Knowledge Management Research (지식경영연구)

The Knowledge Management Society of Korea (한국지식경영학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Motivating Factors for Providing Personal Data in MyData Services: The Moderating Effect of Perceived Personal Information Self-Determination

마이데이터 서비스 이용을 위한 개인정보제공 동기 요인: 개인정보자기결정권 인지 수준의 조절효과

  • Hyeonjeong Kim (Barun ICT Research Center, Yonsei University) ;
  • Soohyun Kwon (Global Leaders College, Yonsei University) ;
  • Jeongu Choi (Global Leaders College, Yonsei University) ;
  • Beomsoo Kim (Graduate School of Information, Yonsei University)
  • 김현정 (연세대학교 바른ICT연구소) ;
  • 권수현 (연세대학교 글로벌인재대학) ;
  • 최정우 (연세대학교 글로벌인재대학) ;
  • 김범수 (연세대학교 정보대학원)
  • Received : 2024.05.22
  • Accepted : 2024.06.23
  • Published : 2024.06.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study investigates the impact of privacy concerns, perceived utility, and awareness of the right to personal data self-determination on the effective use and expansion of MyData services, which are critical to the data economy. Integrating the value-based adoption model with privacy calculus theory, the research examines how perceived utility, privacy concerns, trust, and personal innovativeness influence perceived value, perceived privacy, and the intention to provide personal information. Data collected from an online survey of 442 MyData service users and prospective users were analyzed using PLS-SEM and Bootstrapping methods via SmartPLS 4. The results indicate that perceived utility positively affects the intention to provide personal information, while privacy concerns have a negative impact. Trust and personal innovativeness positively influence the intention to adopt MyData services, and the awareness of personal data self-determination rights moderates these intentions. The findings underscore the importance of developing beneficial services that mitigate users' privacy concerns and build trust for the successful implementation of MyData services. Additionally, the study highlights the need for education and awareness campaigns to enhance understanding of the right to personal data self-determination.

본 연구는 데이터 경제에서 중요한 마이데이터 서비스의 효과적 활용 및 확산에 기여하고자 프라이버시 우려, 지각된 유용성, 개인정보자기결정권 인식의 영향을 분석한다. 가치기반수용모델과 프라이버시 계산이론을 통합하여, 지각된 유용성, 프라이버시 우려, 신뢰, 개인혁신성이 지각된 가치, 지각된 프라이버시 및 개인정보 제공 의도에 미치는 영향을 조사하였다. 이 연구는 마이데이터 서비스 이용자 및 이용예정자 442명을 대상으로 한 온라인 설문조사를 통해 수집된 데이터를 사용하였으며, 분석은 SmartPLS 4를 활용한 PLS-SEM 및 Bootstrapping 방법으로 수행되었다. 연구 결과, 지각된 유용성은 개인정보 제공 의도에 긍정적인 영향을, 프라이버시 우려는 부정적인 영향을 미쳤다. 신뢰와 개인혁신성은 마이데이터 서비스 수용 의도에 긍정적으로 작용하였고, 개인정보자기결정권 인식은 이러한 의도에 대한 조절효과를 나타내었다. 연구 결과는 마이데이터 서비스의 성공적 도입을 위해 이용자의 프라이버시 우려를 완화하고 신뢰를 구축할 수 있는 유용한 서비스 개발의 중요성을 강조하며, 개인정보자기결정권에 대한 인식 제고를 위한 교육 및 홍보의 필요성을 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 정부(교육부)의 지원을 받아 수행된 연구임(2023년 부처 협업형 인재양성사업[정보보안 분야], No. 2023 개인정보보호-005)

References

  1. 강나영, 김지수, 손예원, 이정빈, 김민정(2022). 금융소비자의 마이데이터에 대한 인식과 맞춤형 마이데이터서비스 이용을 위한 금융정보 제공의향. 소비자정책교육연구, 18(1), 23-46. 
  2. 김상희, 김종기(2017). 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 의사결정에 미치는 영향: 전자상거래와 위치기반서비스의 비교: 전자상거래와 위치기반서비스의 비교. 한국산업정보학회논문지, 22(1), 69-87.  https://doi.org/10.9723/JKSIIS.2017.22.1.069
  3. 김수현(2022). 마이데이터 서비스 속성이 이용의도에 미치는 영향. 한국콘텐츠학회논문지, 22(10), 271-278.  https://doi.org/10.5392/JKCA.2022.22.10.271
  4. 김종기, 김상희(2012). 스마트폰 위치기반서비스에서 정보제공의도: 프라이버시 계산 관점을 중심으로. 정보시스템연구, 21(4), 55-79. 
  5. 박동근, 양성병, 윤상혁(2023). 개인의 마이데이터 제공의도에 영향을 미치는 요인: 개인역량과 기관유형의 조절효과를 중심으로. 지식경영연구, 24(1), 73-97.  https://doi.org/10.15813/KMR.2023.24.1.004
  6. 박철우, 정해주(2012). 개인특성 및 시스템특성이 기술혁신제품의 수용에 미치는 영향 연구: 클라우드 컴퓨팅을 대상으로. 벤처창업연구, 7(2), 63-76.  https://doi.org/10.16972/APJBVE.7.2.201207.63
  7. 백한종(2019). 금융분야에서 마이데이터 서비스의 수용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구. 숭실대학교 박사학위논문. 
  8. 손창용, 박현선, 김상현(2022). 금융 마이데이터 서비스 특성과 수용의도의 관계: 개인혁신성과 기술적 보안성의 조절효과. 지식경영연구, 23(4), 133-157.  https://doi.org/10.15813/KMR.2022.23.4.007
  9. 이병관, 조은현(2009). 신제품 수용에 미치는 소비자의 혁신성과 조절초점의 효과연구. 광고학연구, 20(1), 121-137. 
  10. 이종섭, 최재섭, 최정일(2022). 오픈뱅킹 기반의 마이데이터 서비스 이용의도에 관한 연구. 한국IT서비스학회지, 21(1), 1-19.  https://doi.org/10.9716/KITS.2022.21.1.001
  11. 장형여, 이세진(2022). 한국과 중국 소셜미디어 이용자의 프라이버시 우려와 지각된 효능감이 광고회피에 미치는 영향 비교 연구. OOH 광고학연구, 19(4), 59-79. 
  12. 정해진, 이진혁(2022). 마이데이터 이용자의 프라이버시 태도와 보호의도에 관한 연구: 프라이버시 냉소주의의 영향. 정보화정책, 29(2), 37-65.  https://doi.org/10.22693/NIAIP.2022.29.2.037
  13. 정해진(2022). 마이데이터 서비스 이용자의 프라이버시 정보제공 행동 연구: 기술수용모델, 프라이버시 계산과 역설의 구조적 관계. 언론정보연구, 59(3), 5-63.  https://doi.org/10.22174/JCR.2022.59.3.5
  14. 조성훈, 진정숙, 박주석(2022). 금융상품 비교/추천 마이데이터 서비스 이용 의도에 관한 연구. 한국빅데이터학회지, 7(2), 173-193. 
  15. 조용현, 동학림(2023). 마이데이터 서비스 이용 의도에 영향을 미치는 요인 연구. Journal of the Korean Entrepreneurship Socieity, 18(3), 433-467. https://doi.org/10.24878/TKES.2023.18.3.433 
  16. 지성우(2017). 빅데이터 환경과 개인정보 보호방안. 헌법재판연구, 4(2), 41-95.  https://doi.org/10.35215/JCJ.2017.4.2.002
  17. 한국데이터산업진흥원(2020). 마이데이터 서비스 안내서. 
  18. 허덕원, 성욱준(2021). 프라이버시 우려가 모바일 간편결제 서비스 이용에 미치는 영향: 소비자 혁신성의 다차원적 조절효과를 중심으로. 정보화정책, 28(1), 22-42. https://doi.org/10.22693/NIAIP.2021.28.1.022
  19. Chang, W. L., Diaz, A. N., & Hung, P. C. (2015). Estimating trust value: A social network perspective. Information Systems Frontiers, 17, 1381-1400.  https://doi.org/10.1007/s10796-014-9519-0
  20. Chang, Y., Wong, S. F., Libaque-Saenz, C. F., & Lee, H. (2018). The role of privacy policy on consumers' perceived privacy. Government Information Quarterly, 35(3), 445-459.  https://doi.org/10.1016/j.giq.2018.04.002
  21. Chang, Y., Wong, S. F., & Lee, H. (2015). Understanding perceived privacy: A privacy boundary management model. PACIS 2015 Proceedings, 78. 
  22. Culnan, M. J., & Bies, R. J. (2003). Consumer privacy: Balancing economic and justice considerations. Journal of Social Issues, 59(2), 323-342.  https://doi.org/10.1111/1540-4560.00067
  23. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.  https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
  24. Dinev, T., Bellotto, M., Hart, P., Russo, V., Serra, I., & Colautti, C. (2006). Privacy calculus model in e-commerce? A study of Italy and the United States. European Journal of Information Systems, 15(4), 389-402.  https://doi.org/10.1057/palgrave.ejis.3000590
  25. Dinev, T., Xu, H., Smith, J. H., & Hart, P. (2013). Information privacy and correlates: An empirical attempt to bridge and distinguish privacy-related concepts. European Journal of Information Systems, 22(3), 295-316.  https://doi.org/10.1057/ejis.2012.23
  26. Dong, W., Asmi, F., Zhou, R., Keren, F., & Anwar, M. A. (2017, November). Impact of Trust and Perceived Privacy in B2C Mobile Apps among Foreigners: A Case of People's Republic of China. In 2017 IEEE 14th International Conference on e-Business Engineering (ICEBE) (pp. 189-194).
  27. Du, R., Du, H., & Wu, J. (2022, August). Media and Trust Influence Consumers' Acceptance of Self-driving Cars. In 2022 10th International Conference on Traffic and Logistic Engineering (ICTLE) (pp. 57-61).
  28. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-152.  https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
  29. Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook (p. 197). Springer Nature. 
  30. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. In New challenges to international marketing (Vol. 20, pp. 277-319). Emerald Group Publishing Limited. 
  31. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). Testing measurement invariance of composites using partial least squares. International Marketing Review, 33(3), 405-431.  https://doi.org/10.1108/IMR-09-2014-0304
  32. Kehr, F., Kowatsch, T., Wentzel, D., & Fleisch, E. (2015). Blissfully ignorant: The effects of general privacy concerns, general institutional trust, and affect in the privacy calculus. Information Systems Journal, 25(6), 607-635.  https://doi.org/10.1111/isj.12062
  33. Kim, H. W., Chan, H. C., & Gupta, S. (2007). Value-based adoption of mobile internet: An empirical investigation. Decision Support Systems, 43(1), 111-126.  https://doi.org/10.1016/j.dss.2005.05.009
  34. Kim, Y., Park, Y., & Choi, J. (2017). A study on the adoption of IoT smart home service: Using Value-based Adoption Model. Total Quality Management & Business Excellence, 28(9-10), 1149-1165.  https://doi.org/10.1080/14783363.2017.1310708
  35. Krasnova, H., & Veltri, N. F. (2010). Privacy Calculus on Social Networking Sites: Explorative Evidence from Germany and USA. Proceedings of the 43rd Hawaii International Conference on System Sciences, pp.1-10. 
  36. Krasnova, H., Veltri, N. F., & Gunther, O. (2012). Self-disclosure and privacy calculus on social networking sites: The role of culture: Intercultural dynamics of privacy calculus. Wirtschaftsinformatik, 54, 123-133.  https://doi.org/10.1007/s11576-012-0323-5
  37. Li, H., Sarathy, R., & Xu, H. (2010). Understanding situational online information disclosure as a privacy calculus. Journal of Computer Information Systems, 51(1), 62-71. 
  38. Lin, T. C., Wu, S., Hsu, J. S. C., & Chou, Y. C. (2012). The integration of value-based adoption and expectation-confirmation models: An example of IPTV continuance intention. Decision Support Systems, 54(1), 63-75.  https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.04.004
  39. Malhotra, N. K., Kim, S. S., & Agarwal, J. (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
  40. Matthews, L. (2017). Applying multigroup analysis in PLS-SEM: A step-by-step process. Partial least squares path modeling: Basic concepts, methodological issues and applications, 219-243. 
  41. Moorman, C., Zaltman, G., & Deshpande, R. (1992). Relationships between providers and users of market research: The dynamics of trust within and between organizations. Journal of Marketing Research, 29(3), 314-328.  https://doi.org/10.1177/002224379202900303
  42. Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.  https://doi.org/10.1177/002224299405800302
  43. OECD (2017). OECD Guidelines on Measuring Trust. OECD Publishing, Paris. 
  44. Pal, D., Vanijja, V., Zhang, X., & Thapliyal, H. (2021). Exploring the antecedents of consumer electronics IoT devices purchase decision: A mixed methods study. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 67(4), 305-318.  https://doi.org/10.1109/TCE.2021.3115847
  45. Pizzutti dos Santos, C., & Basso, K. (2012). Do ongoing relationships buffer the effects of service recovery on customers' trust and loyalty? International Journal of Bank Marketing, 30(3), 168-192.  https://doi.org/10.1108/02652321211222540
  46. Prince, C. (2018). Do consumers want to control their personal data? Empirical evidence. International Journal of Human-Computer Studies, 110, 21-32.  https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2017.10.003
  47. Ringle, C. M., Sarstedt, M., Sinkovics, N., & Sinkovics, R. R. (2023). A perspective on using partial least squares structural equation modelling in data articles. Data in Brief, 48, 109074. 
  48. Rogers, E. M. (1995). Diffusion of Innovations (4th ed). New York: The Free Press. 
  49. Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2021). Partial least squares structural equation modeling. In Handbook of Market Research (pp. 587-632). Cham: Springer International Publishing. 
  50. Saavedra, A., Chocarro, R., Cortinas, M., & Rubio, N. (2023). Impact of process and outcome quality on intention for continued use of voice assistants. Spanish Journal of Marketing-ESIC, (ahead-of-print). 
  51. Sirdeshmukh, D., Singh, J., & Sabol, B. (2002). Consumer trust, value, and loyalty in relational exchanges. Journal of Marketing, 66(1), 15-37.  https://doi.org/10.1509/jmkg.66.1.15.18449
  52. Wang, C. (2014). Antecedents and consequences of perceived value in Mobile Government continuance use: An empirical research in China. Computers in Human Behavior, 34, 140-147.  https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.01.034
  53. Wang, T., Duong, T. D., & Chen, C. C. (2016). Intention to disclose personal information via mobile applications: A privacy calculus perspective. International Journal of Information Management, 36(4), 531-542.  https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.03.003
  54. Wang, C., Teo, T. S., & Liu, L. (2020). Perceived value and continuance intention in mobile government service in China. Telematics and Informatics, 48, 101348. 
  55. Xiong, S. (2013, November). Adoption of mobile banking model based on perceived value and trust. In 2013 6th International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering (Vol. 1, pp. 632-635). IEEE.
  56. 한국재정정보원 (2021. 5. 26). [Data for All] 오픈뱅킹과 마이데이터(본인신용정보관리업). https://blog.naver.com/kpfisnet/222356186763?trackingCode=blog_bloghome_searchlist