프라이버시 냉소주의는 온라인 서비스가 개인정보를 처리하는 방식에 대한 불확실성과 무력감, 불신의 태도를 뜻하며, 보호행동을 주관적으로는 무의미하게 만듭니다. '불신', '불확실성', '무력감', '체념'으로 이루어진 4개의 하위개념을 기반으로 하는 5점 척도로 구성개념의 값을 측정합니다. 미디어커뮤니케이션학과 경영정보학에서 주로 접근하는 개념입니다.
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프라이버시 냉소주의(Privacy Cynicism)는 온라인 서비스가 개인정보를 처리하는 방식에 대한 불확실성과 무력감, 불신의 태도를 뜻합니다. Hoffmann, Lutz & Ranzini(2016)가 제시한 개념으로, 그 태도는 프라이버시 보호행동을 주관적으로 무의미하게 만드는 범위까지 작용합니다.
프라이버시 냉소주의 개념의 등장 배경
2010년대 중반의 프라이버시에 대한 설문조사를 통한 연구 결과에서는 개인정보 유출을 염려한다고 응답한 이용자가 실제로는 보호 수단을 거의 사용하지 않는 모순적인 현상이 나타나고 있었습니다. 연구자들은 이용자의 모순적인 태도와 행동의 불일치를 ‘프라이버시 역설(privacy paradox)’이라고 정의하였습니다. 그리고 이용자가 비용과 편익을 계산한다는 가설, 플랫폼 서비스를 신뢰하기 때문이라는 가설, 그리고 위험에 관한 인식이 부족하기 때문이라는 가설 등 3가지 설명으로 그 현상을 해석하고자 하였습니다. 하지만, 태도와 행동의 불일치가 왜 10년 이상 지속되는지에 관한 물음은 학계가 명쾌한 해답을 제시하지 못한 연구 과제로 남아 있었습니다.
Hoffmann et al.(2016)은 기존의 3가지 설명으로 ‘프라이버시 역설’의 현상을 이해하는 데 드러나는 한계점을 논의하였습니다. 구체적으로, 비용과 편익의 계산 모형으로는 제도적인 위험을 파악하는데 필요한 기술적인 지식이 부족한 이용자에게 적용하기 어렵다고 주장하였습니다. 그리고 신뢰 모형은 대형 플랫폼에 대한 신뢰 수준이 낮다는 경험적인 자료와는 서로 일치하지 않고, 더욱이 위험 인식 부족 모형은 이용자가 인식하는 ‘염려’의 측정값이 높게 나타난다는 사실과도 일치하지 않다는 점입니다. 이에 따라 연구진은 기존의 설명을 완전히 배제하기보다는, 이를 보완할 수 있는 새로운 개념을 도입하였습니다. 이는 이용자가 구조적, 제도적인 위협에 대응하는 과정에서 새로운 심리적인 태도를 형성한다는 논증이기도 합니다.
Hoffmann et al.(2016)은 2014년 독일에서 12개 포커스그룹을 운영하면서 96명의 인터넷 이용자가 참여한 집단 토론 자료를 수집하였습니다. 이어서 커뮤니케이션 연구자 3명이 녹취한 전사 자료를 독립적으로 코딩해서 ‘불확실성’, ‘무력감’, ‘불신’, ‘체념’이라는 4가지 주제를 반복적으로 확인할 수 있었습니다. 특히, 디지털 기술에 숙련된 이용자일수록 프라이버시 위험을 더 정확히 파악하기 때문에 오히려 체념의 태도를 강하게 형성한다는 기존의 가설과 상반되는 결과를 얻을 수 있었습니다.
질적 분석 자료로부터 식별한 이 4가지 주제는 이후 양적인 측정도구를 위한 4가지 형태의 하위개념으로 체계화되었습니다. Lutz et al.(2020)은 1,008명의 독일 인터넷 이용자를을 대상으로 수집한 자료를 활용해서 ‘프라이버시 냉소주의’ 측정 척도를 설계하였습니다. 또한, van Ooijen et al.(2024)은 ‘보호동기이론’으로 접근한 연구에서 프라이버시 냉소주의를 조절변수로 투입하였습니다. 나아가, 2026년에는 냉소주의와 무관심, 체념 현상을 종합한 단행본이 총 17개의 장(chapter)으로 구성되어 출간되었습니다.
프라이버시 냉소주의와 유사한 개념
Hoffmann et al.(2016)은 프라이버시 냉소주의를 ‘온라인 서비스가 개인정보를 처리하는 방식에 대한 불확실성과 무력감, 그리고 불신의 태도’라고 규정하였습니다. 그리고 그 태도가 결과적으로 프라이버시 보호 행동을 주관적으로 무의미하게 판단하도록 만든다고 주장하였습니다. Masur(2026)는 이 개념을 데이터 자본주의에 대한 인지적인 반응으로 전개하였는데, 일시적인 심리적인 상태라기보다는 개인의 특질에 가까운 세계관이라고 특징지었습니다. 나아가, Popescu et al.(2024)은 프라이버시 냉소주의를 불신과 무력감, 체념이 복합적으로 결합된 상태라고 논의하였습니다.
이 3가지 정의는 프라이버시 냉소주의를 ‘평가적 태도’로 규정한다는 점, 그리고 그 태도의 대상이 데이터를 처리하는 기업이나 조직이라는 점을 나타냅니다. 따라서 프라이버시 냉소주의는 개인 간의 수평적 프라이버시 영역이 아니라, 개인과 조직 간의 수직적 프라이버시 영역에 속합니다.
프라이버시 연구에서 냉소주의와 혼동하기 쉬운 개념으로는 다음의 3가지를 꼽을 수 있습니다.
첫째, ‘프라이버시 피로(privacy fatigue)’는 Choi et al.(2018)이 직무 소진 연구에서 차용한 개념입니다. 프라이버시 피로는 프라이버시 관리 요구에 지속적으로 대응하는 과정에서 고갈된 개인의 상태를 판단의 대상으로 삼습니다. 한편, Masur(2026)는 피로가 자원의 고갈을 의미하는 반면, 냉소주의는 행위 자체의 무의미함을 의미한다고 구분하였습니다. 피로를 느끼는 이용자는 자원이 회복되면 차단 프로그램을 설치하지만, 냉소적인 이용자는 데이터 수집 구조가 바뀌지 않는 한 방어적인 행동을 취하지 않습니다.
둘째, ‘프라이버시 무관심(privacy apathy)’은 Hargittai & Marwick(2016)이 40명의 미국 대학생과 대학원생을 대상으로 10개 포커스그룹을 운영한 후에 나타는 연구결과를 기반으로 제시한 개념입니다. 이는 자신의 개인정보가 타인의 행동에 의해 결정된다는 연결망 구조 자체에서 무력감이 발생함을 의미합니다. 무관심은 냉소주의의 필수 조건인 ‘조직의 동기에 대한 불신’이 없어도 성립합니다.
셋째, 가장 중요하게 구별해야 할 개념은 ‘프라이버시 염려(privacy concern)’입니다. 염려는 부정적인 사건이 발생할 가능성을 판단하는 ‘위험 평가’인 반면, 냉소주의는 자신이 무엇을 하더라도 소용이 없다고 체념하는 ‘효능 판단’에 속합니다. 이 두 개념이 경험적으로(empirically) 분리된다는 증거는 Lutz et al.(2020)의 연구 결과에서 확인됩니다. 이들은 프라이버시 염려가 불신을 정(+)적으로 예측하면서도 체념은 부(-)적으로 예측한다는 사실을 관찰하였습니다. 염려가 높은 사람이 반드시 체념하는 것은 아니라는 뜻이며, 따라서 두 변수를 동일한 연구 모형에 투입할 때에는 냉소주의의 어느 하위개념과 짝지을지를 미리 정해야 합니다.
프라이버시 냉소주의의 측정 도구
프라이버시 냉소주의의 수준을 측정하기 위한 표준으로 여겨지는 측정 도구는 1,008명의 독일 인터넷 이용자를 대상으로 척도를 개발한 Lutz et al.(2020)의 도구입니다. 이들은 27개의 문항 중에서 4개 문항을 제거한 후에 23개 문항으로 이루어진 도구를 개발하였습니다. 그리고 구조방정식 분석에서는 적합도를 확보하기 위해 각 차원마다 4개씩, 총 16개 문항을 사용하였습니다. 구체적으로 불신과 불확실성, 무력감, 체념이라는 4가지 형태의 하위개념을 5점 척도로 평정하였습니다. 이들이 설계한 측정 도구에 대한 내적 일관성을 평가한 결과, 크론바흐 알파(Cronbach’s α) 계수는 .859-.908의 범위를 가지는 것으로 나타났습니다.
324명의 한국 인터넷 이용자를 대상으로 설계한 Choi et al.(2018)의 프라이버시 피로 척도는 하위 척도인 냉소주의만을 분리한 후에 7점 척도를 기반으로 3개의 문항으로 이루어져 있습니다. 프라이버시 피로 척도를 구성하는 문항 중의 하나는 “온라인 프라이버시 문제에 대한 관심이 감소하였다”입니다.
연구자가 결정해야 하는 중요한 쟁점은 특정한 척도의 사용 여부라기보다, 어느 척도를 사용하였다고 명확하게 밝힐 것인지에 있습니다. 프라이버시 냉소주의를 측정하였다고 보고한 van Ooijen et al.(2024), Dahabiyeh et al.(2026), 그리고 Wang et al.(2026)은 모두 Lutz et al.(2020)의 척도가 아니라 Choi et al.(2018)의 3개 문항을 사용하였습니다. 따라서 선행연구에서 나타나는 측정값을 비교할 때에는 어느 도구에 의한 측정값인지를 확인해야 합니다.
프라이버시 냉소주의는 무엇에서 비롯되고 무엇으로 이어지는가?
프라이버시 냉소주의의 선행변수를 분석한 연구는 Lutz et al.(2020)에서 출발합니다. 이들의 분석 결과, 인터넷 기술은 불확실성과 체념, 무력감을 감소시켰으나 불신에는 유의한 영향을 미치지 않았습니다. 그리고 프라이버시 위협을 직접 경험한 정도는 불확실성과 무력감, 체념을 모두 증가시켰습니다. 또한, ‘프라이버시 염려’는 불신과 불확실성, 무력감을 증가시키는 반면, 체념은 감소시키는 상반된 방향으로 작용하였습니다. 연령 역시 선행변수로 보고되었는데, van Ooijen et al.(2024)의 연구에서는 연령이 높은 이용자일수록 냉소주의 수준이 낮게 나타났습니다. 한편, 프라이버시 염려와 지각된 혜택을 함께 투입해서 개인정보 제공의도를 설명한 연구 과정을 ‘프라이버시 역설(privacy paradox)과 경영정보시스템학 박사학위 논문컨설팅 후기’에서 소개하고 있습니다.
하지만, 선행변수와의 관계는 재현 연구(replication study)에서 일부 다르게 나타났습니다. 예를 들어서, Masur(2026)는 803명의 미국 인터넷 이용자를 대상으로 선행 연구를 재현해서 분석하였습니다. 그 결과, 인터넷 기술이 불확실성과 체념, 무력감을 감소시키는 효과는 확인되었으나, 선행연구에서 영향이 관찰되지 않았던 불신까지 감소시키는 것으로 나타났습니다. 또한, 프라이버시 위협의 경험 역시 재현 연구에서는 4가지 형태의 하위개념 모두를 증가시키는 결과를 보였습니다.
프라이버시 냉소주의가 결과변수에 미치는 영향은 하위개념마다 서로 다른 방향으로 나타납니다. Lutz et al.(2020)의 연구에서 체념은 보호행동을 감소시켰으나, 불신은 오히려 보호행동을 증가시켰습니다. 반면, 불확실성과 무력감은 보호행동에 유의한 영향을 미치지 않았습니다. 이후의 후속 연구들은 하위개념을 분리하지 않고 단일 척도의 전체 점수를 활용해서 부(-)적 관계를 보고하였습니다. 구체적으로, van Ooijen et al.(2024)은 993명의 미국 이용자를 대상으로 분석한 결과에서는 보호행동에 대한 부(-)적 영향이 나타났습니다. 그리고 Dahabiyeh et al.(2026)은 302명의 이용자를 대상으로 웹사이트 쿠키 선택이라는 실제 행동을 측정한 결과에서 동일한 패턴을 보이는 결과를 얻었습니다. 또한, Huang et al.(2026)은 1,276명의 중국 대학생을 대상으로 분석한 결과, 냉소주의가 자기노출 행동과 온라인 사회불안을 모두 증가시킨다고 보고하였습니다.
프라이버시 냉소주의를 조절변수로 투입한 연구들은 서로 다른 인과 경로를 조절항으로 설정하였습니다. van Ooijen et al.(2024)은 지각된 취약성과 보호행동 간의 경로에 냉소주의를 곱해서 그 관계가 약화된다고 보고하였습니다. 반면, Wang et al.(2026)은 1,398명의 미국 성인을 대상으로 수집한 자료를 분석하면서 프라이버시 염려와 프라이버시 관리행동 간의 경로에 냉소주의를 곱한 값을 투입하였는데, 당초의 연구가설과 반대로 그 관계가 강화되는 것으로 나타났습니다. 따라서 두 연구의 결과를 동일한 인과관계에 관해 서로 일치하지 않는다는 근거로 비교해서는 안 됩니다. 연구자가 조절효과 가설을 설정할 때에는, 어느 인과 경로에 어떤 변수를 곱해서 상호작용항을 구성하였는지를 선행연구마다 대조해서 확인해야 합니다.
프라이버시 냉소주의에 관한 이론
프라이버시 냉소주의는 이용자의 합리적인 선택을 전제로 하는 프라이버시 연구와, 기업 및 제도의 구조적인 권력 관계를 분석하는 비판적인 데이터 연구를 연결하는 개념으로 활용되고 있습니다.
‘프라이버시 계산 이론(privacy calculus)’과 ‘보호동기이론(protection motivation theory)’은 이용자가 위험과 편익을 합리적으로 평가해서 프라이버시 보호행동을 결정한다고 설명합니다. 하지만, 두 이론은 이 평가 변수들이 실제로는 작동하지 않는 조건을 자체적인 모형 내부에서 명확히 규명하지 못한다는 한계를 가집니다. 프라이버시 냉소주의는 보호행동의 기대효용을 0으로 평가하는 태도를 도입해서 이러한 이론적인 공백을 보완합니다. 즉, 냉소주의는 합리적인 계산의 결과라기보다는, 계산 과정 자체를 수행할 것인지 여부를 결정하는 요인으로 작용합니다. van Ooijen et al.(2024)은 이 논리에 기초해서 프라이버시 냉소주의를 보호동기이론의 인과 경로에서 조절변수로 투입하였습니다.
반면, ‘디지털 체념’을 다룬 연구들은 기업이 플랫폼 이용자의 무력감을 전략적으로 유도한다고 설명하지만, 개인 수준에서 발생하는 구체적인 심리 기제를 다루지 못한다는 한계가 있습니다. Hoffmann et al.(2024)은 대인적, 문화적, 기술적, 경제적, 정치적 제약 요인이 사회집단마다 불균등하게 작용해서 행위주체성의 분포를 왜곡한다고 주장하였습니다. 그리고 이러한 무력감이 이용자의 취약성을 다시 증가시키는 순환적인 관계를 형성한다고 설명하였습니다.
그 유명한 Festinger(1957)의 ‘인지부조화 이론’은 세 번째의 이론적 배경에 속합니다. 인지부조화를 해소하는 대표적인 방식으로는 태도의 변화와 행동의 변화가 알려져 있습니다. 하지만, 행동의 책임을 외부 요인에 귀속시키는 경로는 프라이버시 연구 맥락에서 구체화되지 않았습니다. 프라이버시 냉소주의는 위험을 인식한 상태를 유지하면서도, 피해의 발생 책임을 개인의 통제 범위를 벗어난 외부 구조로 귀속시킵니다. 따라서 연구자는 위험을 인지하지 못해서 보호행동을 취하지 않는 대상과, 또는 위험을 이미 알고 있으면서도 행동 자체가 무의미하다고 판단해서 보호행동을 포기하는 대상을 연구 설계와 측정 단계에서 구분해야 합니다.
키페이퍼(key papers)
- Hoffmann, Lutz & Ranzini(2016), Cyberpsychology: 프라이버시 냉소주의의 개념을 처음 정의하고 4가지 구성요소를 질적 분석 자료에서 식별한 원문입니다. 이 변수를 활용하는 모든 연구에서 필수적으로 인용해야 합니다.
- Choi, Park & Jung(2018), Computers in Human Behavior: 프라이버시 피로를 직무 소진과 유사한 상태로 개념화하고, 냉소주의를 하위 척도로 배치한 연구입니다. 프라이버시 냉소주의를 3개 문항으로 측정하는 연구에서 반드시 인용해야 합니다.
- Lutz, Hoffmann & Ranzini(2020), New Media & Society: 4가지 하위개념으로 구성된 측정도구를 설계하고, 각 하위개념마다 결과변수와의 관계가 서로 다르게 나타난다는 사실을 규명한 연구입니다. 이들이 설계한 측정도구를 활용하는 연구에서 반드시 인용해야 합니다.
- van der Schyff, Foster, Renaud & Flowerday(2023), Future Internet: 23편의 선행연구를 고찰한 후에 프라이버시와 관련한 개념이 소진과 냉소주의, 무력감으로 혼재되어 있다는 사실을 지적한 연구입니다.
- van Ooijen, Segijn & Opree(2024), Communication Research: 프라이버시 냉소주의를 보호동기이론 인과 경로의 조절변수로 투입한 연구입니다. 냉소주의를 조절변수로 설정하는 연구에서 필수적으로 인용해야 합니다.
- Draper, Hoffmann, Lutz, Ranzini & Turow(2024), Big Data & Society: 프라이버시 냉소주의를 포함한 6가지 개념의 이론적인 경계를 체계적으로 정리한 연구입니다.
프라이버시 냉소주의는 독립된 구성개념인가?
프라이버시 냉소주의라는 변수에는 4가지 하위개념이 단일한 상위 개념에 속하는지에 관해, 측정 단계에서 명확하게 결론이 나지 않았다는 쟁점이 존재합니다.
먼저 독립된 ‘다차원 구성개념’으로 보는 입장은 Lutz et al.(2020)의 요인분석 결과를 근거로 제시합니다. 분석 결과, 4-요인 구조는 모형 적합도 기준을 충족하였고 각 하위개념의 신뢰도 계수는 .859이상으로 나타났으며, 요인 간 상관계수는 .20-.42의 범위로 분포하였습니다. 만약 단일한 개념이라면, 프라이버시 염려가 불신을 증가시키는 반면, 체념은 감소시키는 서로 다른 결과가 나타날 수 없다는 논리입니다.
반면, 이에 대립하는 근거는 선행연구를 재현한 분석 자료에서 나타났습니다. Masur(2026)의 재현 연구에서는 요인 간의 상관계수가 .27-.67의 범위로 분포하였으며, 불신을 제외한 3개 하위개념의 ‘평균분산추출값(AVE)’이 .50미만으로 나타났습니다. 또한, 하위개념 간에 나타난 관계의 상반된 방향성은 오히려 다차원 개념에 의한 설정을 반박하는 근거로 제시되었습니다. 즉, 불신이 프라이버시 보호행동을 증가시킨다면, 보호행동 자체가 무의미하다고 판단하는 냉소주의의 본래 정의와는 서로 일치하지 않기 때문입니다.
더욱 결정적인 한계는 프라이버시 피로 척도와의 비교 분석에서 확인됩니다. Masur(2026)가 두 측정 척도의 문항들을 단일 설문에서 함께 측정하였을 때, 피로 척도의 냉소주의 문항과 냉소주의 척도의 체념 문항이 동일한 단일 요인으로 적재되었습니다. 그리고 ‘병렬분석(parallel analysis)’을 수행한 결과에서도 6개가 아닌 5개의 요인 구조가 식별되었습니다. 이는 두 하위개념이 명칭만 다를 뿐 실제로는 동일한 대상을 측정한 결과물일 가능성이 존재함을 보여 줍니다.
척도 점수가 설명하지 못하는 한계
첫째, 개념의 이론적인 정의 자체에 이미 결과변수가 포함되어 있다는 점입니다. Hoffmann et al.(2016)의 정의는 프라이버시 보호행동을 주관적으로 무의미하게 만든다는 서술로 귀결되며, ‘체념’ 차원의 측정 문항에는 개인정보 보호에 주의를 기울일 이유가 없다는 진술이 포함되어 있습니다. 이러한 상태에서 ‘보호행동’을 종속변수로 설정한다면, 독립변수와 종속변수가 동일한 내용을 중복해서 측정하게 되는 문제가 발생합니다.
둘째, 측정 도구가 다루는 보호행동의 범위가 지나치게 좁다는 점입니다. Masur(2026)는 원 척도의 보호행동 문항이 웹사이트 접속을 회피하거나 정보를 제공하지 않는 소극적인 ‘철수 행동’에 편중되어 있어, 가명의 사용이나 암호화와 같은 능동적인 예방 전략을 포괄하지 못한다고 지적하였습니다.
셋째, 번안 과정에서 측정 도구의 구조가 변형된 사례가 존재한다는 점입니다. Li et al.(2023)은 원 척도를 중국어로 번안하면서 4번째 하위개념을 ‘체념’이 아니라 ‘순응’으로 변경하고 전체를 8개 문항으로 축약하였습니다. 그리고 이 축약 척도를 사용한 Huang et al.(2026)의 연구에서 ‘순응’ 차원의 크론바흐 알파 계수는 α=.69로 나타났습니다. ‘측정동일성(measurement invariance)’을 사전에 검증하지 않은 상태에서 이를 원 척도와 동일한 측정 도구로 다룬다면, 국가 간 척도 점수의 직접적인 비교는 성립하지 않습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 프라이버시 냉소주의와 프라이버시 피로는 동일한 개념입니까?
A. 이론적인 개념상으로는 서로 일치하지 않으나, 실제의 측정 단계에서는 중복되는 부분이 나타납니다. 재현 분석을 수행한 결과, 프라이버시 피로 척도의 냉소주의 하위 척도와 프라이버시 냉소주의 척도의 ‘체념’ 차원이 단일한 하나의 요인으로 묶였기 때문입니다. 따라서 연구자가 두 변수를 동일한 연구 모형에 함께 투입하고자 할 때에는 이러한 측정상의 중복 문제를 사전에 먼저 정리해야 합니다.
Q. 한국어로 타당화된 척도가 있습니까?
A. 프라이버시 냉소주의 척도 자체를 한국어로 번안해서 타당도를 검증한 연구 논문은 아직 확인되지 않았습니다. 다만, Choi et al.(2018)의 프라이버시 피로 척도는 324명의 한국 인터넷 이용자를 대상으로 수집한 자료를 활용해서 설계되었으므로, 피로 척도를 구성하는 냉소주의 하위 척도의 표본은 한국 이용자 집단에 속합니다.
참고문헌
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Dahabiyeh, L., Najjar, M. S., & Farooq, A. (2026). Not all consent is equal: How design and cynicism shape users’ privacy decisions. Computers & Security, 171, Article 105084. https://doi.org/10.1016/j.cose.2026.105084
Draper, N. A., Hoffmann, C. P., Lutz, C., Ranzini, G., & Turow, J. (2024). Privacy resignation, apathy, and cynicism: Introduction to a special theme. Big Data & Society, 11(3). https://doi.org/10.1177/20539517241270663
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Li, J. H., Yan, X. P., Zhang, J. J., & Zhou, Y. H. (2023). 年轻群体微信使用的隐私披露行为影响机制研究: 隐私犬儒主义的中介效应 [Research on the influence mechanism of privacy disclosure behavior in WeChat use among young adults: The mediating effect of privacy cynicism]. 新闻与传播评论, 76, 87–101. https://doi.org/10.14086/j.cnki.xwycbpl.2023.01.007
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Masur, P. K. (2026). Privacy fatigue and cynicism in the digital age: A close replication of Choi et al. (2018) and Lutz et al. (2020). In C. Lutz, C. P. Hoffmann, & A. Tamò-Larrieux (Eds.), Advancing the study of privacy cynicism, apathy and resignation in the digital society (pp. 146–168). Edward Elgar. https://doi.org/10.4337/9781035353248.00019
Popescu, M., Baruh, L., & Sudhakar, S. (2024). Role-based privacy cynicism and local privacy activism: How data stewards navigate privacy in higher education. Big Data & Society, 11(2). https://doi.org/10.1177/20539517241240664
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