earticle

논문검색

틱톡의 수준별 추천 서비스에 따른 지속적 사용의도에 미치는 영향 : 프라이버시계산 모델을 중심으로

원문정보

Effect of TikTok’s Level-specific Recommendation Service on Continuous Use Intention : Focusing on the Privacy Calculation Model

장열, 진정숙, 박주석

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

The video recommendation services help to save the user's information search time in the overflowing online information, and algorithms for more efficient and accurate recommendation are continuously developed. In particular, TikTok has the largest number of users in the short video industry due to its unique recommendation algorithms. In this study, by applying a privacy calculation model, the research tried to compare users' responses to each type of TikTok's recommendation service. Users are well aware of the privacy concerns and benefits of TikTok's recommendation service. Although there is a risk, it was found that users continue to use TikTok's recommendation service because the benefits are greater.

한국어

짧은 동영상의 대표서비스인 틱톡의 사용자를 대상으로 프라이버시 계산 모델을 이용하여 틱톡의 추천서비스 유형(추천서비스 정도에 따라서 3단계로 구분함)에 대한 사용자의 반응(인지된 위험, 인지된 혜택, 지속적 사용의도)과 인지된 위험과 인지된 혜택이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 뿐만 아니라 지속적 사용의도에 영향을 조절하는 호기심의 역할이 있는지를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(인지된 정보성)요인과 지속적 사용의도는 추천서비스 유형중에서도 고, 저, 중 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났고, 인지된 혜택(인지된 오락성)과 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 고, 중, 저의 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났다. 인지된 혜택 (인지된 정보성, 인지된 오락성)은 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 주었으나, 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 지속적 사용의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 프라이버시 계산모델에서 호기심은 조절효과가 있다는 것을 확인하였다. 사용자들은 추천서비스의 프라이버시에 대한 우려와 서비스에 대한 혜택 모두를 인지하고 있으며, 추천서비스에 대해서 위험과 혜택이 모두 있지만 지속적으로 서비스를 이용할 것으로 나타났다. 더 많은 연구를 통해서 추천시스템의 긍정적인 효과와 부정적인 반응을 비교하여 사용자들의 프라이버시 허용정도에 대해서 좀 더 알게 되었을 때 추천서비스를 염려없이 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 틱톡
2.2 추천 시스템
2.3 프라이버시 계산 모델(Privacy Calculus Model)
Ⅲ. 연구 가설
3.1 추천 서비스 정도
3.2 추천 서비스 정도와 인지된 위험
3.3 추천 서비스 정도와 인지된 혜택
3.4 추천 서비스 정도와 지속적 사용의도
3.5 프라이버시 계산 모델과 지속적 사용의도
3.6 호기심
Ⅳ. 연구 방법
4.1 조작적 정의와 측정문항
4.2 조사방법
Ⅴ. 연구결과
5.1 응답자 분석
5.2 측정 문항의 신뢰도 및 타당도 검사
5.3 추천 서비스 정도의 조작 검증 결과
5.4 가설 검증 결과
Ⅵ. 결론
6.1 연구결과 논의 및 함의
6.2 한계점과 제언
참고문헌
Abstract

저자정보

  • 장열 Yue Zhang. 경희대학교 경영학 석사
  • 진정숙 JeongSuk Jin. 경희대학교 빅데이터연구센터 전임연구원
  • 박주석 Joo-Seok Park. 경희대학교 경영학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 6,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.