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영어

This study explores the impact of AI-based music streaming service recommendation systems on user experience, focusing on the mediating role of music discovery enjoyment and the moderating effect of music consumption tendency. Based on the S-O-R (Stimulus-Organism-Response) theory, this study analyzes how AI recommendation systems (S) influence user experience (R) through music discovery enjoyment (O). Data collected from 420 participants through a survey was analyzed using structural equation modeling and moderated regression analysis. The results revealed that all proposed hypotheses were statistically significant. First, AI-based recommendation systems positively influenced both the cognitive and emotional enjoyment of music discovery. This indicates that users are not merely passive consumers of music but actively engage in discovering new content aligned with their preferences, deriving both intellectual stimulation and emotional satisfaction from the process. Second, cognitive and emotional enjoyment significantly mediated the relationship between the recommendation system and user experience, emphasizing that the way users discover music plays a more critical role in determining satisfaction and immersion than the mere accuracy of the recommendations. Third, music consumption tendency served as a moderating variable in the relationship between AI recommendation systems and user experience. Users with a higher interest in and willingness to explore music experienced stronger positive effects from the recommendation system, thereby enhancing their overall user experience. This study goes beyond a technology-centered approach by integrating the emotional and cognitive aspects of user experience, offering a more comprehensive understanding of the effectiveness of AI-based recommendation systems. The findings provide meaningful implications for music streaming platforms, highlighting the importance of designing recommendation algorithms that incorporate emotional experiences.

한국어

본 연구는 AI 기반 음악 스트리밍 서비스의 추천 시스템이 사용자 경험에 미치는 영향을 탐색하고, 이 과정에서 음악 발견 즐거움의 매개효과와 음악 소비 성향 의 조절효과를 규명하고자 하였다. 본 연구는 S-O-R(Stimulus-Organism-Response) 이론을 기반으로 하여 AI 추천 시스템(S)이 음악 발견 즐거움(O)을 통해 사 용자 경험(R)에 미치는 영향을 분석하였다. 설문조사를 통해 수집된 420명의 데이터를 구조방정식 모형과 조절 회귀분석을 활용하여 검증한 결과, 모든 가설이 통 계적으로 유의하게 지지 되었다. 첫째, AI 기반 추천 시스템은 음악 발견의 인지적 즐거움과 감정적 즐거움 모두에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 사용자가 추천 시스템을 통해 단순한 정보 전달을 넘어, 음악 감상의 과정에서 지적 자극과 감성적 만족을 함께 누리고 있음을 시사한다. 둘째, 인지적·감정적 즐거 움은 사용자 경험을 매개하는 유의미한 요인으로 작용하였으며, 이는 추천 기술의 정밀도보다 사용자가 음악을 ‘어떻게 발견하는가’가 만족과 몰입을 결정짓는 데 중요한 요소임을 보여준다. 셋째, 음악 소비 성향은 AI 추천 시스템이 사용자 경험에 미치는 영향을 조절하는 변수로서 기능하였다. 음악에 대한 관심과 탐색 의지 가 높은 사용자일수록 AI 추천 시스템의 효과를 더 강하게 체감하고, 이에 따른 사용자 경험도 긍정적으로 강화됨이 확인되었다. 이러한 결과는 개인의 음악 소비 특성에 따라 AI 추천 시스템의 수용도와 효용성이 달라질 수 있음을 보여주며, 사용자 맞춤형 큐레이션 전략의 필요성을 강조한다. 본 연구는 기술 중심의 접근을 넘어서 사용자 경험의 감성적·인지적 측면을 통합적으로 분석함으로써, AI 기반 추천 시스템의 효과성을 보다 입체적으로 이해하는 데 기여하였다는 점에서 연구의 의를 가진다.