Earticle

초록

영어

This study investigates how content satisfaction and resistance intention influence the loyalty of a recommendation system among Facebook and Instagram users in Uzbekistan. While extant literature predominantly focuses on digitally advanced nations, empirical research in developing digital infrastructures remains scarce. Uzbekistan presents a unique context where digital infrastructure is still emerging, and traditional Islamic social norms regarding gender and age distinctly shape social network utilization. In order to fill this gap, this study operationalizes specific sub-determinants for each primary construct. Content quality, accuracy, and diversity are conceptualized as antecedents of recommendation satisfaction. Conversely, service anxiety, perceived goal interference, and perceived privacy risk are established as factors driving resistance intention. This empirical investigation conducts a comparative analysis between Facebook and Instagram user cohorts. It examines the discrete factors driving satisfaction and resistance intention, and how they ultimately impact the loyalty of a recommendation system. For empirical validation, an online survey was administered to Uzbek residents, and 491 valid responses out of 523 collected questionnaires were utilized for final statistical analysis.

한국어

본 논문은 페이스북과 인스타그램을 사용하는 우즈베키스탄 사용자를 대상으로 추천된 콘텐츠에 대한 만족도와 추천 시스템에 대한 저항 의도가 추천 시스템에 대한 충성도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 추천 시스템에 대한 충성도의 연구는 주로 디지털 기술이 잘 발달되어 있는 나라들을 중심으로 이루어졌기 때문에 그 연구 결과를 디지털 기반 시설이 아직 잘 구축되어 있지 않은 나라들에 적용하기에는 무리가 따른다. 따라서 이들 국가에 적용시킬 수 있는 별도의 연구가 필요한데, 이는 아직 미비한 실정이다. 이들 국가 중 특히 중앙아시아에 위치한 우즈베키스탄의 경우는 디지털 기반 시설이 아직 잘 구축이 되어 있지 않으면서, 또 이슬람 종교가 사회 여러 분야의 중요한 바탕이라는 문화적 특징을 더 가지고 있다. 이런 특징들 때문에 우즈베키스탄에서는 소셜 네트워킹을 사용하는 양상이 디지털 선진국이나 비이슬람 국가들과 다르게 나타날 수 있다. 보수적인 이슬람 국가에서는 개인의 성별이나 나이에 따라 요구되는 사회적 규범이 다를 수 있는데, 이 규범은 소셜네트워킹을 사용하는 데에도 적용될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 추천 시스템에 대한 충성도에 영향을 미치는 요인으로 예상되는 추천된 콘텐츠에 대한 만족도와 추천 시스템에 대한 저항 의도를 보다 정교하게 분석하기 위해 이 두 요인에 영향을 미치는 하위 요인들을 설정하여 분석하였다. 설정된 하위 요인들은 다음과 같다. 추천된 콘텐츠의 품질, 정확성, 다양성 등은 추천 콘텐츠에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인으로, 추천 서비스에 대한 불안성, 추천 시스템의 목표 방해성, 개인 정보 노출위험에 대한 인식 등은 추천 시스템에 대한 저항 의도에 영향을 미치는 요인으로 설정하였다. 2026년 2월 기준, 전세계에서 많이 사용하는 온라인 플랫폼은 구글을 비롯하여 유튜브, 페이스북, 인스타그램등인데(Semrush & Similarweb 기준), 본 논문에서는 열거한 플랫폼들 중 페이스북과 인스타그램 두가지의 소셜 네트워킹 플랫폼을 연구의 대상으로 삼았다. 구체적으로 이 두 플랫폼을 사용하는 집단을 비교하여 추천하는 콘텐츠에 대한 사용자의 만족도에 영향을 미치는 요인들과 추천 시스템에 대한 사용자의 저항 의도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 이 만족도와 저항 의도가 추천 시스템에 대한 사용자의 충성도에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 우즈베키스탄에 거주하는 페이스북과 인스타그램 사용자를 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였고, 총 523부 중 491부를 분석에 사용하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 문헌 조사
2.1 이론적 배경
2.2 개인 추천 시스템
2.3 플랫폼 특징
2.4 우즈베키스탄의 플랫폼 현황
Ⅲ. 연구 모형 및 가설 설계
3.1 연구 모형
3.2 연구 가설
Ⅳ. 연구 방법
4.1 자료의 수집 및 표본의 특성
4.2 측정 항목
4.3 가설 검증 및 연구 모델 적합도 분석
V. 결론 및 제언
5.1 결론 및 시사점
5.2 이론적 기여
5.3 실무적 시사점
5.4 연구의 한계점 및 향후 연구 제언
참고문헌
<부록>
Abstract

키워드

추천스시템 SNS 충성도 만족도 저항의도 콘텐츠 목표 방해성 개인 정보 노출 우즈베키스탄 Recommendation Systems SNS Loyalty Satisfaction Resistance Intention Content Goal Interference Privacy Disclosure Uzbekistan

저자

• 자몰 샤또로브 [ Jamol Sattorov | 충북대학교 대학원 박사수료 ]
• 벡조드 샤또로브 [ Bekzod Sattorov | 충북대학교 대학원 석사졸업 ]
• 신유정 [ Eujung Shin | 충북대학교 대학원 박사수료 ] 공동교신저자
• 서동백 [ DongBack Seo | 충북대학교 경영정보학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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