* 영국 과학혁신기술부(DSIT)는 2026년 7월 16일 「Public Engagement Survey(PES) 2025/26」 결과를 공식통계(Official Statistics)로 발표했다. 이는 기존에 DCMS(문화미디어체육부)가 운영하던 'Participation Survey'의 디지털·과학기술 관련 지표를 대체하는 신규 연례 조사로, 2025/26 회계연도가 시행 첫해다. (DSIT, PAS survey와는 별개 연구임)

* 이 조사는 Verian이 수행했으며, 우편주소 기반 웹조사(ABOS, 일명 'push-to-web') 방식으로 83,694가구에 초청장을 발송해 30,698명(가구응답률 25%, 개인응답률 21%)의 최종 유효표본을 확보했다. 46개 ITL2 지역 단위 대표성을 확보하도록 표본을 설계한 것이 특징이다. (ITL2는 시보다 조금 작은 규모의 구역으로 광역경제권/생활권으로 인식됨)

■ 주요 내용

•  과학 관심도: 성인의 77%가 어느 정도 이상 과학에 관심(28%는 적극적 관심), 23%는 '과학은 나와 무관'하다고 응답함. 학위 소지자가(40%) 무학력자(7%)보다 뚜렷이 높고 성별 격차도 유의미하게 나타남(남성 37% vs 여성 20%).

•  데이터 신뢰: 공공부문(75%)·정부(72%)의 정보 분석활용은 기업(54%)보다 편안하게 인식하나, '의사결정 활용'에는 공공·정부·기업 간 격차가 크지 않음(77~79%). 과학기술 정보 신뢰도는 대학/과학자/보건단체가 가장 높고, 정부·국회의 신뢰는 최저(7%).

•  AI 인지·이용: 성인의 97%가 AI를 인지, 59%가 최근 3개월 내 생성형 AI를 이용. 학력별(학위 75% vs 무학력 19%)·지역별(런던 69% vs 북동잉글랜드 51%) 격차가 뚜렷함. 이용자의 83%는 개인목적, 54%는 업무목적이며, 75%가 주 1회 이상 이용하고 있음.

• AI 편익·위험 인식: 최다 편익은 '정보·조언 접근 용이'(47%), 최대 우려는 'AI 정보의 부정확성'(74%), 이어 개인정보·보안(69%)·허위정보 확산(64%)·일자리 감소(63%) 순이었음. 우려 없음 응답은 단 3%임

•  AI 규제 태도: 안전성 강화(강한동의가 59%)·투명성 제고(55%)·편향 감소(49%)·일자리대체 방지(50%) 등 4개 항목 모두 최소 3분의 2 이상이 정부 규제 필요성에 동의하고 있음.

•  가구응답률 25%·개인응답률 21%로 모두 낮은 편이며, RIM 가중치 보정에도 관측되지 않은 편향(unobserved bias) 위험이 존재한다고 기술보고서가 스스로 명시하고 있다.

•  첫 시행 연도(2025/26)라 시계열 비교가 불가능하며, 2026/27년 2차 조사 이후에 추세 분석이 가능할 것으로 보인다.

•  종이 설문에서는 라우팅(문항 건너 뛰기 규칙) 한계로 AI 세부이용 행태 문항이 제외돼, 해당 결과는 온라인 응답자(이용자의 97%)에 한정됐다고 한다.

■ 정책 시사점

•  ABOS(우편주소 기반 push-to-web) 방식과 46개 ITL2 지역 대표성 확보 표본설계는, 국내 '과학기술 국민이해도조사' 등의 표본틀·지역대표성 설계 개선에 참고할 수 있는 구체적 방법론 사례다.

•  '데이터 활용 신뢰'를 공공부문·정부·기업으로 구분 측정한 설계는, 국내 데이터정책·마이데이터 수용성 조사의 주체별 신뢰도 세분화 문항설계에 응용할 수 있다.

•  생성형 AI 이용률의 학력별(75%→19%)·지역별(69%→51%) 격차는, 국내 AI 리터러시 격차 해소 정책의 우선순위·성과지표(KPI) 설계에 참고할 벤치마크 수치를 제공한다.

•  AI 규제 필요성에 대한 압도적 동의(3분의 2 이상)는 국내 AI기본법 후속 규제 설계 시 공공 여론의 국제 비교 근거로 활용 가능하다.

■ 결론

•  PES 2025/26은 영국 최초로 과학기술 신뢰도와 AI 이용실태를 국가 대표표본으로 측정한 공식통계로, 표본설계의 정교함과 지표의 폭에서 참고가치가 높다. 다만 낮은 응답률에 따른 편향 위험과 첫해 자료라는 한계로, 정책적 해석은 2026/27년 2차 조사 결과와의 비교를 거쳐 보완할 필요가 있다.