걷는 도시 서울, 스몸비에 어떻게 대응해야 할까?
글쓴이: siadmin / 작성시간: 월, 12/21/2020 - 15:07
서울시민 69%가 보행 중 스마트폰 사용
- 특히 30대 이하에서는 스마트폰 사용률이 80% 이상임
표 1 보행 중 스마트폰 이용 여부 (단위: %)
| 연령 | 15~19세 | 20~29세 | 30~39세 | 40~49세 | 50~59세 | 60세 이상 | 계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 사용함 | 84.0 | 85.7 | 86.8 | 71.7 | 55.6 | 50.0 | 69.0 |
| 사용하지 않음 | 16.0 | 14.3 | 13.2 | 28.3 | 44.4 | 50.0 | 31.0 |
출처: 「빅데이터와 딥러닝 활용한 서울시 보행사고 분석과 시사점(서울연구원, 2020)」 중 <보행행태 분석을 위한 스마트폰 사용실태 조사>, 서울시민 1,000명 대상, 2020년 6월1일~6월8일 웹조사 실시(자세한 조사개요는 보고서 참조)
보행 중 동영상 시청, 게임 같은 몰입도 높은 행위를 하는 경우도 69%에 달해
- 보행 중 주로 하는 스마트폰 활동은 ‘통화(70.1%)’-‘메신저(68.8%)’-‘지도(63.2%)’-‘음악(48.7%)’-‘동영상(44.9%)’-‘뉴스(36.7%)’ 이용 순
- 그러나 ‘동영상 시청(44.9%)’, ‘게임(23.6%)’ 등의 몰입도가 높은 활동도 많아
표 2 보행 중 이용하는 스마트폰 활동 (단위: %)
| 구분 | 통화 | 메신저 | 지도 | 음악 | 동영상 | 뉴스 | 소셜 | 쇼핑 | 금융 | 게임 | 만화 | 배달 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 계 | 70.1 | 68.8 | 63.2 | 48.7 | 44.9 | 36.7 | 36.1 | 34.8 | 33.8 | 23.6 | 18.8 | 17.7 |
출처: 「빅데이터와 딥러닝 활용한 서울시 보행사고 분석과 시사점(서울연구원, 2020)」 중 <보행행태 분석을 위한 스마트폰 사용실태 조사>, 서울시민 1,000명 대상, 2020년 6월1일~6월8일 웹조사 실시(자세한 조사개요는 보고서 참조)
보행 중 스마트폰 활동은 연령대별로 차이가 있으며 10대는 SNS, 20~30대는 메신저, 40대 이상은 통화의 비중이 높아
- 10대는 SNS(69.0%)-메신저(61.9%)-음악(59.5%),
- 20대는 메신저(75%)-음악(66.7%)-지도(58.3%),
- 30대는 메신저(76.8%)-통화(69.5%)-지도(68.2%),
- 40대는 통화(70.5%)-메신저(68.2%)-지도(61.2%),
- 50대는 통화(82.8%)-지도(71.7%)-메신저(64.6%),
- 60대 이상은 통화(83.2%)-지도(70.4%)-메신저(58.4%) 순으로 나타남
표 3 연령대별 보행 중 이용하는 스마트폰 활동 (단위: %)
| 통화 | 지도 | 쇼핑 | 게임 | 동영상 | 음악 | 메신저 | 소셜 | 뉴스 | 만화 | 배달 | 금융 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 15~19세 | 50 | 26.2 | 21.4 | 38.1 | 52.4 | 59.5 | 61.9 | 69.0 | 9.5 | 35.7 | 7.1 | 2.4 |
| 20~29세 | 56.3 | 58.3 | 34 | 29.9 | 53.5 | 66.7 | 75.0 | 50.0 | 20.8 | 28.5 | 20.1 | 26.4 |
| 30~39세 | 69.5 | 68.2 | 43 | 31.8 | 50.3 | 55.6 | 76.8 | 45.0 | 40.4 | 27.8 | 29.1 | 38.4 |
| 40~49세 | 70.5 | 61.2 | 42.6 | 22.5 | 41.9 | 48.8 | 68.2 | 24.0 | 51.9 | 17.8 | 18.6 | 40.3 |
| 50~59세 | 82.8 | 71.7 | 29.3 | 13.1 | 37.4 | 37.4 | 64.6 | 27.3 | 40.4 | 7.1 | 11.1 | 41.4 |
| 60세 이상 | 83.2 | 70.4 | 26.4 | 11.2 | 35.2 | 24.8 | 58.4 | 17.6 | 40.8 | 1.6 | 8.8 | 34.4 |
출처: 「빅데이터와 딥러닝 활용한 서울시 보행사고 분석과 시사점(서울연구원, 2020)」 중 <보행행태 분석을 위한 스마트폰 사용실태 조사>, 서울시민 1,000명 대상, 2020년 6월1일~6월8일 웹조사 실시(자세한 조사개요는 보고서 참조)
※ 메신저는 카카오톡·라인 등이며, SNS는 페이스북·인스타그램 등
‘스마트폰 사용으로 전방 확인을 안 해 충돌 위험’이 73.9%로 최대 불편요인
- 그 외에도 느린 보행속도(18.3%), 사선으로 걷는 행위(5.1%) 등이 지적됨
표 4 보행 중 불편을 주는 타인의 행태 (단위: %)
| 구분 | 느린 보행속도 | 사선으로 걷는 행위 | 전방확인하지 않아 충돌 위험 | 소음 유발 |
|---|---|---|---|---|
| 계 | 18.3 | 5.1 | 73.9 | 2.4 |
출처: 「빅데이터와 딥러닝 활용한 서울시 보행사고 분석과 시사점(서울연구원, 2020)」 중 <보행행태 분석을 위한 스마트폰 사용실태 조사>, 서울시민 1,000명 대상, 2020년 6월1일~6월8일 웹조사 실시(자세한 조사개요는 보고서 참조)
스몸비들의 차량사고 발생 시 가해자 지정을 찬성하는 비율도 75%로 높아
표 5 스몸비-차량 사고 발생 시 스몸비 가해자 지정에 대한 의견 (단위: %)
| 구분 | 찬성 | 반대 | 모름 |
|---|---|---|---|
| 계 | 74.9 | 13.5 | 11.6 |
출처: 「빅데이터와 딥러닝 활용한 서울시 보행사고 분석과 시사점(서울연구원, 2020)」 중 <보행행태 분석을 위한 스마트폰 사용실태 조사>, 서울시민 1,000명 대상, 2020년 6월1일~6월8일 웹조사 실시(자세한 조사개요는 보고서 참조)
보행 중 스마트폰 사용의 적절한 조치는 캠페인 등 시민인식 개선(37%)이 1위
- ‘보행 안전을 위한 스마트폰 경고 기술 개발(25.3%)’ 등 소극적 대응을 선호하는 사람들이 61.8%로 절반 이상
- 사고 유발 시 과실 비율 부과(20.5%). 보행 시 스마트폰 이용 금지 제도 마련(17.4%) 등 적극적인 조치를 찬성하는 비율은 37.9%
표 6 보행 중 스마트폰 이용자들을 대상으로 한 개선방안 (단위: %)
| 구분 | 보행 시 스마트폰 이용 금지 제도 마련 | 사고 유발 시 과실 비율 부과 | 캠페인 등 시민 인식 개선 | 보행 안전을 위한 스마트폰 경고 기술개발 |
|---|---|---|---|---|
| 계 | 17.4 | 20.5 | 36.5 | 25.3 |
출처: 「빅데이터와 딥러닝 활용한 서울시 보행사고 분석과 시사점(서울연구원, 2020)」 중 <보행행태 분석을 위한 스마트폰 사용실태 조사>, 서울시민 1,000명 대상, 2020년 6월1일~6월8일 웹조사 실시(자세한 조사개요는 보고서 참조)