[논문]AI 챗봇 타입과 이용동기에 따른 사용만족도 및 지속사용의도 :자기결정이론을 중심으로

임소혜

doi:10.5392/jkca.2020.20.10.630

AI 챗봇 타입과 이용동기에 따른 사용만족도 및 지속사용의도 :자기결정이론을 중심으로
AI Chatbot Users' Satisfaction and Intention for Continued Use : Moderating Effects of Chatbot Type and Motivations 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.10, 2020년, pp.630 - 640

(이화여자대학교 커뮤니케이션.미디어학부) , 임소혜 (이화여자대학교 커뮤니케이션.미디어학부)

초록
AI-Helper

최근 인공지능 기술을 이용한 챗봇 서비스가 다양한 플랫폼에 적용되면서 그 이용자의 수도 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 자기결정성이론(Self Determination Theory)을 적용해 이용자의 세 가지 심리욕구(인지된 자율성, 인지된 유능성, 인지된 관계성)가 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한, 챗봇의 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 구성하고, 챗봇 이용동기는 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 차원으로 구성하여 이들간의 관계도 규명하고자 하였다. 본 연구는 챗봇 사용 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사 실시하였다. 분석 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도 및 지속사용의도에 긍정적인 효과를 보였다. 또한 챗봇 이용자의 사용만족도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 사회 및 관계적 동기가 인지된 자율성과 사용만족도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명함으로써 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모하고, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

With a recent rise of various chatbot services, this study attempts to explore the role of chatbot users'' psychological characteristics by applying the self-determination theory. In particular,this study investigates (a) the relationship between chatbot users' psychological needs(perceived autonomy, perceived competence, perceived relatedness) and user satisfaction, continuous intention to use, and (b) the moderating effect of chatbot type and user motivations. Based upon a survey, the results revealed that perceived autonomy, competence, and relatedness had significant positive effects on user satisfaction and continuous intention to use. The results also confirmed that the user satisfaction had a significant positive effect on the continuous intention to use. The moderating effect of social and relational motivation was found between perceived autonomy, competence, relatedness and user satisfaction. The implications are discussed for furthering the development of chatbot services.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한, 챗봇 타입에 따라 인지된 자기결정성 요인이 사용 만족도에 미치는 영향이 달라지는지 살펴보고자 한다. 네 번째, 챗봇 이용동기에 따라 인지된 자기결정성 요인이 사용 만족도에 미치는 영향이 달라지는지 살펴보고자 한다. 이러한 연구는 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모하는 한편, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
첫 번째, 챗봇 이용자의 자율성, 유능성, 관계성이 사용 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴보고자 한다. 다음으로, 챗봇 사용 만족도가 지속사용 의도에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 또한, 챗봇 타입에 따라 인지된 자기결정성 요인이 사용 만족도에 미치는 영향이 달라지는지 살펴보고자 한다.
다음으로, 챗봇 사용 만족도가 지속사용 의도에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 또한, 챗봇 타입에 따라 인지된 자기결정성 요인이 사용 만족도에 미치는 영향이 달라지는지 살펴보고자 한다. 네 번째, 챗봇 이용동기에 따라 인지된 자기결정성 요인이 사용 만족도에 미치는 영향이 달라지는지 살펴보고자 한다.
본 연구는 다음과 같은 의미가 있다. 먼저, 기존 대부분의 챗봇 연구가 기술적인 특성의 초점을 맞춰온 것과 달리, 본 연구에서는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명하였다. 또한, 대다수의 챗봇 연구가 한 타입의 중심으로 연구를 진행한 것에 비해, 본 연구에서 챗봇 타입을 두 가지로 나눴고 통계적으로 분석하여 두 타입의 이용자 심리적인 특성이 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향이 차이가 있는지 밝혀냈다.
본 연구는 더 다양한 측면으로 챗봇 서비스를 연구하기 위해 한국과 대만의 챗봇 사용자의 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대만의 경우, 아시아권에서 인공지능 분야에 대한 적극적인 지원을 통하여 마이크로소프트사와 구글의 인공지능 R&D 센터를 최근 유치하며 빠른 속도로 인공지능 선진국으로 발돋움하고 있다.
이와 유사하게, 조동희와 이연준[24]이 인공지능 스피커 제품을 대상으로 사용자의 지속적 사용 의도에 영향을 주는 요인에 관해 실시한 연구에서 인공 지능 스피커의 사용자 만족이 지속적 사용의도에 유의미한 영향을 미치는 것이 검증하였다. 본 연구는 이상의 논의에 기반하여 다음의 연구가설과 연구문제를 도출하고, 이에 대한 분석을 통하여 챗봇이용자의 만족도와 지속이용의도라는 심리적 긍정성에 기여할 수 있는 요인들을 식별하고 영향력을 평가하고자 한다.
본 연구는 인공지능 챗봇 서비스 사용자의 심리적 특성과 사용자 만족도 및 지속사용의도 간 영향 관계를 확인하기 위해 자기결정성이론을 적용하고자 한다[13]. 자기결정성이론은, 동일한 과제를 수행하는 과정에서 스스로 선택하고 해결하고자 하는 학생 집단이 상이나 처벌로 인해 과제를 해결하는 학생 집단보다 더 과제에 집중하고 즐기게 된다는 연구에서 비롯되었다[6][14][15].
이러한 맥락에서, 현재 챗봇 사용자의 심리적 특성을 고려하여 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향관계에 대한 연구는 부족 하다고 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 데시와 라이언 [6]이 제시한 자기결정성이론을 적용해, 챗봇 이용에 있어 사용자 심리적 특성의 역할을 살펴보고자 한다. 자기결정성이론의 사용자 심리욕구와 사용 만족도 및 지속사용의도는 매우 밀접한 관련성을 지니고 있으며, 이는 이들 간 영향 관계를 증명하는 연구들[7][8]을 통해 확인할 수 있다.
이러한 맥락에서, 본 연구의 구체적인 목적은 다음과 같다. 첫 번째, 챗봇 이용자의 자율성, 유능성, 관계성이 사용 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴보고자 한다. 다음으로, 챗봇 사용 만족도가 지속사용 의도에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

가설 설정

H 1: 인지된 자기결정성이 사용 만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 줄 것이다.
H 2: 인지된 자기결정성이 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 줄 것이다.
H 3: 챗봇의 사용 만족도가 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 줄 것이다.

제안 방법

먼저, 기존 대부분의 챗봇 연구가 기술적인 특성의 초점을 맞춰온 것과 달리, 본 연구에서는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명하였다. 또한, 대다수의 챗봇 연구가 한 타입의 중심으로 연구를 진행한 것에 비해, 본 연구에서 챗봇 타입을 두 가지로 나눴고 통계적으로 분석하여 두 타입의 이용자 심리적인 특성이 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향이 차이가 있는지 밝혀냈다. 이러한 결과는 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모 하는 한편, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 자기결정성이론에 기반하여, 사용자의 기본심리욕구로 자율성, 유능성, 관계성 3 개 변수를 사용하였다. 측정 항목들은 모두 리커트 5 점 척도를 이용하여 측정하였다.
본 연구는 챗봇 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 나눴으며, 이를 주로 사용하는 챗봇 서비스에 관한 문항을 통해 측정하였다. 설문 문항은 현재 많이 사용하는 챗봇 서비스(시 리, 알렉사, 구글 어시스턴트, 빅스비, 페이스북 메신저, 라인, 카카오톡)를 제시하고, 가장 주로 사용하는 챗봇을 고르게 한 후.
본 연구는 챗봇의 이용 동기를 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 요인으로 분류되었다. 측정 항목들은 기존 연구들[이희준, 2010][김의 측정항목들을 보완하여 모두 리커트 5 점척도를 이용하여 측정하였다.
사회 및 관계적 동기는 “나는 혼자 있는 것을 원치 않아서 챗봇을 사용한다”, “나는 챗봇을 내 외로 움을 덜어준다고 여겨져 사용한다”, “나는 누군가와 대화하고 이야기 나누고 싶어서 챗봇을 사용한다”, “나는 챗봇이 누군가와 함께 있는 듯한 느낌을 주기 때문에 사용한다”등 총 4 문항(M=2.15, SD=.78, Cronbach’s α=.93)으로 측정했다.
본 연구는 챗봇 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 나눴으며, 이를 주로 사용하는 챗봇 서비스에 관한 문항을 통해 측정하였다. 설문 문항은 현재 많이 사용하는 챗봇 서비스(시 리, 알렉사, 구글 어시스턴트, 빅스비, 페이스북 메신저, 라인, 카카오톡)를 제시하고, 가장 주로 사용하는 챗봇을 고르게 한 후. 응답자가 고른 챗봇 서비스를 음성과 텍스트의 두 가지 타입으로 코딩하였다.
실용적 동기는 “나는 챗봇을 활용하면 나의 생산성을 높일 수 있다고 여겨져 사용한다”, “나는 챗봇을 활용하면 일을 좀 더 빨리 수행할 수 있다고 생각해서 사용한다” 등을 포함 하여 총 5 문항(M=3.51, SD=.72, Cronbach’s α =.87)으로 측정했다.
유희적 동기는 “나는 챗봇을 지루함을 달래기 위해서 사용한다”, “나는 챗봇을 이용하는 것이 즐겁기 때문에 사용한다”, “나는 챗봇을 기분 전환을 하고 싶어서 사용한다”등 총 5 문항(M=3.10, SD=1.05, Cronbach’s α=.93)으로 측정했다.
설문 문항은 현재 많이 사용하는 챗봇 서비스(시 리, 알렉사, 구글 어시스턴트, 빅스비, 페이스북 메신저, 라인, 카카오톡)를 제시하고, 가장 주로 사용하는 챗봇을 고르게 한 후. 응답자가 고른 챗봇 서비스를 음성과 텍스트의 두 가지 타입으로 코딩하였다.
대만의 경우, 아시아권에서 인공지능 분야에 대한 적극적인 지원을 통하여 마이크로소프트사와 구글의 인공지능 R&D 센터를 최근 유치하며 빠른 속도로 인공지능 선진국으로 발돋움하고 있다. 인공 지능 응답자가 가장 주로 사용하는 챗봇을 고른 후에, 고른 챗봇에 대한 이용 동기, 자기결정성 요인, 사용 만족도, 지속사용의도에 관한 설문 문항을 답변하였다. 설문조사는 2020년 5월 15일부터 24일까지 10일간 실시되었다.
인지된 관계성은 “나는 챗봇을 사용하면서 챗봇과 좋은 관계를 맺었다”, “나는 챗봇을 사용하면서 챗봇과 가깝다고 느낀다”등 총 3 문항(M=2.56, SD=1.00, Cronbach’s α=.93)으로 측정하였다.
지속사용의도는 “나는 향후 챗봇의 사용 빈도를 늘릴 의향이 있다”, “나는 다른 친구들에게도 챗봇 사용을 추천하겠다”등 총 5문항(M=3.33, SD=.77, Cronbach’s α=.89)을 측정했다.
본 연구는 챗봇의 이용 동기를 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 요인으로 분류되었다. 측정 항목들은 기존 연구들[이희준, 2010][김의 측정항목들을 보완하여 모두 리커트 5 점척도를 이용하여 측정하였다. 실용적 동기는 “나는 챗봇을 활용하면 나의 생산성을 높일 수 있다고 여겨져 사용한다”, “나는 챗봇을 활용하면 일을 좀 더 빨리 수행할 수 있다고 생각해서 사용한다” 등을 포함 하여 총 5 문항(M=3.

대상 데이터

한국 표본의 경우에는 전문 조사 기관인 엠브레인에 의뢰하여 챗봇을 이용한 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 대만 이용자의 표본에는 연구자의 페이스북을 이용하여 챗봇을 이용한 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 전체 총 315부의 설문이 회수되었으며, 이 중 불성실한 답변이 포함된 39부를 제외한 276부의 설문지가 자료 분석에 사용되었다.
인공 지능 응답자가 가장 주로 사용하는 챗봇을 고른 후에, 고른 챗봇에 대한 이용 동기, 자기결정성 요인, 사용 만족도, 지속사용의도에 관한 설문 문항을 답변하였다. 설문조사는 2020년 5월 15일부터 24일까지 10일간 실시되었다. 한국 표본의 경우에는 전문 조사 기관인 엠브레인에 의뢰하여 챗봇을 이용한 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 온라인 설문을 진행하였다.
대만 이용자의 표본에는 연구자의 페이스북을 이용하여 챗봇을 이용한 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 전체 총 315부의 설문이 회수되었으며, 이 중 불성실한 답변이 포함된 39부를 제외한 276부의 설문지가 자료 분석에 사용되었다.
본 연구는 다음과 같은 한계점을 지닌다. 첫 번째, 본 연구는 챗봇 이용 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그러나 후속 연구에서는 최근 챗봇 서비스 사업 및 사용자 수의 지속적인 성장세를 고려하여, 20~40대 뿐만 아니라 각 연령층의 인구통계적 특성을 함께 고려하여 연구를 진행할 필요가 있다.
설문조사는 2020년 5월 15일부터 24일까지 10일간 실시되었다. 한국 표본의 경우에는 전문 조사 기관인 엠브레인에 의뢰하여 챗봇을 이용한 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 대만 이용자의 표본에는 연구자의 페이스북을 이용하여 챗봇을 이용한 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 온라인 설문을 진행하였다.

데이터처리

챗봇 사용자의 성별(여자), 연령, 핸드폰 사용시간, 국적(대만)을 통제변인으로 투입하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 모델을 살펴보면 47%의 설명력을 가지고 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F= 33.
챗봇 사용자의 성별(여자), 연령, 핸드폰 사용시간, 국적(대만)인 통제 변인 및 독립 변인인 자율성, 유능 성, 관계성을 모텔 1 에 투입하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 모델 1 를 살펴보면 44%의 설명력을 가지고 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F= 30.

성능/효과

정덕화와 정철호[19]는 모바일 소셜 네트워크 게임 사용자의 사회적 영향 및 자기결정성 지각 정도가 사용자가 서비스를 수용한 후 느끼는 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 결과에 따르면, 모바일 소셜 네트워크 게임의 자율성과 관계성은 사용자 만족도에 정(+)와 지속사용의도 형성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
05), 유능성이 사용만족도에 미치는 영향에 대하여 사회 및 관계적 동기는 정적인 조절효과가 있음을 확인하였다. 구체적으로 챗봇 이용자의 사회 및 관계 동기가 높을수록 인지된 유능성이 사용만족도에 미치는 주효과의 크기가 증가됨을 알 수 있다.
05), 자율성이 사용만족도에 미치는 영향에 대하여 사회 및 관계적 동기는 정적인 조절효과가 있음을 확인하였다. 구체적으로 챗봇 이용자의 사회 및 관계 동기가 높을수록 인지된 자율성이 사용 만족도에 미치는 주효과의 크기가 증가됨을 알 수 있다.
05). 구체적으로 챗봇 이용자의 사회 및 관계적 동기가 높을 때 인지된 관계성이 사용만족도에 미치는 주효과의 크기가 증가됨 을 알 수 있다.
세 번째, 인지된 자기결정성과 사용 만족도 및 지속 사용의도 간 이용동기의 조절효과를 살펴본 결과, 사회 및 관계적 동기의 조절효과는 전자의 관계에서는 유효 했지만, 후자인 인지된 자기결정성과 지속사용의도 사이에서는 유효하지 않았다. 구체적으로, 챗봇 사용자의 사회 및 관계적 동기가 높을수록 인지된 자율성, 유능 성, 관계성이 사용 만족도에 미치는 주효과의 크기는 증가되었다. 이와 반대로, 인지된 자기결정성과 지속사 용의도 간 사회 및 관계적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다.
00) 모형3 인지된 자율성, 실용적 동기, 인지된 자율성과 실용적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 실용적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로 유희적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 모형1 인지된 자율성과 사용 만족도 간의 관계(R²=.30)와 모형2 인지된 자율성, 유희적 동기, 사용 만족도 간의 관계(R²=.32)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만 모형3 인지된 자율성, 유희적 동기, 인지된 자율성과 유희적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않아 유희적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 한편, 사회 및 관계적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 유의확률 F변화량이 1단계에서 p=.
000) 모형3은 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 실용적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로, 유희적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 모형1 인지된 유능성과 사용 만족도 간의 관계(R²=.30)와 모형2 인지된 유능성, 유희적 동기, 사용 만족도 간의 관계(R²=.32)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만(모형 1 p=.000;모형 2 p=.001) 모형3 인지된 유능성, 유희적 동기, 인지된 유능성과 유희적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 유희적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었 다. 한편, 사회 및 관계적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 유의확률 F변화량이 1단계에서 p=.
307)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로, 인지된 유능성과 챗봇 타입 상호작용과 사용 만족도에 있어 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 29.6%이고 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하였지만(p=.000) 모형2(R²=.298)와 모형3(R²=.300)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 마지막으로, 인지된 관계성이 사용만족도에 미치는 영향에 관한 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 24.
19)의 유의 확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로, 인지된 유능성과 챗봇 타입 상호작용과 사용 만족도에 있어 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 33.1%이고 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하였지만(p=.00) 모형2(R²=.33)와 모형3( R 2 =.33)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 따라서 연구문제 2-2에 대하여 챗봇 타입에 따라 인지된 유능성이 지속사용의도에 미치는 영향이 다르지 않다는 것을 확인하였다.
그러나 후속 연구에서는 최근 챗봇 서비스 사업 및 사용자 수의 지속적인 성장세를 고려하여, 20~40대 뿐만 아니라 각 연령층의 인구통계적 특성을 함께 고려하여 연구를 진행할 필요가 있다. 두 번째, 설문조사에서 현재 가장 많이 사용하는 챗봇 서비스를 제시한 후 응답자가 주로 사용하는 챗봇을 선택하도록 하여 각 챗봇 타입의 설문 응답자 표집 수에 차이가 발견됐다. 챗봇 관련 후속 연구에서는 이를 고려해, 챗봇 타입 사용자 수의 균형을 맞춰 표본의 대표성을 획득하는 방안을 마련할 필요가 있다.
또한, 본 연구를 통해 챗봇 사용자의 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것이 검증되었다. 두 번째, 챗봇 사용자의 사용 만족도가 지속사용의도에 미치는 영향을 분석한 결과, 챗봇 사용자의 사용 만족도는 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있었다.
3%로 점점 증가하는 것이 확인 되었다. 따라서 사회 및 관계적 동기는 유능성과 사용 만족도 간의 관계에서 조절효과를 나타내는 것으로 확인되었다. 사회 및 관계적 동기의 조절효과는 통계적으로 유의하였으며(t=2.
8%로 점점 증가하는 것이 확인 되었다. 따라서 사회 및 관계적 동기는 자율성과 사용 만족도 간의 관계에서 조절효과를 나타내는 것으로 확인되었다. 사회 및 관계적 동기의 조절효과(t=2.
247)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 따라서 연구문제 1이 알아보고자 한 챗봇 타입의 조절 효과는 인지된 자기 결정성의 세 하위차원에서 모두 발견되지 않았다.
33)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 따라서 연구문제 2-2에 대하여 챗봇 타입에 따라 인지된 유능성이 지속사용의도에 미치는 영향이 다르지 않다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 인지된 관계성이 사용만족도에 미치는 영향에 관한 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 26.
첫 번째, 챗봇 이용자의 인지된 자기결정성이 사용 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴본 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 또한, 본 연구를 통해 챗봇 사용자의 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것이 검증되었다. 두 번째, 챗봇 사용자의 사용 만족도가 지속사용의도에 미치는 영향을 분석한 결과, 챗봇 사용자의 사용 만족도는 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있었다.
300)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 마지막으로, 인지된 관계성이 사용만족도에 미치는 영향에 관한 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 24.5%이고 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하였지만 (p=.000) 모형2(R²=.246)와 모형3(R²=.247)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 따라서 연구문제 1이 알아보고자 한 챗봇 타입의 조절 효과는 인지된 자기 결정성의 세 하위차원에서 모두 발견되지 않았다.
따라서 연구문제 2-2에 대하여 챗봇 타입에 따라 인지된 유능성이 지속사용의도에 미치는 영향이 다르지 않다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 인지된 관계성이 사용만족도에 미치는 영향에 관한 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 26.0%이고 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의 하였지만(p=.00) 모형2(R²=.26)와 모형3(R²=.26)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 따라서 연구문제 2가 알아보고자 한 챗봇 타입의 조절 효과는 인지된 자기 결정성의 세 하위차원에서 모두 발견되지 않았다.
먼저 실용적 동기의 조절 효과를 검증한 결과를 살펴보면, 모형1 인지된 관계성과 사용 만족도 간의 관계 (R²=.25)와 모형2 인지된 관계성, 실용적 동기, 사용 만족도 간의 관계(R²=.45)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만(p=.000) 모형3 인지된 관계성, 실용적 동기, 인지된 관계성과 실용적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 실용적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 유희적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 모형1 인지된 관계와 사용 만족도 간의 관계 (R²=.
먼저 실용적 동기의 조절 효과를 검증한 결과를 살펴보면, 모형1 인지된 유능성과 사용 만족도 간의 관계 (R²=.30)와 모형2 인지된 유능성, 실용적 동기, 사용 만족도 간의 관계(R²=.43)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만(p=.000) 모형3은 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 실용적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로, 유희적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 모형1 인지된 유능성과 사용 만족도 간의 관계(R²=.
모델을 살펴보면 44%의 설명력을 가지고 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F= 30.43, p<.001).
모델을 살펴보면 47%의 설명력을 가지고 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F= 33.50, p<.001).
이희준 외[12]는 미디어의 이용과 충족 이론을 토대로 소비자의 AI 스피커의 사용 행태를 탐색하기 위해, AI 스피커 사용 경험이 있는 소비자를 대상으로 AI 스피커의 속성 인식과 이용의 동기적 요인을 도출하였다. 분석 결과, 사용자의 AI 스피커 이용동기 요인은 사회성 유지 및 현실일탈, 정보 습득 및 학습, 유희와 휴식, 유용성 추구의 네 가지 차원으로 구성되었다. 이와 유사하게, 장예빛[5]은 AI 스피커 이용자들의 이용동기를 대화(conversational), 유행선도(trend-leading), 효율성(efficient), 오락 (entertaining) 동기로 나누었다.
사용 만족도는 “내가 사용하는 챗봇 서비스에 대해 전반적으로 만족한다”, “내가 사용하는 챗봇의 서비스는 기대했던 것보다 좋다”, “나는 챗봇을 통한 소통에 만족한다”, “내가 사용하는 챗봇을 선택한 것은 현명한 결정이다”, “내가 챗봇을 사용한 경험은 만족스러운 경험이었다” 총 5문항(M=3.45, SD=.70, Cronbach’s α=.90)을 측정했다.
측정 항목들은 모두 리커트 5점 척도를 이용하여 측정하였다. 사용만족도의 타당성 검증한 결과, 요인들의 누적 설명 분산계수는 72.39%로 설명력을 갖추고 있는 것으로 나타났으며, 모든 문항의 요인 적재값이 0.6의 기준을 넘어 통계적으로 타당성이 확보된 것으로 평가되었다.
사회 및 관계적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 유의확률 F변화량이 3단계에서 통계적으로 유의하였으며 (p=.01), R제곱은 1단계에서 24.5%, 2단계에서 24.6%, 3단계에서 26.4%로 점점 증가하는 것이 확인 되었다. 사회 및 관계적 동기의 조절효과는 통계적으로 유의하였다 (t=2.
사회 및 관계적 동기의 조절효과(t=2.10)는 통계적으로 유의하였으며(β=.11, p<.05), 자율성이 사용만족도에 미치는 영향에 대하여 사회 및 관계적 동기는 정적인 조절효과가 있음을 확인하였다.
사회 및 관계적 동기의 조절효과는 통계적으로 유의하였으며(t=2.46, β=.13, p<.05), 유능성이 사용만족도에 미치는 영향에 대하여 사회 및 관계적 동기는 정적인 조절효과가 있음을 확인하였다.
세 번째, 인지된 자기결정성과 사용 만족도 및 지속 사용의도 간 이용동기의 조절효과를 살펴본 결과, 사회 및 관계적 동기의 조절효과는 전자의 관계에서는 유효 했지만, 후자인 인지된 자기결정성과 지속사용의도 사이에서는 유효하지 않았다. 구체적으로, 챗봇 사용자의 사회 및 관계적 동기가 높을수록 인지된 자율성, 유능 성, 관계성이 사용 만족도에 미치는 주효과의 크기는 증가되었다.
이와 유사하게, 장예빛[5]은 AI 스피커 이용자들의 이용동기를 대화(conversational), 유행선도(trend-leading), 효율성(efficient), 오락 (entertaining) 동기로 나누었다. 앞선 연구들을 종합 하면, 챗봇의 이용동기는 크게 효율성/유용성, 오락성/ 유희성, 사회적 관계의 요인으로 분류할 수 있다.
염동섭과 박경하[7]는 모바일 소셜 네트워크 게임 이용자들의 이용 만족에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해, 제품특성 변인인 품질 요인과 소비자 특성 변인인 이용자들의 자기결정성 요인을 중심으로 설문조사를 실시했다. 연구 결과, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대해 이용자의 자기결정성을 구성하고 있는 하위 요인들 즉, 유능성, 관계성 요인 모두 이용자들이 느끼는 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 정덕화와 정철호[19]는 모바일 소셜 네트워크 게임 사용자의 사회적 영향 및 자기결정성 지각 정도가 사용자가 서비스를 수용한 후 느끼는 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향을 분석하였다.
이와 유사하게, 자기결정성이론에 기반한 인공지능 관련 선행연구에서도 인공지능의 자동화 기술로 인해 발생할 수 있는 인간의 선택 자율성에 대한 위협이라는 부정적 상황이 인공지능에 대한 평가에 어떠한 영향을 미치는지 심리학적으로 분석했다[16]. 연구 결과, 인공지능 자동화 기술에 의해 침해당한 개인의 선택 자율성은 지각된 심리적 반발에 부정적인 영향을 미쳤으며, 이때 지각된 심리적 반발은 인공지능에 대한 사용자 평가에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
우선, 실용적 동기의 조절 효과를 검증한 결과를 실펴보면, 모형1 인지된 자율성과 사용 만족도 간의 관계 (R²=.30)와 모형2 인지된 자율성, 실용적 동기, 사용 만족도 간의 관계(R²=.44)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만(p=.00) 모형3 인지된 자율성, 실용적 동기, 인지된 자율성과 실용적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 실용적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로 유희적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 모형1 인지된 자율성과 사용 만족도 간의 관계(R²=.
000) 모형3 인지된 관계성, 실용적 동기, 인지된 관계성과 실용적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 실용적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 유희적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 모형1 인지된 관계와 사용 만족도 간의 관계 (R²=.25)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만(p=.000), 모형2 인지된 관계성, 유희적 동기, 사용 만족도 간의 관계(R²=.25)와 모형3 인지된 관계성, 유희적 동기, 인지된 관계성과 유희적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계(R²=.26)의 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 유희적 동기의 조절 효과는 확인할 수 없었다.
왕 등[18]은 자기결정성이론을 기반으로 페이스북 이용자의 관계성 욕구와 사용자 만족도 간의 관계를 분석 했다. 이를 통해, 페이스북 이용자의 관계성 욕구가 충족될 때 사용 만족도가 증가한다는 사실이 검증되었다. 염동섭과 박경하[7]는 모바일 소셜 네트워크 게임 이용자들의 이용 만족에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해, 제품특성 변인인 품질 요인과 소비자 특성 변인인 이용자들의 자기결정성 요인을 중심으로 설문조사를 실시했다.
인지된 자기 결정성 중 인지된 자율성이 사용만족도에 미치는 효과에 대한 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 30.3% 이고 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하였지만 (p=.000) 모형2(R²=.303)와 모형3(R²=.307)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다. 다음으로, 인지된 유능성과 챗봇 타입 상호작용과 사용 만족도에 있어 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 29.
인지된 자기 결정성 중 인지된 자율성이 지속사용의 도에 미치는 효과에 대한 챗봇 타입의 조절 효과를 검증한 결과, 모형 1은 R 제곱을 기준으로 설명력은 19.2%이고 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하였지만(p<.001) 모형2(R2=.19)와 모형3(R2=.19)의 유의 확률 F변화량이 통계적으로 유의하지 않았으므로 챗봇 타입의 조절효과는 확인할 수 없었다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫 번째, 챗봇 이용자의 인지된 자기결정성이 사용 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴본 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 또한, 본 연구를 통해 챗봇 사용자의 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것이 검증되었다.
이와 유사하게, 주영주 외[22]는 자기결정성이론 요인이 페이스북의 지속사용 의도에 영향을 미치는지 확인하였다. 페이스북 사용환경에서 자기결정성이론의 자율성, 유능성 및 관계성이 중독 및 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는지를 분석한 결과, 자율성, 유능성, 그리고 관계성은 지속사용 의도에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다.
32)의 유의확률 F변화량이 통계적으로 유의하였지만 모형3 인지된 자율성, 유희적 동기, 인지된 자율성과 유희적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않아 유희적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 한편, 사회 및 관계적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 유의확률 F변화량이 1단계에서 p=.00, 2단계에서 p=.00, 3단계에서 p=.04으로 모두 통계적으로 유의 하였으며, R제곱은 1단계에서 30.3%, 2단계에서 32.7%, 3단계에서 33.8%로 점점 증가하는 것이 확인 되었다. 따라서 사회 및 관계적 동기는 자율성과 사용 만족도 간의 관계에서 조절효과를 나타내는 것으로 확인되었다.
001) 모형3 인지된 유능성, 유희적 동기, 인지된 유능성과 유희적 동기 상호작용과 사용 만족도 간의 관계는 유의확률 F 변화량은 통계적으로 유의하지 않았으므로 유희적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었 다. 한편, 사회 및 관계적 동기의 조절 효과를 검증한 결과, 유의확률 F변화량이 1단계에서 p=.00, 2단계에서 p=.04, 3단계에서 p=.02으로 모두 통계적으로 유의 하였으며, R제곱은 1단계에서 29.6%, 2단계에서 30.8%, 3단계에서 32.3%로 점점 증가하는 것이 확인 되었다. 따라서 사회 및 관계적 동기는 유능성과 사용 만족도 간의 관계에서 조절효과를 나타내는 것으로 확인되었다.
이와 반대로, 인지된 자기결정성과 지속사 용의도 간 사회 및 관계적 동기의 조절효과는 확인할 수 없었다. 한편, 인지된 자기결정성과 사용 만족도 및 지속사용의도 사이에서 실용적 동기 및 유희적 동기의 조절 효과는 발견되지 않았다. 이는 소셜 미디어 이용 동기인 사회교류 및 관계형성 동기가 몰입과 만족도에 직간접적인 영향을 미친다고 설명한 기존의 연구와 유사하지만[25], 이와 상반된 결과를 제시한 선행연구도 존재한다[26][27].

후속연구

첫 번째, 본 연구는 챗봇 이용 경험이 있는 20~40대 남녀를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그러나 후속 연구에서는 최근 챗봇 서비스 사업 및 사용자 수의 지속적인 성장세를 고려하여, 20~40대 뿐만 아니라 각 연령층의 인구통계적 특성을 함께 고려하여 연구를 진행할 필요가 있다. 두 번째, 설문조사에서 현재 가장 많이 사용하는 챗봇 서비스를 제시한 후 응답자가 주로 사용하는 챗봇을 선택하도록 하여 각 챗봇 타입의 설문 응답자 표집 수에 차이가 발견됐다.
두 번째, 설문조사에서 현재 가장 많이 사용하는 챗봇 서비스를 제시한 후 응답자가 주로 사용하는 챗봇을 선택하도록 하여 각 챗봇 타입의 설문 응답자 표집 수에 차이가 발견됐다. 챗봇 관련 후속 연구에서는 이를 고려해, 챗봇 타입 사용자 수의 균형을 맞춰 표본의 대표성을 획득하는 방안을 마련할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	챗봇과 같은 새로운 인터랙티브 기술을 디자인하려면 무엇이 필요한가?	챗봇과 같은 새로운 인터랙티브 기술(interactive technology)을 디자인하려면 사용자의 기술 이용 동기에 대한 심층적인 지식이 필요하다. 이와 관련해, 브란 트제그와 폴스타트[11]의 연구에서는 모바일 메신저 챗봇의 이용동기를 분석하여 챗봇 사용자의 이용동기 요인은 ‘생산성’, ‘오락성’, ‘사회 및 관계성’, ‘신기성/호기심’의 네 가지 차원으로 분류하였다.
	브란 트제그와 폴스타트의 연구에서 챗봇 사용자의 이용동기 요인을 무엇으로 분류하였는가?	챗봇과 같은 새로운 인터랙티브 기술(interactive technology)을 디자인하려면 사용자의 기술 이용 동기에 대한 심층적인 지식이 필요하다. 이와 관련해, 브란 트제그와 폴스타트[11]의 연구에서는 모바일 메신저 챗봇의 이용동기를 분석하여 챗봇 사용자의 이용동기 요인은 ‘생산성’, ‘오락성’, ‘사회 및 관계성’, ‘신기성/호기심’의 네 가지 차원으로 분류하였다. 이희준 외[12]는 미디어의 이용과 충족 이론을 토대로 소비자의 AI 스피커의 사용 행태를 탐색하기 위해, AI 스피커 사용 경험이 있는 소비자를 대상으로 AI 스피커의 속성 인식과 이용의 동기적 요인을 도출하였다.
	챗봇은 크게 음성 기반 인공지능 비서와 텍스트 기반 모바일 메신저 두 가지로 나눌 수 있는데 각각의 예로는 무엇이 해당되는가?	챗봇은 크게 음성 기반 인공지능 비서와 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 나눌 수 있다. 음성 기반 인공지능 비서의 예로는 2011년에 등장한 애플(Apple)의 시리 (Siri)와 2015년에 등장한 아마존(Amazon)의 알렉사(Alexa), 그리고 2016년에 구글(Google)의 구글 어시 스턴트(Google Assistant), 삼성전자(Samsung)의 빅스비(Bixby)가 있다. 한편, 텍스트 기반 모바일 메신저 에는 페이스북 메신저, 라인, 카카오톡 등이 해당된다.

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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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