Earticle

초록

영어

As AI-based content recommendation systems become increasingly prevalent on OTT platforms, algorithmic opacity and information asymmetry have emerged as important issues in understanding users’ evaluations and continued platform use. Drawing on signaling theory, this study empirically examines how multilayered signals in AI-based OTT recommendation systems-perceived recommendation quality, serendipity, diversity, responsiveness, perceived control, transparency, and privacy assurance-influence users’ perceived authenticity and continuance usage intention. In addition, regulatory engagement theory is adopted as a complementary perspective to explain the psychological process through which perceived authenticity is translated into continuance usage intention. Survey data were collected from 354 users with experience using OTT platforms and analyzed using PLS-SEM with SmartPLS 4.0. The results show that perceived recommendation quality, diversity, perceived control, transparency, and privacy assurance have significant positive effects on perceived authenticity, whereas serendipity and responsiveness do not show significant effects. Perceived authenticity, in turn, has a significant positive effect on continuance usage intention. This study shows that, in situations where users cannot understand or interpret the internal operating logic of AI systems, they judge the authenticity of AI recommendation systems through observable multilayered signals. The findings also provide practical implications for enhancing users’ authenticity perceptions and continuance usage of AI-based OTT recommendation systems.

한국어

OTT 플랫폼에서 AI 기반 콘텐츠 추천 시스템의 활용이 확대되면서 추천 알고리즘의 불투명성과 정보 비대칭 문제가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 연구는 신호이론을 기반으로 AI 기반 OTT 추천 시스템의 다층적 신호(추천품질, 세렌디피티, 다양성, 대응성, 지각된 통제감, 투명성, 프라이버시 보장)가 사용자의 지각된 진정성과 지속적 이용 의도 형성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 또한, 조절 참여이론을 보완적 관점으로 활용하여, 지각된 진정성이 지속적 이용 의도로 전환되는 심리적 과정을 설명하고자 하였다. 이를 위해 OTT 플랫폼 이용 경험이 있는 사용자 354명을 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 수집된 데이터를 Smart PLS 4.0을 사용하여 PLS-SEM 방식으로 분석하였다. 분석결과, 추천품질, 다양성, 지각된 통제감, 투명성 및 프라이버시 보장은 지각된 진정성에 유의한 영향을 미쳤으며, 세렌디피티와 대응성의 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, 지각된 진정성은 지속적 이용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 AI 내부의 작동 논리를 사용자가 이해하거나 해석할 수 없는 문제 상황에서, 사용자가 관찰 가능한 다층적 신호를 통해 AI 추천 시스템의 진정성을 판단한다는 결과를 제시하였다. 또한, AI 기반 OTT 추천 시스템에서 사용자의 진정성 판단과 지속적 이용을 높이기 위한 실질적 시사점을 제공한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 연구가설
2.1 OTT 플랫폼 AI 콘텐츠 추천 시스템
2.2 신호이론(Signaling Theory)
2.3 지각된 진정성의 개념과 인접 개념과의 구별
2.4 콘텐츠 차원 신호와 지각된 진정성
2.5 상호작용 차원 신호와 지각된 진정성
2.6 시스템 및 규범 차원 신호와 지각된 진정성
2.7 지각된 진정성과 조절참여이론(Regulatory Engagement Theory)
Ⅲ. 연구 방법
3.1 연구모형의 설계
3.2 측정 도구
3.3 자료 수집 및 분석방법
Ⅳ. 분석결과
4.1 표본의 특성
4.2 동일방법편의 검정
4.3 신뢰도 및 수렴 타당도 검증
4.4 2차 구성개념의 측정
4.5 판별 타당도 검증
4.6 가설 검증
4.7 구조모형 검증
Ⅴ. 결론
5.1 결론의 요약 및 논의
5.2 시사점
5.3 한계점 및 향후 연구방향
참고문헌
Appendix
Abstract

키워드

저자

• 탕자함 [ Zihan Tang | 전남대학교 디지털서비스융합학과 석사과정 ]
• 이경락 [ Kyeong-Rak Lee | 전남대학교 경영학부 시간강사 ]
• 왕남 [ Nan Wang | 전남대학교 디지털서비스융합학과 박사수료 ]
• 이상준 [ Sang-Joon Lee | 전남대학교 경영학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658