폰을 끊겠다던 467명, 버틴 건 119명

들어가며

구독자님, 실험 하나를 소개할게요.

캐나다와 미국의 연구팀이 467명에게 제안했어요. “2주 동안 스마트폰의 모바일 인터넷을 완전히 끊어보시겠어요?” 전화와 문자는 그대로 쓸 수 있고, 노트북으로 인터넷도 됩니다. 오직 폰에서만 인터넷을 없애는 거예요. 참가비도 넉넉했고요.

467명이 하겠다고 했어요. 그리고 2주를 실제로 버틴 사람은 119명이었어요.

2025년 2월 《PNAS Nexus》에 실린 이 연구¹는 대부분 “폰 인터넷을 끊었더니 정신건강이 좋아졌다”는 결론으로 소개됐어요. 맞는 요약이에요. 그런데 제가 이 논문에서 가장 오래 들여다본 숫자는 효과 크기가 아니라 저 25.5%라는 순응률이었어요. 결론부터 말씀드릴게요. 이 연구의 진짜 발견은 연결이 해롭다는 게 아니라, 해롭다는 걸 알고 끊기로 결심한 사람조차 대부분 실패한다는 쪽에 있어요.

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먼저, 실험이 실제로 무엇을 바꿨나

숫자부터 정리할게요.

참가자들은 Freedom이라는 앱을 설치했어요. 이 앱의 ‘잠금 모드’는 앱 안에서 차단을 해제하지 못하게 막아요. 연구팀은 이 앱으로 차단이 실제로 켜져 있었는지를 객관적으로 추적했어요. 참가자의 자기보고에 의존하지 않았다는 점이 이 연구의 방법론적 강점이에요.

개입 그룹의 하루 평균 스크린타임은 314분에서 161분으로 떨어졌어요. 5시간 14분이 2시간 41분이 된 거예요. 세 가지 결과는 이렇게 움직였어요.

• 주관적 웰빙(삶의 만족도 + 긍정·부정 정서): d = 0.45²
• 정신건강(우울·불안·분노·사회불안 등 미국정신의학회 척도): d = 0.56
• 지속적 주의력(gradCPT³로 객관 측정): d = 0.23

참가자의 90.7%가 셋 중 최소 하나에서 개선을 보였어요. 연구팀은 주의력 개선폭이 “10년치 노화로 인한 저하와 맞먹는다”고 표현했어요. 2주짜리 개입치고는 인상적인 수치예요.

그리고 여기서 제가 검증자 모자를 잠깐 쓸게요. 이 논문에서 가장 많이 인용된 문장은 “우울 증상 개선 효과가 항우울제의 메타분석 효과보다 크다”예요. 이 비교의 근거는 Kirsch 등의 2008년 메타분석⁴인데, 이건 FDA 제출 데이터를 재분석해 항우울제 효과를 가장 낮게 추정한 축에 속하는, 지금도 논쟁 중인 연구예요. 효과 크기 0.32라는 추정치 자체가 재분석과 재반박을 거치며 십수 년째 다퉈지고 있어요. 비교 대상을 바꾸면 이 문장은 성립하지 않을 수도 있어요. 인용하실 때 주의하시면 좋겠어요.

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진짜 발견은 퍼널에 있어요

이제 본론이에요. 467명이 어떻게 119명이 됐는지 단계별로 보면 이렇습니다.

단계	인원	비고
2주 차단에 동의하고 코드 받음	467명
앱 코드를 실제로 등록함	272명	195명이 가입조차 안 함
초기 차단을 설정함	266명
3회 설문을 모두 완료함	249명
14일 중 10일 이상 차단 유지	119명	동의자의 25.5%

먼저 195명, 그러니까 41.7%는 앱에 가입조차 하지 않았어요. 돈을 받기로 하고, 하겠다고 답하고, 코드까지 받아놓고, 그냥 안 한 거예요. 그리고 앱을 깔고 끝까지 설문에 답한 249명 중에서도 절반이 조금 안 되는 119명(47.8%)만 차단을 유지했어요.

여기서 중요한 배경 하나. 이 참가자들은 무작위로 뽑힌 일반인이 아니에요. 실험 시작 시점에 83%가 폰 사용을 줄이고 싶다는 동기에 7점 만점 중 5점 이상을 줬고, 79%는 자신이 줄일 능력이 충분하다고 답했어요. 즉 의욕도 있고 자신도 있던 사람들이에요.

그 사람들의 25.5%가 2주를 버텼어요.

한 가지 더. 개입이 끝난 뒤 스크린타임은 161분에서 265분으로 되돌아갔어요. T1의 314분까지 완전히 복귀하진 않았지만, 강제가 사라지자 대부분 원래 자리로 돌아간 거예요. 좋아진 걸 몸으로 느낀 사람들조차요.

이건 개인 467명의 나약함에 대한 이야기가 아니에요. 467명 전체에게 동일하게 나타난 패턴이라면, 그건 개인의 속성이 아니라 구조의 속성이에요.

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자기통제감이라는 역설

연구팀은 개선이 왜 일어났는지를 매개분석⁵으로 따져봤어요. 결과가 흥미로워요.

주관적 웰빙 개선을 설명한 경로의 크기 순서예요.

1. 자기통제감 향상 (0.169) ← 압도적 1위
2. 사회적 연결감 향상 (0.084)
3. 오프라인 시간 증가 (0.072)
4. 미디어 소비 감소 (0.046)
5. 수면 증가 (0.020)

이 다섯 경로를 다 빼고 나면 개입의 직접 효과는 통계적으로 사라져요(c′ = 0.034, 비유의). 정신건강에서도 자기통제감(0.209)이 1위였고요. 그리고 실제로 자기통제감은 개입 전후로 d = 0.66이나 움직였어요. 다섯 매개변수 중 오프라인 시간(d = 0.70) 다음으로 큰 변화예요.

여기서 역설이 보이시나요.

사람들이 되찾았다고 느낀 건 ‘자기통제감’이었는데, 실제로 그들이 한 일은 자기통제를 포기하고 앱에 넘긴 것이었어요.

Freedom의 잠금 모드는 의지를 강화하는 기능이 아니에요. 의지를 발휘할 기회 자체를 없애는 기능이에요. 참가자들은 매 순간 “지금 인스타를 열까 말까”를 이겨낸 게 아니라, 그 질문이 아예 나타나지 않는 환경에 들어간 거예요. 그런데 그 결과로 느낀 감각이 “내가 내 삶을 통제하고 있다”였어요.

자기통제감은 자기통제의 원인이 아니라 좋은 환경 설계의 결과물이었던 셈이에요.

한 가지 더 짚을 게 있어요. 주의력 개선만은 이 다섯 경로 중 무엇으로도 설명되지 않았어요. 오프라인 시간도, 수면도, 자기통제감도 주의력 개선을 매개하지 못했어요. 웰빙과 주의력이 서로 다른 통로로 손상되고 회복된다는 뜻이에요. 이건 아직 아무도 답을 모르는 지점이고, 저는 이 공백이 이 논문에서 가장 정직한 부분이라고 봐요.

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오스왈드의 시선

GTM 전략을 짜면서 반복해서 확인한 패턴이 하나 있어요.

사용자의 의지에 기대는 기능은 거의 예외 없이 실패해요. 온보딩에서 “설정에 들어가서 이걸 켜주세요”라고 요구하는 순간 전환율이 무너지고, “습관을 만들어 보세요”라고 격려하는 기능은 리텐션 그래프에 아무 흔적을 남기지 않아요. 반대로 기본값 하나 바꾸는 것만으로 지표가 통째로 움직이는 걸 여러 번 봤어요. 제품 쪽에서 이건 이미 상식이에요. 의지가 아니라 기본값이 행동을 만든다는 것.

그런데 우리는 이 상식을 제품 밖으로는 잘 적용하지 않아요.

디지털 웰빙 산업 전체가 지금 정확히 반대 방향으로 설계돼 있어요. 스크린타임 대시보드는 통계를 보여주고 부끄러움을 유발한 뒤, 결정은 사용자에게 넘겨요. 사용 시간 알림은 “당신이 정한 한도를 넘었습니다”라고 알린 다음, ‘무시하기’ 버튼을 나란히 놓아요. 이 모든 기능의 공통점은 자기통제를 개인에게 외주 주는 것이에요. 이 논문이 보여준 25.5%라는 숫자는, 그 외주가 어떻게 끝나는지에 대한 데이터예요.

저는 이 대목이 불편해요. 왜냐면 그 환경을 설계하는 사람들이 바로 우리거든요. 참여도를 KPI로 놓는 순간, 우리가 만드는 건 사용자가 나중에 앱으로 막아야 하는 무언가예요. Freedom 같은 앱의 존재 자체가, 앞단 산업이 자기 손으로 만든 문제를 뒷단 산업이 유료로 되파는 구조라는 걸 보여줘요.

그리고 지금, 그 연결은 더 촘촘해지는 방향으로 가고 있어요. AI 비서의 제품 서사는 대부분 “항상 곁에 있고, 항상 맥락을 알고, 항상 먼저 말을 거는” 쪽이에요. 이 논문의 함의와 정면으로 어긋나요. 물론 AI 비서가 알림 폭격과 같다고 말하는 건 성급해요. 다만 우리가 지금 “얼마나 더 항상 곁에 있게 할 것인가”만 묻고 “언제 사라져 있어야 하는가”는 거의 묻지 않고 있다는 건 짚고 싶어요. 사라질 줄 아는 것도 제품 기능이에요.

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이 연구를 곧이곧대로 받으면 안 되는 이유

정직하게 한계도 짚을게요.

표본이 특수해요. 아이폰 사용자만, Prolific이라는 온라인 노동 풀에서, 평균 32세, 63%가 여성이에요. 게다가 83%가 이미 폰을 줄이고 싶어 하던 사람들이고요. 반대로 말하면 줄일 마음이 없는 사람에게 같은 효과가 날지는 아무도 몰라요.

기대 효과를 배제하지 못했어요. 참가자들은 이게 “스마트폰이 웰빙에 미치는 영향” 연구라는 걸 알고 있었어요. 좋아졌다고 답해야 할 것 같은 압력이 있었을 수 있어요. 연구팀도 이걸 한계로 명시했고, 그래서 자기보고가 아닌 gradCPT를 넣은 거예요. 그런데 흥미롭게도 객관 측정치인 주의력의 효과가 가장 작았어요(d = 0.23). 자기보고 지표일수록 효과가 컸다는 패턴, 눈여겨볼 만해요.

상반된 흐름도 있어요. Orben과 Przybylski는 대규모 시간일지 데이터로 스크린타임이 청소년 웰빙 변량의 0.4% 정도만 설명한다고 보고했어요. 물론 이 분석도 “분석 선택이 효과를 축소했다”는 비판을 받고 있어서, 어느 쪽이 맞다고 정리하기 어려워요. 다만 상관연구의 효과는 작게 나오고 실험연구의 효과는 크게 나오는 이 간극 자체가, 우리가 아직 이 현상을 제대로 측정하지 못하고 있다는 신호예요.

이 세 가지를 감안하고도 남는 게 있어요. 25.5%라는 순응률은 기대 효과로도, 표본 편향으로도 설명되지 않아요. 오히려 표본이 편향됐기 때문에 이 숫자가 더 무서워요. 의욕 있는 사람들만 모아놓고도 4명 중 3명이 실패했으니까요.

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마치며

정리할게요.

1. 2주간 폰 인터넷을 끊으면 웰빙·정신건강·주의력이 실제로 개선돼요. 다만 효과 크기 비교는 조심해서 인용하셔야 해요.
2. 개선을 가장 크게 설명한 건 자기통제감인데, 정작 참가자들이 한 일은 자기통제를 앱에 넘긴 거였어요. 자기통제감은 의지의 산물이 아니라 환경 설계의 산물이에요.
3. 그래서 이 연구의 실용적 결론은 “결심하세요”가 아니라 “결심이 필요 없는 환경을 만드세요”예요. 참고로 연구팀도 완전 차단은 필요 없다고 봐요. 차단을 지키지 않은 사람들까지 전부 포함한 ITT 분석⁶에서도 효과가 나왔으니, 줄이는 것만으로 충분할 수 있어요.

한국 상황을 하나 덧붙일게요. 2025년 스마트폰 과의존 실태조사에서 전체 위험군⁷은 22.7%로 5년 연속 줄었는데, 청소년만 43.0%로 오히려 늘었어요. 전체가 나아지는 동안 한 집단만 반대로 가고 있다면, 그건 그 집단의 의지 문제가 아니라 그 집단이 놓인 환경의 문제일 가능성이 커요. 이 논문의 프레임을 그대로 적용해 볼 만한 지점이에요.

당장 해보실 수 있는 건 이거예요. 앱을 지우거나 시간을 정하는 대신, 의지를 쓸 기회가 아예 없는 상태를 하나만 만들어 보세요. 침실에 폰을 안 들고 들어가는 것도, 출근길에 데이터를 꺼두는 것도 방법이에요. 핵심은 “안 보기로 마음먹는 것”이 아니라 “볼 수 없는 상태”를 설계하는 거예요. 그 둘의 성공률 차이가 이 논문의 전부예요.

혹시 폰 사용을 줄여보려다 실패해 보신 적 있다면, 정확히 어느 지점에서 무너졌는지 댓글로 들려주세요. 알림이었는지, 습관적으로 손이 간 순간이었는지, 아니면 안 보면 불안한 무언가가 있었는지요. 이 논문이 답하지 못한 게 바로 그 지점이라, 여러분의 경험이 다음 호 소재가 될 수 있을 것 같아요.

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참고자료 & 더 읽기

핵심 출처

• Castelo, N., Kushlev, K., Ward, A. F., Esterman, M., & Reiner, P. B. (2025). “Blocking mobile internet on smartphones improves sustained attention, mental health, and subjective well-being.” PNAS Nexus, 4(2), pgaf017. 논문 보기 ··· 오늘 뉴스레터의 핵심 근거예요. 결과 섹션보다 “Materials and methods”의 CONSORT 다이어그램(Fig. 3)을 먼저 보시길 추천해요. 467명이 119명이 되는 과정이 한 장에 다 들어 있어요.

• 이 연구의 원자료·사전등록 문서: OSF 저장소 ··· 사전등록과 실제 분석이 어디서 갈라졌는지 직접 확인하실 수 있어요. 시간 사용 요인분석은 사전등록 항목이 아니라 사후 분석이라는 점을 논문도 명시하고 있어요.

배경 지식

• Kirsch, I. et al. (2008). “Initial severity and antidepressant benefits: a meta-analysis of data submitted to the Food and Drug Administration.” PLoS Medicine, 5(2), e45. 논문 보기 ··· “항우울제보다 효과가 크다”는 비교의 출처예요. 이 논문 자체가 논쟁의 한복판에 있다는 걸 알고 보셔야 해요.

• Orben, A., & Przybylski, A. K. (2019). “Screens, Teens, and Psychological Well-Being: Evidence From Three Time-Use-Diary Studies.” Psychological Science, 30(5). 논문 보기 ··· 반대편 진영의 대표 연구예요. 이 논문과 나란히 읽으면 “우리는 아직 잘 모른다”는 결론에 도달하게 되는데, 저는 그게 정직한 상태라고 봐요.

• 과학기술정보통신부·한국지능정보사회진흥원, 「2025년 스마트폰 과의존 실태조사」(2026. 3. 26. 발표) 보도자료 보기 ··· 전체는 개선되는데 청소년만 악화되는 흐름의 원자료예요.

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📝 용어 설명

필자 안광섭은 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트이다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 통계 및 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 기술경영전문대 석사과정와 KMBA을 졸업했다. 지은 책으로 《생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스》가 있다.

각주

1. PNAS Nexus: 미국국립과학원회보(PNAS)의 자매 저널이에요. 2022년 창간된 오픈액세스 학술지로, 이 논문은 무료로 전문을 읽으실 수 있어요. ↩

2. 효과 크기 (Cohen’s d): 개입 전후 차이가 얼마나 큰지를 표준화해서 나타낸 값이에요. 관례상 0.2는 작음, 0.5는 중간, 0.8은 큼으로 해석해요. 다만 이 기준 자체가 편의적이라, 같은 0.5도 분야에 따라 의미가 크게 달라져요. ↩

3. gradCPT (점진적 시작 연속수행과제): 화면에 도시 사진이 나오면 스페이스바를 누르고, 산 사진이 나오면 누르지 않는 5분짜리 과제예요. 도시가 90%, 산이 10%로 나오기 때문에 습관적으로 누르게 되고, 잠깐 딴생각을 하면 바로 틀려요. 주의력을 자기보고 없이 객관적으로 재는 데 널리 쓰여요. ↩

4. 메타분석 (Meta-analysis): 같은 주제를 다룬 여러 연구를 모아 통계적으로 종합하는 방법이에요. 개별 연구보다 신뢰도가 높다고 여겨지지만, 어떤 연구를 넣고 뺄지에 따라 결론이 달라질 수 있어요. ↩

5. 매개분석 (Mediation analysis): “A가 B를 개선했다”에서 그치지 않고 “A가 C를 바꿨고, 그 C가 B를 개선했다”는 경로를 통계적으로 추정하는 방법이에요. 다만 매개분석은 인과를 증명하지 못해요. 논문도 이 한계를 명시하고 있어요. ↩

6. ITT / TOT: ITT(intention-to-treat)는 지시를 안 지킨 사람까지 다 포함해서 분석하는 방식이고, TOT(treatment-on-treated)는 실제로 지킨 사람만 분석하는 방식이에요. ITT가 더 보수적이고 현실적이에요. 이 논문의 주 결과는 ITT 기준이에요. ↩

7. 스마트폰 과의존 위험군: 표준화된 척도로 측정해 고위험군과 잠재적위험군을 합친 개념이에요. 임상 진단이 아니라 조사 도구 기준이라는 점을 감안하고 보셔야 해요. ↩