연구논문 : 응답자의 성격특성과 성향점수 매칭기법을 활용한 모바일 조사 향상방안 연구 = Estimates from Mobile Survey by Propensity Score Matching : Using Respondents` Personality Traits

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 성격특성변수를 활용하여 성향점수 매칭방법을 실시하고 성향점수 가중법을 보완하여 모바일 조사의 추정치 보정을 향상시키는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 모바일 조사회사의 협조하에 모바일 조사자료를 수집하고, 한국종합사회조사(KGSS)의 2009년 및 2011년도 자료를 준거자료로 삼아 분석을 실시하였다. 우선 준거자료와 사회 인구학적 변수를 매칭시켜 모바일 응답자를 표집하여 성향점수 추정에 사용되는 변수를 성격특성 10문항만으로 최소화하였다. 다음으로 실험집단으로 설정한 KGSS 응답자와 유사한 성향점수를 가진 모바일 응답자를 매칭으로 추출하여 모바일 응답자의 주관적 정치성향을 보정하였다. 분석의 결과 성향점수 매칭방법은 가중법과 일관되며 다소 향상된 추정결과를 보였는데, 인근이웃 매칭방법의 경우 자료 간 정치성향의 차이를 보정 전에 비해 33.6%, 성향점수 가중법에 비해 9.4%를 줄였으며, 두 자료 간 성격특성의 분포 또한 가장 동일하게 조정하였다. 본 연구의 의의는 첫째, 성격특성은 가변성이 적은 응답자 특성으로서 성향점수 계산에 유용함을 보였으며, 둘째, 신속성을 요구하는 모바일 조사의 특성에 맞게 적은 문항수를 보정방식에 활용 하였으며, 셋째, 매칭기법을 통해 보정의 직관성을 높이고 가중법을 포함한 성향점수 활용의 타당성을 검토하였다는 데 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to reduce estimation biases from mobile survey by employing propensity score matching based on respondents` personality. Firstly, we selected 2009 and 2011 Korean General Social Surveys(KGSS) as reference data and then sampled mobile survey respondents by one-to-one matching to those of 2011 KGSS based on sociodemographic dimensions. Secondly, we chose subjective political orientation as an outcome variable for estimation whose mean values are statistically identical between the two years of KGSS but more conservative than that of mobile respondents. Thirdly, we performed propensity score matching by 10 items of personality in a consistent way with propensity score weighting and produced a comparable but better performance than that of weighting. Our conclusions are threefold: First, personality traits are stable enough to be a basis of propensity score. Second, combining pre-survey matching by sociodemographic traits and after-survey matching by the small number of items can provide a cost-effective way of bias correction by coping with impatient mobile respondents. Third, propensity score matching provides us with more intuitive tools than weighting to improve the validity of propensity score methods.