
재난대응 시 정부의 개인정보 활용에 대한 국민 태도 영향요인 분석
초록
재난관리 부처와 관계기관은 재난대응 시 개인정보를 활용하여 피해 예상 지역 주민들에게 사전에 대피요령을 제공하고, 재난 발생 후에는 피해자 수색, 구조, 대피소 및 의료지원 등 긴급 구호를 신속히 제공할 수 있다. 재난 대응 과정에서의 개인정보 활용에 대한 일반인들의 태도에 대한 이해는 정부기관이 프라이버시 침해 우려에 적절히 대처하면서도, 개인정보를 효과적으로 활용하여 재난으로부터 주민들의 생명과 재산을 보호하는 데 도움이 된다. 본 연구는 국민인식조사를 활용하여 일반 국민의 가치관, 재난 대응 정부 당국에 대한 신뢰, 사회 안전 인식 등이 이들 부처와 기관의 개인정보 이용에 대한 태도에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 일반 국민의 개인주의와 집단주의 가치관, 재난 대응 기관에 대한 신뢰 등이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 재난 대응 과정에 참여하는 정부 부처와 기관이 개인정보 이용에 대한 국민의 협조를 얻기 위해서는 개인정보 이용이 맞춤형 서비스 제공 등 개인적 편익과 공동체 안전 도모라는 공익을 창출한다는 점에 대한 공감대 형성과 인식 제고 노력이 필요함을 시사한다.
Abstract
This study empirically examines the factors influencing public attitudes toward government agencies’ use of personal information in disaster response processes. While personal information can be highly useful for disaster management authorities to provide targeted services and support to vulnerable individuals before, during, and after disasters, there is limited research on what shapes public perceptions and acceptance of such information use. Using a national survey, this study analyzes how Korean public’s values, trust in disaster response agencies, perceptions of social safety, and other factors impact their attitudes toward government use of personal information for disaster response purposes. The results show that horizontal individualism, horizontal collectivism, perceived importance of personal information protection, trust in government agencies, and perceptions of social safety have statistically significant positive effects on acceptance of personal information use. The findings suggest that to gain public cooperation, disaster response agencies should emphasize both the individual benefits and collective social benefits of personal information utilization, while also building trust in their information management capabilities and overall disaster response competence. This study contributes to a more empirical understanding of public attitudes toward personal information use in disaster contexts and provides insights for developing strategies for enhancing public acceptance.
Keywords:
public attitude, personal information use, disaster response, individualism-collectivism, agency trust키워드:
국민인식, 개인정보 이용, 재난 대응, 개인주의-집단주의, 기관 신뢰Acknowledgments
본고는 2023년도 한국행정연구원의 기본과제로 수행된 「데이터 기반 재난관리 과정에서 개인정보 보호와 활용의 조화 방안」(KIPA 연구보고서 2023-16)의 일부를 발췌하여 활용 및 재구성하였으며, 한국행정연구원의 연구자료관리규칙에 의거 사용허가를 받았음을 밝혀둡니다. 또한, 본고에 대해 소중한 심사의견을 주신 심사위원들께도 감사드립니다.
References
- 김민진・김미예・김범수. (2021). 코로나 19 안전 안내문자 정보 속성 분석: 필수 정보 요인과 프라이버시 침해 정보 요인을 중심으로. 「지식경영연구」, 22(2), 227-246.
- 김소라・이기춘. (2006). 온라인상에서의 개인정보유출피해에 대한 위험지각과 개인정보보호수준에 따른 소비자 유형화 및 유형별 관련요인 고찰. 「소비자정책교육연구」, 2(2), 45-64.
- 나종연・이진명・최지원・윤정선・최아영. (2014). 온라인 맞춤형 광고를 위한 소비자의 개인정보 제공의도. 「Telecommunications Review」, 24(1), 137-152.
- 류현숙・강정석・이정현. (2023). 데이터 기반 재난관리 과정에서 개인정보 보호와 활용의 조화 방안. 기본연구과제, 2023, 1-294.
- 문재완. (2012). 잊혀질 권리의 입법 현황과 향후 과제. 「한국정보법학회 세미나자료집」 (2012.3. 13).
- 박준희. (2020). 범죄 빅데이터에 대한 개인정보 제공과 프라이버시 염려-정부신뢰의 매개・조절효과를 중심으로. 「한국정책학회보」, 29(3), 221-248.
- 안정임・서윤경. (2014). 디지털 미디어 리터러시 격차의 세부요인 분석. 「Journal of Digital Convergence」, 12(2), 69-78.
- 이재호・조세현・차세형・김준형. (2020). COVID-19 이후 국가・사회 회복력(Resilience) 향상을 위한 정부혁신의 방향. 한국행정연구원. 이슈페이퍼. 2020-5. 통권 91호.
- 이성림・오지혜・김범석・황월. (2021). 세대별 인터넷 사용능력과 모바일 ICT 서비스 이용에 관한 연구-인터넷 사용능력의 매개효과를 중심으로. 「소비자정책교육연구」, 17(1), 41-63.
- 조영윤・유승완・이찬. (2021). 조직 근로자의 디지털 리터러시 영향요인에 관한 통합적 문헌고찰. 「기업교육과 인재연구」, 23(1), 261-289.
- 전대성・김동욱. (2016). 개인정보침해 피해 심각성에 대한 우려가 개인정보권리 인식에 미치는 영향. 「한국자치행정학보」, 30(1), 345-368.
- 정진호・김현석・김주배・최진영. (2007). 재난관리시스템의 개인정보보호 취약성 분석. 「한국정보처리학회 학술대회논문집」, 14(2), 1242-1245.
- 진성철・김인경. (2011). 인터넷 이용자의 개인정보 유출 가능성에 대한 심리적 불안에 관한 연구. 「한국전자통신학회 논문지」, 6(5), 731-737.
- 최인호・정세훈. (2019). 연령, 소득 및 디지털 리터러시가 온라인 개인정보 노출 및 보호 행동에 미치는 영향. 「한국언론학보」, 63(5), 233-266.
-
Aloudat, A., Michael, K., Chen, X., & Al-Debei, M. M. (2014). Social acceptance of location-based mobile government services for emergency management. Telematics and Informatics, 31(1), 153-171.
[https://doi.org/10.1016/j.tele.2013.02.002]
-
Blut, M., Chong, A. Y. L., Tsiga, Z., & Venkatesh, V. (2022, January). Meta-analysis of the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): challenging its validity and charting a research agenda in the red ocean. Association for Information Systems.
[https://doi.org/10.17705/1jais.00719]
-
Burger, J., & Gochfeld, M. (2014). Perceptions of personal and governmental actions to improve responses to disasters such as Superstorm Sandy. Environmental Hazards, 13(3), 200-210.
[https://doi.org/10.1080/17477891.2014.902801]
-
Cho, H., Rivera-Sánchez, M., & Lim, S. S. (2009). A multinational study on online privacy: global concerns and local responses. New Media & Society, 11(3), 395-416.
[https://doi.org/10.1177/1461444808101618]
- Dalziel, K. (2011). Christchurch Earthquake (Information Sharing) Code 2011(Temporary): Research Regarding Christchurch Earthquake. KTD-108918- 2-3-V1. https://www. privacy.org.nz/assets/zLEGACY-FILES/Codes-of-Practice-materials/Kathryn-Dalziel- Report-20-05-11.pdf, (최종접속일 : 2025.1.17.)
- EURO ECT (2024). Data Sharing/Open Data. https://www.eurogct.org/research-pathways/ public-involvement-and-data/data-sharing-open-data, (검색일자: 2024년 11월 14일)
-
Fox, Grace, et al. “Exploring the competing influences of privacy concerns and positive beliefs on citizen acceptance of contact tracing mobile applications.” Computers in Human Behavior, 121 (2021): 106806.
[https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106806]
-
Friedt, C. (1968). Privacy. The Yale Law Journal, 77(3), 475-93.
[https://doi.org/10.2307/794941]
-
Gerber, B. J., & Neeley, G. W. (2005). Perceived risk and citizen preferences for governmental management of routine hazards. Policy Studies Journal, 33(3), 395-418.
[https://doi.org/10.1111/j.1541-0072.2005.00122.x]
-
He, J. (2023). On the Protection of Personal Privacy in Government Information Disclosure in Public Health Emergencies. Frontiers in Business, Economics and Management, 8(3), 63-67.
[https://doi.org/10.54097/fbem.v8i3.7722]
-
Hilale, H., & Chakor, A. (2024). Acceptance of Electronic Payment Systems: a critical review forward a parsimonious Model including Vertical and Horizontal Cultural Orientations. Telematics and Informatics Reports, 100139.
[https://doi.org/10.1016/j.teler.2024.100139]
- IBM. (2024). 데이터 수집이란 무엇인가? https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/data-ingestion, . (검색일자: 2024년 11월 14일)
-
Johnson, R. J., & Scicchitano, M. J. (2000). Uncertainty, risk, trust, and information: Public perceptions of environmental issues and willingness to take action. Policy Studies Journal, 28(3), 633-647.
[https://doi.org/10.1111/j.1541-0072.2000.tb02052.x]
-
Junglas, I. A., Johnson, N. A., & Spitzmüller, C. (2008). Personality traits and concern for privacy: an empirical study in the context of location-based services. European Journal of Information Systems, 17(4), 387-402.
[https://doi.org/10.1057/ejis.2008.29]
-
Kim, Y. (2022). Uncertain future of privacy protection under the Korean public health emergency preparedness governance amid the COVID-19 pandemic. Cogent Social Sciences, 8(1), 2006393.
[https://doi.org/10.1080/23311886.2021.2006393]
- Krotova, A., Mertens, A., & Scheufen, M. (2020). Open data and data sharing: An Economic Analysis. IW-Policy Paper 21/20. Institut der deutschen Wirtschaft (IW) / German Economic Institute.
-
Lee, W. N., & Choi, S. M. (2006). The role of horizontal and vertical individualism and collectivism in online consumers’ responses toward persuasive communication on the web. Journal of Computer-Mediated Communication, 11(1), 317-336.
[https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2006.tb00315.x]
-
Lenartowicz, T., & Roth, K. (2001). Does subculture within a country matter? A cross-cultural study of motivational domains and business performance in Brazil. Journal of international business studies, 32, 305-325.
[https://doi.org/10.1057/palgrave.jibs.8490954]
- Long, J. S., and Freese, J. (2006). Regression models for categorical dependent variables using Stata (Vol. 7). Stata press.
-
Li, Y., Wang, X., Lin, X., & Hajli, M. (2018). Seeking and sharing health information on social media: A net valence model and cross-cultural comparison. Technological Forecasting and Social Change, 126, 28-40.
[https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.07.021]
-
Li, Y., Kobsa, A., Knijnenburg, B. P., & Nguyen, M. C. (2017). Cross-cultural privacy prediction. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies.
[https://doi.org/10.1515/popets-2017-0019]
-
Malhotra, N. K., Kim, S. S., & Agarwal, J. (2004). Internet users' information privacy concerns (IUIPC): The construct, the scale, and a causal model. Information Systems Research, 15(4), 336-355.
[https://doi.org/10.1287/isre.1040.0032]
-
Miltgen, C. L., & Peyrat-Guillard, D. (2014). Cultural and generational influences on privacy concerns: a qualitative study in seven European countries. European Journal of Information Systems, 23(2), 103-125.
[https://doi.org/10.1057/ejis.2013.17]
-
Newlands, G., Lutz, C., Tamò-Larrieux, A., Villaronga, E. F., Harasgama, R., & Scheitlin, G. (2020). Innovation under pressure: Implications for data privacy during the Covid-19 pandemic. Big Data & Society, 7(2)
[https://doi.org/10.1177/2053951720976680]
-
Sanfilippo, M. R., Shvartzshnaider, Y., Reyes, I., Nissenbaum, H., & Egelman, S. (2019). Disaster privacy/privacy disaster. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71(9), 1002-1014.
[https://doi.org/10.1002/asi.24353]
-
Schneider, S. K. (1992). Governmental response to disasters: The conflict between bureaucratic procedures and emergent norms. Public Administration Review, 135-145.
[https://doi.org/10.2307/976467]
-
Schumacher, C., Eggers, F., Verhoef, P. C., & Maas, P. (2023). The effects of cultural differences on consumers’ willingness to share personal information. Journal of Interactive Marketing, 58(1), 72-89.
[https://doi.org/10.1177/10949968221136555]
- Securiti (2024). Glossary: Data Usage. https://securiti.ai/glossary/data-usage/, (검색일자: 2024년 11월 14일)
-
Smith, H. J., Milberg, S. J., & Burke, S. J. (1996). Information privacy: Measuring individuals' concerns about organizational practices. MIS quarterly, 167-196.
[https://doi.org/10.2307/249477]
-
Tatsuki, S. (2012). Challenges in counter‐disaster measures for people with functional needs in times of disaster following the Great East Japan earthquake. International Journal of Japanese Sociology, 21(1), 12-20.
[https://doi.org/10.1111/j.1475-6781.2012.01158.x]
-
Wang, T., Duong, T. D., & Chen, C. C. (2016). Intention to disclose personal information via mobile applications: A privacy calculus perspective. International Journal of Information Management, 36(4), 531-542.
[https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.03.003]
- Westin, A. F. (1968). Privacy and freedom. Washington and Lee Law Review, 25(1), 166.
-
Xu, H., Luo, X. R., Carroll, J. M., & Rosson, M. B. (2011). The personalization privacy paradox: An exploratory study of decision making process for location-aware marketing. Decision Support Systems, 51(1), 42-52.
[https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.11.017]
-
Yeh, C. H., Wang, Y. S., Lin, S. J., Tseng, T. H., Lin, H. H., Shih, Y. W., & Lai, Y. H. (2018). What drives internet users’ willingness to provide personal information?. Online Information Review, 42(6), 923-939.
[https://doi.org/10.1108/OIR-09-2016-0264]
-
Zhang, X., Liu, S., Chen, X., Wang, L., Gao, B., & Zhu, Q. (2018). Health information privacy concerns, antecedents, and information disclosure intention in online health communities. Information & Management, 55(4), 482-493.
[https://doi.org/10.1016/j.im.2017.11.003]