[논문]온라인 관여가 디지털 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향

양정애; 송인덕

doi:10.5392/jkca.2018.18.09.468

온라인 관여가 디지털 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향
Effects of Online Engagement on Uses of Digital Paid Contents 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.18 no.9, 2018년, pp.468 - 481

양정애 (한국언론진흥재단) , 송인덕 (중부대학교 문화콘텐츠학부 신문방송학전공)

초록
AI-Helper

본 연구는 콘텐츠 유료 이용에 대한 주요 예측변인으로 온라인상에서 이용자의 관여 행동에 주목하고, 이 요인이 실제 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 경험적 데이터를 통해 확인하기 위해 수행되었다. 이러한 연구목적을 위해 정보통신정책연구원이 매년 시행하는 한국미디어패널조사의 2016년 데이터를 분석하였다. 만 20세 이상 성인남녀 8,313명의 응답을 분석한 결과, 온라인 관여, 그 중에서도 적극적 관여(게시물, 댓글 작성 등 콘텐츠 생산에 대한 직접 기여)는 모든 예측변인들 가운데 종속변인을 설명하는 데 있어 기여도가 가장 큰 요인인 것으로 확인됐다. 그에 비해 소극적 관여(공유, 평점주기, 투표 등의 간접적 콘텐츠 생산 기여)는 개인의 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 함께 유의미한 영향이 없는 변인인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유료 콘텐츠 판매를 통해 수익을 올리고자 하는 서비스 내지 플랫폼 사업자들의 수익 향상을 위해서는 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며, 이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to empirically investigate how users' online engagement behaviors predict their uses of paid contents. To this end, the data from the 2016 Korean Media Panel Survey, which has been conducted annually by the Korea Information Society Development Institute(KISDI), were analyzed. Major findings(N=8.313) were as follows. First, the active type of online engagement(e.g., posting, commenting), which contributes to direct creation of online contents, was the most powerful predictor to explain the DV. On the other hand, relatively passive actions of user engagement(e.g., sharing, endorsing, voting) turned out to have no significant effects on the uses of paid contents, just as personality traits and online privacy concerns did. Based on these results, it is recommended that online contents or platform service providers should try to establish clearly-targeted marketing strategies, after thoroughly collecting and analyzing the data of users' various online behaviors.

주제어

표/그림 (7)

표 표 1. 분석대상 응답자들의 인구사회학적 구성 (N=8,313)
표 표 2. 온라인 디지털 콘텐츠 서비스별 가입 및 유료 이용 현황
표 표 3. 적극적 및 소극적 온라인 관여 변인 구성
표 표 4. 5개 성격특성 구성 및 신뢰도 분석 결과
표 표 5. 상품구매 성향의 요인분석 결과
표 표 6. 예측변인들이 온라인 콘텐츠 서비스 유료 이용 개수에 미치는 영향
표 표 7. 예측변인들이 온라인 콘텐츠 서비스 유료 이용액에 미치는 영향

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 특정 사이트나 서비스 안에서의 충성도나 관여도(involvement)가 해당 사이트 및 서비스의 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 주로 살펴본 기존연구와는 달리, 온라인상에서 해당 이용자가 하는 여러가지 관여(engagement), 특히 행동적 차원에서의 관여가 전반적인 유료 디지털 콘텐츠 이용을 어느 정도 설명하는 지를 살펴본다는 점에서 차별성을 갖는다. 또한 관여 행위 이외에도 이용자들의 온라인 프라이버시 염려, 상품구매 성향, 성격특성, 인구사회학적 요인들의 영향을 동시에 탐색해 봄으로써, 어떠한 특성을 지닌 이용자들이 온라인에서 유료 디지털 콘텐츠를 이용할 가능성이 높은지를 확인해 보고자 한다. 이는 또한 종속변인에 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있는 여러 예측변인들의 영향을 통제한 상태에서도 본 연구의 주 관심 변인인 온라인 관여가 유료 디지털 콘텐츠 이용을 유의미하게 설명할 수 있는지를 확인할 수 있는 방법이라는 점에서, 좀 더 엄밀한 검증을 시도하기 위함이기도 하다.
본 연구는 국내에서는 별로 시도된 적이 없는 온라인 유료 콘텐츠 이용을 설명하는 예측변인들을 밝혀내보고자 했고, 이를 전국 단위의 대규모 확률표본 데이터로써 검증했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 다만 2차 데이터를 활용했기에 종속변인에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변인들을 연구의 설계단계에서부터 연구자들이 직접 구상해서 포함시킨 것이 아니라는 한계가 있다.
본 연구의 결과는 유료 콘텐츠 판매를 통해 수익을 올리고자 하는 서비스 내지 플랫폼 사업자들에게 중요한 시사점을 제공한다. 이들이 수익을 향상시키고자 한다면 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며,이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 권장된다.
본 연구의 목적은 온라인 콘텐츠 및 플랫폼 서비스 사업자들에게 광고 중심 수익모델을 점차 대체해가고 있는 콘텐츠 유료 이용에 대한 주요 예측변인으로 온라인상에서 이용자의 관여 행동에 주목하고, 이 요인이 실제 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 경험적 데이터를 통해 확인해 보는 데 있다. 이 때, 온라인 관여의 종속변인에 대한 영향을 좀 더 엄밀히 검증하고자 유료 콘텐츠 이용에 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있는 몇몇 변인들을 통제변인인 인구학적 요인들에 더해 단계적으로 투입했다.
뿐만 아니라, 온라인 이용자들의 관여 및 개인적 특성과 같은 이용자 변인들이 그들의 온라인 콘텐츠 구매행동에 미치는 영향을 분석한 실증연구도 매우 드문 형편이다. 이에 본 연구에서는 온라인상에서 이용자들이 보이는 관여 행동의 수준에 따라 디지털 유료 콘텐츠 이용 양상이 어떻게 달라지는지를 실제 이용자 데이터를 분석해 경험적으로 검증해보고자 한다. 이 때, 온라인 관여가 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 좀 더 엄밀히 검증하고자 종속변인에 영향이 있을 것으로 예상되는 몇몇 변인들을 통제변인인 인구학적 요인들과 함께 예측변인으로 투입하는 방식을 선택했다.
그러나 최근까지 온라인 유료 콘텐츠 이용과 관련한 선행연구들은 대부분 유료화를 통한 온라인 콘텐츠 시장 활성화 방안에 관한 정책적 또는 마케팅 관점에서의 논의들에 주로 집중돼 왔으며, 이용자들의 유료 콘텐츠 이용에 관한 연구들도 계획행동이론(theory of planned behavior) 또는 기술수용모델(technology acceptance model)에 근거한 특정 미디어, 콘텐츠, 또는 서비스 채택 의도를 다루는 내용에 국한돼 온 경향이 있다. 이에 본 연구에서는 이용자들이 온라인상에서 유료로 디지털 콘텐츠를 이용하는 행동을 설명할 수 있는 요인들을 경험적으로 확인해보고자 한다. 유료 콘텐츠 지불 행동과 관련해서 특히 이용자의 ‘온라인 관여’(online engagement)에 주목하였다.

제안 방법

10개 가운데 한 항목(“디자인이나 색상이 중요하다”)이 모든 요인에 대한 적재치가 0.5 이하로 나타나, 이를 제외하고 추가적으로 분석을 수행했다.
앞서 설정한 연구문제를 검증하기 위해, 예측변인들을 단계적으로 투입하는 위계적 회귀분석을 종속변인 하위차원 2개에 대해 각각 실시했다. 1단계에는 통제변인에 해당하는 인구사회학적 요인 4개만 투입하고, 거기에 성격특성, 상품구매 성향, 온라인 프라이버시 염려, 온라인 관여를 2~5단계에 각각 추가로 투입해 총 5단계 모형으로 분석했다.
10개 가운데 앞서 언급한 한 문항이 어떤 요인에도 묶이지 않는 것까지는 동일한 결과였으나, 해당 연구에서는 총 4개 요인이 추출된 점에서 차이가 있었다. 4년의 시차가 있기는 하지만 같은 설문문항이 활용됐으며 표본 또한 거의 동일한 패널이라는 점에서 본 연구에서도 상품구매 성향을 4개 요인으로 추출할 수 있을 것이라 판단, 요인 개수를 4개로 지정한 후 탐색적 요인분석을 실시했다. 그 결과, 양정애와 장현미[22]의 연구에서와 완전히 일치하는 4개의 요인이 추출됐다.
구체적으로, “모르는 사람이 나의 온라인 활동을 보고 나에 대한 개인정보를 획득할까 걱정스럽다”, “예전에 쓰던 기기(컴퓨터, 휴대폰) 등에 나에 대한 정보가 남아있을까 걱정스럽다”, “온라인상에서 내가 기억하지 못하는 나에 관한 정보가 삭제되지 않은채 남아있을까 걱정스럽다”, “온라인 사이트에 가입할때 개인정보를 너무 많이 요구하는 것이 걱정스럽다”, “내 온라인 아이디를 도용당할까 걱정스럽다”, “일반적으로 인터넷을 사용할 때 나의 프라이버시에 대해 걱정스럽다”, “온라인에서 자기가 누구인지 밝히지 않은 사람들은 의심스럽다”, “온라인에서 내 사진, 이름 등 개인정보가 도용당할까봐 걱정스럽다”라는 8개 항목에 대해 5점 척도(1점: 전혀 그렇지 않다, 5점: 매우 그렇다)로 측정했다.
빅파이브 측정에는 몇 십 개로 구성된 문항이 이용되는 경우도 있지만, 이 조사에서처럼 축약된 버전이 활용되는 경우도 많으며 그 신뢰도가 충분하다는 것이 선행연구를 통해 밝혀진 바 있다[20][21]. 미디어패널 조사에서도 응답자들의 피로도를 낮추기 위해 애초에 12개 항목으로 축소한 형태로써 설문을 구성했다. 이 항목들은 선행연구와 이론적 근거가 충분하다는 점에서, 요인분석을 실시하는 대신 2012년 미디어패널 데이터를 활용해 작성된 논문들 가운데 빅파이브를 변인으로 포함시킨 연구들에서[22][23] 구성한 방식 그대로 성격특성 다섯 가지를 유형화했다.
본 연구에서는 특정 사이트나 서비스 안에서의 충성도나 관여도(involvement)가 해당 사이트 및 서비스의 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 주로 살펴본 기존연구와는 달리, 온라인상에서 해당 이용자가 하는 여러가지 관여(engagement), 특히 행동적 차원에서의 관여가 전반적인 유료 디지털 콘텐츠 이용을 어느 정도 설명하는 지를 살펴본다는 점에서 차별성을 갖는다. 또한 관여 행위 이외에도 이용자들의 온라인 프라이버시 염려, 상품구매 성향, 성격특성, 인구사회학적 요인들의 영향을 동시에 탐색해 봄으로써, 어떠한 특성을 지닌 이용자들이 온라인에서 유료 디지털 콘텐츠를 이용할 가능성이 높은지를 확인해 보고자 한다.
본 연구의 예측변인들 가운데 가장 핵심이라 할 수 있는 온라인 관여 또한 종속변인과 마찬가지로 두 가지 차원으로 구분하였다. 첫 번째는 ‘적극적 관여’로, 온라인상에서 직접 게시물이나 댓글, 질문·답변글 등을 작성하는 등 적극성의 수준이 높고 콘텐츠를 직접적으로 생산해내는 활동을 일컫는다.
이 조사에는 4,233가구 9,788명이 참여했는데, 표본은 2010년 인구주택총조사 결과를 바탕으로 전국 16개 광역시도에서 층화2단확률비례계통추출법으로 선정됐다. 실사는 2016년 5월 25일부터 8월 8일까지 면접조사 방식으로 이뤄졌다. 설문응답자 9,788명 가운데 만19세 이하 미성년자는 제외하고, 20~60대까지 성인남녀 8,313명을 분석에 포함시켰다.
앞서 설정한 연구문제를 검증하기 위해, 예측변인들을 단계적으로 투입하는 위계적 회귀분석을 종속변인 하위차원 2개에 대해 각각 실시했다. 1단계에는 통제변인에 해당하는 인구사회학적 요인 4개만 투입하고, 거기에 성격특성, 상품구매 성향, 온라인 프라이버시 염려, 온라인 관여를 2~5단계에 각각 추가로 투입해 총 5단계 모형으로 분석했다.
우선 온라인 유료 콘텐츠 이용의 경우, 5가지 서비스 유형(TV 프로그램, 동영상/영화,신문/잡지/책/웹툰, 음악, 게임) 가운데 지난 3개월을 기준으로 유료로 이용한 온라인 콘텐츠 서비스 개수로써 유료 서비스 이용의 다양성을 측정하고자 했다. 여기에 더해 5가지 유료 서비스 이용을 위해 지불한 월평균 비용을 합산해 유료 서비스 총 이용금액을 구성했다. 온라인 관여에 대해서는 온라인상에서 이용자가 콘텐츠 생산·유통에 직·간접적으로 기여할 수 있는 여러가지 활동들을 적극성의 수준을 기준으로 두 차원으로 구분했다.
연구문제를 검증함에 있어 연구결과의 함의에 대한 좀 더 풍부한 논의를 이끌어내고 연구결과의 활용성을 높이기 위해 종속변인과 주요 예측변인을 크게 두 가지 하위차원으로 구분했다. 우선 온라인 유료 콘텐츠 이용의 경우, 5가지 서비스 유형(TV 프로그램, 동영상/영화,신문/잡지/책/웹툰, 음악, 게임) 가운데 지난 3개월을 기준으로 유료로 이용한 온라인 콘텐츠 서비스 개수로써 유료 서비스 이용의 다양성을 측정하고자 했다.
온라인 관여에 대해서는 온라인상에서 이용자가 콘텐츠 생산·유통에 직·간접적으로 기여할 수 있는 여러가지 활동들을 적극성의 수준을 기준으로 두 차원으로 구분했다.
온라인 프라이버시 염려는 온라인에서 활동하면서 프라이버시 침해에 대해 우려해 본 경험을 묻는 8개 문항을 활용하였다. 구체적으로, “모르는 사람이 나의 온라인 활동을 보고 나에 대한 개인정보를 획득할까 걱정스럽다”, “예전에 쓰던 기기(컴퓨터, 휴대폰) 등에 나에 대한 정보가 남아있을까 걱정스럽다”, “온라인상에서 내가 기억하지 못하는 나에 관한 정보가 삭제되지 않은채 남아있을까 걱정스럽다”, “온라인 사이트에 가입할때 개인정보를 너무 많이 요구하는 것이 걱정스럽다”, “내 온라인 아이디를 도용당할까 걱정스럽다”, “일반적으로 인터넷을 사용할 때 나의 프라이버시에 대해 걱정스럽다”, “온라인에서 자기가 누구인지 밝히지 않은 사람들은 의심스럽다”, “온라인에서 내 사진, 이름 등 개인정보가 도용당할까봐 걱정스럽다”라는 8개 항목에 대해 5점 척도(1점: 전혀 그렇지 않다, 5점: 매우 그렇다)로 측정했다.
소극적 관여는 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 마찬가지로 유료 콘텐츠 이용에 영향이 없는 요인이었던 반면, 적극적 관여는 투입된 모든 예측변인들 가운데 종속변인 두 차원 다에 있어서 설명 변량이 가장 많았던 요인으로 확인된 것이다. 온라인상에서 하는 각종 관여 행동들은 적극성의 수준에 따라 여러 층위로 구분해 보는 것이 가능한데, 본 연구에서 시도한 접근 방식은 콘텐츠 생산 및 유통에 있어 직접 기여와 간접 기여라는 기준으로써 구분한 것이다.
연구문제를 검증함에 있어 연구결과의 함의에 대한 좀 더 풍부한 논의를 이끌어내고 연구결과의 활용성을 높이기 위해 종속변인과 주요 예측변인을 크게 두 가지 하위차원으로 구분했다. 우선 온라인 유료 콘텐츠 이용의 경우, 5가지 서비스 유형(TV 프로그램, 동영상/영화,신문/잡지/책/웹툰, 음악, 게임) 가운데 지난 3개월을 기준으로 유료로 이용한 온라인 콘텐츠 서비스 개수로써 유료 서비스 이용의 다양성을 측정하고자 했다. 여기에 더해 5가지 유료 서비스 이용을 위해 지불한 월평균 비용을 합산해 유료 서비스 총 이용금액을 구성했다.
이에 본 연구에서는 온라인상에서 이용자들이 보이는 관여 행동의 수준에 따라 디지털 유료 콘텐츠 이용 양상이 어떻게 달라지는지를 실제 이용자 데이터를 분석해 경험적으로 검증해보고자 한다. 이 때, 온라인 관여가 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 좀 더 엄밀히 검증하고자 종속변인에 영향이 있을 것으로 예상되는 몇몇 변인들을 통제변인인 인구학적 요인들과 함께 예측변인으로 투입하는 방식을 선택했다. 이러한 분석모형을 활용함으로써 각 요인의 고유한 설명력을 확인하는 한편, 이들의 영향이 통제된 상태에서도 온라인 관여가 독자적으로 갖는 설명력이 유의미한지를 알아볼 필요가 있다고 판단했기 때문이다.
한국미디어패널 2016년 조사에는 상품이나 제품을 구매하는 행태에 관한 문항이 총 10개 포함돼 있었는데, 이를 활용해 응답자들의 상품구매 성향 유형들을 추출하고자 시도했다. 이 문항들은 이론적 기반이 확실하거나 선행연구를 통해 반복적으로 검증된 것이 아닌 만큼, 10개 문항을 투입해 탐색적 요인분석을 실시했다. 따라서 주성분분석(principle component analysis)의 요인 추출방식과 직각회전(varimax) 방식으로 요인분석이 이뤄졌다.
이상과 같이, 전반적으로 유료 서비스 이용자가 매우 소수에 불과하고 서비스별로 유료 이용자 수와 이용 금액에 큰 차이가 나타나지 않는 점을 고려해 다음과 같이 두 가지 방식으로 온라인 유료 콘텐츠 이용 변인을 구성했다. 첫째는 각 응답자별로 서비스 가입 여부가 아닌 ‘유료 이용’을 기준으로 5개 서비스 가운데 해당되는 것의 개수를 구했다.
본 연구의 종속변인인 온라인 유료 콘텐츠 이용은 두 가지 형태로 구성했다. 종속변인 구성에는 온라인상에서 디지털 콘텐츠를 이용하기 위해 가입한 서비스에 대해 유형별로 가입여부를 묻고 각 유형에 따라 지난 3개월 간 지출한 월평균 금액을 적게 한 문항을 활용했다.우선 [표 2]에서 확인할 수 있듯이 5개 유형별 온라인 디지털 콘텐츠 서비스 이용 현황을 살펴보면, 미가입자가 최저 94%(음악), 최고 98.
첫째는 각 응답자별로 서비스 가입 여부가 아닌 ‘유료 이용’을 기준으로 5개 서비스 가운데 해당되는 것의 개수를 구했다.

대상 데이터

37). 두 번째 차원은 각 서비스별 월평균 이용 금액을 다 합산한 것으로, 온라인 콘텐츠 서비스에 지불한 총 비용으로 구성하였다(M=579원, SD=2,813원). 이 두 지표는 얼마나 다양한 서비스를 유료로 이용하는가(유료 서비스 이용의 다양성)와 유료콘텐츠 이용에 얼마나 많은 돈을 지불하는가(유료 서비스 이용액)라는 서로 다른 차원을 나타낸다는 점에서 둘을 별도로 확인할 필요가 있다고 판단했다.
실사는 2016년 5월 25일부터 8월 8일까지 면접조사 방식으로 이뤄졌다. 설문응답자 9,788명 가운데 만19세 이하 미성년자는 제외하고, 20~60대까지 성인남녀 8,313명을 분석에 포함시켰다. 미성년자의 경우 본 연구의 종속변인인 온라인 유료 콘텐츠 이용이나 예측변인인 온라인 관여 행동, 상품구매 성향 등에 있어 성인과 상당히 다른 특성을 보일 가능성이 높기 때문이다.
앞서 설정한 연구문제들을 검증하는 데 있어 본 연구에서는 정보통신정책연구원(KISDI)의 2016년 한국미디어패널조사 데이터를 활용하였다. 한국미디어패널조사는 2010년부터 매년 실시해 온 국가승인통계(통계청 국가승인통계 40501호)로, 2016년도는 7회 조사에 해당한다.
한국미디어패널조사는 2010년부터 매년 실시해 온 국가승인통계(통계청 국가승인통계 40501호)로, 2016년도는 7회 조사에 해당한다. 이 조사에는 4,233가구 9,788명이 참여했는데, 표본은 2010년 인구주택총조사 결과를 바탕으로 전국 16개 광역시도에서 층화2단확률비례계통추출법으로 선정됐다. 실사는 2016년 5월 25일부터 8월 8일까지 면접조사 방식으로 이뤄졌다.
이상과 같은 연구목적을 위해 정보통신정책연구원이 매년 시행하는 국가승인통계인 한국미디어패널조사의 2016년 데이터를 활용했다. 만 20세 이상 성인남녀 8,313명의 응답을 분석한 주요 연구결과와 그에 대한 해석은 다음과 같다.

데이터처리

08에 불과한 것으로 미뤄보건대, 관여의 수준이 훨씬 높을 것으로 예상되는 콘텐츠 생산 활동에 비해 상대적으로 관여도가 낮은 간접적 콘텐츠 생산 기여가 유의미한 수준에서 더 많이 발생하는 것은 아닐 가능성이 있다. 각 하위차원을 구성하는 항목들 간 신뢰도 값이 적절한 수준인 것을 확인하고 연구문제 검증을 위한 분석에서는 이들의 합산평균을 변인값으로 활용하였다.
구체적인 설문문항과 두 하위차원을 각각 구성하는 항목들의 평균과 표준편차, 신뢰도(Cronbach’s α)는 [표 3]에 정리하였다.
[표 5]는 최종요인분석 결과를 정리한 것으로, 선행연구와 같은 결과가 도출됐다는 점에서 요인명 또한 해당 연구에서와 동일하게 ‘과시형’, ‘정보형’, ‘소신형’, ‘알뜰형’ 구매성향이라 부여했다. 연구문제 검증을 위한 분석에서는 최종요인분석에서 추출된 요인값을 이 4개 소비성향 유형 변인의 값으로 활용했다.

이론/모형

개인의 성격특성은 ‘빅파이브’[18][19]로 불리는 다섯가지 요인 모형에 근거해 만들어진 설문문항을 활용했다.

성능/효과

001) 온라인상에서 유료 콘텐츠 이용에 더 많은 비용을 쓴다는 것이다. 1~2단계에 투입된 예측변인들 가운데 유의미했던 변인들(성별, 연령, 교육수준)의 영향력은 3단계 모형에서도 유지되는 양상이었으며, 교육수준의 경우 추가변인 투입 후 오히려 그 영향의 크기가 더 커졌다(유의확률 .10에서 .01로 바뀜). 4단계에 추가된 온라인 프라이버시 염려는 앞선 분석에서와 마찬가지로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났고, 그 변인으로 인해 증가된 R² 변화량(0.
3단계에 새로 투입된 상품구매 성향 요인들은 종속변인의 설명 변량을 0.6%만큼 증가시키는 것으로 확인됐는데[F(4, 8299)=12.68, p<.001], 유료 서비스 이용 개수에 대해 유의미한 영향을 보였던 3개의 구매 성향 가운데 소신형 하나를 제외한 2개만이 유의미한 것으로 나타났다(방향성은 같음).
001]. 4개 상품구매 성향 가운데 과시형, 정보형, 소신형이 유의미한 예측변인인 것으로 나타났고, 세 요인 모두 그 영향의 방향성은 정적이었다. 즉,남의 시선을 많이 의식하는 소비를 할수록(β=.
실제 데이터 분석 결과에서도 요인분석을 통해 추출된 네 가지 구매 성향 가운데 알뜰형을 제외한 모두가 다 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 유행에 민감하고 브랜드를 따지며 남들과 다른 상품을 이용하고자 하는 과시형 소비, 합리적 구매를 위해 인터넷 등을 통해 정보를 많이 찾아보는 정보형 소비 성향은 유료 콘텐츠 서비스 이용 개수와 이용액 둘 다에 정적으로 유의미한 영향이 있는 것으로 확인됐다. 거기에 더해 자신이 사용할 상품은 직접 구매하고 상품을 실물로 확인하기 위해 매장을 돌아다니는 등의 수고를 아끼지 않는 소신형 소비 성향은 두 차원 가운데 서비스 이용 개수만을 유의미하게 설명하고 있었다.
5 이하로 나타나, 이를 제외하고 추가적으로 분석을 수행했다. 그 결과 2개 요인이 추출되었는데, 연구자들의 검토 결과이 요인들의 내용 타당도(content validity)가 높지 않다는 결론에 이르렀다.
끝으로, 본 연구에서 핵심적으로 주목한 예측변인인 온라인 관여의 경우, 소극적 관여와 적극적 관여의 결과가 상반되게 도출됐다. 소극적 관여는 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 마찬가지로 유료 콘텐츠 이용에 영향이 없는 요인이었던 반면, 적극적 관여는 투입된 모든 예측변인들 가운데 종속변인 두 차원 다에 있어서 설명 변량이 가장 많았던 요인으로 확인된 것이다.
다음으로, 예측변인 유형별로 분석결과를 살펴보면, 우선 통제변인인 인구학적 요인들의 경우 소득수준 하나를 제외하고는 투입된 변인 모두 종속변인 두 차원에 대해 부적 방향의 영향이 발견됐다. 즉, 여성에 비해 남성이, 나이가 어릴수록, 교육수준이 낮을수록 온라인상에서 더 다양한 유료 콘텐츠 서비스를 이용할 뿐만 아니라, 유료 콘텐츠 이용에 더 많은 비용을 지불한다는 것이다.
두 온라인 관여 변인 가운데 공유하기, 평점주기, 투표하기 등 간접적으로 콘텐츠 생산에 기여하는 소극적 관여의 경우 종속변인에 대한 영향이 유의미하지 않았던 반면, 게시물이나 댓글을 직접 작성하는 등의 적극적 관여는 최종 모형에 투입된 모든 예측변인들 가운데 가장 설명력이 높은 변인인 것으로 나타났다(β=.258, t=12.98, p<.001).
마지막 5단계에서는 본 연구에서 가장 핵심적인 예측변인인 온라인 관여의 2개 하위차원까지 투입됐고, 이모형은 종속변인 변량의 12.8%를 설명하는 것으로 나타났다. 온라인 관여 변인들로 인해 상승된 R² 변화량(6.
사실 본 논문에서 활용한 동일 문항들이 이전 조사(2012년)에 포함된 적이 있고 패널 데이터의 특성상 거의 동일한 표본이 유지가 되는 만큼, 이전 조사 결과를 반영한 논문을 참조하는 것이 문제 해결에 도움이 될 것으로 판단했다. 소비자의 인터넷 접근성 및 활용능력이 상품구매 성향에 미치는 영향을 살펴본 양정애와 장현미[22]의 연구가 이에 해당하는데, 이 논문에서도 본 연구에서와 같은 방식의 요인분석이 이뤄진 바 있다.
8%(게임)에 불과했다. 서비스별 가입자의 월평균 이용액은 3,000~4,000원대로 큰 편차가 없었으나, 유료 이용자에 한정해서 분석한 결과, 게임이 8,781원으로 가장 금액이 컸고 그 뒤로 TV 프로그램, 신문/잡지/책/웹툰이 7,000원대로 나타났다. 나머지 동영상/영화와 음악은 유료 이용자 월평균 지불액이 5,000원대였다.
다섯 가지 성격특성과 온라인상에서의 프라이버시 염려는 전반적으로 온라인 유료 콘텐츠 이용을 유의미하게 설명하는 예측변인이 아니었다. 성격특성 빅파이브 가운데 성실성 하나만이 유료 서비스 이용 개수에 부적 방향의 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났는데, 성실한 성격을 가진 사람이라면 무료로 이용할 수 있는 콘텐츠를 부지런히 찾아볼 가능성이 높다는 점에서 상식적인 결과라 할 수 있다. 온라인 프라이버시 염려의 경우에는, 아직까지 유료 콘텐츠 서비스 이용자가 많지 않은 현실을 감안하면, 서비스에 가입할 때 요구되는 개인정보, 서비스를 이용하는 동안 발생하는 자신의 활동내역에 관한 정보 등이 도용되거나 악용되는 것에 관한 우려로 인해 유료 콘텐츠 서비스 이용을 꺼리는 사람들은 별로 없다는 것을 보여준다 하겠다.
온라인 콘텐츠 또한 서비스 상품의 일종이라는 점에서 평소의 상품구매 성향은 콘텐츠 유료 이용에 영향을 미칠 수 있을 것으로 쉽게 예측해 볼 수 있다. 실제 데이터 분석 결과에서도 요인분석을 통해 추출된 네 가지 구매 성향 가운데 알뜰형을 제외한 모두가 다 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 유행에 민감하고 브랜드를 따지며 남들과 다른 상품을 이용하고자 하는 과시형 소비, 합리적 구매를 위해 인터넷 등을 통해 정보를 많이 찾아보는 정보형 소비 성향은 유료 콘텐츠 서비스 이용 개수와 이용액 둘 다에 정적으로 유의미한 영향이 있는 것으로 확인됐다.
다만 2차 데이터를 활용했기에 종속변인에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변인들을 연구의 설계단계에서부터 연구자들이 직접 구상해서 포함시킨 것이 아니라는 한계가 있다. 실제로 본 연구에는 모두 5개 군 16개의 예측변인들이 투입되었지만, 종속변인 두 차원의 변량 중 각각 12.8%와 8.1%만을 설명하는 것으로 나타났다. 물론 이변량 자체가 절대적으로 적은 수치라 할 수는 없고, 또한 본 연구에서 초점을 둔 온라인 관여의 설명 변량이 비교적 많았던 것 또한 사실이다.
001]. 유료 서비스 이용 개수와 마찬가지로 성별과 연령의 영향이 유의미했으며(방향성도 같음), 거기에 더해 교육수준 또한 유의확률 .10 수준에서 영향이 있는 것으로 확인됐다. 구체적으로, 여성에 비해 남성이(β=-.

후속연구

물론 이변량 자체가 절대적으로 적은 수치라 할 수는 없고, 또한 본 연구에서 초점을 둔 온라인 관여의 설명 변량이 비교적 많았던 것 또한 사실이다. 그러나 애초부터 유료 콘텐츠 이용을 잘 설명할 것으로 기대할 만한 변인들을 대거 투입해 검증했다면 훨씬 더 풍부한 논의가 가능했을 것이다. 따라서 후속 연구에서는 본 연구에 투입된 변인들 외에 유료 콘텐츠 이용을 설명할 수 있는 변인들을 찾아내 좀 더 포괄적인 탐색을 할 필요가 있으며, 아울러 본 연구에서 유료 콘텐츠 이용에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인된 온라인 관여는 어떤 메커니즘을 통해 활성화되는가를 보다 정교히 검토할 필요가 있다고 본다.
여기에 더해, 콘텐츠를 유료로 이용하는 소수의 사람들에게 무료 대체제가 매우 많은 서비스 상품을 왜 굳이 유료로 이용하는지 그 이유를 심층적으로 알아보고, 유료 서비스를 이용하지 않는 사람들에게는 이용하지 않는 이유와 함께 어떤 서비스라면 이용할 용의가 있는지를 조사해 보는 것도 중요한 연구 주제라 판단된다. 끝으로 본 연구의 주요 연구결과들은 2016년 수집된 자료를 바탕으로 하고 있으나, 한국미디어패널조사는 2010년부터 매년 실시되는 장기조사라는 점을 고려하여 향후 관련 후속연구에서는 최신의 자료를 포함한 반복검증 및 시계열 데이터를 활용한 보다 정교한 분석을 수행할 것을 제안한다.
그러나 애초부터 유료 콘텐츠 이용을 잘 설명할 것으로 기대할 만한 변인들을 대거 투입해 검증했다면 훨씬 더 풍부한 논의가 가능했을 것이다. 따라서 후속 연구에서는 본 연구에 투입된 변인들 외에 유료 콘텐츠 이용을 설명할 수 있는 변인들을 찾아내 좀 더 포괄적인 탐색을 할 필요가 있으며, 아울러 본 연구에서 유료 콘텐츠 이용에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인된 온라인 관여는 어떤 메커니즘을 통해 활성화되는가를 보다 정교히 검토할 필요가 있다고 본다. 여기에 더해, 콘텐츠를 유료로 이용하는 소수의 사람들에게 무료 대체제가 매우 많은 서비스 상품을 왜 굳이 유료로 이용하는지 그 이유를 심층적으로 알아보고, 유료 서비스를 이용하지 않는 사람들에게는 이용하지 않는 이유와 함께 어떤 서비스라면 이용할 용의가 있는지를 조사해 보는 것도 중요한 연구 주제라 판단된다.
이들이 수익을 향상시키고자 한다면 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며,이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 권장된다. 또한 유료 콘텐츠 이용자 수 자체를 늘리기 위해서는 온라인상에서 이용자의 관여 수준을 높일 수 있는 여러 가지 활동들을(예: 직접 참여가 가능한 공모 행사) 마련하고 이를 적극 활용하는 것이 도움이 될 수 있을 것이다.
또한 관여 행위 이외에도 이용자들의 온라인 프라이버시 염려, 상품구매 성향, 성격특성, 인구사회학적 요인들의 영향을 동시에 탐색해 봄으로써, 어떠한 특성을 지닌 이용자들이 온라인에서 유료 디지털 콘텐츠를 이용할 가능성이 높은지를 확인해 보고자 한다. 이는 또한 종속변인에 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있는 여러 예측변인들의 영향을 통제한 상태에서도 본 연구의 주 관심 변인인 온라인 관여가 유료 디지털 콘텐츠 이용을 유의미하게 설명할 수 있는지를 확인할 수 있는 방법이라는 점에서, 좀 더 엄밀한 검증을 시도하기 위함이기도 하다. 이러한 연구결과들은 학술적 기여뿐만 아니라 실용적 함의 또한 충분히 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	온라인 콘텐츠에 대한 지불의사는 통계적으로 봤을 때 어느 정도 되는가?	또한 많은 이용자들이 온라인 콘텐츠는 무료라고 인식하고 있는 점도 온라인 콘텐츠 유료화의 가장 큰 불확실성으로 지적되고 있다[1]. 온라인 콘텐츠에 대한 지불의사 역시 매우 낮은 수준인데, 일례로 웹상의 방송영상 콘텐츠 이용자 500명을 대상으로 실시된 최근의 한 설문조사 결과를 보면, 무료 콘텐츠만 이용한다는 응답자가 72.2%로 가장 많았으며, 건당 1천원 미만이 12.6%, 1천~2천원 미만 10%, 2천~3천원 미만 2.2.%, 그리고 3천원 이상은 3%에 그치는 것으로 나타났다[2]. 이러한 새로운 미디어 환경과 온라인 콘텐츠에 대한 이용자들의 전통적 인식 간 간극에서 중요한 것은 온라인 콘텐츠 및 서비스를 제공하는 미디어 기업들이 이용자의 변화하는 미디어 이용 및 소비 패턴을 이해하고 안정적인 수익을 창출하기 위한 합리적인 방안을 모색해야 한다는 점이다.
	유료 콘텐츠 서비스 이용 개수, 이용액 모두에 유의미한 영향을 보이는 상품구매 성향은 무엇인가?	실제 데이터 분석 결과에서도 요인분석을 통해 추출된 네 가지 구매 성향 가운데 알뜰형을 제외한 모두가 다 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났다. 구체적으로, 유행에 민감하고 브랜드를 따지며 남들과 다른 상품을 이용하고자 하는 과시형 소비, 합리적 구매를 위해 인터넷 등을 통해 정보를 많이 찾아보는 정보형 소비 성향은 유료 콘텐츠 서비스 이용 개수와 이용액 둘 다에 정적으로 유의미한 영향이 있는 것으로 확인됐다. 거기에 더해 자신이 사용할 상품은 직접 구매하고 상품을 실물로 확인하기 위해 매장을 돌아다니는 등의 수고를 아끼지 않는 소신형 소비 성향은 두 차원 가운데 서비스 이용 개수만을 유의미하게 설명하고 있었다.
	적극적 관여는 무엇인가?	본 연구의 예측변인들 가운데 가장 핵심이라 할 수 있는 온라인 관여 또한 종속변인과 마찬가지로 두 가지 차원으로 구분하였다. 첫 번째는 ‘적극적 관여’로, 온라인상에서 직접 게시물이나 댓글, 질문·답변글 등을 작성하는 등 적극성의 수준이 높고 콘텐츠를 직접적으로 생산해내는 활동을 일컫는다. 이에 비해 ‘소극적 관여’는 이미 누군가에 의해 생산된 콘텐츠를 공유하거나,이에 대해 공감표시, 투표하기, 평점주기와 같은 간접적기여 활동을 하는 것을 의미한다.

참고문헌 (24)

KT경제경영연구소, 온라인 콘텐츠 유료화와 무료 미디어(Free media)의 확산, 2009.
송진, 이영주, 방송영상 웹콘텐츠 현황 및 활성화 방안, 한국콘텐츠진흥원, 2015.
L. J. Albert, N. Aggarwal, and T. R. Hill, "Influencing cutromer's purchase intentions through firm participation in online consumer communities," Electronic Markets, Vol.24, No.4, pp.285-295, 2014.

상세보기
N. Barhemmati and A. Ahmad, "Effects of social network marketing(SNM) on consumer purchase behavior through customer engagement," Journal of Advanced Management Science, Vol.3, No.4, pp.307-311, 2015.
C. M. K. Cheung, X. Shen, Z. W. Y, Lee, and T. K. H. Chan, "Promoting sales of online games through customer engagement," Electronic Commerce Research & Applications, Vol.14, No.4, pp.241-250, 2015.

상세보기
J. L. H. Bowden, "The process of customer engagement: A conceptual framework," Journal of Marketing Theory and Practice, Vol.17, No.1, pp.63-74, 2009.

상세보기
L. D. Hollebeek, "Demystifying customer brand engagement: Exploring the loyalty nexus," Journal of Marketing Management, Vol.27, No.7-8, pp.785-807, 2011.
A. Mollen and H. Wilson, "Engagement, telepresence, and interactivity in online consumer experience: Reconciling scholastic and managerial perspectives," Journal of Business Research, Vol.63, No.9, pp.919-925, 2010.

상세보기
S. D. Vivek, S. E. Beatty, and R. M. Morgan, "Customer engagement: Exploring customer relationship beyond purchase," Journal of Marketing Theory and Practice, Vol.20, No.2, pp.122-146, 2012.

상세보기
J. Van Doorn, K. N. Lemon, V. Mittal, S. Nass, D. Pick, P. Pirner, and P. C. Verhoef, "Customer engagement behavior: Theoretical foundations and research directions," Journal of Service Research, Vol.13, No.3, pp.253-266, 2010.

상세보기
P. Patterson, T. Yu, and K. De Ruyter, "Understanding customer engagement in services," Proceedings of Australian and New Zealand Marketing Academy, Brisbane, Australia, 2006.
L. Zalmanson and G. Oestreicher-Singer, "Turning content viewers into subscribers," MIT Sloan Management Review, Vol.57, No.3, pp.11-13, 2016.

상세보기
L. Arnone, A. Geerts, and C. Scoubeau, "Implementing company-managed virtual communities as a relationship marketing tool: A decision system analysis," Journal of Customer Behavior, Vol.8, No.1, pp.5-27, 2009.
A. Puri, "The web of insights: The art and practice of webnography," International Journal of Market Research, Vol.49, No.3, pp.387-408, 2007.

상세보기
W. You, M. Xia, L. Liu, and D. Liu, "Customer knowledge discovery from online reviews," Electronic Markets, Vol.22, No.3, pp.131-142, 2012.

상세보기
M. T. Adjei, S. M. Noble, and C. H. Noble, "The influence of C2C communications in online brand communities on customer purchase behavior," Journal of Academy of Marketing Science, Vol.38, No.5, pp.634-653, 2010.
J. Batsell, Engaged journalism: Connecting with digitally empowered news audiences, New York: Columbia University Press, 2015.
P. T. Costa and R. R. McCrae, The NEO personality inventory, Odessa, FL: Psychological Assessment Resources, 1985.
P. T. Costa and R. R. McCrae, "Four ways five factors are basic," Personality & Individual Differences, Vol.13, pp.653-665, 1992.

상세보기
T. Correa, A. W. Hinsley, and H. G. de Zuniga, "Who interacts on the web? The intersection of users' personality and social media use," Computers in Human Behavior, Vol.26, pp.247-253, 2010.

상세보기
O. P. John and S. Srivastava, "The big five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives," in L. A. Pervin and O. P. John (Eds.), Handbook of personality: Theory and research(2nd ed.), New York: Guilford, pp.102-138, 1999.
양정애, 장현미, "소비자의 인터넷 접근성 및 활용능력이 상품구매 성향에 미치는 영향," 한국언론학보, 제58권, 제2호, pp.160-190, 2014.
진보래, 양정애, "성격특성, 오프라인 활동, 정치 성향, 삶의 만족도에 따른 SNS 이용," 한국언론학보, 제59권, 제5호, pp.239-271, 2015.
J. M. Cortina, "What is alpha coefficient? An examination of theory and applications," Journal of Applied Psychology, Vol.78, pp.98-104, 1993.

상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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