Informatization Policy (정보화정책)

National Information Society Agency (한국지능정보사회진흥원)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Intention to Use and Group Difference in Adopting Big Data: Towards a Comprehensive View

활용 주체별 빅데이터 수용 인식 차이에 관한 연구: 활용 목적, 조직 규모, 업종 특성을 중심으로

  • 이영주 (한국정보화진흥원 미래전략센터) ;
  • 양현철 (미래창조과학부)
  • Received : 2016.09.13
  • Accepted : 2017.03.11
  • Published : 2017.03.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Despite the early success story, the pan-industry diffusion of big data has been slow mostly due to lack of confidence of the value creation and privacy-related concerns. The problem leads us to the need to a stakeholder analysis on the adoption process of big data. The present study combines technology acceptance model, task-technology fit theory, and privacy calculus theory to integrate the positive and negative factors on the big data adoption. The empirical analysis was performed based on the survey from the current and potential big data users. Results revealed perceived usefulness, task-technology fit, and privacy concern are significant antecedents to the intention to use big data. Furthermore, there are significant differences in the perceptions of each constructs among groups divided by the types of big data use, with several exceptions. And the control effect was found in the magnitude of the relation between independent variables and dependent variable. The theoretical and politic implications of the analysis are discussed as to the promotion of big data industry.

빅데이터 관련 기술이 점차 성숙해지고 있고 공공부문을 중심으로 초기 성공사례들이 발표되고 있으나 실질적인 가치 창출에 대한 확신 부족과 개인정보 유출에 대한 여전한 우려로 산업 전반으로의 확산이 더딘 실정이다. 본 연구에서는 빅데이터 도입 과정에서 다양한 이해관계자 집단 별로 긍정적, 부정적 인식이 도입 활성화에 어떠한 차이를 보이는지 탐색적으로 규명하고자 한다. 먼저 기술수용모형(TAM)과 업무기술적합성(TTF) 모형, 프라이버시 계산이론을 바탕으로 긍정적인 평가요인과 부정적인 평가요인을 통합하여 독립변수를 개발하고 빅데이터 이용의도를 종속변수로 하는 연구 모형을 개발하였다. 국내 빅데이터 실사용자 또는 잠재적 사용자를 대상으로 실증 분석한 결과 선행요인 중 빅데이터의 인지된 유용성, 업무기술적합성, 개인정보침해위험이 이용의도에 유의미한 영향을 주고, 사용용이성은 유의성이 없는 것으로 나타났다. 또한 각 요인 별로 빅데이터 활용 주체에 따른 집단 간 변수의 평균 차이를 부분적으로 발견할 수 있었고, 독립변수와 종속변수와의 인과관계에서도 일부 조절효과를 발견하였다. 본 연구의 시사점을 통해 향후 빅데이터의 산업 활성화를 위해서 이해관계자 별 차별화된 정책 개발이 필요한 시점이다.

Keywords

References

  1. 가회광.김진수 (2014). "빅데이터 도입의도에 미치는 영향요인에 관한 연구." 한국경영정보학회 춘계공동학술대회.
  2. 강만모.김상락.박상무 (2012). "빅 데이터의 분석과 활용." 정보과학회지, 30(6): 25-32.
  3. 권문주.김태웅.김민하 (2008). "국내 공개소프트웨어의 도입 실태 및 활성화 장애요인에 관한 탐색적 연구", 정보화정책, 15(4): 3-21.
  4. 김관호.오규협.이영규.정재윤 (2013). "스마트카드 빅데이터를 이용한 서울시 지하철 이동패턴 분석." 한국전자거래학회지, 18(3): 211-222. https://doi.org/10.7838/jsebs.2013.18.3.211
  5. 김규남 (2014). 빅데이터 2.0시대 주요이슈와 정책적 시사점, KISDI Premium Report.
  6. 김계수 (1997). AMOS 구조방정식 모형분석. 서울: (주)데이타솔루션.
  7. 김선남.이환수 (2014). "빅데이터 개인정보보호 가이드라인(안)의 개선 방향에 관한 연구." 정보화정책, 21(4): 20-39. https://doi.org/10.22693/NIAIP.2014.21.4.020
  8. 김정선.송태민 (2014). "빅데이터 기술수용의 초기특성 연구." 한국콘텐츠학회논문지, 14(9): 538-555. https://doi.org/10.5392/JKCA.2014.14.09.538
  9. 김병수 (2012). "모바일 소셜네트워크서비스 환경에서 지속 사용 의도의 선행 요인에 관한 연구: 신뢰와 프라이버시 우려의 역할." 지식경영연구, 12(4): 83-100.
  10. 김유신.김남규.정승렬 (2012). "뉴스와 주가: 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형." 지능정보연구, 18(2): 143-156. https://doi.org/10.13088/JIIS.2012.18.2.143
  11. 김은영.이정훈.서동욱 (2013). "빅데이터 시스템의 수용의도에 영향을 미치는 수용조직의 환경요인에 관한 연구." Journal of Information Technology Applications & Management, 20(4): 1-18.
  12. 노형진 (2001). 한글 SPSS 10.0에 의한 조사방법 및 통계분석, 서울: 형설출판사.
  13. 대한상공회의소, "빅데이터 활용현황과 정책과제 연구 보고서", 2014.
  14. 도해용.유기상 (2013). "빅데이터 분석 기법을 이용한 레스토랑 품질과 고객만족이 추천행동에 미치는 영향에 관한 연구." 외식경영연구, 16(2): 233-255.
  15. 도해용.이애주.이창원 (2013). "빅데이터를 이용한 레스토랑 품질이 고객만족에 미치는 영향에 관한 연구." 외식경영연구, 16: 49-70.
  16. 문혜정.조현석 (2012). "빅 데이터 시대 위험기반의 정책 - 개인정보침해 사례를 중심으로-." 정보화정책, 19(4): 63-82
  17. 미래창조과학부 (2014). 빅데이터 활용 단계별 업무절차 및 기술 활용 매뉴얼
  18. 미래창조과학부.한국정보화진흥원 (2014). 2014년도 빅데이터 활용 스마트서비스 사례집, 서울: 한국정보화진흥원.
  19. 민진영.김병수 (2013). "프라이버시 계산 모형을 적용한 SNS 지속 사용 의도에 대한 연구: 페이스북과 카카오톡 사례 중심으로." Information Systems Review, 15(1): 105-122.
  20. 성민경.정연돈 (2014). "데이터 스트림에서 프라이버시 보호를 위한 익명화 기법." 정보과학회논문지 : 데이터베이스, 41(1): 8-20.
  21. 손민선.문병순 (2012). "빅 데이터 시대의 한국: 갈라파고스가 되지 않으려면." LGERI 리포트.
  22. 손영화 (2014). "빅데이터 시대의 개인정보 보호방안." 기업법연구, 28(3): 355-393.
  23. 손상영 (2013). 빅데이터 온라인 마케팅과 프라이버시 보호, KISDI Premium Report.
  24. 박은경.최정일.연지영 (2014). "Social Network Service에서의 사용자 저항에 영향을 미치는 요인에 관한 연구." 품질경영학회지, 42(3): 387-405. https://doi.org/10.7469/JKSQM.2014.42.3.387
  25. 백인수 (2012). 빅데이터 시대 : 에코시스템을 둘러싼 시장경쟁과 전략분석, 서울: 한국정보화진흥원 IT & Future Strategy(4)
  26. 안창원.황승구 (2012). "빅 데이터 기술과 주요 이슈." 정보과학회지, 30(6): 10-17.
  27. 오규철 (2013). 빅데이터 활용 시 개인정보보호 법률이 미치는 영향의 측정 방법론. 정보통신산업진흥원 IT기획시리즈.
  28. 오길영 (2015). "데이터 상업화과정으로서의 개인정보 비식별화." 민주법학, 58:179-207.
  29. 윤상오 (2013). "빅데이터의 위험유형 분류에 관한 연구." 한국지역정보화학회지, 16(2): 93-122.
  30. 이미나.심재웅 (2012). "성별에 따른 온라인 프라이버시 염려와 프라이버시 보호전략 사용의 차이에 관한연구." 미디어 젠더&문화, 12: 65-190.
  31. 이병엽.임종태.유재수 (2013). "빅 데이터를 이용한 소셜 미디어 분석 기법의 활용." 한국콘텐츠학회논문지, 13(2): 211-219. https://doi.org/10.5392/JKCA.2013.13.02.211
  32. 이석준.조숙진.박정선.함유근.김용재 (2007). "정보시스템 프로젝트의 위험요인에 대한 현업인력과 서비스제공인력과의 인식도 차이." Journal of Information Technology Applications & Management, 14(3): 79-94
  33. 이선우.이희상 (2014). "빅데이터 시스템 도입을 위한 통합모형의 연구." Journal of Information Technology Applications & Management, 21(4): 463-483.
  34. 이헌종 (2009). 온라인 쇼핑몰에서의 지각된 위험, 지각된 쇼핑가치, 관계 질, 서비스 충성도간의 구조적 관계. 남대학교 박사학위논문.
  35. 이환수.임동원.조항정 (2013). "빅데이터 시대의 개인정보 과잉이 사용자 저항에 미치는 영향." 지능정보연구, 19(1): 125-139. https://doi.org/10.13088/JIIS.2013.19.1.125
  36. 장성호.이기동 (2014). "소셜네트워크서비스 프라이버시 위험이 사용자저항에 미치는 영향." e-비즈니스연구, 15(3): 323-338.
  37. 장영훈.오현목.김지민.박명철 (2013). "빅데이터 시대의 개인정보보호정책에 관한 실증적 연구: 효과적인 규제, 프라이버시 통제와 신뢰를 중심으로." 한국경영정보학회 춘계학술대회.
  38. 차훈상 (2012). "스마트폰 위치기반 어플리케이션의 이용활성화 의도에 영향을 미치는 요인: 프라이버시 계산 모형의 적용." Asia Pacific Journal of Information Systems, 22(4): 7-29.
  39. 채승병 (2011). "정보홍수 속에서 금맥 찾기 : 빅데이터 분석과 활용." SERI경제노트, 삼성경제연구소.
  40. 최병정.김혜진.김자호.진서훈 (2012). "빅 데이터 시대의 CRM 을 위한 데이터 분석." Entrue Journal of Information Technology, 11(1): 19-27.
  41. 최대선.김석현.조진만.진승헌 (2013). "빅데이터 개인정보 위험 분석 기술." 정보보호학회지, 13(2).
  42. 최혜민 (2014). "빅데이터 시대와 현행 개인정보보호법제의 부정합 문제 및 그 해결방안에 대한 연구." IT와 법 연구, 8: 357-382.
  43. Bellman, S., Johnson, E. J., Kobrin, S. J. & Lohse, G. L. (2004). "International differences in information privacy concerns: A global survey of consumers." The Information Society, 20(5): 313-324. https://doi.org/10.1080/01972240490507956
  44. Bollier, D. Rapporteur (2010). "The Promise and Peril of Big Data, The Aspen Institute." Washington, D.C.
  45. Bulgurcu, B., Cavusoglu, H. & Benbasat, I. (2010). "Information Security Policy Compliance: An Empirical Study of Rational-based Beliefs and Information Security Awareness." MIS Quarterly, 34(3): 523-548. https://doi.org/10.2307/25750690
  46. Clogg, C. C., Petkova, E. & Haritou, A. (1995). "Statistical methods for comparing regression coefficients between models." American Journal of Sociology, 1261-1293.
  47. Chui, M., Manyika, J., Bughin, J., Brown, B., Robers, R., Danielson, J. & Gupta, S. (2013). "Ten IT-enabled Business Trends for the Decade Ahead." McKinsey Global Institute, McKinsey & Company.
  48. Craig, T. & Ludloff, M. E. (2011). "Privacy and Big Data." O'Reilly Media
  49. Culnan, M. J. & Armstrong, P. K. (1999). "Information privacy concerns, procedural fairness, and impersonal trust: An empirical investigation." Organization science, 10(1): 104-115. https://doi.org/10.1287/orsc.10.1.104
  50. Davis, F. (1989). "Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology." MIS Quarterly, 13(3): 318-339.
  51. De Mauro, A., Greco, M. & Grimaldi, M. (2015). "What is big data? A consensual definition and a review of key research topics." In G. Giannakopoulos, D. P. Sakas, & D. Kyriaki-Manessi (Eds.), AIP conference proceedings, 1644(1): 97-104.
  52. Dinev, T. & P. Hart. (2006). "An Extended Privacy Calculus Model for E-Commerce Transactions." Information Systems Research, 17(1): 61-80. https://doi.org/10.1287/isre.1060.0080
  53. Dishaw, M. T. & Strong, D. M. (1999). "Extending the technology acceptance model with task-technology fit constructs." Information & management, 36(1): 9-21. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(98)00101-3
  54. Dishaw, M., Strong, D. & Bandy, D. B. (2002). "Extending the task-technology fit model with self-efficacy constructs." AMCIS 2002 Proceedings, 143.
  55. Fishbein, M. & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research.
  56. Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). "Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error." Journal of Marketing Research, 18: 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312
  57. Gartner (2012). "The Importance of 'Big Data': A Definition."
  58. Goodhue, D. L. & Thompson, R. L. (1995). "Task-technology fit and individual performance." MIS quarterly, 213-236.
  59. Homans, C. G. (1961). "Social Behavior: Its Elementary Forms." New York: Harcourt, Brace and World.
  60. Kim, H., I. Son & Lee, D. (2012). "The Viral Effect of Online Social Network on New Products Promotion: Investigation Information Diffusion on Twitter." Journal of Intelligence and Information Systems, 18(2): 107-130. https://doi.org/10.13088/JIIS.2012.18.2.107
  61. Laufer, R. S., Proshansky, H. M. & Wolfe, M.(1974). "Some Analytic Dimensions of Privacy." In Rikkard Kuller(ed.), Architectural Psychology. Proceedings of the Lund Conference, 353-372. Stroundsbourg, PA.
  62. Malhotra, N. K., S. S. Kim & J. Agarwal. (2004). "Internet Users'Information Privacy Concerns (IUIPC): The Construct, the Scale, and a Causal Model." Information Systems Research, 15(4): 336-355. https://doi.org/10.1287/isre.1040.0032
  63. McAfee, A. & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: the management revolution. Harvard business review, 1.
  64. Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P. & Piquero, A. (1998). "Using the correct statistical test for the equality of regression coefficients." Criminology, 36(4): 859-866. https://doi.org/10.1111/j.1745-9125.1998.tb01268.x
  65. Pearson, T. & Wegener, R. (2013). Big data: the organizational challenge. Bain Co.
  66. Venkatesh, V. & Davis, F. (2000). "A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies." Management Science, 46(2): 186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
  67. Vroom, V. H. (1964). "Work and Motivation." John Wiley and Sons, Inc.
  68. Wamba, S. F., Akter, S., Edwards, A., Chopin, G. & Gnanzou, D. (2015). "How 'big data' can make big impact: Findings from a systematic review and a longitudinal case study." International Journal of Production Economics, 165: 234-246. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.12.031
  69. White, M. (2012). Digital workplaces: Vision and reality. Business Information Review, 29(4): 205-214. https://doi.org/10.1177/0266382112470412