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초록·키워드
시대의 변화와 기술 발전에 따라 사용자들이 제품에 대한 요구는 단순한 기능성과 미적 조형을 넘어, 점차 더 깊은 감정적 및 심리적 요구로 발전하고 있다. 그러나 전통적인 제품 디자인은 조형적 미학에 중점을 두는 경향이 있어 사용자 경험의 다양성과 복잡성을 간과하는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 사용자 호감 경험을 효과적으로 증진시킬 수 있는 핵심 요소를 규명하는 것을 목적으로 한다.
비록 현대 사용자들의 선택이 주로 문화의 영향을 받는 것처럼 보이지만, 실제로는 우리의 조상들이 의사결정 과정에서의 동기와 밀접하게 연관되어 있다. 따라서 본 연구는 실험법과 문헌법을 결합한 연구 방법을 채택하었다. 먼저, 중⋅한 양국의 소비자를 주요 연구 집단으로 설정하였고, 483명의 참여자의 호감 경험과 관련된 일화 기억을 수집하였다. 이후, 수집된 사용자 호감경험 관련 상황 기억에 대해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 중심성 분석과 CONCOR 분석을 실시하였으며, 이를 통해 단어들 간의 관계 패턴에 기반한 그룹을 도출하였다. 다음으로, 진화심리학 이론에서의 기본 동기프레임워크(The Fundamental Motives Framework, Kenrick et al., 2010)를 바탕으로 이러한 그룹화 결과를 해석하여, 사용자에게 호감을 유발하는 동기 기반을 확인하였다. 이를 토대로 제품 디자인에서의 구현 방안을 제시하였으며, 마지막으로 사례 분석을 통해 연구 결과의 유효성을 검증하였다.
연구 결과, 사용자 호감 경험을 효과적으로 증진시킬 수 있는 요소로는 사회적 관계 구축과 강화, 자기발전, 예측 가능성을 높이는 다감각적 경험 및 탐구, 회복과 조절의 네 가지 측면이 도출되었다. 마지막으로, 본 연구는 사용자 일상생활에 깊은 영향을 미치는 제품에 초점을 맞추었으며, 핸드폰을 분석 대상으로 삼아, 다양한 핸드폰 브랜드에 대한 조사와 사례 분석을 통해 연구 결과의 유효성을 검증하였다. 이를 통해 각 브랜드가 사용자 호감 경험을 증진시킬 수 있는 디자인 방향을 도출함으로써 사용자 요구를 더욱 잘 충족시키고, 제품의 시장 경쟁력과 사용자 충성도를 높이고자 하였다. 본 연구는 제품 디자인에 새로운 이론적 참고 자료를 제공하며, 향후 연구가 더 다양한 제품 유형으로 확장되어 본 연구의 결론이 보편성을 가지는지 확인할 수 있기를 기대한다.
비록 현대 사용자들의 선택이 주로 문화의 영향을 받는 것처럼 보이지만, 실제로는 우리의 조상들이 의사결정 과정에서의 동기와 밀접하게 연관되어 있다. 따라서 본 연구는 실험법과 문헌법을 결합한 연구 방법을 채택하었다. 먼저, 중⋅한 양국의 소비자를 주요 연구 집단으로 설정하였고, 483명의 참여자의 호감 경험과 관련된 일화 기억을 수집하였다. 이후, 수집된 사용자 호감경험 관련 상황 기억에 대해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 중심성 분석과 CONCOR 분석을 실시하였으며, 이를 통해 단어들 간의 관계 패턴에 기반한 그룹을 도출하였다. 다음으로, 진화심리학 이론에서의 기본 동기프레임워크(The Fundamental Motives Framework, Kenrick et al., 2010)를 바탕으로 이러한 그룹화 결과를 해석하여, 사용자에게 호감을 유발하는 동기 기반을 확인하였다. 이를 토대로 제품 디자인에서의 구현 방안을 제시하였으며, 마지막으로 사례 분석을 통해 연구 결과의 유효성을 검증하였다.
연구 결과, 사용자 호감 경험을 효과적으로 증진시킬 수 있는 요소로는 사회적 관계 구축과 강화, 자기발전, 예측 가능성을 높이는 다감각적 경험 및 탐구, 회복과 조절의 네 가지 측면이 도출되었다. 마지막으로, 본 연구는 사용자 일상생활에 깊은 영향을 미치는 제품에 초점을 맞추었으며, 핸드폰을 분석 대상으로 삼아, 다양한 핸드폰 브랜드에 대한 조사와 사례 분석을 통해 연구 결과의 유효성을 검증하였다. 이를 통해 각 브랜드가 사용자 호감 경험을 증진시킬 수 있는 디자인 방향을 도출함으로써 사용자 요구를 더욱 잘 충족시키고, 제품의 시장 경쟁력과 사용자 충성도를 높이고자 하였다. 본 연구는 제품 디자인에 새로운 이론적 참고 자료를 제공하며, 향후 연구가 더 다양한 제품 유형으로 확장되어 본 연구의 결론이 보편성을 가지는지 확인할 수 있기를 기대한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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