜덤하게 표본을 추출하는 제 3-1 단계;
    추출된 상기 표본이 속하는 웹사이트의 현재까지의 비율이 일정 비율 이상인지를 판단하는 제 3-2 단계; 및
    상기 제 3-2 단계의 판단 결과, 일정 이상이면 추출된 표본을 배제시키고, 일정 이상이 아니면 추출된 표본을 채택하는 제 3-3 단계를 포함하여 이루어진 인터넷에서의 설문 조사 방법.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000050133A (ko) * 2000-05-17 2000-08-05 맹진기 인터넷 설문조사의 표본오차를 줄이는 자료보정 시스템
WO2001073634A1 (en) * 2000-03-25 2001-10-04 Wi Byoung Joon Method for a research of public opinion on line
KR20010096889A (ko) * 2000-04-15 2001-11-08 김산 온라인을 통한 설문 및 여론 조사 방법
KR100669441B1 (ko) * 2002-05-15 2007-01-15 명계남 인터넷을 이용한 기사 수집 및 평가 시스템과 그 방법
KR101475121B1 (ko) * 2012-11-05 2014-12-23 경희대학교 산학협력단 인구분포통계에 기초한 투표 결과 예측 방법
WO2018110979A1 (ko) * 2016-12-13 2018-06-21 퀄맥스시험기술 주식회사 전자 부품 검사 소켓
KR20200050115A (ko) * 2018-11-01 2020-05-11 (주)굿러닝가치향상센터 다중 원천 데이터 분석 방법 및 이를 위한 장치

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001073634A1 (en) * 2000-03-25 2001-10-04 Wi Byoung Joon Method for a research of public opinion on line
KR20010096889A (ko) * 2000-04-15 2001-11-08 김산 온라인을 통한 설문 및 여론 조사 방법
KR20000050133A (ko) * 2000-05-17 2000-08-05 맹진기 인터넷 설문조사의 표본오차를 줄이는 자료보정 시스템
KR100669441B1 (ko) * 2002-05-15 2007-01-15 명계남 인터넷을 이용한 기사 수집 및 평가 시스템과 그 방법
KR101475121B1 (ko) * 2012-11-05 2014-12-23 경희대학교 산학협력단 인구분포통계에 기초한 투표 결과 예측 방법
WO2018110979A1 (ko) * 2016-12-13 2018-06-21 퀄맥스시험기술 주식회사 전자 부품 검사 소켓
KR20200050115A (ko) * 2018-11-01 2020-05-11 (주)굿러닝가치향상센터 다중 원천 데이터 분석 방법 및 이를 위한 장치

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