Latent Profile Classification and Exploration of Predictive Factors of Artificial Intelligence (AI) Acceptance Levels Among Individuals with Hearing Impairments

본 연구는 청각장애인의 인공지능 수용 경향을 다차원적으로 탐색하고, 이에 영향을 미치는 주요 예측 요인을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2023 디지털정보격차 실태조사 에 참여한 장애인 응답자 중 청각장애인 198명의 데이터를 활용하였으며, 잠재 프로파일 분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 인공지능 수용 집단을 유형화하고 예측 요인의 영향을 검증하였다. 분석 결과, 전체 응답자는 ‘균형형 예비수용집단’, ‘실용형 저인지집단’, ‘정보형 회피집단’, ‘기대형 소외집단’의 네 개 잠재집단으로 분류되었으며, 인공지능 사용경험과 디지털기기 이용능력은 수용경향을 통계적으로 유의하게 예측하는 핵심 요인으로 나타났다. 반면, 디지털기기 이용효능감, 디지털 기술에 대한 태도, 성별, 연령대는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 특히 인공지능 사용경험은 ‘실용형 저인지집단’ 및 ‘정보형 회피집단’과의 비교에서 모두 통계적으로 유의한 예측 요인으로 나타나, 실제 체험을 통해 인공지능 기술의 효용을 경험하는 것이 수용경향 향상에 결정적인 역할을 함을 확인하였다. 또한 디지털기기이용능력은 ‘정보형 회피집단’과의 비교에서 통계적으로 유의미한 영향을 미쳐, 청각장애인의 경우 디지털기기 조작 과정에서의 인지적 부담이 수용 회피로 이어질 수 있음을 시사하였다. 본 연구의 결과는 디지털 취약계층의 기술수용을 이해하고, 체험 중심의 실천적 개입 및 환경 개선 중심의 정책 설계를 위한 근거를 제공할 것으로 기대한다.