역할 기반 시뮬레이션으로 노년층 온라인 사기 예방

초록

본 연구는 노년층을 대상으로 ‘피해자(Experiencer)’, ‘도우미(Helper)’, ‘관찰자(Observer)’ 세 가지 역할을 부여한 온라인 사기 교육 시뮬레이션 ROLESafe를 개발하고, 144명의 중국 노인들을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, Experiencer와 Helper 역할이 정적 교육보다 사기 단서 인식 능력을 유의하게 향상시켰으며, Helper가 Observer보다 우수한 성과를 보였다. 다만, 사후 평가에서는 역할 간 차이가 사라졌다. 연구는 다중 역할 시뮬레이션이 노년층 사기 인식 제고에 효과적임을 제시하고, 향후 교육 설계에 대한 시사점을 제공한다.

상세 분석

이 논문은 노년층이 온라인 사기의 주요 표적이 된다는 사회적·기술적 배경을 제시하고, 기존의 일방향 교육이 실천 전이와 몰입을 저해한다는 한계를 지적한다. 이를 극복하기 위해 저자들은 ‘Experiencer(사기 체험)’, ‘Helper(피해자 지원)’, ‘Observer(사기 관찰)’라는 세 가지 학습 역할을 설계한 ROLESafe 시뮬레이션을 제안한다. 각 역할은 경험학습이론(Experiential Learning Theory), 가르침을 통한 학습(Learning by Teaching), 사회학습이론(Social Learning Theory)과 연결되어, 구체적 경험, 설명·지도, 관찰을 통한 인지 과정을 각각 강조한다.

시뮬레이션 구현에는 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 사기꾼과 피해자 역할을 자동 생성한다. Experiencer는 LLM이 사기꾼으로 등장하는 대화에 직접 참여해 사기 전술을 체험하고, Helper는 LLM이 연기하는 피해자를 설득해 사기를 차단하도록 돕는다. Observer는 실제 사기 사례를 기반으로 생성된 채팅 로그를 시청하며 단서를 식별한다.

실험 설계는 144명의 중국 노인(연령 60‑75세)을 무작위로 네 그룹(Experiencer, Helper, Observer, 정적 교육 대조군)에 배정한 완전 무작위 사전‑사후 설계이다. 주요 측정 항목은 사기 단서 인식 점수(언어·내용 단서 중심)와 사용성·만족도 설문이며, 사후 2주 뒤 재평가를 통해 학습 유지 효과를 검증한다. 통계 분석은 ANOVA와 사후 검정(Tukey)을 사용했으며, 효과 크기와 신뢰 구간도 보고한다.

결과는 다음과 같다. 사전‑사후 비교에서 Experiencer와 Helper 그룹이 대조군보다 사기 단서 인식 점수가 유의하게 상승했으며(p < .01, d ≈ 0.6), Helper는 Observer보다도 높은 점수를 기록했다(p < .05). 그러나 2주 후 재평가에서는 모든 그룹 간 차이가 사라져, 단기 효과는 존재하지만 장기 유지에는 한계가 있음을 시사한다. 정성적 인터뷰에서는 ‘실제 상황과 유사해 몰입감이 높았다’, ‘Helper 역할이 다른 사람을 가르치는 과정에서 자신의 이해가 깊어졌다’는 긍정적 피드백이 도출되었으며, 동시에 ‘시뮬레이션 인터페이스가 복잡해 초기 진입 장벽이 있었다’는 개선 요구도 나타났다.

논문의 주요 기여는 (1) 노년층을 위한 다중 역할 기반 사기 교육 시뮬레이션을 최초로 설계·평가한 점, (2) 역할에 따라 학습 효과가 차별화됨을 실증적으로 입증한 점, (3) LLM을 활용한 저비용·고현실감 시뮬레이션 구현 방법을 제시한 점이다. 한계로는 표본이 중국 노인에 국한됐으며, 문화적 차이에 따른 일반화 가능성이 제한적이고, 장기 효과 검증을 위한 추적 기간이 짧다는 점을 들 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 문화권·연령층에 적용하고, 게임화·리마인더 등 지속 학습 메커니즘을 결합해 장기 유지 효과를 강화할 필요가 있다.