무작위응답기법
쉽게 풀면
"작년에 세금을 탈루한 적이 있습니까?" 같은 질문은 사실대로 답하면 불이익을 받을까 봐 거짓으로 답하기 쉽습니다. 무작위응답기법은 이런 문제를 교묘하게 피해 갑니다. 예를 들어 응답자에게 동전을 던지게 한 뒤, "앞면이 나오면 실제 질문(세금을 탈루한 적이 있다)에 솔직히 답하고, 뒷면이 나오면 무조건 '아니다'라고 답하라"고 지시합니다. 연구자는 그 사람이 어떤 동전이 나왔는지, 그래서 진짜 답을 한 것인지 지시대로 '아니다'라고 답한 것인지 전혀 알 수 없습니다. 그런데도 동전이 앞뒤 각각 50% 확률로 나온다는 사실을 알고 있으므로, 전체 응답자 중 '그렇다'라고 답한 비율을 수학적으로 역산하면 실제 탈루 비율을 추정할 수 있습니다. 개인의 답은 철저히 보호되면서도 집단 전체의 경향은 파악할 수 있는 셈입니다.
왜 중요한가
탈세, 마약 사용, 불법 행위, 편견 등 사회적으로 바람직하지 않다고 여겨지는 주제는 직접 질문할 경우 응답자가 사실을 숨기거나 거짓으로 답하는 경향이 강해 조사 자체의 타당성이 떨어집니다. 무작위응답기법은 개인의 답을 원천적으로 익명화함으로써 이런 편향을 줄이는 방법으로, 범죄학·보건학·설문조사 방법론 연구에서 민감한 변수의 유병률이나 비율을 추정할 때 자주 활용됩니다. 이 기법에서 파생된 여러 변형 기법은 조사방법론 연구 자체의 주제이기도 합니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
이 문장은 "부정행위를 한 적 있습니까?"라고 직접 물었을 때보다, 응답이 보호된다고 느낄 때 사람들이 더 솔직하게 답한다는 것을 보여줍니다.
보건학 연구에서 민감한 행동의 실제 유병률을 더 정확히 추정하기 위해 이 기법을 적용한 사례를 설명할 때 쓰입니다.
사회조사에서 응답자의 태도나 편견처럼 직접 묻기 어려운 문항을 다룰 때의 적용 사례를 나타냅니다.
조금 더 깊게 보면
원래의 워너(Warner) 모형 외에도, 무관한 질문과 짝지어 답하게 하는 관련없는질문모형(unrelated question model)이나 카드를 이용해 확률 장치를 시각적으로 제공하는 방식 등 다양한 변형이 개발되어 있습니다. 실제 비율을 추정할 때는 무작위 장치의 확률(예: 동전 앞면이 나올 확률)을 알고 있다는 전제 하에 최대우도추정 등을 이용해 민감 특성의 모비율을 역산하며, 이 추정치의 분산은 직접질문 방식보다 커지는 경향이 있어 표본크기를 충분히 확보하는 것이 중요합니다.
주의할 점
무작위응답기법은 개인정보를 보호해 사회적바람직성편향을 줄이는 데는 효과적이지만, 응답자가 무작위 장치의 지시를 정확히 이해하고 따라야 하므로 절차가 복잡해질수록 오히려 응답 오류가 늘어날 수 있습니다. 또한 개인별 응답을 알 수 없는 구조이기 때문에 집단 전체의 비율만 추정할 수 있을 뿐, 개인 수준의 분석에는 쓸 수 없습니다.