행동관찰분석 리서치 & 관련 툴에 대하여

행동관찰분석 리서치에 있어서 ‘행동(Behavior)’이라는 단어는 '활동(Activity)', '상호작용(Interaction)', '발성(Vocalization)', '이동 또는 움직임(Movement)', '신체적인 자세(Body Posture)', '얼굴 표정(Facial Expression)', '생리 현상(Physiological phenomenon)' 등 다양한 의미를 포함하고 있습니다. 이와같은 행동들을 측정하고 분석하는 목적과 이유는 무엇일까요?

예를 들어 대규모 생산 라인을 갖춘 작업장에서 작업자들의 행위 및 동선을 분석하여 사고를 방지하고 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 목적, 신규로 출시하는 가전제품(냉장고, 세탁기, TV, 에어컨, 건조기 등..)을 소비자들이 사용하는 방법 및 과정을 살펴보고 이 가운데 오작업이나 이후 행동을 방해하는 요소가 무엇인지 파악하여 개선하기 위한 목적, 도서관 등과 같은 공공 시설을 이용하는 이용자들의 불편 사항을 개선하기 위한 목적과 같이 다양한 목적과 이유를 고려할 수 있습니다. 

즉, 관찰 환경 및 상황에서 발생하는 행동 여부, 빈도 수, 지속시간, 지연시간 등을 계측하여 이를 객관적인 수치값으로 변환하여 분석함으로써 상황에 따른 행동 과정을 이해함으로써 사용자 및 이용자들이 불편함을 최소화고 편안하게 이용 환경을 제공하기 위하여 행동관찰분석 리서치를 진행합니다.

독자들의 이해를 돕기 위하여 이미지를 준비했습니다. 아래 이미지는 요리 과정에서 발생하는 일련의 행동을 정의하고, 행동 부호화('코딩'이라고 표현함) 과정을 거쳐 시각적인 결과물로 표현한 것입니다.

요리 과정과정에서 발생하는 다양한 행동(코딩 예)

요리 과정에서 발생하는 여러 행동들.. 

가장 먼저 레피시를 읽고(reading), 채소를 잘게 썰어(chopping) 넣으며, 골고루 잘 섞이도록 저은(stirring) 후, 추가적으로 채소를 더 많이 썰어(chopping) 넣은 후, 맛(Drinking)을 보고, 다시 레시피를 읽는(reading)일련의 행동을 수행하고 있는 과정을 시간 데이터와 함께 나타내고 있습니다.

그렇다면 행동을 측정하는 전통적인 방법은 어떠한 것이 있을까요? 

행동이 발생하는 상황과 과정을 직접 눈으로 관찰하면서 스톱워치를 사용하여 행동지속 시간, 횟수 등을 노트에 기록하는 방식을 생각해 볼 수 있습니다. 또 다른 방법으로는 행위과정을 카메라를 사용하여 촬영(기록)한 후, 이를 PC로 가져와 동영상 재생 플레이어에서 이를 확인하면서 Microsoft사 Excel 등과 같은 프로그램에 행동 정보를 입력, 정리하는 방법도 있습니다.

이와 같은 방법은 접근성이 쉬워 누구나 접할 수 있는 장점이 있습니다만, 못지않게 한계점도 있습니다. 예를 들어 행동 정보를 기록하는 동안 발생하는 행위에 대해서는 관찰할 수 없으며, 기록된 데이터는 객관성이 결여된 주관적인 데이터의 성격을 띄게 됩니다. 무엇보다 관찰 후 기록된 데이터를 분석하기 위해서는 별도의 작업으로 인한 시간과 수고로움이 필요로하게 됩니다.

최근 몇 년 전부터 해외에서는 행동관찰분석 리서치에 있어서 이와 같은 한계를 보완하고 보다 효율적으로 일련의 과정을 수행할 수 있는 행동관찰분석 전문 프로그램(The Observer XT)을 사용하는 연구자들이 증가하고 있습니다. 

행동부호화 이미지 예시: 동영상을 재생하면서 사전 정의된 행동들을 키보드 key 입력을 통해 행동 정보를 시각화.

관심있는 행동 리스트를 규정/정의하고, 다양한 관점에서 촬영된 행동/행위 동영상을 전용 프로그램 플랫폼으로 불러들인 후, 동영상을 재생하면서 행동이 발생하는 시점에서 간단히 키보드의 키(key)를 누름으로써 행동 정보를 기록, 입력합니다. 이러한 일련의 과정을 마친 후, 몇 번의 마우스 클릭으로 표, 그래프와 같은 시각적인 결과물로 데이터를 변환하여 행동 간의 여러 값을 한 눈에 비교합니다. 뿐만 아니라 특정 행동들을 중심으로 조건을 설정하여 행동들 간의 상관관계를 규명하고, 이를 근거로 인사이트를 도출합니다.

아래 이미지는 부호화된 행동 데이터의 표 형식과 그래프 입니다.

부호화된 행동의 테이터 표

부호화된 행동에 대한 Mean Duration, Total Duration, Rate per minute, Total number 등을 프로그램에서 자동으로 계산할 수 있으며, 이를 근거로 자체적으로 그래프로 나타낼 수 있습니다.

(상기 표에서는 4가지 지표 값만 제시되어 있으나 이외에도 Minimum duration, Standard deviation, Stand error, Percentage, Percentile 등 통계값을 추가할 수 있습니다.)

부호화된 행동의 데이터 그래프.(이미지는 Mean duration)

이와 같이 행동관찰분석 전문 프로그램(The Observer XT)을 사용함으로써 행동/행위/행태 관련 정보를 수치 데이터로 계량화하고, 이를 연구자가 원하는 형태의 데이터로 가공한 후, 행동 데이터의 상관관계를 분석할 수 있는 장점이 있습니다. 단점으로는 이러한 프로그램을 구입하기 위해서는 비용이 든다는 점이 있습니다.
비록 구입 비용에 들더라도 연구자는 다수의 행동관련 연구 프로젝트를 지속적으로 수행하고 이를 체계적으로 관리, 운영함으로써 업무 및 연구의 효율성을 향상시킬 수 있다면 사용을 고려해 보는 것도 좋을 것 같습니다.

다음 포스트에서는 행동관찰분석 툴로서의 역할/기능 이외에 행동 데이터에 외부 데이터(External Data)를 불러들여 연동(integration)하는 기능에 대해 소개할 예정입니다. 구독자 분들의 많은 관심 부탁드립니다.