LASSO 방법을 이용한 프라이버시 침해 우려 행태 분석

• 영문명: Analysis of Privacy Invasion Concern Using LASSO Method
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 엄지은(Jieun Eom) 전승환(Seungwhan Jeon) 전수영(Sooyoung Cheon)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.21 No.1, 95~106쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.02.28

국문 초록

다양한 미디어 채널 사용이 급격히 증가함과 동시에 각종 서비스와 미디어 콘텐츠를 이용하기 위해서는 개인정보를 기재해야한다. 하지만 요즈음 급증하고 있는 개인정보의 유출에 많은 문제점이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 2014년-2017년 기간 동안의 미디어패널 자료를 이용하여 프라이버시 침해 우려 정도에 대해 다방면으로 분석을 진행하였다. 보통 설명변수가 많을 경우 다중공선성 및 과적합 문제가 발생하게 되는데 이를 해결하기 위해 벌점화 모형 중에서 LASSO 방법이 주로 사용된다. 이에 본 논문에서는 LASSO 회귀모형으로 연도별 프라이버시 우려 정도에 미치는 변수를 선택한 후 의사결정나무 분석을 이용하여 프라이버시 침해 우려에 관한 이용자들의 특징을 분류해보았다. 분석 결과, 개인 프라이버시 침해에 대해 2014년-2017년 각각 SNS 활동, 스마트폰 이용시간, 와이파이존 이용시간, 인터넷 카페 활동 빈도가 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 성별과 핸드폰 제조사 브랜드 별로 나누어 분석해본 결과, 남성들은 카오디오, 문서작업, 가구원 수에 영향을 많이 받고, 여성들은 월평균 소득, 수면시간, 애플리케이션 관련 지출금액, 음악/음원 청취 시간에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 핸드폰 브랜드별 분석 결과에서 삼성과 LG는 연도 추세를 따라가는 공통점도 보였지만 세 브랜드 모두 각자의 특징을 보였고, 특히 애플의 경우 삼성, LG와는 확연히 다른 형태를 보였다.

영문 초록

As the use of various media channels increase rapidly, personal information must be filled to use various services and media contents. However, there are many problems in leakage of personal information. This study analyzes various aspects of the degree of privacy invasion concern using media panel data from 2014 to 2017. When model includes many variables, multi-collinearity and overfitting problems generally arise. This paper uses LASSO to solve these problems. For privacy invasion concern, we selected variables by LASSO and then classified the characteristics of users by decision tree analysis. The results show that SNS activity, smartphone or Wi-Fi zone usage time, and frequency of internet cafe activities have the greatest impact on personal privacy invasion. Also, men are strongly influenced by car audio, document work, and number of household members, and women are more likely to be affected by average monthly income, sleeping time, amount spent in applications, and music listening time. Samsung, LG and Apple show their own characteristics, although Samsung and LG have similar trends by year. Especially, Apple has a distinctly different trend from others.

목차

1. 소개

2. 미디어 패널 자료

3. LASSO 회귀 모형

4. LASSO회귀 모형을 통한 의사결정나무 분석

5. 성별과 핸드폰 브랜드별 LASSO회귀 모형을 통한 의사결정나무 분석

6. 결론

키워드

LASSO 회귀 의사결정나무 미디어패널 다중공선성 과적합 LASSO regression decision tree media panel multi-collinearity over-fitting.