AI 추천 알고리즘의 서비스 특성이 지속적 이용 의도에 미치는 영향에 관한 연구: 인스타그램을 중심으로

김성환; 김하균

doi:http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.06.14

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저자정보: 김성환 (부경대학교 대학원) 김하균 (부경대학교 경영학부)

저널정보: 아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.6

발행연도: 2024.6

수록면: 171 - 182 (12page)

DOI: http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.06.14

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개인정보 활용의 범위를 확장한 데이터 3법 개정 이후 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 알고리즘 기반 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service : SNS)는 뉴스, 음악, 쇼핑, 영상 콘텐츠 등 다양한 영역에서 추천 서비스를 제공하고 있다. 또한 정보제공자는 빅데이터 분석을 토대로 실시간 상호작용 관계를 유도하여 제안한다. 따라서 본 연구는 기술수용모델(TAM)을 기반으로 추천 서비스 정보제공자가 AI 추천 알고리즘의 서비스 특성에 대한 이용자 평가와 지속적 이용 의도를 수용하는 요인 분석을 목적으로 한다. SNS 플랫폼 이용자 228명 중 AI 추천 서비스를 인스타그램에서 사용한 경험이 있는 이용자를 조사했으며, 통계 분석은 Smart PLS 4.0을 이용하였다. 본 연구의 결과로는 AI 알고리즘의 서비스 특성 중 개인화, 유희성이 이용자에게 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성을 통해 지속적 이용 의도에 영향을 미친 것으로 나타났다. 한편 상호작용성은 지각된 유용성에서, 경제성과 적합성은 지각된 사용 용이성에서 유의한 영향을 미칠 것이라는 가설이 기각되었다. 따라서 본 연구에서 인스타그램 이용자 개인의 서비스 차별화를 바탕으로 추천 서비스 사용 시 직접 정보를 탐색하는 것보다 시간 손실이 적고, 효율성이 높은 것을 최고의 가치로 인식하고 있다는 것을 시사한다. 반면 인스타그램 추천 서비스의 추천 광고, 추천 제안, 이용자 음성 인식, 키워드 검색 등의 구체적인 범주 선정이 미흡했다는 점은 한계이다.

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