부모의 스마트폰 의존도와 자녀의 스마트폰 의존도의 전이관계
The Latent Transition Analysis of Smartphone Dependency from Parents to Children
Ahn, Seon Kyeong1; Chung, Ick-Joong1; Kang, Jina1; Kim, Soyoun1*
보건사회연구, Vol.44, No.2, pp.311-335, 2024
https://doi.org/10.15709/hswr.2024.44.2.311
알기 쉬운 요약
- 이 연구는 왜 했을까?
- 스마트폰 보유 및 미디어 초기경험 연령이 급속도로 하향됨에 따라 부모에 의해 가장 많은 영향을 받음에도 불구하고, 스마트폰 과의존의 원인을 자녀의 개인적인 문제로 초점화하여 대안을 탐색하고 있다. 이에 스마트폰의 초기경험과 모델링의 주요 대상인 부모의 스마트폰 의존도가 자녀의 스마트폰 의존도에 어떠한 양상으로 전이되는지 탐색하고자 하였다.
- 새롭게 밝혀진 내용은?
- 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 특성이 유사하였으며, 특히 부모와 자녀 모두 ‘내성’에 가장 취약한 것으로 나타나 부모의 스마트폰 사용패턴이 자녀의 스마트폰 사용 습관 형성에 결정적인 역할을 할 가능성이 높은 것으로 확인되었다. 또한 부모와 자녀의 관계적 특징이 밀접할수록 자녀의 스마트폰 의존도는 낮은 집단에 속하는 것으로 나타났다.
- 앞으로 무엇을 해야 하나?
- 부모와 자녀가 경험하는 스마트폰 의존도 특성이 유사함에 따라 가족 중심의 동시적 개입이 필요하며, 특히 자녀의 스마트폰 초기경험 시 가정에서 스마트폰 교육이 선제적으로 이루어질 수 있도록 체계적인 부모교육과 가정 내 교육 자료로 활용할 수 있는 가족 실천 중심의 온라인 교육 개발 및 보급이 활성화되어야 한다. 또한 부모와 자녀의 질적인 관계 증진을 위한 가족친화 정책 마련이 필요하다.
Abstract
This study aims to categorize the latent profiles of smartphone dependency among parents and children and to identify patterns of transition in smartphone dependency between them. The study used 3rd-year child-parent paired data on 2,229 parents and their 2,229 children who participated as 4th graders in the 2018 Korean Children and Youth Panel (KCYPS). This study focused on 6th-grade children at risk of smartphone dependency, a critical stage preceding the expansion of their social relationships. Main conclusions: First, the latent profile analysis of smartphone dependency for both parents and children identified three optimal profiles: ‘low-dependency type’, ‘average-type’, and ‘high-dependency type‘. Second, the latent profile characteristics of smartphone dependency between parents and children were found to be similar, with a high probability of children adopting the same type of smartphone dependency as their parents. This finding suggests that efforts to reduce children’s smartphone dependency should also address the reduction of smartphone usage among parents. Third, better parenting attitudes and more time spent with and talking to parents were associated with smartphone dependency in children. In contrast to the variable-centered approach, which focuses on individual factors causing children's smartphone dependency, this study used a person-centered approach to examine the dependency of parents and children on smartphones, considering the influence received from parents since an early age.
초록
본 연구는 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일을 분류하고, 부모로부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 양상을 확인하고자 하였다. 이를 위해 한국아동·청소년패널(KCYPS) 2018 초4 패널 자료 중 3차년도 부모(N=2,229)와 자녀(N=2,229) 쌍체 데이터를 활용하였다. 연구 대상은 스마트폰 과의존 위험에 취약한 초등학생 중에서도 사회적 관계가 확대되기 전 단계인 초등학교 6학년을 살펴보았다. 주요 결론은 첫째, 부모와 자녀의 스마트폰 의존도는 각각 3개가 최적의 잠재프로파일로 나타났으며, 이를 ‘저의존형’, ‘평균형’, ‘고의존형’으로 명명하였다. 둘째, 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 특성이 유사하였으며, 부모의 스마트폰 의존도 유형과 동일한 형태로 자녀에게 전이될 확률이 높게 나타나 자녀의 스마트폰 의존도 감소를 위해서는 부모 역시 스마트폰 사용을 줄여야 함을 시사한다. 셋째, 자녀의 스마트폰 의존도 감소를 위해서는 부모의 강제력에 의한 통제보다 긍정적 양육태도, 부모와 함께 있는 시간 및 대화 시간 등 부모와의 질적인 관계 증진이 더 중요한 것으로 나타났다. 본 연구는 그동안 자녀의 스마트폰 과의존을 개인적 문제로 초점화하였던 변수 중심적 접근과 달리 대상 중심적 접근을 통해 어린 시절 부모로부터 받는 영향을 동시에 고려한 스마트폰 의존도의 횡단적 전이관계를 동시에 살펴보았다는 점에서 연구적 가치를 갖는다.
Ⅰ. 서론
스마트폰은 현대사회에 필수품이 되었다. 2010년대 초반, 휴대폰과 개인휴대단말기(Personal Digital Assistant)의 장점을 결합한 스마트폰이 본격적으로 보급되기 시작하면서 과거 컴퓨터를 통해서만 접근이 가능하던 인터넷의 사용과 활용도가 확장되었다(김현욱, 2011). 동시에 스마트폰의 기능적 속성과 이용자들의 행동을 반영한 기술들이 점진적으로 발전을 이루어 왔다(김수연 외, 2011). 2023년 정보통신정책연구원에 따르면 만 6세 이상 응답자의 96.5%가 스마트폰을 보유하고 있으며 꾸준히 증가하는 추세임을 보고했다(정보통신정책연구원, 2023). 이처럼 스마트폰은 단순한 매개체가 아닌 일상생활에 없어서는 안 될 필수품이 되었다. 정보기술의 지속적인 발전이 이루어지는 한편, 여기에도 순기능과 역기능은 공존한다. 온라인 괴롭힘인 사이버 불링, 음란물 노출, 온라인 불법도박 등 스마트폰 역기능으로 인한 다양한 사회적 문제가 대두되며 이러한 문제는 보호받아야 하는 아동·청소년들이 대상이 되며 그 원인이 스마트폰 과의존에서 시작된다는 것이다. 성인에 비해 정보의 인식 및 판단이 서투른 아동·청소년들에게 스마트폰 사용에 의한 개방적 모바일 환경은 위험성이 높다. 실제 2023년 11월 온라인 불법도박으로부터 청소년을 보호하기 위한 ‘범정부 대응팀’이 출범하였는가 하면, ‘디지털 마약’이라고 일컬어지는 숏폼(Shortform)은 유·아동부터 청소년에게까지 심각한 영향을 미치고 있다(정책브리핑, 2023; 유지희, 2024). 더욱이 2025년 인공지능 디지털 교과서 도입을 앞두고 학생 1명당 1개의 디바이스가 보급된다면 스마트폰을 포함한 스마트기기 접촉빈도와 활용 시간의 증가로 위와 같은 문제는 더욱 가속화될 것으로 예측된다.
아동이 처음 스마트폰을 보유하게 될 시기를 고려해 보면 가정 내부 혹은 외부에서 스마트폰 활용에 대한 교육이 선제적으로 이루어지기 어렵다. 이 시기에는 가정 내 부모의 지도에 따라 스마트폰에 관한 사용과 활용 범위 등 초기 경험이 형성되는데 주로 사용 시간에 대한 제한과 기능적 설명 등을 다루게 된다(정익중, 2022). 결국 부모를 통해 학습하는 자녀는 스마트폰 역시 처음 접하는 시기부터 적응하는 기간까지 부모의 영향을 가장 많이 받으며 스마트폰 이용에 대해서도 모방을 경험하게 된다(김우찬, 이윤석, 2009; Lauricella & Cingel, 2020). 최근에는 스마트폰의 올바른 활용과 디지털 리터러시 등과 같은 교육이 활성화되어 있지만 자녀들은 이미 초기경험이 축적되어 시간이 경과된 후 교육받게 되므로 교육의 효과성이 나타나기 어려울 것으로 예측된다. 이처럼 자녀의 스마트폰 의존의 문제에 부모가 미치는 영향력이 상당함에도 불구하고, 현재까지 부모는 스마트폰 사용을 통제하는 관리·감독의 역할을 이행하며 아동·청소년의 스마트폰 과의존의 원인을 자녀의 개인적인 문제로 초점화하고 있다. 또한 기존의 변수 중심적 접근 연구에서는 아동·청소년 개인적 차원에서의 문제와 대안을 탐색하였으며, 실천현장에서도 주의력 결핍, 우울, 수면의 질 저하, 대인관계 등 스마트폰 과의존으로 야기되는 부정적인 문제들의 예방과 치료적 접근에서도 주된 대상을 아동·청소년으로 보고 개인의 조절 능력을 함양시키는 관점을 취하고 있는 것을 확인할 수 있다(김병년, 2013; 김수정, 정익중, 2016; 안재경, 2023; 양정하, 이미나, 2023; 채인석 외, 2023). 따라서 본 연구에서는 대상 중심적 접근을 활용하여 스마트폰 초기경험 및 모델링의 주요 대상인 부모의 스마트폰 의존도가 자녀의 스마트폰 의존도에 어떠한 양상으로 전이되는지 탐색해 보고자 한다.
스마트폰 보유 연령과 스마트 기기를 활용한 미디어 초기 경험 연령이 점차 하향되고 과의존 또한 가속화 되어가는 상황에서 아동·청소년의 스마트폰 과의존 문제에 개입하고 예방하는 것은 매우 중요하다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023). 단순히 스마트폰을 보유하는 것보다 사용 목적과 시간에 따라 스마트폰 의존도가 높아지면서 위와 같은 문제에 접하기 쉬운 환경이 조성된다. 2023년 스마트폰 과의존 실태조사에 따르면 스마트폰 과의존 위험군은 23.1%로 전년도에 비해 0.5% 감소하였고 연령대별로 살펴보면 다른 연령대는 감소하는 추이를 보였지만, 만 10~19세 청소년은 전년과 동일한 비율로 매년 가장 높은 비율을 나타냈다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023). 성별로 살펴보면 여자 청소년에 비해 남자 청소년의 과의존 위험률이 조금 더 높게 나타났으며, 외벌이 가정보다는 맞벌이 가정의 청소년이 스마트폰 과의존에 상대적으로 취약한 것으로 나타났다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023). 학령별로 살펴보면, 2022년 실태조사에서는 중학생이 45.4%로 가장 높았고, 초등학생 37.6%, 고등학생 36.6%로 조사되었으나 2023년 실태조사에서는 초등학생과 중학생 모두 42.1%, 고등학생은 36.0%로 초등학생과 중학생이 스마트폰 과의존에 매우 취약한 대상인 것으로 확인됐다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2022; 과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023). 이를 종합하여 살펴보면, 아동·청소년의 스마트폰 의존도의 문제는 초등학생부터 중학생까지 연장선에 있으며 초등학생 시기의 접근을 통해 중학생 시기에 스마트폰 과의존에 빠지거나 벗어날 수 있는 개입이 필요함을 시사한다. 초등학교 6학년 시기는 청소년기로 이동하는 과도기로서 친구와의 관계가 확대되며 관계 유지를 위해 스마트폰 활용이 증가한다는 선행연구에 따라 예방적 개입이 필요한 매우 중요한 시기이다(박인곤, 신동희, 2010). 따라서 본 연구에서는 자녀의 사회적 관계가 확대되기 전 단계인 초등학교 6학년 시기의 부모와 자녀의 쌍체 데이터를 활용하여 부모와 자녀의 스마트폰 의존도의 잠재프로파일을 유형화하고, 부모의 스마트폰 의존도가 자녀의 스마트폰 의존도에 전이되는 횡단적 전이양상과 특징을 파악하고자 한다. 연구 문제는 다음과 같다.
Ⅱ. 선행연구 고찰
1. 아동과 스마트폰 의존
스마트폰 과의존이란 스마트폰 이용의 빈도나 정도, 현저성이 증가하고 이용 조절에 어려움을 겪어 부정적인 결과를 경험하는 상태를 의미한다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023). 이전에는 이러한 현상을 ‘스마트폰 과의존’이 아닌 ‘스마트폰 중독’으로 명하였으나 2017년부터 ‘중독’이라는 용어에서 오는 낙인감이 치유 서비스에 적극적인 참여를 저해할 우려가 있다는 의견이 제기되어, 대체용어로서 ‘과의존’으로 변경되었다(신성만, 2016). 그러나 스마트폰 과의존은 현재까지도 ‘스마트폰 중독’이라는 용어와 혼재되어 사용되는 양상을 보이며 중독의 개념을 통해 설명하기도 하는데, 중독의 유형 중에서도 특정한 물질이 아닌 활동에 의존하는 행위중독이면서, 과도한 매체 사용으로 역기능을 경험하는 매체중독에 해당한다(이영선 외, 2013).
인터넷 중독과 휴대폰 중독은 스마트폰의 출시 이전에 우선하였던 매체중독 종류로서 스마트폰 중독과 상당 부분 유사한 특성을 가지는데 장혜진(2002)은 인터넷 중독 진단에 기반하여 휴대폰 중독을 정의하기를, 휴대폰을 더 많은 시간 사용해야 만족감을 느끼게 되고, 휴대폰 사용에 대한 강박적인 사고나 환상을 가지고 있으며 휴대폰을 소지하고 있지 않을 때 어떤 연락이나 알림이 와 있을지 매우 궁금해하며 초조해하는 등의 행위라고 하였다. 이후 스마트폰 과의존에 관하여서는 스마트폰을 정확한 목표 없이 지나치게 사용하며, 의존적이고 강박적인 행동으로 일상생활의 장애가 발생하는 것(안혜인, 2018), 정확한 목적 없이 스마트폰을 과다하게, 강박적이고 의존적으로 사용하는 행동으로 일상생활에서 장애를 빚는 것(구자숙, 2023) 등으로 정의되었다. 또 스마트폰에 의존도가 높을수록 주어진 일을 제때 수행하기 어렵게 됨으로써 자신은 물론 주위 사람에게 피해를 입히는 일상생활에서의 장애(한주리, 허경호, 2004)를 경험하게 하고, SNS, 메신저 등과 같은 온라인상에서 대인관계를 형성하기를 선호하여 현실 세계보다 스마트폰 속의 세상에 몰입하는 가상세계지향의 특성을 보이기도 한다(김병년, 2013). 이처럼 선행연구를 통해 나타난 스마트폰 의존도가 높을 때 나타나는 현상들은 내성으로 인한 과다한 사용 시간, 사용에 대한 자기통제력의 상실, 스마트폰을 사용하지 않을 때의 불안, 초조와 같은 금단현상, 스마트폰 내 가상세계에 대한 몰입으로 인한 일상생활에서의 장애 등으로 정리할 수 있다.
특히, 아동은 성인보다 스마트폰 의존 문제에 취약할 수 있다. 이는 행동 통제에 어려움이 있고 즉각적인 보상과 자극을 추구하는 특성이 있는 아동기 특성 때문이다(김선희 외, 2021). 실제로 다른 연령대에 비해 유아, 청소년에서 스마트폰 과의존 위험군 비율이 훨씬 더 높게 나타나고 있는 것이 이러한 사실을 뒷받침한다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회원, 2023). 신체적, 정서적으로 발달이 중요한 아동기에 스마트폰 의존은 전반적인 영역에서 부정적인 영향을 미친다. 신체적 활동량을 떨어뜨려 소아비만의 위험성을 증가시킬 수 있으며(박민희, 송혜영, 2019), 스마트폰 사용 시 바르지 못한 자세로 인해 발생하는 신체 증상을 포함하여 건강에 악영향을 미친다(윤현서 외, 2018; 문종훈 외, 2019). 또 취침 전 늦은 시간까지 계속되는 스마트폰 사용은 수면 부족, 수면의 질 저하와 같은 수면 문제를 일으킬 수 있으며(정은혜, 이소연, 2017; 채인석 외, 2023), 이러한 수면 문제는 공격성에 영향을 미치거나(채인석 외, 2023), 우울, 주의력 결핍 등과 같은 정신건강상의 문제로 이어지기도 한다(이상준, 2018; 최홍일, 정현주, 2023). 이에 더하여, 스마트폰 의존도가 높을수록 낮은 자기통제력과 높은 충동성을 보이는데(오주, 2015) 이는 사이버 비행과 같은 문제행동을 초래할 수 있다(이준형, 최응렬, 2020). 또 스마트폰 의존은 개인의 부정적 신념을 강화한다. 스마트폰 의존으로 인해 일상의 과업을 이행하고 완수하는 데 반복적인 문제를 경험할수록 자기효능감이 낮아져 어떤 일을 성공적으로 완수할 수 있을 것이라는 기대가 줄어들거나(서인균, 이연실, 2016), 타인에 비해 본인이 더 불행한 삶을 살고 있다고 인식하는 경향성이 높아지는 것이 그 예이다(안재경, 2023). 앞서 나열한 스마트폰 의존 관련 문제들은 삶의 질과 연관될 뿐 아니라, 상호 간 영향을 주고 받을 수 있어(강상, 류경희, 2019; 김미숙, 배화옥, 2022; 안재경, 2023; 최경일, 2012) 더욱 우려스럽다. 그러므로 아동기에 스마트폰 의존 문제를 바로 잡는 것은 단순 해당 증상을 개선하는 것 외에도 이들의 삶의 질을 위해 매우 중요한 일이다.
한편 개인 특성에 따른 스마트폰 의존도의 차이를 살펴보면, 성별의 경우 여학생이 남학생보다 높은 스마트폰 의존도를 보인다고 보고한 선행연구가 있는가 하면(이하나, 양승목, 2018; 김동록 외, 2021), 2023년에 실시된 스마트폰 과의존 실태조사에서는 남학생과 여학생의 스마트폰 과의존 위험군 비율 차이가 크지 않은 것으로 나타나기도 하였다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023). 학교급에 따라서는 초등학생보다 중·고등학생의 휴대폰 중독 정도가 높게 나타났으며 이는 휴대폰 이용 기간이 중독 정도에 유의미한 영향을 미치기 때문이라고 하였다(이정기, 황상재, 2009). 다른 연구에서도 동일하게 초등학생보다 중·고등학생에게 디지털매체 의존 문제가 더욱 심각한 것으로 나타났으며(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023) 특히 초등학교 고학년의 경우, 스마트폰 사용에 대한 개인의 자율성이 증대되고 부모의 통제가 어려워질 수 있다. 이는 어린이에서 청소년으로 이행하는 과도기로 자아에 대한 인지가 강해져 외부의 간섭이나 자극에 거부감을 느끼고 주체적으로 행동하려는 경향성이 증가하기 때문이다(김순구, 이미련, 2005; 김형지, 정세훈, 2015). 실제로 초등학교 고학년에 접어들수록 인터넷 중독 특성 중 대부분의 하위요인이 증가하는 경향성을 보였으며(고대곤, 김경민, 2009), 빈곤아동을 대상으로 스마트폰 사용 실태를 조사한 연구에서도 저학년 집단이 고학년보다 스마트폰을 과도하게 많이 사용하는 것으로 나타났다(조영윤, 고윤순, 2016). 특히 중학교에 진학할 경우, 친구관계의 비중이 늘어나고 학업 스트레스가 증가하여 스마트폰 의존에 더욱 취약할 수 있어 그 이전인 초등학교 고학년 시기에 선제적 예방이 필요하다. 또한 스마트폰 의존 문제는 학교급에 따라 개입 방식에 차이가 있으므로 스마트폰 의존이 심화될 수 있는 중학교 진학을 앞둔 초등학교 6학년을 연구 대상으로 선정하여 심층적으로 탐색해 보고자 한다.
2. 스마트폰 의존의 세대 간 전이와 부모요인
가정은 아동이 태어나서 처음 접하게 되는 1차 사회화 기관으로서 유년기 성장 과정에서 중요한 역할을 한다. 자녀는 가정에서 부모로부터 받은 교육으로 기본 생활습관을 형성하고 나아가 가치관을 형성한다(변형섭, 김송이, 2011; 이윤형, 한세영, 2022). 일반적으로 전이는 어떠한 상태나 특성이 다른 영역이나 대상에 영향을 미치는 현상이라고 볼 수 있으며, 교육심리학에서는 선행학습을 통해 배운 것을 새로운 학습과정이나 미래의 다른 상황에 적용 할 수 있는 것을 전이라고 정의한다(신명희 외, 2023). 이러한 전이는 가정 내에서도 이루어지는데 부모는 아동 행동에 있어서 지대한 영향력을 행사할 수 있는 중요한 존재로서 부모 세대의 행동양식이나 특성이 자녀 세대의 것에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 이렇듯 가정 내에서 이루어지는 전이를 ‘세대 간 전이’라고 한다(신현정, 이은영, 2016). 세대 간 전이 과정을 설명하는 대표적인 이론인 사회학습이론에서는 아동이 부모의 행동을 관찰하고 모방함으로써 전이가 이루어진다고 하였으며(구미희, 이영순, 2021), 전효정(2003)은 애착의 세대 간 전이에 관한 연구에서 유년기 부모와의 초기경험에 의해 형성한 애착이 성인기 부모가 되었을 시기에 이르러 양육태도에 영향을 미침으로써 다시 자녀의 애착에 영향을 미친다고 하였는데, 이처럼 전이 과정에는 부모와 자녀의 상호작용이 이루어지는 대화 시간, 공유 시간이나 부모의 양육태도 등을 통하여 영향을 미칠 수 있다(김형석, 김재철, 2022; 류지아, 김주현, 2022). 따라서 본 연구에서는 부모의 스마트폰 의존이 부모의 양육태도, 부모-자녀 대화 시간, 공유 시간을 통해 자녀의 스마트폰 의존에 영향을 미칠 것으로 예견하고 이러한 전이관계 내에서의 영향력을 규명하고자 하였다.
부모의 양육태도는 자녀가 주관적으로 지각하고 있는 자신에 대한 부모의 행동양식으로서 부모가 자녀를 양육하는 과정에서 보이는 의견과 행동을 말한다. 부모의 양육태도는 회복탄력성, 자기 조절력, 사회적 위축, 우울 등을 비롯한 청소년 정서 문제에 영향을 미치는 것과 더하여 음주, 비행과 같은 문제행동에 영향을 주는 변인으로서(김용석, 박명숙, 2000; 김희정, 정미지, 2021; 유계환, 2021), 이는 스마트폰 의존 문제에도 동일하게 적용된다. 부모의 부정적 양육 태도는 자녀가 제대로 된 정서적 지지를 느끼지 못하게 하여 부족한 사회적 유대감과 결핍감을 충족하기 위한 방식으로서 스마트폰을 사용하여 의존에 이르게 할 수 있으며(임정아, 김명식, 2018), 부모의 양육태도가 수용적일수록, 자율적일수록 스마트폰 의존 수준이 낮아지고(문두식, 최은실, 2015), 방임, 비일관성의 태도를 보일 경우에 스마트폰에 의존하는 경향성이 높아지는 것으로 나타났다(최진, 권호장, 2016). 또 허용적인 양육태도는 부모는 자녀의 행동을 통제하는 것에 대한 자기효능감이 낮아 자녀의 스크린타임을 규제하기 어려워하는 경향을 보인다는 선행연구가 보고되었다(Halpin et al., 2021). 이처럼 부모의 양육태도는 자녀의 행동에 직접적으로 관여하거나 정서적 측면을 통하여 행동에 영향을 미칠 수 있다.
앞서 살펴본 바와 같이 부모가 자녀에게 제공하는 일방향의 부모양육태도가 영향을 미치는 것 이외에도 상호적으로 이루어지는 부모와 자녀의 대화 시간에 의해서도 자녀의 스마트폰 의존도가 영향을 받을 수 있다. 부모와 자녀의 원활한 의사소통은 관계를 긍정적으로 발전시키고 자녀의 올바른 가치관과 자아정체성을 형성하는 데 중요한 역할을 한다(이선미, 천우영, 2013). 이는 스마트폰 의존 문제에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 부모-자녀간 개방형 의사소통이 이루어질수록 스마트폰 의존이 낮아지는 것으로 나타났으며(김영미, 2015), 의사소통 개방성이 낮을수록 외로움과 대인관계 문제가 증가함으로써 스마트폰 의존도가 증가하는 것으로 나타났다(이경남, 김희화, 2019). 비슷한 맥락의 연구로 가족 내에서 자녀의 의견 제시가 자유로운 대화지향적 의사소통이 이루어지면 스마트폰 의존도가 낮아지는 반면에 부모의 의견에 순응할 것이 요구되는 순응지향적 의사소통에서는 스마트폰 의존도가 높아지는 것이 보고되었다(이지영, 2022). 질적인 측면에 해당하는 의사소통 유형뿐 아니라 양적인 측면에서의 대화 시간 역시 스마트폰 의존에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 부모와의 대화 시간이 증가할수록 인터넷이나 스마트폰에 의존하는 경향성이 감소하는 것으로 나타났다(고은주, 전승봉, 2022; 권영길, 이영선, 2009; 조성연, 2003). 따라서 자녀의 문제행동 감소를 위해서는 원활한 의사소통이 이루어져야 하고, 이를 위해서는 충분한 대화 시간이 확보되어야 할 것이다. 한편, 직접적인 의사소통이 이루어지는 대화 시간 외에도 부모와 자녀가 함께 공유하는 시간 또한 아동 행동에 영향을 미칠 수 있다. 박유경 외(2023)의 연구에서는 자녀가 보호자 없이 보내는 시간이 길어질수록 TV, 컴퓨터, 휴대전화 등을 이용한 영상 시청 및 게임 시간 등이 길어지는 등 행동습관에 부정적인 결과를 초래한다고 하였으며, 김두영과 박주희(2023)는 맞벌이 가정 아동이 부모화 경험으로 인한 외로움을 스마트폰을 통해 해소하고자 하여 맞벌이 가정 아동의 스마트폰 의존도가 외벌이 가정 아동에 비해 높다고 하였다. 또 어머니의 근로 시간이 증가할수록 자녀의 게임 시간이 증가하거나(박은영, 김진욱, 2018), 부모의 양육 시간이 증가할수록 미디어 사용 시간이 감소하는 것으로 나타났는데(Bonke & Greve, 2012), 이는 부모가 자녀와 함께 있는 시간이 충분할수록 그 안에서 자녀의 생활을 지도하고 문제행동을 통제할 수 있기 때문으로 보인다. 이와 유사한 관점에서, 부모-자녀 간 공유 시간이 자녀의 문제행동 감소에 긍정적 영향을 미친다고 보고한 선행연구들도 보고되었다. 부모와 공유하는 시간이 많을수록 가족응집력이 높아지고 정서적 유대감을 강화시켜 스마트폰 의존도가 낮아질 수 있다는 것이다(김진숙 외, 2014; 최주환, 이제행, 2017). 이러한 연구들은 부모와 자녀가 함께 보내는 시간이 상호 간의 유대감 형성과 자녀의 생활 지도에 도움을 줌으로써 문제행동을 예방할 수 있음을 시사한다.
반면, 부모와 함께 보내는 시간이 아동 행동에 무조건적으로 긍정적인 영향을 미치지 않을 가능성도 고려해볼 필요가 있다. Bandura(1977)는 사회학습이론을 통해 아동이 특정 상황에서 관찰한 행동에 대한 모방과 모델링을 통해 자신의 규범적인 가치관을 형성한다고 하였다. 이는 직접적인 강화나 처벌 없이도 모델을 관찰하는 것만으로도 행동에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 그리고 아동이 가장 가까이서 관찰하고 모방할 수 있는 대상은 바로 부모이다. 선행연구에 의하면, 가정 내에서 주양육자일 확률이 높은 어머니의 가족 가치관이 청소년 자녀의 가족 가치관에 영향을 미치는 것으로 나타났으며(오윤자, 조소연, 2001) 자녀의 도덕적가치관이 부모의 도덕적 가치관에 영향을 받는 등(이윤형, 한세영, 2022) 부모와 자녀가 비슷한 가치관을 공유할 수 있음을 보여준다. 이는 생활 중에서 부모의 가치관이 행동으로 발현되면 자녀는 그것을 관찰함으로써 자신의 가치관을 형성하기 때문이다. 실제로 부모가 보내는 여가의 질이 자녀의 여가습관을 통하여 아동의 여가욕구, 취향에 영향을 미치는가 하면(조광익, 2006), TV 시청 시간, 독서 시간, 일일 도보 시간 등을 비롯한 부모의 생활습관이 자녀의 생활습관에 영향을 미치는 것으로 나타났다(김우찬, 이윤석, 2009; 김은규, 김성벽, 2008). 같은 맥락에서 미디어 사용과 관련하여, 부모의 태도나 규칙, 부모의 미디어 사용 행위 자체가 자녀의 미디어 사용에 영향을 미친다는 연구(Lauricella & Cingel, 2020)도 보고되었는데, 이러한 연구들은 부모가 좋지 않은 습관이나 특정 문제를 가지고 있을 경우에 부모와 함께 보내는 시간이 많은 것이 오히려 자녀의 행동에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 이는 스마트폰 의존 문제에 있어서도 동일하게 적용될 수 있다.
한편, 앞서 살펴본 가정 내 부모와 자녀의 상호교류적 측면의 요인들 이외에 가정의 경제적 수준도 영향을 미친다고 보고된다. 가정의 경제적 수준이 낮을수록 스마트폰 의존이 높아지는 양상을 보였는데(이인숙, 2018; 정준수, 이혜경, 2020) 이는 일반가정에 비해 저소득가정 부모의 교육 수준, 직업 수준, 생활 수준이 낮아 자녀들에게 적절한 역할 모델이 되지 못하거나, 경제 상황으로부터 오는 스트레스, 불안감과 같은 부정적 정서가 자녀와 상호작용 가운데 개입하기 때문이다(방소영, 황혜정, 2011). 그 밖에도 여가활동이나 문화생활을 위한 비용과 시간을 마련하기 어려워 아동의 여가 다양성이 제한되며, 이로 인해 스마트폰 사용에 더욱 몰입하게 할 수 있다. 가족 여가활동이 증가할수록 모바일 인터넷 사용 시간이 감소하고 스마트폰 의존이 낮아지는 것으로 나타난 연구(한효정, 장영은, 2020), 취미오락, 휴식 활동과 같은 소극적 여가활동에 오래 참여할수록 스마트폰 의존 위험이 커진다는 연구(이재구, 김정현, 2023)는 이를 뒷받침한다. 따라서 본 연구에서는 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 전이에 따른 집단 별 부모의 양육태도, 부모와 함께 있는 시간, 부모와의 대화 시간의 집단별 차이를 주요하게 살펴보고자 한다.
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 대상
본 연구에서는 한국청소년정책연구원의 한국아동·청소년패널(Korean Children and Youth Panel Study, KCYPS) 2018 초4 패널 자료 중 2020년에 해당하는 3차년도(초6) 자료의 부모와 자녀 쌍체 데이터를 활용하였다. 스마트폰을 소유하고 있는 응답자 중 주요 변수 문항에 모두 응답한 부모 2,229명, 아동 2,229명을 최종 분석 대상으로 선정하였다. 부모는 아버지 178명(8.0%), 어미니 2,051명(92.0%)이 응답하였다. 2020년부터 2023년까지 전 연령대 중 여전히 높은 스마트폰 과의존 비율을 보이는 만 10~19세 청소년을 주목하였으며, 이 중에서도 사회적 관계가 확대되는 전 시기인 초등학교 6학년을 연구 대상으로 선정하였다(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2020; 과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2023).
2. 측정도구
가. 종속변수 : 스마트폰 의존도
본 연구에서는 종속변수인 스마트폰 의존도 잠재프로파일을 분류하기 위해 김동일 외(2012)가 개발한 ‘성인용 간략형 스마트폰 중독 자가진단 척도’ 총 15문항을 사용하였다. 일상생활장애 5문항, 가상세계지향성 2문항, 금단 4문항, 내성 4문항의 하위요인으로 부모와 자녀의 문항이 동일하며 세부 문항은 <표 1>과 같다.
표 1
스마트폰 의존도 문항
| 변수명 | 하위요인 | 문항 | 응답범주 | 신뢰도 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 부모 | 자녀 | ||||
| 스마트폰 의존도 | 일상생활 장애(5) | 스마트폰의 지나친 사용으로 업무능률(학교성적)이 떨어진다 | .689 | .720 | |
| 수시로 스마트폰을 사용하다가 지적을 받은 적이 있다 | |||||
| 스마트폰을 너무 자주 또는 오래한다고 가족이나 친구들로부터 불평을 들은 적이 있다 | |||||
| 스마트폰을 사용하느라 지금 하고 있는 일(공부)에 집중이 안 된 적이 있다 | |||||
| *스마트폰 사용이 지금 하고 있는 일(공부)에 방해가 되지 않는다 | |||||
| 가상세계 지향성(2) | 스마트폰을 사용하지 못하면 온 세상을 잃은 것 같은 생각이 든다. | .764 | .767 | ||
| 가족이나 친구들과 함께 있는 것보다 스마트폰을 사용하고 있는 것이 더 즐겁다. | |||||
| 금단 (4) | 스마트폰을 사용할 수 없게 된다면 견디기 힘들 것이다 | .637 | .736 | ||
| 스마트폰이 없으면 안절부절 못하고 초조해진다 | |||||
| *스마트폰이 없어도 불안하지 않다 | |||||
| 스마트폰이 옆에 없으면, 하루 종일 일(공부)이 손에 안 잡힌다 | |||||
| 내성 (4) | 스마트폰 사용 시간을 줄이려고 해보았지만 실패한다 | .729 | .763 | ||
| 스마트폰을 사용할 때 그만해야지 라고 생각은 하면서도 계속한다 | |||||
| 스마트폰 사용에 많은 시간을 보내는 것이 습관화되었다 | |||||
| *스마트폰 사용에 많은 시간을 보내지 않는다 | |||||
응답 범주는 ‘1=전혀 그렇지 않다’에서 ‘4=매우 그렇다’까지 4점 척도로 점수가 높을수록 스마트폰 의존도가 높음을 의미한다. 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 하위요인의 신뢰도는 .637~.729로 비교적 양호한 것으로 나타났다.
나. 결과변수: 자녀 성별, 주관적 경제 수준, 부모의 긍정적·부정적 양육태도, 부모와 함께 있는 시간, 부모와의 대화 시간
부모로부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일에 따른 부모와의 관계적 특징을 살펴보기 위해 자녀 성별, 주관적 경제 수준, 부모의 긍정적·부정적 양육태도와 부모와 함께 있는 시간, 부모와의 대화 시간을 결과변수로 살펴보았다. 자녀 성별은 0=남성, 1=여성으로 코딩하였으며, 주관적 경제 수준은 0=최하, 1=하, 2=보통, 3=상, 4=최상으로 점수가 높을수록 주관적 경제 수준이 높음을 의미한다. 부모양육태도는 긍정적 부모양육태도와 부정적 부모양육태도를 나누어 활용하였다. Skinner et al.(2005)의 청소년용 부모양육태도척도(PSCQ_A)를 국내 청소년을 대상으로 타당화한 김태명과 이은주(2017)의 한국판 청소년용 동기모형 부모양육태도척도(PSCQ_KA)를 사용하였다. 긍정적 양육태도는 따스함 4문항, 자율성지지 4문항, 구조제공 4문항 총 12문항으로 측정되었고, 부정적 양육태도는 거부 4문항, 강요 4문항, 비일관성 4문항 총 12문항으로 구성되며 모든 문항은 4점 리커트 척도(1=전혀 그렇지 않다, 2=그렇지 않다, 3=그렇다, 4=매우 그렇다)로 점수가 높을수록 부모의 양육태도가 긍정적·부정적인 것을 뜻한다. 긍정적 양육태도의 신뢰도는 .879, 부정적 양육태도의 신뢰도는 .890으로 나타났다. 부모와 함께 있는 시간과 부모와의 대화 시간은 평일과 주말 각각 ‘시’와 ‘분’으로 측정되었으며 평일과 주말의 측정된 값을 합산 및 평균 산출 후 중앙값을 기준으로 중앙값 미만은 0, 중앙값 이상은 1로 재코딩하였다.
3. 분석 방법
본 연구에서는 개인의 특성을 중심으로 분석하는 대상 중심적 접근법(person-oriented approach)을 활용하여 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일(Latent profile)을 각각 분류하고, 잠재전이분석(Latent Transition Analysis)을 통해 부모의 스마트폰 의존도가 자녀의 스마트폰 의존도에 전이되는 양상을 살펴보았다. 또한 부모로부터 전이된 자녀의 잠재프로파일별로 부모와의 관계적 특징을 파악하기 위해 BCH(Bolck-Croon-Hagenaars) 분석을 활용하여 결과변수를 검증하였다(정익중, 2007; Bergman & Magnusson, 1997). 이를 위해 SPSS 27.0과 Mplus 8.10 통계 패키지를 활용하여 분석하였으며, 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 유형과 전이확률을 분석하는 절차는 다음과 같다.
첫째, 부모와 자녀가 응답한 스마트폰 의존도 문항에 따른 잠재프로파일분석(Latent profile analysis)을 각각 실시 하였다. 잠재프로파일분석은 주요 측정변수가 연속형 변수일 때 적용하며(Schmiege et al., 2012), 응답 결과의 다변량 분포에 따라 유사한 응답패턴의 특징을 보이는 대상들을 잠재집단으로 분류하는 통계기법이다(Bergman & Magnusson, 1997). 추정된 잠재프로파일에 따라 유형화된 잠재집단은 집단 내 구성원끼리 동질적이며, 집단 간 상호배타적인 이질성을 가지고 있다(Muthén & Muthén, 2000). 잠재프로파일분석으로 최적의 집단의 수를 도출하고, 정보지수(AIC, BIC, SABIC)와 모형의 χ2차이검증(LMR-LRT, BLRT), 분류의 질(Entropy), 잠재프로파일 분류율 등 해석 가능성 등을 종합적으로 고려하여 결정한다. 정보지수는 AIC(Akaike Information Criterion), BIC(Bayesian Information Criterion), SABIC(Sample-size Adjusted BIC)가 있으며, 값이 작을수록 적합한 모형이라고 볼 수 있다. 모형의 χ2차이검증은 LMR-LRT(Lo-Mendell-Rubin adjusted Likelihood Ratio Test), BLRT(Bootstrap Likelihood Ratio Test)의 p값을 통해 유의성을 확인한다(Lo & Rubin., 2001). 이처럼 모형비교검증 방법을 통해 k개의 잠재프로파일이 유의할 경우 k-1개의 잠재프로파일을 기각하고, k개의 잠재프로파일이 유의하지 않을 경우 k-1개의 잠재프로파일을 채택하여 최적의 잠재프로파일을 도출한다(Lo & Rubin., 2001; Peel & McLachlan, 2000). 분류의 질은 Entropy를 통해 확인하며, 이는 1에 가까울수록 계층 분류의 정확도가 높음을 의미한다(Muthén, 2004).
둘째, 채택된 부모와 자녀 각각의 잠재프로파일을 활용하여 횡단적 잠재전이분석(Latent Transition Analysis)을 실시하고 전이확률을 도출하였다. 잠재전이분석은 잠재 마르코프 모형(Latent Markov Model)을 활용한 분석으로 두 시점 이상에서 도출된 잠재계층의 종단적 변화를 분석하는 방법으로 각 시점에 따른 잠재집단의 이동과 전이확률 등을 확인할 수 있다(Collins & Lanza, 2009; Nylund et al., 2014). 잠재전이분석은 종단 자료를 활용한 시간적 전이양상을 살펴보기도 하지만, 변수와 변수 간의 전이를 살펴보는 횡단적 잠재전이분석도 가능하다(Janssen & Geiser, 2010; Nylund et al., 2023). 따라서 본 연구에서는 잠재전이분석의 첫 번째 시점의 변수를 3차년도에 부모가 응답한 스마트폰 의존도 변수로, 두 번째 시점의 변수를 3차년도에 자녀가 응답한 스마트폰 의존도 변수로 설정하여 부모의 스마트폰 의존도 잠재프로파일이 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일에 전이될 확률을 추정하였다(Collins & Lanza, 2009).
셋째, 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 전이확률에 따라 분류된 자녀의 잠재프로파일별로 부모와의 관계적 특징을 살펴보기 위해 BCH(Bolck-Croon-Hagenaars) 분석을 실시하여 집단 간 차이를 분석하였다(Asparouhov & Muthén, 2014). BCH 분석은 분류 오류를 고려하여 각 개인의 사후확률 크기에 따라 가중치를 부여한 후 잠재계층을 다집단과 같이 처리하여 분석하는 방법으로 보조변수로 처리하는 자동화(Automatic) 추정 방법이며, 연속형 및 범주형 변수에 모두 적용할 수 있으나 독립변수와 결과변수를 동시에 추정할 수 없어 각각 분석을 실시해야 한다(Bakk & Vermunt, 2016; 홍세희, 2024). 또한 BCH의 접근은 분석 시 종속변수 분포에 큰 영향을 미치지 않으므로 종속변수를 포함하기 전과 후의 잠재계층 분류율의 변화 문제는 발생하지 않는다(Asparouhov & Muthén, 2014). 따라서 본 연구에서는 BCH 분석을 통해 부모로부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일에 따른 결과변수의 집단별 차이를 추정하였다. 본 연구의 연구 모형은 [그림 1]과 같다.
Ⅳ. 연구 결과
1. 기술통계 및 상관관계 분석
본 연구에서 활용된 주요 변수들의 기술통계는 <표 2>과 같다. 본 연구에서 측정된 주요 변수들의 정규분포를 확인하기 위해 최솟값과 최댓값, 왜도와 첨도를 살펴본 결과 정규성 가정을 충족하는 것으로 나타났다.
표 2
주요 변수의 기술통계 및 상관관계
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | |||||||||||
| 2 | .613*** | 1 | ||||||||||
| 3 | .514*** | .645*** | 1 | |||||||||
| 4 | .556*** | .533*** | .620*** | 1 | ||||||||
| 5 | .239*** | .252*** | .236*** | .233*** | 1 | |||||||
| 6 | .359*** | .429*** | .350*** | .288*** | .558*** | 1 | ||||||
| 7 | .292*** | .317*** | .317*** | .275*** | .571*** | .734*** | 1 | |||||
| 8 | .140*** | .183*** | .216*** | .235*** | .664*** | .472*** | .511*** | 1 | ||||
| 9 | -.114*** | -.159*** | -.198*** | -.143*** | -.239*** | -.282*** | -.302*** | -.236*** | 1 | |||
| 10 | .312*** | .380*** | .318*** | .245*** | .355*** | .490*** | .455*** | .267*** | -.471*** | 1 | ||
| 11 | -.200*** | -.258*** | -.210*** | -.144*** | -.175*** | -.314*** | -.345*** | -.102*** | .199*** | -.317*** | 1 | |
| 12 | -.167*** | -.220*** | -.154*** | -.116*** | -.183*** | -.250*** | -.187*** | -.164*** | .210*** | -.250*** | .222*** | 1 |
| M | 1.97 | 1.72 | 1.98 | 2.07 | 2.25 | 1.82 | 1.94 | 2.35 | 3.24 | 2.13 | .52 | .58 |
| SD | .53 | .67 | .53 | .56 | .59 | .77 | .63 | .66 | .42 | .57 | .50 | .49 |
| Min | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.33 | 1.00 | 0.00 | 0.00 |
| Max | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 4.00 | 1.00 | 1.00 |
| Skewness | .23 | .72 | .02 | -.07 | -.03 | .68 | .15 | -.03 | -.26 | .38 | -.06 | -.32 |
| Kurtosis | -.24 | .04 | -.26 | -.42 | -.29 | -.37 | -.71 | -.43 | .14 | -.29 | -2.00 | -1.90 |
2. 부모-자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 형태와 특징
가. 부모의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 수 결정
부모와 자녀의 스마트폰 의존도에 따른 잠재 프로파일 수를 결정하기 위해 <표 3>과 같이 프로파일을 한 개씩 점증적으로 증가시키면서 이에 따른 정보지수(AIC, BIC, SABIC)와 분류의 질(Entropy), 모형비교 검증(LMR-LRT 및 BLRT의 p값), 분류된 잠재프로파일의 분류율을 비교하였다. 부모의 스마트폰 의존도 정보지수를 비교해 보면 잠재프로파일 수가 증가할수록 AIC와 BIC, SABIC는 감소하였다. 분류의 질인 Entropy는 잠재프로파일 수가 2개에서 3개가 될 때 증가하다가 4개에서 감소하며 5개부터 다시 증가하는 형태를 나타냈다. 모형비교 검증에서는 LMR-LRT의 p값은 잠재프로파일 수가 6개일 경우를 제외하고 모두 유의하였고, BLRT의 p값은 모든 잠재프로파일 수에서 유의하였다. 마지막으로 잠재프로파일 분류율을 포함한 해석가능성을 종합적으로 판단한 결과, 부모의 스마트폰 의존도의 잠재프로파일은 3개가 가장 적절한 것으로 판단하였다.
표 3
부모-자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 적합도
| 구분 | 잠재 프로파 일 수 | AIC | BIC | SABIC | Entropy | LMRLRT p | BLRT p | 잠재프로파일 분류율(%) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||||||||
| 부모 | 2 | 12630.911 | 12705.132 | 12663.829 | 0.764 | 0.0000 | 0.0000 | 58.2 | 41.8 | ||||
| 3 | 11533.380 | 11636.147 | 11578.958 | 0.814 | 0.0000 | 0.0000 | 16.6 | 49.5 | 33.9 | ||||
| 4 | 11215.097 | 11346.411 | 11273.337 | 0.798 | 0.0000 | 0.0000 | 27.2 | 20.3 | 38.9 | 13.6 | |||
| 5 | 11012.693 | 11172.553 | 11083.593 | 0.851 | 0.0000 | 0.0000 | 22.0 | 35.3 | 27.4 | 13.3 | 2.0 | ||
| 6 | 5423.097 | 5611.504 | 5506.658 | 1.000 | 0.4210 | 0.0000 | 32.7 | 29.8 | 9.1 | 19.6 | 2.0 | 6.8 | |
| 자녀 | 2 | 14850.786 | 14925.007 | 14883.704 | 0.814 | 0.0000 | 0.0000 | 56.3 | 43.7 | ||||
| 3 | 13936.479 | 14039.246 | 13982.057 | 0.804 | 0.0000 | 0.0000 | 40.3 | 36.4 | 23.4 | ||||
| 4 | 13605.380 | 13736.694 | 13663.619 | 0.805 | 0.0000 | 0.0000 | 35.1 | 32.1 | 10.8 | 21.9 | |||
| 5 | 13365.595 | 13525.456 | 13436.496 | 0.840 | 0.0003 | 0.0000 | 30.8 | 12.7 | 20.3 | 30.7 | 5.5 | ||
| 6 | 13138.505 | 13326.912 | 13222.066 | 0.826 | 0.0000 | 0.0000 | 26.6 | 23.1 | 10.8 | 14.0 | 5.4 | 20.1 | |
자녀의 스마트폰 의존도의 정보지수를 비교하여 살펴본 결과 AIC는 점차 감소하다가 잠재프로파일 수가 5개일 때 소폭 증가하며 6개로 증가할 때 다시 감소하였다. BIC, SABIC는 잠재프로파일이 증가할수록 감소하였다. 분류의 질인 Entropy는 잠재프로파일 수가 2개에서 4개가 될 때 감소하다가 5개에서 증가하였으며 6개부터 다시 감소하였다. 모형비교 검증에서는 LMR-LRT와 BLRT의 p값은 모든 잠재프로파일 수에서 유의하였다. 이에 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 수는 3개와 4개가 모두 적합하였으나 각각 분류된 잠재프로파일 분류율을 비교하고 해석가능성을 고려할 때 3개의 잠재프로파일이 계층 간 이질성을 더 잘 설명한다고 판단하여 채택하였다.
나. 부모-자녀 스마트폰 의존도 잠재프로파일 형태
부모와 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일별로 어떠한 형태를 보이는지 살펴보기 위해 <표 4>와 같이 스마트폰 의존도 하위요인의 평균과 표준오차를 살펴보았으며, 모든 계수는 유의확률 0.001 수준에서 유의하였다. 이를 그래프로 나타내면 <그림 2>와 같다. 부모와 자녀 전체 연구 대상이 응답한 스마트폰 의존도 각 하위요인의 평균값을 기준으로 평균선을 시각화하여 각 집단의 특징을 살펴본 결과 부모와 자녀의 각 3개의 잠재프로파일이 유사한 양상을 보였으며, 세부적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 변수의 평균선 기준 아래에 위치한 집단은 ‘저의존형’ 집단으로 명명하였으며 부모 집단에서는 33.9%, 자녀 집단에서는 36.4%가 속하는 것으로 나타났다. 이 집단은 모든 하위요인 문항에서 1점대의 응답을 보였으며 ‘가상세계지향성’이 가장 낮은 평균값을 보이는 특성을 보였다. 둘째, 부모와 자녀 각 집단의 모든 응답자의 평균값과 유사한 형태를 보이는 특성을 반영하여 ‘평균형’ 집단으로 명명하였다. 부모 집단에서는 49.5%, 자녀 집단에서는 40.3%가 속하였고, 모든 잠재프로파일집단 중 가장 높은 소속 비율을 보이는 것으로 나타났다. 셋째, 모든 하위요인 문항에서 가장 높은 응답 수준을 보인 잠재계층으로 다른 잠재계층에 비하여 높은 스마트폰 의존도를 경험한다고 응답하였다. 이러한 특성을 반영하여 ‘고의존형’ 집단으로 명명하였고, 부모 집단에서는 16.6%, 자녀 집단에서는 23.3%가 속하였다.
표 4
부모-자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 계층별 계수
| 잠재 프로파일 | 변수명 | 저의존형 (N=755, 33.9%) | 평균형 (N=1,103, 49.5%) | 고의존형 (N=371, 16.6%) | |||||
| 하위요인 | M | S.E. | M | S.E. | M | S.E. | M | S.E. | |
| 부모 (N=2,229) | 일상생활장애 | 1.97 | 0.53 | 1.55 | 0.02 | 2.02 | 0.03 | 2.66 | 0.03 |
| 가상세계지향성 | 1.72 | 0.67 | 1.15 | 0.01 | 1.76 | 0.05 | 2.77 | 0.07 | |
| 금단 | 1.98 | 0.53 | 1.50 | 0.04 | 2.09 | 0.03 | 2.63 | 0.03 | |
| 내성 | 2.07 | 0.56 | 1.55 | 0.05 | 2.25 | 0.03 | 2.63 | 0.02 | |
| 잠재 프로파일 | 변수명 | 저의존형 (N=810, 36.4%) | 평균형 (N=898, 40.3%) | 고의존형 (N=521, 23.3%) | |||||
| 하위요인 | M | S.E. | M | S.E. | M | S.E. | M | S.E. | |
| 자녀 (N=2,229) | 일상생활장애 | 2.25 | 0.59 | 1.75 | 0.04 | 2.37 | 0.02 | 2.80 | 0.02 |
| 가상세계지향성 | 1.82 | 0.77 | 1.17 | 0.01 | 1.79 | 0.05 | 2.89 | 0.04 | |
| 금단 | 1.94 | 0.63 | 1.37 | 0.02 | 2.02 | 0.05 | 2.71 | 0.02 | |
| 내성 | 2.35 | 0.66 | 1.81 | 0.05 | 2.55 | 0.02 | 2.84 | 0.02 | |
3. 부모-자녀 스마트폰 의존도 전이양상
부모의 스마트폰 의존도 잠재프로파일이 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일로 어떻게 전이되는지 <표 5>와 같이 전이확률을 살펴보았다. 음영 표기된 대각선은 부모의 스마트폰 의존도 잠재프로파일이 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일에 동일한 형태로 유지된 경우를 의미한다. 부모의 스마트폰 의존도 ‘저의존형’ 은 자녀의 ‘저의존형’ 으로 54.4%로 가장 많이 전이되는 것으로 나타났다. 부모의 ‘저의존형’은 자녀의 ‘평균형’으로 37.9%, ‘고의존형’ 잠재집단으로는 7.6% 전이되었다. 부모의 ‘평균형’은 자녀의 ‘평균형’으로 51.5%으로 가장 높은 전이확률을 나타났으며, 이 중 32.9%는 ‘저의존형’으로, 15.6%는 ‘고의존형’으로 전이되는 것으로 나타났다. 현재까지의 결과를 통해 부모의 ‘저의존형’과 ‘평균형’은 자녀의 ‘저의존형’과 ‘평균형’으로 50% 이상이 전이되는 것을 확인하였으며, 동시에 자녀의 스마트폰 의존도 ‘고의존형’의 전이확률도 점진적으로 증가함을 확인할 수 있다. 마지막으로 부모의 ‘고의존형’은 자녀의 ‘고의존형’으로 78.6%의 전이확률을 보였으며, 이는 이전에 확인한 동일한 특성의 잠재계층으로 전이 되었던 ‘저의존형(54.4%)’, ‘평균형(51.5%)’에 비해 가장 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 한편, 부모의 ‘고의존형’에서 자녀의 ‘저의존형’으로는 9.7%가 전이되고, ‘평균형’으로는 11.8%가 전이되는 것으로 나타나 평균적인 스마트폰 의존도 이하로 전이되는 비율은 매우 낮게 나타났다. 결론적으로 모든 잠재프로파일 유형에서 부모의 스마트폰 의존도 유형과 동일한 형태로 자녀에게 전이될 확률이 과반 이상인 것으로 나타났으며, 부모의 스마트폰 의존도가 증가할수록 자녀 역시 스마트폰 의존도도 증가하게 됨을 확인할 수 있다.
표 5
부모-자녀 스마트폰 의존도 잠재프로파일 전이양상
| 잠재 프로파일 | 자녀(N=2,229) | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 저의존형 (N=810) | 평균형 (N=898) | 고의존형 (N=521) | |||
| 잠재프로파일 | 비율(%) | 36.4 | 40.3 | 23.3 | |
| 부모 (N=2,229) | 저의존형 (N=755) | 33.9 | 54.4 | 37.9 | 7.6 |
| 평균형 (N=1,103) | 49.5 | 32.9 | 51.5 | 15.6 | |
| 고의존형 (N=371) | 16.6 | 9.7 | 11.8 | 78.6 | |
4. 자녀의 스마트폰 의존도 프로파일에 따른 부모와의 관계적 특징
부모로부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일에 따라 부모와의 관계에 어떠한 차이를 보이는지 <표 6>과 같이 분석하였다. 자녀 성별, 주관적 경제 수준, 부모의 긍정적·부정적 양육태도, 부모와 함께 있는 시간, 부모와의 대화 시간을 검증하였으며 자녀 성별을 제외한 모든 변수가 통계적으로 유의한 평균 차이를 보였다.
표 6
자녀의 스마트폰 의존도 잠재집단에 따른 부모와의 관계적 특징
| 구분 | 저의존형a (N=810) | 평균형b (N=898) | 고의존형c (N=521) | Overall test χ2 | |
|---|---|---|---|---|---|
| M(SE) | M(SE) | M(SE) | |||
| 자녀 성별 | 0.52(0.02) | 0.49(0.02) | 0.49(0.02) | 1.22 | |
| 주관적 경제 수준 | 2.04(0.02) | 1.98(0.02) | 1.94(0.02) | 9.79*** (a>c) | |
| 부모양육태도 | 긍정 | 3.42(0.02) | 3.18(0.02) | 3.07(0.02) | 236.67*** (a>b>c) |
| 부정 | 1.81(0.02) | 2.14(0.02) | 2.62(0.03) | 661.51*** (a<b<c) | |
| 부모와 함께 있는 시간 | 0.67(0.02) | 0.56(0.02) | 0.20(0.02) | 326.10*** (a>b>c) | |
| 부모와의 대화 시간 | 0.72(0.02) | 0.58(0.02) | 0.36(0.02) | 160.27*** (a>b>c) | |
세부적으로 살펴보면, 자녀의 성별은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 한편, 부모가 인식하는 주관적 경제 수준은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났는데, ‘저의존형’에 비해 ‘고의존형’이 주관적 경제 수준을 높게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 부모의 긍정적·부정적 양육태도, 부모와 함께 있는 시간, 부모와의 대화 시간은 모두 통계적으로 유의한 평균 차이를 보였다. 부모의 긍정적 양육태도는 ‘저의존형’, ‘평균형’, ‘고의존형’ 순으로 높았다. 반면, 부모의 부정적 양육태도는 ‘고의존형’, ‘평균형’, ‘저의존형’ 순으로 높게 나타났다. 즉, 자녀의 스마트폰 의존도가 낮은 집단일수록 부모의 양육태도가 비교적 좋은 것으로 나타났다. 부모와의 관계의 양적 측면으로 측정해 볼 수 있는 부모와 함께 있는 시간을 분석한 결과, 자녀의 스마트폰 의존도 ‘저의존형’ 이 가장 높게 나타났으며, ‘평균형’, ‘고의존형’ 순으로 나타났고, 부모와의 함께 있는 시간이 많을수록 스마트폰 의존도가 낮은 집단에 속하는 것으로 나타났다. 부모와의 관계의 질적 측면으로 판단할 수 있는 부모와의 대화 시간을 분석한 결과 ‘저의존형’, ‘평균형’, ‘고의존형’ 잠재집단 순으로 나타났으며, 부모와의 대화 시간이 길수록 자녀의 스마트폰 의존도가 낮은 집단에 속하는 것으로 나타났다.
Ⅴ. 결론 및 논의
본 연구에서는 부모와 자녀의 쌍체 데이터를 활용하여 각각의 잠재프로파일을 유형화하고 그 특성을 살펴보았다. 또한 부모의 스마트폰 의존도가 자녀의 스마트폰 의존도에 영향을 미치는 횡단적 전이관계를 살펴보았으며, 부모로 부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일에 따른 부모와의 관계를 살펴보았다. 스마트폰 활용이 활발해지며 자녀의 사회적 관계가 확대되기 전 단계인 초등학교 6학년 시기를 살펴봄으로써 이에 따른 예방적 접근과 시사점 등을 논의하였다. 주요 결론과 논의는 다음과 같다.
첫째, 부모와 자녀의 스마트폰 의존도에 대한 잠재프로파일 분석 결과 각각 3개가 최적의 잠재프로파일 집단으로 분류되었다. 부모의 잠재프로파일 경우, 부모 전체 응답자의 평균선 이하의 특성을 보인 ‘저의존형(33.9%)’, 평균선과 유사한 특성을 보인 ‘평균형(49.5%)’, 3개의 잠재프로파일 중 가장 높은 스마트폰 의존도 수준을 보인 ‘고의존형 (16.6%)’으로 나타났다. 부모 집단에서는 ‘평균형’, ‘저의존형’, ‘고의존형’ 순으로 높은 소속 비율을 보였다. 자녀의 스마트폰 의존도에 대한 잠재프로파일 분석 결과 역시 3개의 잠재프로파일로 분류되었으며, 자녀 전체 응답자의 평균선을 기준으로 평균선 이하의 특성을 보인 ‘저의존형(36.4%)’, 평균선과 유사한 특성을 보인 ‘평균형(40.3%)’, 3개의 잠재프로파일 중 가장 높은 스마트폰 의존도 수준을 보인 ‘고의존형(23.3%)’으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 부모와 자녀의 스마트폰 의존이 단순한 개인의 선택이 아니라 다양한 사회적, 심리적 요인에 영향을 받을 수 있음(노충래, 김소연, 2016; 이다솔 외, 2019; 조윤주, 2019)을 시사한다. 자녀 집단에서도 ‘평균형’, ‘저의존형’, ‘고의존형’ 순으로 높은 소속 비율을 보였으나 자녀 집단은 ‘고의존형’의 비율이 부모 집단보다 높은 23.3%로 나타났고 부모 집단에 비해 ‘저의존형’은 36.4%로 부모에 비해 다소 높은 비율을 보였다. 이는 자녀들이 부모에 비해 스마트폰에 더 의존적일 가능성이 높아진다는 선행연구 결과(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2022) 와 맥을 같이 한다. 아동기의 스마트폰 의존은 아동의 신체 건강(윤현서 외, 2018)과 정신건강(이상준, 2018; 채인석 외, 2023), 학교생활적응(김지선, 백지숙, 2015) 등에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되었다. 따라서 아동기의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 형성에 영향을 주는 요인들을 조사하여 초등학교 이후 사회적 관계가 확대된 시기에 스마트폰 의존도가 증가하지 않도록 조기 개입 방안을 마련할 필요가 있다.
각 하위영역을 살펴보면, 부모와 자녀 모두 ‘저의존형’과 ‘평균형’ 집단은 하위영역 중 가상세계지향성이 가장 낮고 내성이 가장 높은 반면 부모와 자녀의 ‘고의존형’ 집단은 가상세계지향성이 가장 높은 것으로 나타났다. 부모와 자녀 모두 ‘고의존형’ 집단에서 가상세계지향성이 가장 높다는 결과로부터 ‘고의존형’ 집단의 경우 가족이나 친구들과 함께 있는 것보다 스마트폰을 사용하는 것을 더 즐거워하고 현실 세계보다는 가상의 세계에서 상당한 시간을 보내는 경향이 있음을 알 수 있다. 이는 게임, 소셜 미디어 등을 통해 강화될 수 있다. 한편, 부모와 자녀의 ‘저의존형’ 과 ‘평균형’ 집단에서 일상생활 장애나 가상세계지향성, 금단 보다 내성이 가장 높다는 것은 이 집단의 부모와 자녀 모두 스마트폰 사용 시간을 줄이기 어려워하는 경향이 있으며 스마트폰 사용이 일상화되어 있음을 의미한다. 그러나 스마트폰을 많이 사용하더라도 일상생활에서의 기능수행에는 큰 지장을 받지 않고 현실 생활의 연장선에서 사용하고 있으므로, 균형 잡힌 디지털 사용 교육과 다양한 프로그램 참여 활동을 통해 스마트폰 사용 시간을 관리하여 일상생활을 안정적으로 유지할 수 있도록 지원해야 한다. 더 효과적인 개입을 위해 부모와 자녀에게 동시에 개입이 이루어져야 하고, 양적인 사용 시간 관리뿐만 아니라 스마트폰이 어떤 유형으로 사용했는지 등의 질적 관리지표가 필요하다. 스마트폰의 스크린 타임 기능을 활용하여 스스로 사용 종류와 시간을 스스로 점검하며 관리할 수 있도록 지도가 필요하다. 학교와 부모는 자녀들에게 스마트폰 사용에 있어 자기 통제 기술을 가르치고 가상 세계와 현실 세계의 균형을 이해하는 교육을 강화해야 한다. 한편, 앞서 살펴본 바와 같이 부모가 취약한 ‘내성’ 요인은 자녀 역시 가장 취약한 것으로 확인됨에 따라 이는 가정 내에서 부모가 직접 지도 하는데 어려움이 따를 수 있다. 따라서 아동이 스마트폰을 소유하고 활용할 시기에 가정 내에서 온라인 교육(동영상 시청 교육) 자료로 활용할 수 있도록 영아부터 청소년까지 연령대에 적합한 가족 실천 활동 중심의 교육 개발 및 보급이 필요하다. 특히 ‘고의존형’ 집단에 속하는 자녀를 둔 부모는 스마트폰 사용으로 인한 문제를 예방하기 위한 조기 전략을 마련할 필요가 있으며 학교와 지역사회는 아동의 스마트폰 의존을 낮추기 위한 프로그램과 정책을 개발하여 아동의 스마트폰 사용에 대한 건강한 습관을 장려하고, 스마트폰 의존을 예방할 수 있도록 지원해야 한다.
둘째, 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 양상이 유사하게 나타났으며, 동일한 유형의 잠재집단으로 전이될 가능성이 높게 나타났다. 즉, 모든 잠재프로파일 유형에서 50% 이상이 부모의 스마트폰 의존도 유형과 동일한 형태로 자녀에게 전이되었고 부모의 스마트폰 의존도가 증가할수록 자녀의 스마트폰 의존도도 증가하는 것으로 나타났다. 부모의 스마트폰 의존도 ‘저의존형’ 은 자녀의 ‘저의존형’ 으로 54.4%, 자녀의 ‘평균형’으로 37.9%, ‘고의존형’으로는 7.6% 전이되었다. 부모의 ‘평균형’은 자녀의 ‘평균형’으로 51.5%, ‘저의존형’으로 32.9%, ‘고의존형’ 으로 15.6% 전이되었다. 이러한 연구 결과는 Bandura(1977)의 사회학습이론으로 설명될 수 있다. 자녀는 자신의 가치관과 행동 양식을 형성하는 데 있어 가장 가까이서 관찰할 수 있는 부모를 모델로 삼아 관찰한 행동에 대한 모방으로부터 영향을 받는다. 특히 모델의 지위나 신분, 전문성이 관찰자보다 높을 때 더 모방하게 된다(Zastrow & Kirst-Ashman, 1987/2002, p. 167) . 따라서 부모의 스마트폰 사용 패턴이 자녀의 스마트폰 사용 패턴에 큰 영향력을 미칠 수 있다. 즉, 자녀의 스마트폰 의존도 감소를 위해서는 부모 역시 스마트폰 사용을 줄여야 한다는 것을 시사한다. 부모의 ‘고의존형’에서는 자녀의 ‘고의존형’으로 78.6%, 부모의 ‘고의존형’에서 자녀의 ‘저의존형’으로는 9.7%가, ‘평균형’으로는 11.8%가 전이 되는 것으로 나타났다. 전이확률 분석을 통해 부모의 ‘저의존형’과 ‘평균형’ 전이는 자녀 역시 대부분의 비율이 ‘저의존형’과 ‘평균형’으로 전이되는 것으로 나타났지만, 자녀의 스마트폰 의존도 ‘고의존형’의 전이확률은 높지 않으나 점진적으로 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 부모와 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일이 동일한 유형으로 전이된 경우 ‘저의존형(54.4%)’, ‘평균형(51.5%)’에 비해 ‘과의존형(78.6%)’으로 가장 높게 전이되는 것으로 나타나 부모의 스마트폰 의존도의 강도가 증가할수록 자녀 역시 스마트폰 의존도의 강도가 증가하게 됨을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 가족 내 스마트폰 사용 문화가 세대 간 전이되는 방식을 보여주고, 부모의 행동과 환경이 자녀의 행동 형성에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 보여준다. 부모가 ‘고의존형’일 경우 자녀는 이러한 스마트폰 사용이 사회적으로 용인된다고 인식할 수 있다. 또한 가족 내에서 부모가 자녀와의 대화보다 스마트폰 사용에 더 많은 시간을 사용할 수 있고, 자녀는 사회적 상호관계보다 스마트폰에 더 의존하는 방식을 학습하여 스마트폰 ‘고의존’으로 이어질 수 있다(Lauricella & Cingel, 2020). 이러한 연구 결과는 부모의 스마트폰 의존이 자녀의 스마트폰 의존에 영향을 미치는 것으로 보고한 선행연구 결과(김인숙, 김도연, 2017; 조승희, 조안나, 2021)를 지지한다. 부모의 스마트폰 사용패턴이 자녀의 스마트폰 사용 습관 형성에 결정적인 역할을 할 수 있음을 강조하며, 자녀의 올바른 스마트폰 사용을 위해 가족 중심의 개입이 필요함을 시사한다. 부모가 자녀에게 미치는 영향을 인식하고, 건강한 스마트폰 사용 습관을 형성할 수 있도록 교육 프로그램을 제공해야 한다. 부모가 스마트폰 사용에 많은 시간을 할애하면, 자녀와의 대화나 상호작용이 줄어들 수 있고, 이러한 환경적 요인이 자녀의 스마트폰 의존도를 높일 수 있다는 사실을 인식하여 부모 스스로 자신의 스마트폰 사용을 줄이고 자녀와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 돕는 프로그램이 필요하다. 그리고 부모가 자녀의 스마트폰 사용을 일방적으로 통제하기보다는 자녀와 함께 사용한 내역에 대해 확인하고 이야기하면서 자녀의 스마트폰 사용을 모니터링하는 것이 필요하다. 또한, 자녀의 스마트폰 의존을 예방하기 위해서는 아동에 대한 직접적인 개입뿐만 아니라 부모의 스마트폰 사용을 점검하고 부모의 스마트폰 의존도를 조기에 빠르게 발견하여 스마트폰 과의존 예방과 해소를 위한 과의존 예방교육과 상담을 제공할 필요가 있다. 한국지능정보사회진흥원은 스마트쉼센터 운영을 통해 유․아동, 청소년, 성인을 대상으로 과의존 상담과 예방교육을 실시하고 있다. 온라인상담 및 센터 내방 상담과 더불어 가정방문 상담을 제공하고 있고, 가정상담을 이용할 경우 가정의 양육 환경을 파악할 수 있고 부모와 자녀가 함께 상담을 받을 수 있다. 개입프로그램을 이용하여 자녀뿐만 아니라 부모의 스마트폰 의존을 예방 및 완화시키는 예방교육과 자녀에게 올바른 스마트폰 사용을 관리·지도할 수 있는 부모역량을 향상시킬 수 있도록 지원해야 한다. 개입의 효과를 극대화하기 위해 부모와 자녀의 동시적 개입과 부모교육이 함께 실시되어야 한다.
한편 부모의 ‘저의존형’과 ‘평균형’에서 각각 자녀의 같은 유형으로 전이확률이 높게 나타난 것은 가족 내 건강한 스마트폰 사용 습관의 중요성을 보여준다. 이는 어머니의 스마트폰 사용인식이 자녀의 스마트폰 과의존에 영향을 미치고 나아가 긍정적이고 바람직한 성장에 중요한 영향을 미치는 요인임을 보고한 선행연구 결과(남궁기순, 김희영, 2020)와 맥을 같이 한다. 이러한 연구 결과는 ‘저의존형’과 ‘평균형’의 부모가 가족 내에서 스마트폰 사용에 대한 건전한 규범을 설정하고 모범을 보임으로써 나타난 결과일 수 있다. 가족 내에서 부모가 스마트폰 사용을 적절히 통제하고 스마트폰 사용에 대한 긍정적인 강화를 제공할 때, 자녀는 스마트폰을 건강한 방식으로 사용하는 것을 배울 수 있음을 시사한다. 따라서 역할 모델로서 부모가 자신의 스마트폰 사용 습관을 점검하고 부모를 대상으로 하는 교육 프로그램을 통해 스마트폰 사용에 대한 건강한 습관과 전략을 가르칠 수 있도록 지원해야 한다. 학교와 지역사회 차원에서 디지털 건강을 증진하는 정책을 마련하고, 부모와 자녀가 함께 참여할 수 있는 프로그램을 제공하여 스마트폰 의존도를 관리하는 방법에 대한 교육이 함께 지원되어야 한다. 또한 2022년 스마트폰 과의존 실태조사(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2022)에 따르면, 연령대별 과의존위험군 비율이 청소년만 전년 대비 상승하였고, 대부분 게임 및 영화, TV, 동영상 이용량의 증가로 인한 결과였다. 결국 스마트폰 의존도가 높아졌다는 것은 스마트폰이라는 매개체만 있다면 오픈된 다양한 정보를 받아들이고 접근할 수 있는 환경이 주어졌다는 뜻이기도 하다(안선경 외, 2023). 즉, 스마트폰 활용성은 증가하였지만 아동·청소년이 안전하게 활용할 수 있는 온라인 환경에 대한 안전망이 부족하다는 것으로 유추해 볼 수 있다. 청소년의 온라인 불법도박, 스마트폰을 통한 사이버 불링 등 역기능적 문제 양상에 대한 일차적인 원인은 결국 스마트폰 과도한 사용이며, 이러한 과도한 사용은 스마트폰 초기 사용 시 올바른 사용에 관한 지도와 안전한 온라인 환경 구축으로부터 시작된다. 최근 미국과 유럽에서는 온라인 환경의 발전 속도에 비례하는 청소년 대상 문제들이 심각해지면서 소셜 미디어로부터 이들을 보호하기 위해 유해한 콘텐츠를 제한하고 알고리즘을 규제하는 법적 접근이 이루어지고 있다. 만 14세 미만의 청소년들이 활발히 사용하는 SNS 플랫폼의 계정 보유를 금지하거나 SNS 기업들의 알고리즘을 제한하여 청소년들이 SNS 사용 시 피드가 수집되는 방식을 통제하고 콘텐츠 제공을 금지하는 등 실제적인 움직임이 활발하다(김덕식, 2024). 따라 서 국내에서도 대상의 특성에 따른 온라인 콘텐츠 보호 및 접근과 온라인 행태정보 보호에 관한 세밀한 정책보완이 필요하다. 종합하면, 자녀의 스마트폰 과의존은 부모로부터 많은 영향을 받기 때문에 예방적 접근이 대상으로 부모와 자녀에게 동시적 접근이 필요하며, 이것을 가정 내의 문제로 국한되어서는 안 되며 국가적 차원의 정책적 안전체계가 마련되어져야 한다.
셋째, 부모로부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 잠재집단에 따라 부모와의 관계에 어떠한 차이를 보이는지 분석한 결과 부모의 긍정적·부정적 양육태도, 부모와 함께 있는 시간, 부모와의 대화 시간, 모두 통계적으로 유의한 평균 차이를 보였다. 또한 주관적 경제 수준도 집단 간에 유의한 차이를 보였다. 이러한 연구 결과는 자녀의 스마트폰 의존 문제를 해결하기 위해서는 각 집단의 특성을 고려한 대상 중심적 접근의 필요성을 강조한다. 부모의 긍정적 양육태도는 ‘저의존형’, ‘평균형’, ‘고의존형’ 순으로, 부모의 부정적 양육태도는 ‘고의존형’, ‘평균형’, ‘저의존형’ 순으로 자녀의 스마트폰 의존도가 낮을수록 부모의 양육태도가 좋은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 선행연구 결과 (문두식, 최은실, 2015; 임정아, 김명식, 2018; 최진, 권호장, 2016)와 일치하였다. 부모의 지지적이고 긍정적인 상호작용은 자녀의 건강한 스마트폰 사용을 장려하며, 반대로 부모의 비판적이고 부정적인 상호작용은 자녀로 하여금 충분한 정서적 지지를 느끼지 못하게 하고 이를 스마트폰 사용으로 해소하려는 경향을 높일 수 있다. 자녀의 스마트폰 의존을 예방하기 위해 부모의 양육태도를 향상시키기 위한 부모교육이 제공될 필요가 있다. 부모를 대상으로 하는 교육 프로그램에서 긍정적인 양육 방식과 효과적인 의사소통 기술을 교육하여 부모가 자녀와의 건강한 관계를 형성할 수 있도록 도와야 한다. 학교와 지역사회에서는 부모와 자녀가 함께 참여할 수 있는 프로그램을 개발하여, 가족 단위의 상호작용을 증진시키고, 스마트폰 사용에 대한 의존도를 낮출 수 있는 환경을 조성해야 한다. 또한 부모와의 관계의 양적 측면으로 측정해 볼 수 있는 부모와 함께 있는 시간과 질적 측면으로 판단할 수 있는 부모와의 대화 시간을 분석한 결과 부모와 함께 있는 시간과 대화 시간이 길수록 자녀의 스마트폰 의존도가 낮은 것으로 나타났다. 이는 부모 자녀 간의 양적 상호작용인 함께 있는 시간(김진숙 외, 2014)과 질적 상호작용인 부모와의 대화 시간(이선미, 천우영, 2013)이 자녀의 스마트폰 의존도에 긍정적 영향을 미친다고 보고한 선행연구와 일치한다. 자녀가 부모와 더 많은 질 좋은 시간을 보낼수록 스마트폰에 대한 의존도가 낮아진다. 이러한 연구 결과는 자녀가 부모와 함께하는 시간이 증가할수록 부모가 자녀의 생활을 지도하고 올바른 행동습관 형성에 도움을 줌으로써 자녀의 문제행동을 예방하고 통제할 수 있기 때문일 것으로 보인다. 이러한 결과는 가족 활동 강화의 필요성을 시사한다. 가족이 함께하는 시간과 활동을 증진하는 것이 자녀의 스마트폰 의존도를 줄이는 효과적인 전략이 될 수 있다. 예를 들어, 정기적인 가족 게임의 밤 시간을 갖거나 야외활동, 공동 취미 활동 등을 통해 스마트폰 사용 시간을 감소시켜 스마트폰 의존을 예방할 수 있다. 정부 차원에서 유연 근무 시간, 자녀 돌봄 휴가 등의 가족 친화적 인 정책을 마련하여, 부모가 가정에서 충분한 시간을 자녀와 함께 보낼 수 있도록 지원해야 한다. 가정 경제 수준에 있어서는 주관적 경제 수준이 낮을수록 자녀의 스마트폰 의존도가 높은 것으로 나타났다. 이는 가정 경제 수준이 자녀의 스마트폰 의존에 영향을 미치는 것으로 보고한 선행연구 결과(이인숙, 2018; 정준수, 이혜경, 2020)와 일치한다. 이는 가구 소득이 높을수록 부모가 자녀의 스마트폰 사용을 더 엄격히 관리하고, 다양한 여가 활동 기회를 제공함으로써 스마트폰 의존을 예방할 수 있기 때문일 것으로 보인다. 이러한 결과는 저소득 가정을 대상으로 경제적 부담 없이 참여할 수 있는 다양한 비디지털 활동 기회를 제공할 필요성을 제안한다.
본 연구의 제한점과 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 부모의 스마트폰 의존이 자녀의 스마트폰 의존으로 전이되는 양상을 기초 연구 차원에서 횡단적 전이관계로 살펴보았다. 후속 연구에서는 연구 모형을 확장하여 횡단적 잠재전이 분석을 통해 부모로부터 전이된 자녀의 스마트폰 의존도 잠재프로파일의 종단적인 변화를 살펴본다면 중장기적으로 아동·청소년의 스마트폰 의존도를 감소시킬 수 있는 실천적 접근이 필요한지 대안을 마련할 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서는 부모의 스마트폰 의존에서 자녀의 스마트폰 의존으로의 전이 양상과 자녀의 스마트폰 의존도 잠재집단에 따른 부모와의 상호작용에 있어 성별에 따른 차이를 탐색해 볼 필요성이 있다. 선행연구에 따르면 청소년 시기의 성별에 따른 발달적 특성이 다르며 청소년의 성별에 따라 부모의 양육태도가 자녀의 스마트폰 의존에 미치는 영향이 다를 수 있으므로(안영미 외, 2022), 후속 연구에서는 성별에 따른 아동의 스마트폰 의존도 잠재프로파일 유형이 부모와 자녀 간의 전이 양상에 차이가 있는지와 부모와 자녀 각각 종단적 접근해 볼 것을 제안한다.
이러한 제한점에도 불구하고, 본 연구는 그동안 자녀의 스마트폰 의존도를 개인적 문제로 초점화하였던 변수 중심적 접근의 연구들과 달리 대상 중심적 접근을 통해 어린 시절 부모로부터 받는 영향을 고려한 부모와 자녀의 스마트폰 의존의 횡단적 전이관계를 동시에 살펴보았다는 점에서 연구적 가치를 갖는다.
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