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인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 온라인 쇼핑에서 다양한 형태의 새로운 서비스가 제공되고 있다. 특히 빅데이터를 기반으로 한 추천 알고리즘이 대중화되어, 온라인 쇼핑, 스트리밍 서비스와 같은 다양한 분야에서소비자들에게 널리 이용되고 있다. 하지만 빠른 변화와 발전에 비해 소비자의 특성을 고려한 추천 시스템의 연구는매우 제한적인 상황이다. 본 연구에서는 두 차례 연구를 통해 외로움을 느끼는 소비자가 추천 방식과 관련된 정보를접했을 때 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 먼저 연구 1의 결과, 소비자가 외로움을 느낄수록 전문가의추천보다 빅 데이터를 기반으로 한 알고리즘 추천을 접했을 때 구매 의도가 더 높아졌다. 연구 2에서는 복합적인의미를 내포하고 있는 빅 데이터에 기반한 알고리즘을, 대중성과 개인화를 구분하여 그 영향을 검증하였다. 그결과 알고리즘을 통한 얻은 정보가 대중성(vs. 개인성)과 연관될 경우, 외로움을 많이 느끼는 참여자의 구매 의도에영향을 미치는 것을 확인하였다. 즉, 대중성이 강조될 경우, 외로움을 많이 느끼는 그룹이 외로움을 적게 느끼는그룹보다 구매의도가 더 높게 나타났다. 반대로, 개인화가 강조될 경우, 외로움을 많이 느끼는 그룹과 외로움을적게 느끼는 그룹 사이에 차이는 나타나지 않았다. 또한, 소속감이 외로움을 많이 느끼는 소비자의 구매 의도를매개하는 것을 검증하였다. 본 연구 결과는 현재 외로운 소비자들이 증가하고 있는 디지털 중심의 온라인 시장에서이론적으로나 실무적으로 많은 기여를 할 것이다.
With the advancement of artificial intelligence (AI) technology, a plethora of novel services has emerged within the realm of online shopping. Specifically, recommendation algorithms hinging upon extensive datasets have gained considerable prominence and are extensively embraced by consumers across various domains, encompassing online shopping and streaming services. However, in contrast to the rapid pace of transformation and development, research pertaining to recommendation systems that incorporate consumer attributes remains notably constrained. In this study, we verified the impact of loneliness on consumer purchase intention when individuals experiencing loneliness encounter information related to recommendation methods through two consecutive studies. Primarily, Study 1 findings substantiate that the greater the extent of loneliness experienced by consumers, the more elevated their purchase intentions become when they encounter algorithmic recommendations founded on extensive datasets, in contrast to expert-based recommendations. Subsequently, in Study 2, the influence of algorithm-based recommendations rooted in comprehensive data, discerning between popularity and personalization, is scrutinized. Consequently, it is ascertained that information disseminated through the algorithm, when emphasizing popularity over individualization, significantly influences the purchase intentions of participants experiencing loneliness. In other words, when emphasizing popularity, the group experiencing higher levels of loneliness is expected to have a higher purchase intention compared to the group experiencing lower loneliness. Conversely, when emphasizing personalization, there is no significant difference between the group with higher loneliness and the group with lower loneliness in terms of purchase intention. Furthermore, the study corroborates the mediating role of a sense of belonging in shaping the purchase intentions of lonely consumers. This research, through its findings, contributes substantially, both theoretically and practically, to the digitally-centric online market, which is witnessing a surge in the prevalence of lonely consumers.
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Algorithm Recommendation, Loneliness, Mass Recommendation, Need to Belong, Purchase Intention
