CAPI and Higher Data Quality: the Case of KLoSA and Blaise CAPI Programme

컴퓨터를 이용한 대인면접이 조사 자료의 질 개선에 미치는 영향: 고령화연구패널조사의 Blaise 활용 사례를 중심으로

This article presents strengths of Computer-Assisted Personal Interviewing(CAPI) in social surveys with complicated questionnaires, from examples of a pilot and the first year surveys of the Korean Longitudinal Study of Ageing(KLoSA). This study focuses on how to improve the quality of data by using CAPI and finds five strengths among others. First of all, CAPI can contribute to reducing response errors by structuring the logic and path of questionnaires, setting a response range, and maintaining response consistency. Second, CAPI enhances convenience of interviewing by allowing customized questions and automatic calculation and scoring. It also allows the 'help' function. Third, its random arrangement of questions prevents response order effect and/or questions order effect. Fourth, CAPI can raise the response rate by reducing item non-responses. Fifth, it makes it easy monitoring interviewing, thus helps supervising interviewers and modifying questionnaires when necessary. These merits of CAPI contribute to reducing possible errors in the process of interviewing, therefore improve the data quality.

이 글에서는 복잡한 설문구조를 가진 사회조사에서 CAPI를 활용할 때 나타날 수 있는 장점을 고령화연구패널조사(Korean Longitudinal Study of Ageing: KLoSA) 제1차년도 조사 및 예비조사에서 실제 작성한 CAPI 설문 사례를 가지고 살펴보았다. 특히 CAPI 활용이 자료의 질(data quality)을 어떻게 향상시켜 줄 수 있는가에 초점을 맞추어 다음과 같은 다섯 가지 측면에서 살펴보았다. 첫째, CAPI는 설문 논리와 경로 구조화, 응답 범위 설정, 응답 일관성 유지 등을 통하여 응답 오류를 줄여준다. 둘째, 응답자 맞춤식 설문 문항 작성, 자동 계산 및 채점, 도움말 탑재 등을 통하여 면접의 편의성을 제고시켜 준다. 셋째, 설문 문항의 순서를 무작위로 배치할 수 있어서 보기 순서 효과나 문항 순서 효과를 방지하여 준다. 넷째, 항목 무응답을 감소시켜 응답률을 높이는 효과가 있다. 다섯째, 면접 상황을 모니터링하여 설문을 개선하거나 면접원을 감독하는 데에 도움을 준다. CAPI가 가진 이와 같은 특성은 면접 과정에서 발생할 수 있는 오류를 감소시키고, 또한 면접 편의성을 제고하여 면접의 흐름을 자연스럽게 만들어준다.