The Mediating Effect and Moderating Effect of Pseudonymized Information Combination in the Relationship Between Regulation Factors of Personal Information and Big Data Utilization
Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 논의와 가설설정 Ⅲ. 연구설계 Ⅳ. 실증분석 결과 Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점 References
최근 빅데이터 활용의 영향요인으로 개인정보 규제요인과 가명정보 결합이 핵심 정책수단으로 등장하고 있다. 본 연구는 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용의 관계에서 제3의 변수로서 가명정보 결합의 매개효과 및 조절효과를 실증분석하였다. 분석결과, 첫째, 개인정보 규제요인 중 개인정보 정의, 개인정보 동의, 법령위반 처벌강도 요인이, 그리고 가명정보결합요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 빅데이터의 활용에 정(+)의 유의한 관계를 보였다. 둘째, 가명정보결합 요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 정(+)의 매개효과를 보였다. 셋째, 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 가명정보 결합기관 유형인 자유형, 중개형, 지정형의 순서에 따라 조절효과가 다를 것이라는 가설은 기각되었다. 이상의 분석결과를 기반으로 개인정보 보호와 빅데이터 활용이 조화를 이루는 ‘착한규제’의 정책대안을 제시하였다.
Recently, increasing use of big data have caused regulation factors of personal information and combination of pseudonymized information to emerge as key policy measures. Therefore, this study empirically analyzed the mediating effect and moderating effect of pseudonymized information combination as the third variable in the relationship between regulation factors of personal information and big data utilization. The analysis showed the following results: First, among personal information regulation factors, definition regulation, consent regulation, supervisory authority regulation, and punishment intensity regulation showed a positive(+) relationship with the big data utilization, while among pseudonymized information combination factors, non-identification of combination, standardization of combined pseudonymized information, and responsibility of combination were also found to be in a positive relationship with the use of big data. Second, among the factors of pseudonymized information combination, non-identification of combination, standardization of combined pseudonymized information, and responsibility of combination showed a positive(+) mediating effect in relation to regulation factors of personal information and big data utilization. Third, in the relationship between personal information regulation factors and big data utilization, the moderating effect hypothesis that each combination institution type of pseudonymized information (free-type, intermediary-type, and designated-type) would play a different role as a moderator was rejected. Based on the results of the empirical research, policy alternatives of ’Good Regulation’ were proposed, which would maintain balance between protection of personal information and big data utilization.
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