[국내논문]소셜TV 비이용자의 혁신저항과 이용의도에 관한 연구: 혁신확산 이론과 혁신저항모델을 중심으로 A Study on Factors Affecting Innovation Resistance and Intention of Use of Social TV Non-Users: Focused on Innovation Diffusion Theory and Innovation Resistance Model원문보기
본 연구는 혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV 혁신저항과 이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 주요 결과를 중심으로 살펴보면, 첫째, 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다.
본 연구는 혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV 혁신저항과 이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 주요 결과를 중심으로 살펴보면, 첫째, 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to examine the factors affecting innovation resistance and intention of use of social TV non-users focused on innovation diffusion theory and innovation resistance model. The results were as follows: First, compatibility among perceived innovation characteristics by soc...
The purpose of this study was to examine the factors affecting innovation resistance and intention of use of social TV non-users focused on innovation diffusion theory and innovation resistance model. The results were as follows: First, compatibility among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced negatively on innovation resistance, and complexity among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced positively on innovation resistance. Second, perceived risk by social TV non-users influenced positively on innovation resistance. Third, compatibility among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced positively on social TV intention to use. And complexity among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced negatively on social TV intention to use. Fourth, perceived risk by social TV non-users influenced not significantly on social TV intention to use. Fifth, innovation resistance by social TV non-users influenced negatively on social TV intention to use.
The purpose of this study was to examine the factors affecting innovation resistance and intention of use of social TV non-users focused on innovation diffusion theory and innovation resistance model. The results were as follows: First, compatibility among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced negatively on innovation resistance, and complexity among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced positively on innovation resistance. Second, perceived risk by social TV non-users influenced positively on innovation resistance. Third, compatibility among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced positively on social TV intention to use. And complexity among perceived innovation characteristics by social TV non-users influenced negatively on social TV intention to use. Fourth, perceived risk by social TV non-users influenced not significantly on social TV intention to use. Fifth, innovation resistance by social TV non-users influenced negatively on social TV intention to use.
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문제 정의
본 연구는 소셜TV 혁신저항과 이용의도를 탐색하기 위하여 소셜TV를 이용한 경험이 없는 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이러한 이유는 정보통신정책연구원[5]에서 보고된 바와 같이 소셜TV의 주 이용자가 20대임에도 불구하고, 소셜TV를 이용하지 않는 이유에 대해 구체적으로 살펴볼 필요성이 있기 때문이다.
본 연구는 소셜TV의 채택에 영향을 미치는 결정요인을 살펴보고자 하였으며, 주요 문헌검토를 통해 설정한 연구모델은 다음과 같다.
본 연구는 혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV 비이용자의 혁신저항과 이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 주요결과를 중심으로 살펴보면, 우선 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 적합성과 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
6%에 불과하다는 점을 고려할 때, 소셜TV 이용과 관련된 혁신저항과 이용의도를 동시에 살펴볼 필요성이다. 이에 본 연구에서는 혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV의 혁신저항과 이용의도를 탐색하고, 이를 통해 이론적, 실무적 차원에서의 주요 시사점을 제안하고자 하였다.
가설 설정
연구가설 4. 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 이용의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
연구가설 3. 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성인 상대적 이점과 적합성은 이용의도에 정(+)의 영향을 미치고, 복잡성은 이용의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
연구가설 1. 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성인 상대적 이점과 적합성은 혁신저항에 부(-)의 영향을 미치고, 복잡성은 혁신저항에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
연구가설 5. 소셜TV 비이용자의 혁신저항은 이용의도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
[28], Kim et al.[37]이 사용한 문항들을 참조, 본 연구의 목적에 맞게 수정, 보완하여 5문항으로 구성하였다. 주요 문항은 ① 소셜TV에 남긴 글 때문에 나중에 문제가 생길 수 있음, ② 소셜TV에 올린 나의 글이 남에게 나쁜 영향을 끼칠 수 있음, ③ 소셜TV 이용은 중독의 위험이 있음, ④ 소셜TV 시청은 학업에 악영향을 줄 우려가 있음, ⑤ 소셜TV 이용은 나의 라이프스타일에 피해를 줄 우려가 있음 등으로 구성하였다.
다음으로 혁신저항에 대해 확인적 요인분석을 실시하였다. 먼저 적합도를 살펴본 결과, χ2 =15.
첫째, 상관관계 분석(correlation analysis)을 통해 주요 변인 간의 상관을 분석하였다. 둘째, 경로분석(path analysis)을 통해 본 연구에서 설정한 모델의 가설을 검증하였다. 셋째, 주요 변인들에 대한 내적 일치도(Cronbach’s α)를 살펴보기 위해서 신뢰도 분석(reliability analysis)을 수행하였다.
본 연구에서 설정한 모델 적합도 지수는 χ2(p>.05), RMR(.06 이하), GFI(.90 이상), NFI(.90 이상), IFI(.90 이상), CFI(.90 이상)를 이용하였다.
본 연구에서는 선행연구들[17, 28, 31]을 참조하여 상대적 이점과 적합성, 그리고 복잡성을 지각된 혁신특성으로 설정하고, Lee et al.[28], Park[31]이 사용한 지각된 혁신특성을 참조하여 상대적 이점 3문항, 적합성 3문항, 복잡성 3문항으로 구성하였다.
소셜TV 이용의도는 향후 가까운 시기에 소셜TV를 이용하려는 의도로 조작적 정의를 내리고 3문항으로 구성하였다. 주요 문항은 ① 나는 소셜TV를 이용할 의향이 있음, ② 나는 소셜TV를 자주 이용할 것, ③ 나는 기회가 되면, 소셜TV를 이용할 것 등으로 구성하였다.
즉, 사회구성원들이 새로운 미디어나 기술에 대해 상대적 이점과 적합성을 높게 지각할수록 혁신저항은 감소하는 반면에 복잡성을 높게 지각할수록 혁신저항은 높아진다는 것이다[20, 26-27]. 이에 근거하여 본 연구에서는 지각된 혁신특성으로 상대적 이점과 적합성 및 복잡성을 상정하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.
인지된 위험에 대해 확인적 요인분석을 실시하였다. 적합도를 살펴본 결과, χ2 =21.
구체적으로 상대적 이점은 소셜TV가 기존의 것과 비교하여 우수하다고 지각되는 정도[12]로 조작적 정의를 내리고, ① 소셜TV는 더 빠른 의사소통을 가능하게 함, ② 소셜TV는 접속방법이 편리, ③ 소셜TV는 많은 사람들에게 나의 생각을 퍼뜨릴 수 있음 등으로 구성하였다. 적합성은 소셜TV가 자신의 생활방식에 부합하다고 지각되는 정도[24-25]로 정의를 내리고, ① 소셜TV는 다양한 사람들과 소통하고자 하는 나의 필요에 적합, ② 소셜TV는 내 생각을 많은 사람들과 공유하고 싶은 나의 필요에 적합, ③ 소셜TV는 여가시간을 잘 이용하고자 하는 나의 필요에 적합 등으로 구성하였다. 복잡성은 소셜TV가 기존의 것보다 이용하기 번거롭거나 불편하다고 지각하는 정도[24]로서, ① 소셜TV에서 사용되는 용어들이 이해하기 쉽지 않음, ② 소셜TV 기능들은 이해하기 어려움, ③ 소셜TV 사용방법은 이해하기 위하여 일정한 학습이 필요 등으로 구성하였다.
구체적인 설문조사는 2016년 2월 서울 소재 S대학교와 C대학교에 재학 중인 4년제 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 표본추출은 편의표본추출법을 적용하였으며, 사전에 해당 관계자와의 협의를 거쳐 설문조사 관련 시기를 결정한 후 연구자와 보조연구원 1인이 함께 방문하여 조사를 실시하였다. 설문조사를 수행하기 전 설문의 목적을 간략하게 언급한 후 설문에 동의하지 않는 대학생은 제외하였으며, 설문조사 항목에 소셜TV를 한 번도 이용한 경험이 없다고 응답한 설문자료는 최종 분석에서 제외하였다.
혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV 혁신수용에 미치는 요인들을 탐색하기에 앞서서 본 연구에서 설정한 모델의 타당도 검증을 위하여 적합도를 검증하였다. 본 연구에서 설정한 모델 적합도 지수는 χ2(p>.
대상 데이터
이러한 이유는 정보통신정책연구원[5]에서 보고된 바와 같이 소셜TV의 주 이용자가 20대임에도 불구하고, 소셜TV를 이용하지 않는 이유에 대해 구체적으로 살펴볼 필요성이 있기 때문이다. 구체적인 설문조사는 2016년 2월 서울 소재 S대학교와 C대학교에 재학 중인 4년제 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 표본추출은 편의표본추출법을 적용하였으며, 사전에 해당 관계자와의 협의를 거쳐 설문조사 관련 시기를 결정한 후 연구자와 보조연구원 1인이 함께 방문하여 조사를 실시하였다.
본 연구의 한계와 제언을 제시하면, 첫째, 본 연구에서는 소셜TV 이용 경험이 없는 대학생들을 대상으로 하였다. 이들은 미래에 소셜TV를 이용할 가능성을 지닌 이용자들이기도 하지만, 현 시점에서 비이용자들이라는 특성을 갖는다.
설문조사를 수행하기 전 설문의 목적을 간략하게 언급한 후 설문에 동의하지 않는 대학생은 제외하였으며, 설문조사 항목에 소셜TV를 한 번도 이용한 경험이 없다고 응답한 설문자료는 최종 분석에서 제외하였다. 이런 과정을 거쳐 총 332부가 수거되었고, 소셜TV 이용경험이 없거나 불성실하게 응답했다고 판단되는 12부를 제외한 310부를 최종 분석에 활용하였다. 본 연구대상의 주요 인구통계학적 특성을 간략하게 살펴보면, 성별은 남학생 160명(44.
데이터처리
본 연구에서 소셜TV의 지각된 혁신특성으로 설정한 상대적 이점, 적합성, 그리고 복잡성에 대한 측정도구의 타당도 검증을 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 실시하였다. 모델 적합도는 절대적합지수(χ2, RMR, GFI)와 증분적합지수(NFI, IFI, CFI)를 활용하였으며, 적합기준은 χ2의 경우에 통계적으로 유의하지 않아야 하며(p>.
셋째, 주요 변인들에 대한 내적 일치도(Cronbach’s α)를 살펴보기 위해서 신뢰도 분석(reliability analysis)을 수행하였다.
주요 분석방법을 기술하면 다음과 같다. 첫째, 상관관계 분석(correlation analysis)을 통해 주요 변인 간의 상관을 분석하였다. 둘째, 경로분석(path analysis)을 통해 본 연구에서 설정한 모델의 가설을 검증하였다.
이론/모형
본 연구에서 혁신저항은 새로운 기술을 수용하려 하지 않으려는, 혁신에 대한 전반적 저항[21-22]으로 조작적 정의를 내리고, Kim et al.[13]등이 사용한 5문항을 참조하였다. 주요 문항은 ① 소셜TV를 할 마음이 생기지 않음, ② 소셜TV에 대한 관심이 없고 하기가 귀찮음, ③ 소셜TV를 다 하니까 하고 싶지 않음, ④ 소셜TV하는 것이 멋있어 보이지 않음, ⑤ 소셜TV하는 것이 재미없어 보임 등으로 구성하였다.
본 연구에서는 선행연구들[17, 28, 31]을 참조하여 상대적 이점과 적합성, 그리고 복잡성을 지각된 혁신특성으로 설정하고, Lee et al.[28], Park[31]이 사용한 지각된 혁신특성을 참조하여 상대적 이점 3문항, 적합성 3문항, 복잡성 3문항으로 구성하였다. 구체적으로 상대적 이점은 소셜TV가 기존의 것과 비교하여 우수하다고 지각되는 정도[12]로 조작적 정의를 내리고, ① 소셜TV는 더 빠른 의사소통을 가능하게 함, ② 소셜TV는 접속방법이 편리, ③ 소셜TV는 많은 사람들에게 나의 생각을 퍼뜨릴 수 있음 등으로 구성하였다.
성능/효과
한편, 소셜TV에 대한 지각된 혁신특성이 이용의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 상대적 이점은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 적합성과 복잡성은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 적합성은 이용의도에 정적 영향을 미쳐 소셜TV에 대한 적합성을 높게 지각할수록 이용의도도 높아지는 것으로 나타났고, 복잡성을 높게 지각할수록 이용의도는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소셜네트워크서비스와 마이크로블로그를 대상으로 한 연구들에서 지각된 혁신특성 중 상대적 이점과 복잡성이 이용의도에 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 적합성을 높게 지각할수록 이용의도 역시 높았다고 보고한 선행연구들의 결과를 부분 수용하는 것이다[26, 40].
주요결과를 중심으로 살펴보면, 우선 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 적합성과 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 적합성은 혁신저항에 부적 영향을 미치는 것으로 나타나 소셜TV 비이용자가 타인과의 소통, 공유, 여가시간의 활용 등과 관련하여 자신의 필요에 부합하다고 지각할수록 혁신저항은 감소한 반면에 소셜TV가 용어나 기능, 사용방법을 습득하기 위하여 학습해야 한다고 지각할수록 혁신저항은 높아지는 것으로 나타났다. 이런 결과는 지각된 혁신특성 중에서 상대적 이점과 적합성, 복잡성에 따라 혁신저항이 다르게 나타나며, 상대적 이점과 적합성을 높게 지각할 때 혁신저항은 감소하지만, 복잡성을 높게 지각할 경우에는 혁신저항이 높아진다고 보고한 기존 연구들[17, 28, 40]의 결과를 부분 수용하는 것이다.
내적 일치도(Cronbach’s α)를 살펴본 결과, 본 연구에서 혁신저항은 .77로 확인되어 측정도구에 대한 타당도가 비교적 양호한 것으로 평가할 수 있다.
다음으로 소셜TV 이용관련 인지된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미쳐 소셜TV를 이용하는 과정에서 댓글과 관련된 문제나 중독 가능성, 학업이나 라이프스타일에 악영향이나 피해를 줄 우려가 있다고 인식할수록 혁신저항은 높아지는 것으로 나타났다. 혁신저항모델이나 여러 선행연구들에서는 특정 미디어에 대한 이용자들의 인지된 위험이 혁신저항을 유발하는 핵심요인[28, 30-31, 41-42]임을 비교적 일관되게 보고하고 있다는 점에서 본 연구의 결과를 지지하는 것이다.
다음으로 지각된 혁신특성이 소셜TV 비이용자의 이용의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 상대적 이점은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나(β=.09, t=1.53, p>.05), 적합성(β=.41, t=6.49, p<.001)과 복잡성(β=-.17, t=-2.87, p<.01)은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 특히 적합성은 소셜TV 이용의도에 정적 영향을 미친 반면에 복잡성은 부적 영향을 미친 것으로 나타났다.
또한 내적 일치도(Cronbach’s α)를 살펴보기 위하여 신뢰도 분석을 실시한 결과, 상대적 이점은 .82, 적합성 .78, 복잡성 .80으로 나타나 본 연구에서 사용한 지각된 혁신특성에 대한 측정도구의 타당도가 확인되었다.
그러므로 소셜TV에 대한 혁신저항을 줄이고 이용의도를 높이기 위해서는 적합성과 복잡성, 그리고 인지된 위험을 사전에 충분히 파악하고, 이를 적절하게 활용할 수 있는 전략이 마련되어야 할 것이다. 또한 본 연구를 통해 혁신확산이론과 혁신저항모델의 통합 모델 적용이 가능하다는 사실을 확인하였으며, 이후 새로운 미디어나 기술에 대한 채택이나 수용성을 살펴보는데 있어서 통합 모델의 활용한 접근이 유용함을 시사하는 것이기도 하다.
또한 본 연구에서 인지된 위험은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 이는 인지된 위험이 이용의도에 직접적인 영향을 미치지 못하고, 혁신저항을 매개로 영향을 미친다고 보고한 기존 선행연구들[37, 40]과 동일한 것으로서, 소셜TV 역시 인지된 위험이 이용의도를 직접적으로 예측하는 변인이 아니라 혁신저항을 매개로 영향을 미치는 요인임을 재확인하는 것이다.
또한 인지된 위험은 혁신저항(r=.39, p<.01)과는 정적 상관을 보였고, 이용의도(r=-.32, p<.01)와는 부적 상관을 나타냈으며, 혁신저항은 이용의도(r=-.31, p<.01)와 부적 상관을 보인 것으로 확인되었다.
마지막으로 소셜TV 비이용자의 혁신저항이 소셜TV 이용의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 혁신저항은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타나(β=-.10, t=-2.22, p<.05) 연구가설 5는 채택되었다.
마지막으로 혁신저항은 새로운 미디어나 기술의 채택이나 수용을 결정하는 요인으로써 여러 연구들을 통해 사회구성원의 새로운 미디어나 기술에 대한 혁신저항이 높을수록 이용의도는 감소하는 것으로 나타났다[21-23, 37, 38]. 특히, 마이크로블로그 비채택자를 대상으로 살펴본 결과, 마이크로블로그에 대한 높은 혁신저항은 이용의도에 부적 영향을 미쳐 비채택자가 혁신저항을 높게 지각할수록 이용의도는 감소하였다고 보고된 바 있다[26].
먼저 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 요인인 상대적 이점과 적합성, 복잡성이 혁신저항에 미치는 영향을 살펴본 결과, 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나(β=.03, t=.55, p>.05), 적합성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났고(β=-.18, t=-2.57, p<.05), 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타나(β=.23, t=3.58, p<.001) 연구가설 1은 부분 채택되었다.
먼저 적합도를 살펴본 결과, χ2 =15.10, p<.05, RMR=.02, GFI=.98, NFI=.98, IFI=.98, CFI=.98로 나타나 대부분의 적합지수가 적합기준을 충족하였다.
3세로 확인되었다. 미디어 이용행태를 살펴본 결과, 하루 평균 TV시청시간은 51.54분, 하루 평균 SNS 이용시간은 60.12분으로 나타났다.
반면 지각된 혁신특성 중 복잡성은 인지된 위험(r=.70, p<.01), 혁신저항(r=.41, p<.01)과 정적 상관을 나타냈으며, 이용의도(r=-.37, p<.01)와는 부적 상관을 보인 것으로 확인되었다.
이런 과정을 거쳐 총 332부가 수거되었고, 소셜TV 이용경험이 없거나 불성실하게 응답했다고 판단되는 12부를 제외한 310부를 최종 분석에 활용하였다. 본 연구대상의 주요 인구통계학적 특성을 간략하게 살펴보면, 성별은 남학생 160명(44.4%), 여학생 200명(55.6%)으로 나타났고, 평균연령은 22.3세로 확인되었다. 미디어 이용행태를 살펴본 결과, 하루 평균 TV시청시간은 51.
본 연구의 주요 변수들 간의 상관관계는 표 1에서 제시한 바와 같이, 지각된 혁신특성 중 상대적 이점은 인지된 위험(r=-.34, p<.01), 혁신저항(r=-.22, p<.01)과는 부적(-) 상관을 보인 것으로 나타났고, 이용의도(r=.46, p<.01)와는 정적(+) 상관을 나타내었다.
소셜TV 이용의도에 대해 신뢰도 분석을 통해 내적 일치도(Cronbach’s α)를 살펴본 결과, 소셜TV 이용의도는 .89로 확인되었다.
이상의 기준을 적용하여 소셜TV의 지각된 혁신특성의 모델 적합도를 살펴본 결과, χ2=84.83, p<.001, RMR=.03, GFI=.95, NFI=.94, IFI=.96, CFI=.96으로 나타나 χ2를 제외한 모든 적합지수가 적합기준을 충족하였다.
이는 인지된 위험이 이용의도에 직접적인 영향을 미치지 못하고, 혁신저항을 매개로 영향을 미친다고 보고한 기존 선행연구들[37, 40]과 동일한 것으로서, 소셜TV 역시 인지된 위험이 이용의도를 직접적으로 예측하는 변인이 아니라 혁신저항을 매개로 영향을 미치는 요인임을 재확인하는 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서 혁신저항은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타나 소셜TV에 대한 혁신저항이 높을수록 이용의도는 감소하였다. 이런 결과는 혁신저항모델이나 관련 연구들에서 일관되게 보고된 바 있다[20, 21-22].
98로 나타나 대부분의 적합지수가 적합기준을 충족하였다. 잠재변수가 관측변수에 미치는 효과성을 살펴본 결과, 표 3에서 보는 것처럼, 모두 통계적으로 유의하였고, 표준화경로계수 역시 최소기준인 .40을 넘는 것으로 나타났다. 내적 일치도(Cronbach’s α)를 살펴본 결과, 본 연구에서 혁신저항은 .
적합도를 살펴본 결과, χ2 =21.35, p<.001, RMR=.02, GFI=.97, NFI=.96, IFI=.97, CFI=.97로 나타나 대부분의 적합지수가 적합기준을 충족하였고, 표 2에서 보는 바와 같이, 잠재변수가 관측변수에 미치는 효과성 역시 모두 통계적으로 유의하였다.
종합컨대, 소셜TV의 혁신저항을 예측하는 요인은 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성, 그리고 인지된 위험이며, 적합성과 복잡성, 그리고 혁신저항은 소셜TV의 이용의도를 결정하는 주요 요인이라고 평가할 수 있다. 그러므로 소셜TV에 대한 혁신저항을 줄이고 이용의도를 높이기 위해서는 적합성과 복잡성, 그리고 인지된 위험을 사전에 충분히 파악하고, 이를 적절하게 활용할 수 있는 전략이 마련되어야 할 것이다.
본 연구는 혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV 비이용자의 혁신저항과 이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 주요결과를 중심으로 살펴보면, 우선 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 적합성과 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 적합성은 혁신저항에 부적 영향을 미치는 것으로 나타나 소셜TV 비이용자가 타인과의 소통, 공유, 여가시간의 활용 등과 관련하여 자신의 필요에 부합하다고 지각할수록 혁신저항은 감소한 반면에 소셜TV가 용어나 기능, 사용방법을 습득하기 위하여 학습해야 한다고 지각할수록 혁신저항은 높아지는 것으로 나타났다.
하지만 χ2 의 경우에 표본의 수에 민감하기 때문에 적합도 기준을 충족하지 못할 시에는 나머지 적합도 지수를 통해 최종 평가한다는 점을 고려할 때, 나머지 적합도 지수(RMR, GFI, NFI, IFI, CFI) 모두가 적합도 기준을 충족하였으므로 본 연구에서 설정한 모델이 비교적 양호한 것으로 평가할 수 있다.
한편, 소셜TV에 대한 지각된 혁신특성이 이용의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 상대적 이점은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 적합성과 복잡성은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
후속연구
종합컨대, 소셜TV의 혁신저항을 예측하는 요인은 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성, 그리고 인지된 위험이며, 적합성과 복잡성, 그리고 혁신저항은 소셜TV의 이용의도를 결정하는 주요 요인이라고 평가할 수 있다. 그러므로 소셜TV에 대한 혁신저항을 줄이고 이용의도를 높이기 위해서는 적합성과 복잡성, 그리고 인지된 위험을 사전에 충분히 파악하고, 이를 적절하게 활용할 수 있는 전략이 마련되어야 할 것이다. 또한 본 연구를 통해 혁신확산이론과 혁신저항모델의 통합 모델 적용이 가능하다는 사실을 확인하였으며, 이후 새로운 미디어나 기술에 대한 채택이나 수용성을 살펴보는데 있어서 통합 모델의 활용한 접근이 유용함을 시사하는 것이기도 하다.
그러므로 소셜TV의 혁신수용 결정요인을 보다 정교하게 탐색하기 위해서는 소셜TV 이용자와의 비교를 통해 살펴볼 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 편의표본을 통해 표본을 추출하였다는 점에서 연구결과를 일반화하는데 한계를 보인다. 후속 연구에서는 전국 단위의 할당표집을 통해 연구를 수행한다면 연구결과를 일반화하는데 일정 부분 도움이 될 것으로 판단된다.
따라서 소셜TV에 대한 수용성을 높이기 위해서는 먼저 혁신저항을 줄이기 위한 접근이 필요하며, 이를 위해 소셜TV에 대한 적합성은 높이는 반면에 복잡성은 낮출 수 있는 전략이 필요하다. 또한 소셜TV가 갖는 특성들을 강화함으로서 소셜TV 차별성을 부각시켜 기존의 것에 비해 우수하다는 인식을 심어줄 필요가 있을 것이다.
혁신저항모델이나 여러 선행연구들에서는 특정 미디어에 대한 이용자들의 인지된 위험이 혁신저항을 유발하는 핵심요인[28, 30-31, 41-42]임을 비교적 일관되게 보고하고 있다는 점에서 본 연구의 결과를 지지하는 것이다. 이 같은 결과를 고려하면, 소셜TV에 대한 혁신저항을 줄이기 위해서는 소셜TV 이용과 관련된 심리적 거부감을 줄일 수 있는 방안을 모색해야 할 필요가 있을 것이다. 이를 학술적 측면에서는 인지된 위험을 감소시킬 수 있는 선행요인들을 체계적으로 탐색하고, 실무적 차원에서는 소셜TV의 장점이나 특성을 최대한 활용하여 서비스를 개선하거나 가치를 확대함으로서 이용자 관점에서 인지된 위험에 대한 보완을 통해 혁신저항을 개선해나갈 필요가 있을 것이다.
둘째, 본 연구에서는 편의표본을 통해 표본을 추출하였다는 점에서 연구결과를 일반화하는데 한계를 보인다. 후속 연구에서는 전국 단위의 할당표집을 통해 연구를 수행한다면 연구결과를 일반화하는데 일정 부분 도움이 될 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
소셜TV의 특징은?
일반적으로 소셜TV는 SNS와 TV가 결합된 새로운 형태의 미디어 서비스로써[1], 이용자가 영상콘텐츠를 서로 공유함은 물론 다양한 정보를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생산하고 소비할 수 있는 통로를 제공하는 서비스라고 볼 수 있다[2]. 이러한 소셜TV는 이용자 간 시청경험의 공유를 가장 큰 특징으로 하는데, 소셜네트워크서비스를 통해 TV를 시청하면서 친구나 지인들과 프로그램 관련 의견을 서로 나누거나 교환하며, 자신의 생각이나 느낌을 전할 수 있고, 취향을 고려하여 서로 TV프로그램을 추천하는 등의 특성을 가진다. 특히, 소셜TV는 텔레비전이나 스마트폰, 태블릿PC 등을 기반으로 이용자들의 상호작용성과 접근성을 대폭 향상시킨 서비스[3]라는 점에서 이전과는 차원이 다른 이용자 중심의 서비스 환경을 구축하고 있다.
소셜TV란?
오늘날 소셜미디어(social media)를 기반으로 참여와 공유가 비약적으로 향상된 새로운 형태의 융합미디어인 소셜TV가 확산되고 있다. 일반적으로 소셜TV는 SNS와 TV가 결합된 새로운 형태의 미디어 서비스로써[1], 이용자가 영상콘텐츠를 서로 공유함은 물론 다양한 정보를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생산하고 소비할 수 있는 통로를 제공하는 서비스라고 볼 수 있다[2]. 이러한 소셜TV는 이용자 간 시청경험의 공유를 가장 큰 특징으로 하는데, 소셜네트워크서비스를 통해 TV를 시청하면서 친구나 지인들과 프로그램 관련 의견을 서로 나누거나 교환하며, 자신의 생각이나 느낌을 전할 수 있고, 취향을 고려하여 서로 TV프로그램을 추천하는 등의 특성을 가진다.
소셜TV를 통해 본 젊은 세대들의 특성은?
다만, 현재를 살아가는 젊은 세대들은 적극적이면서 능동적인 스마트미디어 이용자라는 점에서 소셜TV 주 이용자라는 점은 분명하다. 즉, 젊은 세대들은 시간과 공간의 제약에서 벗어나 이동 중에도 원하는 TV콘텐츠를 이용하고, 일과 후 자신만의 공간에서 콘텐츠를 몰아 보기도 하며, 다른 장소에 있는 친구들과 같은 시간대에 동일하거나 유사한 방송을 시청하면서 서로 대화를 나누는 특성을 보인다. 그러므로 소셜TV는 젊은 세대들의 TV시청행태와 관련된 욕구를 비교적 잘 반영하고 있는 미디어라고 볼 수 있다[6].
참고문헌 (42)
K. Y. Lee, K. S. Hur, G. S. Cho and W. Ryu, "Social TV Service," ETRI, 2011, pp. 15-24. http://itreport.tistory.com/293
Korea Creative Content Agency. "Social TV in the TV 2.0 era,"2013. http://www.techforum.co.kr/bbs/board.php?bo_tabletrend&wr_id100
P. Cesar and D. Geerts. "Past, Present, and Future of Social TV: A Categrization," 3rd IEEE International Workshop on Social TV: The Next Wave, 2011, pp. 347-351. https://homepages.cwi.nl/-garcia/material/ccnc2011.pdf
T. K. Park, Y. S. Lee and T. W. Kim. "Design and Implement of the User Interface and Controller App to Enhance the User Convenience of Social TV," Journal of Digital Design, Vol. 12, no. 2, 2012, pp. 201-209. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01842634
KISDI. "Consumption Analysis of Social TV," 2013, pp. 7-14. http://m.kisdi.re.kr/mobile/repo/stat_view.m?key113063
The New York Times, "For Millennials, the End of the TV Viewing Party," 2014.11., http://www.nytimes.com/2014/11/09/fashion/for-millennials-the-end-of-the-tv-viewing-party.html?_r0
K. Y. Lee, K. S. Hur, G. S. Cho and W. Ryu, "Social TV Service," ETRI, 2011, pp. 15-24. http://itreport.tistory.com/attachment/cfile23.uf@124C94524E245B9C261B5B.pdf
C. A. Lin and L. W. Jeffres, "Factors Influencing the Adoption of Multimedia Cable Technology," Journalism & Mass Communication Quarterly, Vol. 75, no. 2, 1998, pp. 341-352. https://doi.org/10.1177/107769909807500209
S. S. Lin and S. C. Yang, "Internet Shopping and its Adopters: Examining the Factors affecting the Adoption on Internet Shopping," Paper presented at the 35th Anniversary Conference by the School of Journalism and Communication at the Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, 2000.
K. A. Shin, H. J. Oh and B. Kwan, "Exploring the Use Channels for Disseminating HIV/AIDS Knowledge: The Diffusion of the "Hug AIDS" Online Campaign among Online Users," Journal of Public Relations, Vol. 18, no. 3, 2014, pp. 44-70. http://www.earticle.net/article.aspx?sn231709
F. Williams, S. Strover and A. E. Grant, "Social Aspects of New Media Technologies," In Bryant, J. and D. Zillmann (Eds.). Media Effects: Advances in Theory and Research (pp. 463-482). Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1994.
H. G. Lim, B. H. Chang, S. H. Nam and S. K. Baek, "Factors affecting the Intention to Use the Favorite Channel Function: Focusing on Innate Innovativeness and Perceived Characteristics of Innovation, Viewing Behavior, and Social Influence," Korean Journal of Communication & Information, 2012, pp. 154-177. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01842973
M. Kang, "Digital Cable: Exploring Factors Associated with Early Adoption," Journal of Media Economics, Vol. 15, no. 3, 2002, pp. 193-207. http://dx.doi.org/10.1207/S15327736ME1503_4
J. H. Lee. "Factors Adopting Smart(Connected) Television: A Comparative Analysis of the Models of Diffusion of Innovations and Technology Acceptance," Journalism & Communication, Vol. 19, no. 3, 2015, pp. 125-167. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE06527308
E. M. Rogers, "Diffusion of Innovation (4rd ed.)," New York: Free Press 1995.
E. M. Rogers, "Diffusion of Innovation (5rd ed.)," New York: Free Press, 2003.
H. Y. Song, J. M. Jung and Y. J. Kim, "Factors Affecting Postponement, Rejection, and Opposition to 3DTV Adoption," Journal of Media Economics & Culture, Vol. 11, no. 2, 2013, pp. 7-50. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE02167591
M. Kleijnen, N. Lee and M. Wetzels, "An Exploration of Consumer Resistance to Innovation and Its Antecedents," Journal of Economic Psychology, Vol. 30, no. 3, 2009, pp. 1-14. https://doi.org/10.1016/j.joep.2009.02.004
K. Y. Kim, "What is the Smart Usage of Smartphone?: Exploring the Factors Affecting the Smart Usage of Smartphone," Journal of Media Economics & Culture, Vol. 13, no. 4, 2015, pp. 7-59. DOI :10.21328/JMEC.2015.11.13.4.7
S. Ram, "A Model of Innovation Resistance. Advances in Consumer Research," Vol. 14, no. 1, 1987, pp. 208-212. http://www.acrwebsite.org/volumes/6688/volumes/v14/NA-14
S. Ram and J. N. Sheth, "Consumer Resistance to Innovations: The Marketing Problem and Its Solution," Journal of Production Innovation Management, Vol. 6, no. 1, 1989, pp. 20-34. http://www.jagsheth.com/wp-content/uploads/2015/12/Consumer-Resistance-to-Innovations-The-Marketing-Problem-and-its-Solutions.pdf
J. N. Sheth, "Psychology of Innovation Resistance: The Less Developed Concept," Research in Marketing, Vol. 4, no. 4, 1981, pp. 273-283. https://www.researchgate.net/publication/237065197_Psychology_of_Innovation_Resistance_The_Less_Developed_Concept_in_Diffusion_Research
G. Zaltman and M. Wallendorf, "Consumer Behavior: Basic Findings and Management Implications," New York: Wiley, 1979.
H. Ban and I. C. Min, "An Exploratory Study of the Characteristics of UCC Producers, Users and Non-users:From the View of Innovation Diffusion Theory," Korean Journal of Journalism & Communication Studies, Vol. 51, no. 4, 2007, pp. 407-436. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE00955800
E. M. Rogers, "Diffusion of Innovation (3rd ed.)," New York: Free Press, 1983.
Y. H. Chang and J. G. Park, "Adoption Model of Microblog: An Integrated Approach to Media Adoption Studies," Korean Journal of Journalism & Communication Studies, Vol. 54, no. 5, 2010, pp. 32-58. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01543659
L. G. Tornatzky and K. J. Klein. "Innovation Characteristics and Innovation Adoption Implementation: A Meta Analysis of Findings. IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 29, no. 1, 1982, pp. 28-45. DOI: 10.1109/TEM.1982.6447463
H. K. Lee, S. H. Lee and B. H. Chang, "Factors Affecting the Resistance of DTV Adoption: Combining the Theory of Diffusion of Innovation and Innovation Resistance Model," Journal of Broadcasting Research, 2012, pp. 78-111. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01988026
M. S. Suh, J. W. Ahn, E. K. Lee and D. Y. Oh. "Purchasing Avoidance of Digital Convergence Products: Focusing on the Customer's Psychological Factors and the Innovation Resistance," The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 9, no. 1, 2009, pp. 270-284. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01159032
J. H. Kim and Y. S. Shin, "The Role of Mediated to Consumers' Resistance in the Internet Service Acceptability Processing," Review of Business & Economics, Vol. 15, no. 1, 2002, pp. 85-98. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01666098
B. K. Park, "An empirical Study of User Resistance Factors to Internet Banking," Journal of the Korea Industrial Information Systems Society, Vol. 12, no. 5, 2007, pp. 86-97. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE02009093
C. Kim, M. Mirusmonov and I. Lee, "An Empirical Examination of Factors influencing the Intention to Use Mobile Payment," Computers in Human Behavior, Vol. 26, no. 3, 2010, pp. 310-322. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.10.013
P. Luarn and H. Lin. "Toward an understanding of the Behavioral Intention to Use Mobile Banking," Computers in Human Behavior, Vol. 21, no. 6, 2005, pp. 873-891. https://doi.org/10.1016/j.chb.2004.03.003
J. Wu and S. Wang. "What drives Mobile Commerce? An Empirical Evaluation of the Revised Technology Acceptance Model," Information & Management, Vol. 42, no. 5, 2005, pp. 719-729. https://doi.org/10.1016/j.im.2004.07.001
C. K. Kim, J. G. Kim and S. J. Choi. "A Study on the Acceptance Decision Factors for Mobile Easy Payment Services in Digital Convergence Media Ara: Focusing Samsung Pay," Journal of Digital Convergence, Vol. 15, no. 4, 2017, pp. 213-221. http://www.earticle.net/article.aspx?sn301190
W. J. Havlena and W. S. DeSarbo. "On the Measurement of Perceived Consumer Risk," Decision Sciences, Vol. 22, 1991, pp. 927-939. DOI: 10.1111/j.1540-5915.1991.tb00372.x
H. J. Kim, H. G. Choi, S. T. Kim, M. S. An and Y. M. Lee, "A Study of Innovation Resistance among Social Media Non-Users," Korean Journal of Journalism & Communication Studies, Vol. 56, no. 4, 2012, pp. 439-464. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01938635
J. W. Park. "Relationship between the Determinant Factors of Social TV Resistance to Innovation and Intention to Use," The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 11, no. 8, 2016, pp. 801-806. http://scholar.dkyobobook.co.kr/searchDetail.laf?barcode4010025004772
H. S. Lee and J. H. Lim. "Structural Equation Modeling Analysis and AMOS 20.0," Seoul:JypHyunJae Publishing Co, 2013.
B. N. Park, "Integrative Adoption Model of New Media," Korean Journal of Journalism & Communication Studies, Vol. 55, no. 5, 2011, pp. 448-479. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE01711679
L. E. Ostlund, "Perceived Innovation Attributes as Predictors of Innovativeness," Journal of Consumer Research, Vol. 1, no. 2, 1974, pp. 23-29. http://www.jstor.org/stable/2489103
H. S. Jeong, "Determinant Factors of Innovation Resistance of Social Media," Journal of the Korea Contents Association, Vol. 13, no. 6, 2013, pp. 158-166. http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE02194112
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