강남역 사회실험 - 8번 출구에서 문 잡아주는 비중은? /월간데이터노트

 

 

데이터 분석가가 직접 수집하고, 분석한

" 강남역 8번 출구에서, 과연 우리는 얼마나 타인을 배려할까? "

---

 

 

[목차]

 

1. 목적/목표

2. 분석 내용

1. 가설1) 문을 잡아주지 않는 사람은 주로 여자일 것이다
2. 가설 2) 날씨가 추우면 문을 잡아주지 않을 것이다
3. 강남역이 아닌 곳에서는? 
   • Case 1. 회사 근처에서
   • Case 2. 백팩을 메고 있으면 손이 자유로워서 문을 잡아줄 것이다
   • 번외) 감사인사 받는 경우

3. 결론

 

 

---

 

목적/ 목표

• 친한 회사 동료 초초님(창작자 영입 전문가)과 저녁 식사를 하다가, 그녀가 꺼낸 한마디

" 강남역 8번 출구에서 문 잡아주는 사람 진짜 드물지 않아요? " 

에서 출발한 광기의 데이터 수집. 

• 늘 사람이 많은 강남역 8번 출구에서, 과연 우리는 얼마나 자주 타인을 배려할까?

 

 

왼) 초초님과 나 / 오) 강남역 8번출구

오른쪽 아니고요 왼쪽으로 나가면 유리 문이 있답니다

 

 

주요 전제

✔️ '문을 잡아준다라는 것의 정의

⭕️ 뒤따라 오는 사람을 쳐다보며 문을 잡아줌
⭕️ 뒤따라 오는 사람을 쳐다보지 않고 문을 잡아줌
❌ 문을 크게 밀어주고만 가는 행위 → 맞으면 아파요
❌ 문이 열린 틈을 타 본인만 쏙 지나가는 행위 → 너무해

** 문을 잡아줬다, 잡아주지 않았다를 잡아줌 타입별이라고 표현하여 기재

 

• 데이터
  • 2025.1.21 ~ 2025.4.29 (총 98일간, 주말 제외)
    • 여름까지 진행해보려 했으나 날이 따듯해진 5월 이후부터는 출구 유리문을 열어두어 수집 중단. 
  • 수집 컬럼
    • 일자/ 성별/ 잡아줌 여부(is_hold)/ 백팩을 메고 있는지 여부(is_backpack)/ 장소 종류(place)/ 기온
      
      • 백팩을 메고 있는지 여부(boolen) : 손을 자유롭게 쓸 수 있는 상황에서 더 잘 잡아주지 않을까.
      • 장소 종류(enum) : 강남역 8번 출구(gangnam)와 근무하고 있는 건물 BNK 빌딩(bnk)
      • 기온(°C) : 일자별 서울시 오전 10시 데이터를 활용(출처 : 기상 관측 데이터)

 

< 데이터 수집 예시

 

 

 

 

 

 

 

---

 

분석 내용

• 가설 1. 문을 잡아주지 않는 사람은 주로 여자일 것이다
• 가설 2. 날씨가 추우면 문을 잡아주지 않을 것이다
• 강남역이 아닌 곳에서는? (번외)

 

세부 분석 결과

1) 전체

 

표) 잡아줌(is_hold)에 따른 횟수, 비중(%), 성별

• 총 64명을 관찰, 그중 35명인 **55%**가 문을 잡아주었음
• 대상자 중 54%는 여성, 45%는 남성으로 구성되어 있음.

 

2) 가설 1. 문을 잡아주지 않는 사람은 주로 여자일 것이다

표) 잡아줌 타입별 성별에 따른 수, 비중(%), 성별별 잡아줌 비중(%)

• 잡아주지 않는 사람들 중(빨간색 박스, 총 35명) 여성의 비율은 59%, 남성은 41%으로 여성이 더 많은 비중을 차지.
• 또한, 실험 대상자 중 여성의 51%, 남성의 58%가 문을 잡아주며 남성이 여성보다 7% p정도 높게 문을 잡아준다고 해석할 수 있음

 

3) 가설 2. 날씨가 추우면 문을 잡아주지 않을 것이다

표) 월별 잡아줌 횟수와 비중 트렌드, 총 데이터 수집 건수

• 월평균 16회가량 수집. 잡아줌 비중은 1월부터 4월까지 상승 트렌드. (36% → 69%)
• 1월을 제외한 월(2, 3, 4월)에서 50% 이상의 비중으로 문을 잡아주는 것을 확인.
• 모수의 영향이 있을 수도 있지만, 같은 조건의 1월과 4월의 비중은 각 36%, 69%로 큰 차이를 보였음.
• → 따듯해진 날씨 때문일까?

 

표) 월별 평균 기온 트렌드

→ 가장 잡아줌 비중이 높았던 4월에 전월 대비 기온이 상승한 것은 맞음.

다만 잡아줌 비중이 비슷한 2월과 3월을 비교하였을 때, 기온은 일부 영향을 줄 수는 있어도 결정적 요인은 아니었다고 해석.

 

 

 

4) 강남역이 아닌 곳에서는?

Case 1. 회사 근처에서

 

표) 장소별 문 잡아줌 비중(%)

회사내 층간 이동은 별도 데이터 수집

 

• 회사 → 회사 건물 입구 → 공공장소로 갈수록 문을 잡아주는 비중이 감소함

→ 단순한 공간의 차이보다는, 서로 아는 사이인지 아닌지, 즉 관계의 거리에서 비롯된 걸로 해석할 수 있음.

 

Case 2. 백팩을 메고 있으면 손이 자유로워서 문을 잡아줄 것이다

->  백팩의 유무와 크게 상관없었음

 

 

 

번외) 감사인사받는 경우 🤔

• 내가 뒷사람을 위해 문을 잡아주고 감사 인사를 받은 횟수는 3회
  • 2025/01/21, 2025/02/20, 2025/4/14
• 나를 위해 문을 잡고 올 때까지 기다려주는 행위 2회(3%)
  • 두 케이스 모두 퇴근길이었음
  • gentle한 사람이 되어 보자!

 

---

결론

• 전체적으로 보면, 55% 정도가 지하철에서 뒤따라오는 사람을 위해 문을 잡아줬다.
• 가설 1. 문을 잡아주지 않는 사람은 주로 여자일 것이다. → ⭕️
  • 실제로 남성이 여성보다 문을 더 잘 잡아줬다. (남성 : 58%, 여성 : 51%)
    • 그렇지만 체감할 정도는 아니었음!
• 가설 2. 날씨가 추우면 문을 잡아주지 않을 것이다. → ❌
  • ‘날씨가 따뜻하면 더 배려심이 생긴다’는 직관은 절반만 맞았다.
  • 1월부터 4월까지 문을 잡아줌 비율은 36%→ 69%로 증가했지만, **2월(영하 1도)**과 3월(10도) 사이에는 큰 차이가 없었다.
  • → 기온은 일부 영향을 줄 수는 있어도, 결정적 요인은 아니었다.
• 낯선 사람보다 아는 사람에게 문을 더 잘 잡아준다. ⭕️
  • 회사 내부에서는 거의 100%, 회사 건물 입구(BNK) 65%, 강남역 출구 48%의 차이가 보였음
  → 친절은 습관보다는 ‘관계의 유무’에 더 크게 좌우되는 행동이었다.

 

인사이트

• 초초님과 나의 출퇴근 시간의 차이. 나는 비교적 여유 있는 시간대의(9시 반 ~ 10시 반 출근), 초초님은 그보다 더 빠른(9시~ 9시 반) 출근의 경향성 차이가 아닐지. 9시 출근러들은 비교적 예민할 수 있음
  • 좋지 않던 유저 경험이 전체를 대변하게 되는 현상일 수 있음
    • 플랫폼에서는 유저에게 좋은 경험보다 나쁜 경험을 하지 않게 하는 것이 중요할 수도?
• 문을 잡아주고 감사 인사를 해주는 비중이 적으니(3%), 문 잡아준 상대에게 가벼운 목례라도 한다면 gentle한 사람이 될 확률 상승!

 

Try

• 시간대를 다르게 해서 수집해 보자. (주말/ 평일 낮시간)
• 강남역과 다른 역을 비교해서 확인한다면 지역별 차이를 확인할 수도 있을 것 같음
• 겨울까지 데이터를 수집해 보기.
  • 이번에는 날씨와 문 잡아줌이 큰 연관이 없다는 결론이 내려졌지만, 여름에는 불쾌지수가 높아져 또 다른 양상을 보일 수도 있을 것 같다는 생각.

 

 

 

 

앞으로는 뒤따라오는 사람을 위해 문을 꼬옥 잡아보아요 ~~~ 🚪🤝🏻 문에 맞으면 아파요 . . .