Earticle

초록

영어

Food upcycling, the processing of recreating foods with leftovers that are still edible but generally discarded, is drawing attention. Many firms and government organizations make efforts to promote upcycled foods to encourage more consumptions because it may become the ultimate solution to prevent food waste problems. However, few studies so far have discussed how to overcome consumers’ fear of consuming novel categories of foods and enhance consumers’ acceptance of such foods. Related to this issue, the study proposes that recommendation with artificial intelligence(A.I.) can increase consumers’ trust, which positively affects consumers’ purchase intentions of upcycled foods. The study finds the interaction effect between the food types and the types of recommendation agents on purchase intentions. Specifically, consumers show higher purchase intentions for upcycled foods than conventional foods when A.I. algorithms recommended upcycled foods instead of human experts. The study also reveals that consumer trust and food acceptance intention serially mediates the influence of the interaction effect of the food types and the types of recommendation agents on purchase intention. Important theoretical and practical implications for marketers in the food industries are discussed.

한국어

많은 기업이 업사이클링 푸드의 생산과 유통에 주력하고 있지만, 소비자의 업사이클링 푸드 수용과 소비를 촉진하는 전략에 관해서는 관련 연구가 부족한 실정이다. 이와 관련해 본 연구에서는 업사이클링 푸드에 대해 식품 유형과 추천 주체의 상호작용이 구매의도에 영향을 미칠 수 있음을 제안하고, 소비자 신뢰와 식품 수용 의도의 연속 매개효과를 확인하고자 한다. 본 연구는 집단 간 실험설계를 통해 식품 유형과 추천 주체의 이원 상호작용효과가 유의함을 확인하였다. 구체적으로 실제 전문가보다 인공지능 알고리즘에 의해 제품 추천이 이 루어지는 경우 소비자는 일반 식품보다 업사이클링 푸드에 대해 더 높은 구매의도를 나타냈다. 한편 식품 유 형과 추천 주체의 상호작용은 소비자 신뢰와 식품 수용의도를 차례로 매개하여 구매의도에 영향을 미치는 것 을 발견하였다. 결과적으로 본 연구는 업사이클링 푸드와 인공지능 추천의 상호작용이 구매의도에 미치는 영 향과 소비자 신뢰, 식품 수용의도의 연속 매개효과를 입증하고 이에 대한 새로운 전략을 제시하였다.

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경과 가설 설정
1. 업사이클링 푸드(upcycled food)
(1) 순환경제(circular economy)와 업사이클링(upcycling)
(2) 음식물 쓰레기 문제(food waste problem)
(3) 업사이클링 푸드(upcycled food)
2. 인공지능 추천(artificial intelligence recommendation)
(1) 인공지능 마케팅(A.I. marketing)
(2) 인공지능 추천(artificial intelligence recommendation)
3. 소비자 신뢰(consumer trust)
4. 식품 수용의도(food acceptance intention)
Ⅲ. 연구방법
1. 실험설계 및 표본의 선정
2. 실험조작
3. 변수측정
Ⅳ. 연구결과
1. 조작점검
2. 가설검증
(1) 구매의도
(2) 소비자 신뢰
(3) 식품 수용의도
(4) 조절된 연속 매개효과
Ⅴ. 결론
1. 연구결과 요약
2. 학문적 및 실무적 시사점
3. 한계점 및 향후 방향
참고문헌
Abstract

키워드

업사이클링 푸드 인공지능 추천 소비자 신뢰 식품 수용의도 구매의도 연속 매개효과 Upcycled Food Artificial Intelligence Recommendation Consumer Trust Food Acceptance Intention Purchase Intention Serial Mediation Effect

저자

• 서주원 [ Ju-Won Seo | 숭실대학교 일반대학원 경영학과 석사과정 ] 제1저자
• 이지혜 [ Ji-Hye Lee | 숭실대학교 일반대학원 경영학과 석사과정 ] 공동저자
• 이정규 [ Jeong-Gyu Lee | 숭실대학교 경영학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물