디지털도서관 불안척도 개발에 관한 연구

Abstract

본 연구는 디지털도서관 불안척도(Digital Library Anxiety Scale: DLAS)를 개발하여 신뢰도와 타당 도를 통계적으로 검증하고 그 특성을 파악하여 디지털도서관의 이용 확대를 위한 기초자료를 제공하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 설정된 구체적 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 디지털도서관 불안(Digital Library Anxiety: DLA)의 개념은 무엇이고, 이를 구성하는 하위영역들은 어떤 것들인가? 둘째, DLAS 적용 시 인구통계학적 특성과 이용 특성에서 나타나는 차이는 무엇인가? 셋째, DLAS가 기존의 도서관 불안척도와의 차이에서 가지는 특성은 무엇인가? 먼저 문헌연구를 통해서 DLA의 개념을 정의하고 기존의 도서관 불안 연구를 바탕으로 하여 다양한 차원들로 구성된 하위영역을 설정하였다. 이와 관련한 배경 연구로 정보탐색 연구모형, 도서관 불안 연구모형, 디지털도서관 연구모형 등 디지털도서관 불안과 관련된 여러 이론들을 살펴봄으로써 각 하위영역을 표현해 낼 수 있는 잠재적 DLAS 문항들의 근거를 분석하였다. 여기에 기존의 도서관 불안척도에서 사용된 문항들을 수정하여 채택하였고, 이용자들의 실제적 불안 내용이 누락되지 않도록 하기 위해 국가적 수준의 디지털도서관의 이용자 게시판에 수록된 질문을 분석하여 잠재적 DLAS의 문항 풀에 포함시켜 총 94문항을 개발하였다. 잠재적 DLAS의 항목들은 6인의 전문가 집단에 의한 내용 타당성 평가와 실제 이용자 집단에 대한 사전조사로 두 차례의 문항정제 작업을 거쳐 67문항으로 압축되었다. 여기에 통계적 분석을 위한 척도의 기준항목 3문항과 인구통계학적 특성과 이용 특성에 관한 질문 10문항을 포함하여 총 80문항으로 온라인 서베이를 통해 400명의 디지털도서관 이용자를 대상으로 데이터를 수집하였다. DLAS의 요인구조와 유효문항은 탐색적 요인분석을 통해 확정되었다. 요인분석 결과, 첫째, 아이겐 값 1 이상을 얻은 요인을 추출하였고, 둘째, 분석 대상 자료 간의 상관관계가 높은 변수들을 묶을 수 있도록 요인 적재량이 .40 이상이고 다른 요인에 대해서는 .30 미만인 문항들을 유효문항으로 선정하였고, 셋째, 한 요인에 부하되는 최소 문항 수가 3개 이상이 되도록 하였으며, 넷째, 요인 내 문항 간 신뢰도를 고려하여 신뢰도가 낮은 문항(< .40)은 삭제하였다. 이 네 가지 기준에 의해 최종적으로 7개 요인, 총 39문항을 선정하였다. 각 요인의 요인 적재량은 최소 .402에서 최대 .723로 나타났으며, 일곱 가지 요인의 설명변량은 전체 설명변량의 51.165%로 적절한 수준으로 나타났다. 이것은 DLA를 설명하는 대표적 요인들을 의미하며, 다양한 인구통계학적 요인이나 개인의 여러 성향적 요인들이 나머지 변량을 차지한다. 이와 같은 방법으로 개발된 DLAS에 관한 분석결과는 다음과 같았다. 첫째, DLAS의 하위영역은 설명변량의 크기대로 ‘정서적 문제’, ‘자원’, ‘이용지식’, ‘보안’, ‘언어’, ‘과제’, ‘기술적 문제’ 등으로 정해졌다. 정서적 문제 영역은 디지털도서관 이용에 대한 부적합적 느낌을 측정하는 5개 항목들로 구성되었다. 자원 영역은 디지털도서관을 통해 검색되는 자원의 이용 가능성에 대한 인식을 측정하는 8개 항목들로 구성되었다. 이용지식 영역은 이용하는 특정 디지털도서관에 대한 정보부족으로 느끼는 감정을 측정하기 위한 9개 항목들로 구성되었다. 보안 영역은 디지털도서관을 이용하면서 경험하는 정보의 안전에 대한 인식을 측정하는 5개 항목들로 구성되었다. 언어 영역은 외국어 검색과 외국어 자료 이용 시 느끼는 불안한 감정을 측정하는 5개 항목들로 구성되었다. 기술적 문제 영역은 컴퓨터 시스템에서 발생할 수 있는 각종 오류 및 문제 상황에 대한 감정을 측정하는 3개 항목으로 이루어졌다. 과제 영역은 디지털도서관 이용을 통해 당면한 과제나 연구문제를 해결할 수 있느냐에 대한 이용자의 인식을 측정하는 4개 항목들로 이루어졌다. 둘째, DLAS의 타당 도와 신뢰도에 대한 분석결과이다. 타당 도는 구성개념 타당 도와 기준 타당 도를 평가하였다. 구성개념 타당 도는 탐색적 요인분석을 통한 요인구조와 유효문항 확정으로 확보되었으며, 기준 타당 도는 척도문항의 총합과 DLA 인지와 이용 의도에 관한 기준 문항의 총합과의 상관관계를 분석함으로써 평가하였다. 신뢰도는 계수 알파 값을 사용하였으며, 0.943으로 매우 높은 것으로 분석되었다. 셋째, DLAS 7개의 요인들이 이용자들의 DLA 인지와 이용 의도에 어떤 영향을 미치는지 그 관련성을 파악하기 위해 기준문항을 종속변수로 하고 요인점수를 독립변수로 한 회귀분석을 실시하였다. DLA 인지와 이용 의도에 대해 전체적으로 DLAS 요인들의 설명력은 52.4%로 나타났다. 특히 정서적 문제, 자원, 이용지식, 보안, 언어 등이 DLA 존재 여부와 이용 의도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치고 있었다. 즉, 디지털도서관 이용자들은 정서적 문제, 보안, 자원, 이용지식, 언어 영역 등에 대해서 불안을 갖고 있을 때 스스로 디지털도서관 이용 시 불안을 느끼고 있다고 생각하며, 이로 인해 이용하지 않겠다는 생각을 갖고 있는 것이라고 할 수 있다. 넷째, DLA의 특성을 파악하기 위해 인구통계학적 변수와 이용 특성 변수를 사용하여 독립표본 T-검증과 분산분석을 실시하였다. 그 결과, DLA는 남성보다는 여성에게서 높았으며, 연령이 높아질수록 높아지는 경향이 있었다. 반면, 최종학력이 높을수록 DLA 수준이 낮은 것으로 나타났고, 이용자들의 직업과 관련해서는 주부 집단의 DLA 수준이 높았으며, 상대적으로 학생과 전문직 집단의 DLA 수준은 낮았다. 이용 특성과 관련하면 이용 빈도가 낮을수록, 최근 이용경험이 오래 되 었 을 수록 높은 것으로 나타났다. 영역별로는 DLAS 7개 하위영역 가운데, 인구통계학적 특성과 이용 특성의 영향을 가장 많이 받는 영역은 언어 영역으로 성별, 학력, 이용 빈도, 최근 이용경험 등 네 개 변수의 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 디지털도서관 불안에 가장 영향을 많이 미치는 변수는 연령으로 정서적 문제, 자원, 보안 등 총 3개 영역에서 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 그 다음으로는 성별, 이용 빈도, 최근 이용경험 등이 각각 2개 영역에 영향을 미치고 있었으며, 학력과 직업 변수는 각각 1개 영역에서 영향을 미치고 있는 것으로 밝혀졌다. 다섯째, DLAS는 1992년 개발된 Bostick의 LAS와 비교하여 여러 가지 차이점을 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히 하위영역 중 LAS에서 도서관 불안의 가장 큰 설명변량을 차지했던 도서관 직원과의 소통의 문제가 디지털도서관 불안의 주요 요인으로 선정되지 못하는 등 디지털 환경은 이용자의 도서관에 대한 인식을 많이 바꾸어 놓았다. 대신 DLA에는 검색한 자료의 실제 이용 가능성, 특정 디지털도서관 이용지식 부족, 네트워크 환경의 정보유출에 대한 두려움, 해외 DB가 많은 디지털도서관 이용 시에 겪게 되는 언어 장벽 등과 이러한 문제들로 사전단계에서 나타나는 정서적 문제가 주요 요인으로 등장하였다. 이와 같이 본 연구에서는 DLA의 개념을 정의하고 하위영역을 제시한 후, 이를 통계적으로 분석하여 타당 도와 신뢰도를 갖춘 DLAS를 개발하였고, 이를 활용하여 DLA의 다양한 특성을 살펴보았다. DLA의 이해하고 일반적 변인과 관련하여 영향요인을 예측하도록 한 이번 연구는 디지털도서관 이용 확대를 위해 현재 디지털도서관에 대한 이용자의 인식을 파악하고 정서를 살핌으로써 이를 긍정적으로 향상시킬 수 있도록 하는 방안을 제공하였다. 디지털도서관에 대한 부정적 정서는 디지털도서관 이용 회피로 이어질 수 있으므로 이용자에게 더욱 가깝게 다가갈 수 있는 디지털도서관 설계와 운영, 이용자 교육이 필수적이다. 디지털도서관 불안의 연구는 이용자를 정서적으로 이해하고 지원할 수 있는 중요한 기초자료의 역할을 할 것이다.;Library anxiety has been recognized as one of the representative fields that concerns user's affectivity in library and information study. Considerable library users have discovered to experience and been suffered by library anxiety from researchers. Although digital libraries are getting more popular in today's circumstances and changing drastically from traditional libraries, few literature has addressed the measurement of digital library anxiety(DLA) in earnest. The purpose of this study is to develop and validate a multidimensional digital library anxiety scale(DLAS) based on previous research on library anxiety and digital libraries. In that way, it is possible to define the construct of DLAS, provide its underlying dimensionalities, and find out how much they explain the construct. In addition, the result of DLAS can reveal how DLAS changed from LAS and the characteristics it holds about demographical and use statistics. Design and analysis methodology for this study is as follow. First, this study conceptualized the construct of DLA based on previous literatures. After finding out the domain of DLA, the researcher generated scale items by review of the literature on information seeking models, library anxiety models, and digital library models. To make sure that important and actual aspects of anxiety were not omitted, this study researched all the questions and comments appeared on users' online board of two digital libraries of Korean national level. With these procedures, potential DLAS was developed as item pool with 94 items. Then, the next step is to purify the potential scale. This study conducted an expert review of six persons and experience surveys(pilot test) with the assistance of 41 graduate students of library and information science. Calculating CVI for expert review and the coefficient alpha and the item-to-total correlations are used to delete garbage items to 67 items. An exploratory 67-item DLAS was developed using a 5-point Likert-type scale, with anchors ranging from strongly disagree to strongly agree about sentences presenting various problematic circumstances when using digital library. To make the results generalizable, the professional online survey company conducted practice DLAS survey for a week. An exploratory factor analysis was conducted to further examine the factor structure of the 67-item DLAS. Before identifying the factor structure of the DLA construct using factor analysis, a chi-square value of 10,644 and significance level is 0.000 were obtained using Barlett's sphericity test and KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) value was .944, which suggested that the intercorrelation matrix contains sufficient common variance to make factor analysis worthwhile. The data of 400 responses was examined using a principal-components factor analysis as the extraction technique, and Varimax as the rotation method. Four commonly employed decision rules were applied to identify the factors underlying the DLA construct. First, using a minimum eigenvalue of 1 as a cut-off value for extraction, second, selecting items with factor loadings more than 0.4 on each factor, third the exclusion of less than three-item factors from the standpoint of parsimony, and forth, selecting items with a corrected item-to-total correlation of above 0.4 for reliability. Factor analysis and item deletion was repeated, resulting in an DLAS of 39 items representing seven distinct factors. These seven factors were interpreted as 'affect', 'resources', 'know-how', 'security', 'language', 'technology', 'task', explaining 51.165% of the variance in the dataset. Next step was assessing reliability and validity of DLAS. Reliability was evaluated by assessing the internal consistency of the items representing each factor using Cronbach's α. The 39-item instrument had a very high reliability of 0.943. The reliability of each factor was as follows : affect= 0.816; resources= 0.824 ; know-how= 0.876; security= 0.800; language= 0.786; technology= 0.620; task= 0.703. Each if the 39 items had a corrected item-to-total correlation of above 0.4. Content validity, Construct validity, and Criterion-related validity were assessed for DLAS' validity. Content validity implies that the scale considers all aspects of the construct being measured. It was already evaluated by expert's review. By obtaining DLA's underlying factors and valid scale items using exploratory factor analysis, the scale demonstrated construct validity. It could be assessed further by evaluating discriminant and convergent validity. Convergent validity tests whether the correlations between measures of the same factor are different from zero and large enough to warrant further investigation of discriminant validity. The smallest within-factor correlations are : affect= 0.338; resources= 0.309; know-how= 0.324; security= 0.310; language= 0.260; technology= 0.321; task= 0.242. These correlations are significantly higher than zero(p< .01) and large enough to proceed with discriminant validity analysis. Discriminant validity was assessed with correlations among each factors. The seven dimensions' highest correlations were ±.275, which showed difference among each factors' value. To find out DLAS' characteristics about demographic variables and use pattern, T-test and ANOVA were practiced for each factor. In general, women had higher level of DLA than men, and the level of DLA was getting higher as users were older. Also, the level of DLA were in inverse proportion of level of education, which meant higher educated users showed comparatively lower level of DLA than that of lower educated users. In occupational variable, housewives and non-employee had higher DLA than that of other groups. The relationship between the level of DLA and use pattern were analyzed on two aspects. Users who had higher frequency of using Library showed lower level of DLA than that of users who had lower frequency. In addition, users who used Digital Library more recently had lower level of DLA than that of users who had not used it recently. Concerning each factor of DLA, the result revealed statistical signification as following. Factor 1, affect domain was significantly related with age. Factor 2, resource domain was significantly related with gender and age. Factor 3, know-how domain was significantly related with recent usage. Factor 4, security domain was significantly related with age and occupation. Factor 5, language domain was significantly related with gender, education, frequency of usage, and recent usage. Factor 7, task domain was significantly related with frequency of usage. DLAS has several points which can distinguish it from LAS developed by Bostick in 1992. The main difference is the change of library anxiety's factors, which reflects information circumstance has changed. Though library staff was the biggest domain of library anxiety in almost 20 years ago, now users are anxious if they are not good enough to deal with new kind digital system and get digital contents. Also, it is considered that users visit digital libraries only for information search unlike they visit traditional libraries. With contribution of this study, domain of a DLA construct was defined and the generic DLAS scale was designed with acceptable validity and reliability. Developers, operators, and even educators of digital library should understand users' affectivity and what measure should be taken about it. That will help the most reliable organization on the net used the best.