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문제 정의
- 구체적으로 본 연구에서는 아이핀을 도입한 기업이나 웹사이트를 기준으로 도입의 효과를 살펴보는 방식을 따르지 않고, 아이핀을 이용하는 인터넷 사용자들이 그렇지 않은 사용자에 비해 전자상거래, 커뮤니케이션, SNS(Social Network Service) 활동에 더 적극적으로 참여하는지를 분석함으로써 아이핀 도입의 긍정적인 효과를 추정하고자 한다. 만일 아이핀을 이용하는 사용자가 개인정보제공 및 다양한 온라인 활동에 더 적극적으로 참여한다면, 인터넷 기업의 입장에서는 아이핀 도입을 위해 다소간의 비용이 소요되더라도, 투자를 실행할 인센티브가 존재하는 것으로 생각할 수 있다.
- 따라서 본 연구에서는 아이핀 도입의 효과를 기존에 논의하여 왔던 부정적인 피해 감소의 측면보다는 긍정적인 가치 창출, 즉 인터넷 사용자들의 온라인 활동 활성화에 따른 시장 확대 효과에 초점을 맞추어 분석하고자 한다. 기존의 연구와의 차별성에 더하여, 이러한 분석이 가지는 실질적인 장점은 아이핀 도입 비용을 이유로 관련투자에 소극적인 인터넷 기업들에게 아이핀 도입의 긍정적인 가치 창출효과를 제시함으로써 투자에 보다 적극적인 태도를 취하도록 유인할 것으로 기대된다는 점이다.
- 본 연구에서는 아이핀 도입의 효과를 기존 연구들에서 논의하여 왔던 부정적인 피해 감소의 측면보다는 긍정적인 가치 창출의 측면에 초점을 맞추어 분석하고자 하였다. 이를 위해 아이핀 이용의 결정요인을 분석하고, 아이핀 이용자들이 전자상 거래, 커뮤니케이션, SNS 등 온라인 활동에 보다 적극적으로 참여하는지를 실증적으로 분석하였다.
- 본 장에서는 아이핀 이용의 긍정적인 효과를 살펴보기 위해 아이핀을 이용하는 사람들이 주요 온라인 활동에 더 적극적으로 참여하는지를 검증하고자 한다. 이를 위해 추정식을 식 (3)과 같이 설정하였다.
- 본 장에서는 아이핀을 인지하는 사용자와 이를 실제로 이용하는 사용자들이 어떻게 관련되어 있는지를 살펴보고자 한다. 아이핀의 인지 및 이용 변수는 이항변수(binary variable)로 이루어진 범주형 자료(categorical data)이므로 <표 5>와 같은 매트릭스(matrix) 구조를 통해 양 변수의 관련성을 찾을 수 있는데, 흥미로운 사실은 아이핀의 존재를 인지하는 인터넷 이용자들 중 일부만이 이를 이용한다는 것이다.
- 는 개인적인 특성을 나타내는 변수이다. 이를 통해 개인적인 특성을 고려한 이후에 아이핀 이용자가 주요 온라인 활동에 참여할 확률이 높은지를 확인하고자 한다. 추정식의 종속변수가 이항변수의 형태를 가지기 때문에 로짓 및 프로빗 분석모형을 이용하였으며, 추정 결과는 <표 7>에 정리되어 있다.
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