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영어

This study employs the Stressor–Strain–Outcome(SSO) model to examine the mechanisms underlying algorithm fatigue and algorithm resistance behaviors among middle-aged Chinese TikTok users. Specifically, technical factors (algorithm opacity, algorithm bias, and algorithm hegemony) and personal factors (information overload and privacy concerns) were conceptualized as stressors, and their effects on algorithm fatigue were analyzed. Algorithm fatigue was treated as the strain variable, while algorithm resistance coping was considered the outcome variable. In addition, loneliness was examined as a moderator that conditions the relationship between stressors and algorithm fatigue. To test the proposed hypotheses and answer the research questions, we conducted an online survey of 437 middle-aged Chinese TikTok users. The results revealed that both technical and personal stressors had significant positive effects on algorithm fatigue, which, in turn, was a key driver of algorithm resistance coping. Furthermore, loneliness moderated the relationship between algorithm hegemony and algorithm fatigue. These findings theoretically contribute to the literature by elucidating the mechanisms through which algorithm fatigue and resistance occur.

한국어

본 연구는 중국 중장년층 틱톡(TikTok) 이용자(N = 437)를 대상으로, 추천 알고리즘에 대한 피로와 저항적 대응 행위 간의 메커니즘을 SSO(Stressor–Strain–Outcome) 이론 모델을 바탕으로 분석했다. 이를 위해 스트레서로 기술적 요인(알고리즘 불투명 성, 알고리즘 편향성, 알고리즘 헤게모니)과 개인적 요인(정보 과부하, 프라이버시 우 려)을 설정하여 스트레인 변인인 알고리즘 피로에 미치는 영향을 분석했다. 마지막으로 알고리즘 저항적 대응은 아웃컴 변인으로 간주했다. 추가적으로 스트레서와 알고리즘 피로 간의 관계를 외로움이 조절하는지를 분석했다. 분석 결과, 스트레서로서의 기술적 요인과 개인적 요인 모두 알고리즘 피로와 정(+)적인 영향을 미쳤으며, 알고리즘 피로 는 알고리즘 저항적 대응 행위를 유발했다. 외로움은 알고리즘 헤게모니와 알고리즘 피 로 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 중장년층의 알고리즘 이용에 따 른 피로와 이에 대한 저항적 대응의 발생 메커니즘을 규명했다는 점에서 의의가 있다.