• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-22
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• 2016

최근 온라인 뉴스 포탈의 뉴스 추천 메커니즘이 뉴스 콘텐츠를 수집, 선택, 편집 및 왜곡하는 일이 일어나고 있다. 선행연구들은 뉴스의 가치에 대한 일관된 정의를 내리지도, 뉴스의 가치가 독자의 반응에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 검증하지도 못했다. 본 연구는 선행연구의 뉴스 가치 개념을 종합하고, 뉴스 가치를 아우를 수 있는 개념으로 대표성의 개념을 도입하였으며, 대표성 기반 정보발견법 및 정보 수용 모델을 활용하여, 대표성이 인지된 뉴스 품질, 신뢰, 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 검증하였다. 시나리오 설문 법을 통해 총 357개의 유효한 자료가 수집되었다. 각 집단들은 1) 시간 순서기반 뉴스 추천 메커니즘, 2) 조회수 기반 뉴스 추천 메커니즘, 3) 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘의 세 종류의 메커니즘에 각각 노출되었다. MANOVA 분석결과에 따르면, 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘만이 여타 집단에 비해 인지된 뉴스 품질과 신뢰에서 유의한 차이를 보였다. PLS 분석 결과에 따르면, 이렇게 형성된 인지된 뉴스 품질과 신뢰는 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응을 유의하게 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구의 학술적 기여는 언론 영역에서 정보기술의 역할을 강조하고, 편집자와 독자 모두가 인정하는 뉴스가 가치 있는 뉴스라고 개념화 하였으며, 뉴스 추천 메커니즘의 효과를 실증한 가치를 가진다. 실무적 측면에서 본 연구는 온라인 뉴스 포탈이 편집자와 독자의 시각이 모두 반영된 절충안의 뉴스 추천 메커니즘을 활용하는 것이 독자를 유인하기 위해 도움이 될 것이라고 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.77-88
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• 2021

모바일 기기의 확산, 디지털 데이터의 증가, IT 자원 비용 문제 등의 환경 변화로 많은 사람이 개인용 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 있으며, 클라우드 컴퓨팅은 정보와 데이터를 저장, 관리하는데 유용한 서비스로 평가받고 있다. 이에 클라우드 컴퓨팅 채택 및 수용에 관한 연구는 활발하게 이루어져 왔다. 하지만 개인 사용자가 인지하는 가치를 기반으로 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 아직은 미비하다. 이에 본 연구는 가치기반수용모델을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 가치 평가에 영향을 미칠 요인들을 제안하고 연구모델을 설정하였으며 AMOS 22.0과 SPSS 23.0을 사용하여 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 유용성, 정보접근편의성, 확장성은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 프라이버시 염려와 비용은 지각된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 가치는 클라우드 컴퓨팅 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 신뢰는 지각된 가치와 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 꾸준히 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 개인 사용자들이 중요하게 고려하는 요소를 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.79-90
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• 2024

본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의 결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가 ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는 경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제12권1호
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• pp.209-227
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• 2010

최근 경영정보와 마케팅 분야의 최근 연구들은 다양한 미디어 플랫폼 환경에서 소비자들의 지속사용을 유발하는 요인들을 밝히고자 노력하고 있다. 유사한 맥락에서 본 연구는 모바일 데이터 서비스(Mobile Data Services: MDS) 플랫폼에서 사용자들의 서비스 지속사용 의지에 영향을 미치는 선행변수들을 밝히고자 한다. MDS 소비자들은 서비스 사용에 대한 비용을 직접 지불한다. 그러므로 해당서비스의 사용을 통해서 획득할 수 있는 이득과 사용할 때 지불해야 하는 비용이 지속사용을 결정하는 중요한 변수들이 될 수 있다. 이러한 의사결정 과정을 반영하기 위해서 본 연구는 소비자들이 얻을 수 있는 이득으로 인지된 유용성과 인지된 즐거움을 고려하였으며, 지불해야 하는 비용으로 재무적 비용과 정신적 비용을 고려하였다. 본 연구는 고려된 변수들을 기대일치모형(Expectation Confirmation Model: ECM)에 결합하여 MDS 사용자 지속사용을 설명할 수 있는 연구 모형을 제안하였다. 연구 모형에서 제안된 가설들 검증하기 위해서, 설문 응답 시점에서 3개월 이내에 MDS를 이용한 경험이 있는 대학생들을 대상으로 설문조사를 수행하여 총 204부의 설문지를 수집하였다. 수집된 데이터는 PLS(partial least squares)를 이용해서 분석되었다. 분석 결과, 인지된 유용성과 인지된 즐거움은 서비스 지속사용 의지를 형성하는데 도움을 주는 것으로 밝혀졌다. 반대로, 재무적 비용과 정신적 비용은 사용자들의 서비스 지속사용 의지를 저해하는 요인들임이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 MDS 플랫폼에서 소비자들의 지속사용 행태에 대한 깊은 이해를 제공하며, 서비스 활성화를 위한 전략 개발과 시사점 제공에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권3호
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• pp.1-27
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• 2012

Many companies have recently become interested in using social networking sites such as Twitter and Facebook as a new channel to communicate with their customers. For example, companies often offer "special deals" (e.g., coupons, discounts, free samples, etc.) to their customers who participate in promotions or events on social networking sites. Companies often make important announcements on their products or services on social networking sites. By doing so, customers are encouraged to continue to have relationships with companies on social networking sites and to recommend the companies' presence on social networking sites to other potential customers. Moreover, customers who keep close relationships with companies on social networking sites often provide the companies with valuable suggestions and feedback. For instance, Starbucks has more than 2 million followers on Twitter, and often receive suggestions and feedback for their product offerings and services from the followers on Twitter. Although companies realize potential benefits of using social networking sites as a channel to communicate with their customers, it appears that many companies have difficulty forging long-lasting relationships with customers on social networking sites. It is often reported that many customers who had followed companies on Twitter later stopped following them for various reasons. Therefore, it is an important issue to understand what motivates customers to continue to keep relationships with companies on social networking sites. Nonetheless, due attention has yet paid to this issue until recently. This study intends to contribute to our understanding on customers' intention to continue to follow companies on Twitter and to spread positive word-of-mouth about companies on Twitter. Specifically, we identify seven potential factors that customers perceive as important in evaluating their experience with companies on Twitter. The seven factors include similarity, receptivity, interactivity, ubiquitous connectivity, enjoyment, usefulness and transparency. We posit that the seven perception factors can affect the two types of satisfaction, emotional and cognitive, which can in turn influence on customers' intention to follow companies on Twitter and to spread positive word-of-mouth about companies on Twitter. Research hypotheses formulated in this study were tested with data collected from a questionnaire survey administered to customers who had been following companies on Twitter. The data was analyzed with the partial least square (PLS) approach to structural equation modeling. The results of data analysis based on 177 usable responses were generally supportive of our predictions for the effects of the seven factors identified and the two types of satisfaction. In particular, out results suggest that emotional satisfaction was strongly influenced by perceived similarity, perceived receptivity, perceived enjoyment, and perceived transparency. Cognitive satisfaction was significantly influenced by perceived similarity, perceived interactivity, perceived enjoyment, and perceived transparency. While cognitive satisfaction was found to have significant and positive effects on both continued following and word-of-mouth intentions, emotional satisfaction had a significant and positive effect only on word-of-mouth intention.