연동 측정 및 분석에 대한 고찰

제가 독일 SMI사로부터 아이트래킹에 대한 전반적인 기술과 지식을 배우기 시작한 2008년부터 2018년 현재까지 다양한 분야에서 연구 및 리서치를 진행하고 계신 분들과 수 많은 미팅을 진행해 오고 있습니다. 미팅을 진행하면서 다양한 논의 가운데 반복되는 화제가 있는데요. 바로 '연동' 입니다. 연동이라는 의미를 간략히 설명하면 여러 기기(devices)를 서로 연결(?)하여 동일한 시간 정보로 데이터를 측정하고, 측정된 데이터를 통합하여 분석하는 것을 의미합니다.

데이터 연동은 '동일한 시간 선상(타임라인)'에서 각각의 데이터를 살펴보고 분석할 수 있어야 합니다.

서로 다른 성격의 기기를 서로 연동하여 측정, 분석하는 이유는 무엇일까요?

연구 목적과 성격에 따라 다양한 의견이 있을 수 있습니다만, 개별 데이터 만으로 그 의미를 파악하고 결정하는데 있어서 다소 한계(제약)가 있을 때 유사한 성격의 데이터를 비교, 대조함으로써 그 의미를 보다 분명하고 명확하게 규명하기 위한 목적의 의미가 있지 않을까 싶습니다. 또 다른 관점으로 여러 개별 데이터들을 통합하여 데이터 간의 상관관계, 순차성을 살펴봄으로써 특정 이벤트가 다른 이벤트에 미치는 영향을 규명하기 위한 것도 있습니다.

어떠한 목적이든지 데이터 연동에 있어서 가장 중요한 점은 '동일한 시간 선상(타임라인)'에서 각각의 데이터를 한 데 묶어(?) 살펴 볼 수 있어야 한다는 것입니다. 이 부분이 성립되지 않으면 연동의 의미가 퇴색되어 개별 데이터를 분석하는 것과 다름이 없습니다.

지난 시간 동안 연동이라는 의미는 대부분 '(서로 다른 기기를) 연동하여 측정'하는 것에 있었습니다. 예를 들어 ERP - Eye Tracking 연동 측정법에서 자극물이 실험 참가자에게 제시될 때마다 트리거 신호(trigger signal)를 ERP 레코더로 송신합니다. 레코더는 자극물이 제시될 때마다 트리거 신호를 수신하여 레코딩이 종료된 후, 연구자는 입력된 트리거 신호를 기준으로 하여 일정 시간 간격으로 데이터를 추출하여 분석합니다. 

이 경우 실험 참가자에게 자극물이 제시되는 시점만 알 수 있으나, 자극이 제시되는 동안 실험 참가자가 자극물의 어떤 부분을 응시했는지에 대한 정보는 별도 아이트래킹 분석을 통해 확인해야 하고 개별적으로 데이터를 비교, 분석해야 합니다. 즉, ERP 분석은 A라는 소프트웨어, 시선 데이터 분석은 B라는 소프트웨어서 각각 진행하며, 분석 데이터을 비교하거나, 데이터 간의 관계, 순차성을 살펴보려면 별도의 방법(?)을 통해 진행해야 하는 과제도 있습니다.

이와 같은 방식도 연동이라는 큰 범위에는 속할 수 있지만, 분석 과정에서 효율성이 낮음을 물론 추후 데이터를 관리하는데 어려움이 있습니다. 제가 생각하는 그리고 지향하는 연동은 하나의 플랫폼에서 동일한 시간 선상에 서로 다른 기기로부터 측정된 데이터를 모두 불러들여 이를 가공하여 분석할 수 있는 방식이어야 한다는 것입니다. 이를 통해 상호 간의 데이터를 통합적으로 분석하고, 근본적으로 체계적인 데이터 관리까지 이루어져야 합니다.

실제 측정 환경에서는 다양한 이유와 제약으로 인하여 이러한 연동 방식이 꽤 까다로운 것으로 알고 있습니다. 딱히 정답이 있는 것은 아니지만, 독자분들의 연구에 조금이나마 도움을 드리고자 저희 베리슨이 연동 및 데이터 분석을 진행했던 사례를 소개하는 계획을 갖고 있으니 관심있는 연구자분들의 관심 부탁드립니다. 

본 포스트를 통해 연동에 대한 필요와 그 의미를 생각해 볼 수 있는 시간이었길 바라며, '연동 측정 및 분석'과 관련하여 의견 주실 독자분들은 본 포스트 하단에 댓글 남겨 주시면 많은 도움이 될 것 같습니다.