뉴미디어 채택에 관한 통합모델 IAM-NM : 트위터와 페이스북에 대한 실증분석을 중심으로
Integrative Adoption Model of New Media (IAM-NM): Focusing on the Empirical Tests of Twitter and Facebook
초록/요약
디지털 기술의 발전에 의해 추동되는 ‘초(超)연결 사회’로의 진입은 사회구성원들을 네트워크로 연결된 보다 친밀한 공동체로 이끌 수도 있지만, 점점 더 복잡해지는 새로운 미디어 환경에 적응하지 못하는 이들을 네트워크화 된 공동체에서 단절시키는 역기능을 내재하고 있다. 새로운 미디어들은 기존의 미디어가 제공하지 못했던 새로운 가치명제를 제공함과 동시에 기술적 복잡성으로 인해 효과적인 활용과 생산적인 활동을 위해서는 과거보다 더 높은 수준의 학습능력을 이용자들에게 요구한다. 이는 새로운 미디어를 채택하고자 할 때 소비자들이 느끼는 심리적 부담감 또한 높아졌음을 의미하는 것이다. 새로운 미디어에 대한 사회적 차원의 확산과 개인적 차원의 수용을 설명하는 다양한 이론적 토대가 존재한다. 그 중에서도 혁신확산이론(Innovation Diffusion Theory)과 기술수용모델(Technology Acceptance Model)은 확산초기의 뉴미디어 채택에 관한 실증적인 연구들이 토대로 삼았던 대표적인 이론들이다. 그러나 혁신확산이론은 예측요인들 간의 인과적 관계를 파악하는 데는 소홀히 해왔으며, 소비자들이 혁신을 거부하거나 무시하는 이유에 대해 간과함으로써 ‘친 혁신적 편향 (pro-innovation bias)’이라는 비판을 받기도 한다. 한편 기술수용모델이 밝히고자 했던 조직차원에서 도입되는 정보기술에 대한 조직구성원의 수용요인들은 소비자 개인 차원에서 의사결정이 이루어지는 뉴미디어 채택에서의 결정요인들과는 차이를 보일 수밖에 없다. 또한 뉴미디어 채택이라는 맥락의 차이를 고려하지 않은 이론 검증은 일관되지 않은 연구결과를 야기하기도 한다. 혁신확산이론과 기술수용모델은 이론적인 상호보완을 통해 혁신채택에 대한 설명력을 높을 수 있는 가능성을 지니고 있다. 혁신저항모델(Model of Innovation Resistance)이 제시하는 ‘혁신저항’은 기술적 복잡성으로 인해 소비자들의 심리적 부담감이 높아지고 있는 상황에서 과거 경험해 보지 못했던 새로운 미디어 채택에 영향을 미치는 결정요인으로 중요성이 부각되고 있다. 장용호와 박종구(2010a)는 기술적 복잡성이 높아진 현재의 미디어 이용환경에서 새로운 미디어에 대한 소비자들의 채택을 온전히 설명할 수 있기 위해서는 뉴미디어 채택에 관한 통합적인 접근이 필요하다고 제언하였다. 이 연구는 새로운 가치를 제공해줌과 동시에 소비자의 미디어 이용행태에 변화를 가져오는 디지털 뉴미디어 채택에 관한 ‘통합모델’을 구축하고 이를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 여기서 ‘통합모델’이란 크게 두 가지 의미를 갖는다. 첫 번째는 이 연구가 뉴미디어 채택연구를 위한 이론적 토대를 제공해왔던 혁신확산이론과 기술수용모델, 그리고 뉴미디어 채택의 결정요인으로 중요성이 부각되고 있는 혁신저항모델이 제시하고 있는 주요 구성개념, 이론적 명제와 가설들을 포괄적으로 반영한다는 것을 의미한다. 두 번째 의미는 다양한 뉴미디어를 대상으로 검증해볼 수 있는 연구모델로서의 통합모델이다. 다양한 뉴미디어들을 대상으로 검증해볼 수 있는 통합적인 연구모델은 미디어 유형 별로 상대적으로 더 중요한 채택요인들이 무엇인지를 말해줌으로써 뉴미디어 채택에 관한 이해의 폭을 넓힐 수 있는 기회를 제공해줄 것이다. 이 논문의 본문은 아래 연구 설계에서 제시한 각 단계별 결과를 제시하는 다섯 개의 장으로 구성되어 있다. 2장에서는 혁신확산이론, 기술수용모델, 혁신저항모델의 주요 구성개념들을 파악하고 이론적 포괄성을 기준으로 뉴미디어 채택의 주요 결정요인으로 검증돼 왔던 14개 구성개념들을 측정도구 개발 대상으로 선정하였다. 각각의 이론적 모델이 초점을 맞추어 설명하고자 했던 혁신을 채택하는 맥락의 차이는 이론적 모델이 포함하고 있는 채택요인의 차이를 가져왔다. 구체적으로 업무성과를 개선하기 위해 도입하는 정보기술시스템에 대한 조직구성원의 수용을 설명하고자 했던 기술수용모델에서는 커뮤니케이션 채널과 관련된 요인을 포함하고 있지 않은 반면, 기술수용모델은 주관적 규범을 핵심적인 구성개념으로 제시하고 있다. 한편 혁신확산이론, 기술수용모델, 혁신저항모델은 혁신채택을 설명하기 위한 이론적 모델이라는 공통점을 갖고 있기 때문에 구성개념들 간에 유사성도 존재한다. 구체적으로 혁신확산이론이 제시한 인지된 혁신 특성에 해당하는 관찰가능성, 커뮤니케이션 채널 변인군에 속한 대인채널·매스미디어채널·인터넷채널 그리고, 사회적 영향에 해당되는 주관적 규범 간에는 개념적으로 구분하기 어려운 모호함이 발견되었다. 3장에서는 트위터와 페이스북을 대상으로 뉴미디어 채택의 주요 결정요인으로 검증돼 왔던 구성개념들에 대한 측정도구를 개발하기 위해 측정항목 개발(118개 항목), 측정항목 축소(77개 항목), 최종 측정항목 선정(39개 항목) 단계를 거쳐 트위터와 페이스북의 매체적 속성을 반영함과 동시에 신뢰도와 타당성을 갖춘 39개 항목으로 구성된 측정도구를 제시했다. 1차 확인적 요인분석 결과 커뮤니케이션 채널 변인군에 속한 대인채널, 매스미디어, 인터넷의 영향을 측정하기 위한 항목들의 오차항은 주관적 규범, 적합성, 복잡성, 관찰가능성에 속한 측정항목들의 오차항과 높은 상관을 보였다. 측정모델의 적합도를 향상시키기 위해 수정지수가 20 이상인 항목들을 제거한 결과 대인채널, 매스미디어채널, 인터넷채널은 잠재요인을 타당성 있게 측정하기 위한 최소 세 개의 측정항목을 유지하지 못해 구조모델에서 제외되었다. 3장은 간명성(parsimony)을 기준으로 혁신확산이론이 제시한 결정요인들을 선별적으로 연구모델에 반영해왔던 기존 연구들이 간과한 채택요인들 간의 판별타당성 문제를 제기하고 측정도구 개발과정을 통해 이를 실증적으로 보여주었다. 4장은 뉴미디어 채택연구들이 이론적 토대로 삼아왔던 혁신확산이론, 기술수용모델, 혁신저항모델이 제시하고 있는 이론적 명제와 연구가설, 그리고 기존연구의 실증분석 결과를 근거로 29개 연구가설로 구성된 ‘뉴미디어 채택에 관한 통합모델 (IAM-NM: Integrative Adoption Model of New Media)’을 제시하였다. 뉴미디어 채택에 관한 통합모델은 채택요인들 간의 새로운 관계 맺음을 제시함으로써 뉴미디어 채택이라는 현상에 대한 새로운 시각을 제공하였다. 5장에서는 트위터와 페이스북을 대상으로 뉴미디어 채택에 관한 통합모델 (IAM-NM)이 제시한 29개 연구가설을 실증적으로 분석하였다. 검증결과 트위터와 페이스북 모두 이용의사에 가장 큰 영향을 미치는 결정요인은 ‘주관적 규범’ (트위터, 표준화된 경로계수=.377, p<.001; 페이스북, 표준화된 경로계수=.415, p<.001)인 것으로 밝혀졌다. 혁신저항에 가장 큰 영향을 미치는 결정요인은 트위터는 ‘적합성’ (표준화된 경로계수=-.258, p<.001), 페이스북은 ‘복잡성’ (표준화된 경로계수=.219, p<.001)인 것으로 나타났다. 한편 이 연구는 TAM2가 제시한 내재화 효과와 동일시 효과에 대한 이론적 근거를 적합성으로 확장시켜 연구가설을 도출하고 이를 검증하였다. 검증결과 트위터와 페이스북 모두에서 자신에게 중요한 사람들의 믿음(belief)을 자신의 신념체계에 통합하는 내재화 효과가 ‘주관적 규범→적합성’의 경로에도 유의미하게 나타났으며, 사회적 이미지가 인지된 유용성에 정적인 영향을 미친다는 동일시 효과 역시 ‘사회적 이미지→적합성’의 경로에서도 나타나는 것으로 밝혀졌다. 혁신저항의 매개적 기능을 살펴본 결과 혁신저항은 인지된 혁신 특성이 이용의사에 미치는 영향을 매개할 뿐만 아니라, 소비자 혁신성향과 사회적 영향에 속한 변인들이 이용의사에 미치는 간접효과에서 2차 매개변인의 역할을 하는 것으로 확인되었다. 통합모델은 트위터와 페이스북 이용의사에 대해 65.1% 와 68.1% 라는 높은 설명력을 나타냈다. 6장은 ‘얼마나’라는 질문에 답해주는 양적 자료와 채택요인에 대한 상세한 설명을 통해 ‘왜 그런지’에 대해 말해주는 질적 자료를 보완적으로 사용한 삼각법(triangulation) 접근을 통해 통합모델의 검증결과에 대한 심층적인 해석을 제시하였다. 7장은 측정도구 개발, 뉴미디어 채택에 관한 통합모델 (IAM-NM) 구축, 트위터와 페이스북을 대상으로 실시한 실증분석 결과, 질적 자료를 통해 검증결과에 대한 심층적인 해석을 제시한 이 연구의 의의와 후속 연구방향을 제시하였다.
more초록/요약
There have been numerous innovation researches on the adoption of new media devices or services. Several theoretical models have been presented in the field of new media adoption. Among them, the Innovation Diffusion Theory (IDT) has been cited frequently since the 1960s in the study of a variety of innovations and it has proven to be a reliable framework for examining new media diffusion and adoption. Despite its theoretical and practical contribution, there are some limits. IDT turns a blind eye to the causal relationship among the determinants of innovation adoption. IDT has been also criticized for its ‘pro-innovation bias’, which means its lack of focus on the non-adoption of innovations and the reason why. Various concepts inherent in IDT have been applied in the context of the Technology Acceptance Model (TAM) and its extensions (TAM2, TAM3) which were designed to predict information technology acceptance in the ‘workplace’. In TAMs, ‘perceived usefulness’ and ‘perceived ease of use’ are considered important factors that predict workers’ intentions to use a specific information technology. These constructs closely relate to IDT’s concepts of ‘relative advantage’ and ‘complexity’. On the other hand, the context of technology acceptance which TAM focused on is different from that of new media adoption. This gap brought about the omission of compatibility, which is one of the important innovation characteristics and has been consistently related to innovation adoption. Some researchers indicated that the constructs employed in TAM are fundamentally a subset of the perceived innovation characteristics and, if integrated, could provide an even stronger model than standing alone. The purpose of this thesis is to build and suggest the “Integrative Adoption Model of New Media (IAM-NM)” through a comprehensive approach towards the existing theoretical explanations for new media adoption. Chapter 2 reviews the key constructs of Innovation Diffusion Theory, Technology Acceptance Model and its extension (TAM2, TAM3), and Model of Innovation Resistance. Taking the comprehensive approach, this study draws 14 constructs tentitatively as the determinants of new media adoption. Through the critical reviews of the theoretical models (IDT, TAMs, Model of Innovation Resistance), this study raised an issue of ‘distinguishability’ between constructs similar in their definitions. Chapter 3 develops the measurement scales on the determinants of new media adoption focusing on the new Social Network Service (SNS), Twitter and Facebook. The process of scales development consists of 3 phases: Item generation (118 items) - Item reduction (77 items) - Final Scales (39 items). The results of the first confirmation factor analysis show that the latent constructs of communication channel block had high levels of modification indices with the other latent constructs - subjective norm, compatibility, complexity, observability - in their error terms of the measured variables. In the phase of selecting items for final scales, interpersonal, mass media, and internet channels were eliminated, because they failed to maintain the minimum number of items needed for the validative measure of a construct. Chapter 4 builds an ‘Integrative Adoption Model of New Media (IAM-NM)’ and suggests 29 hypotheses integrating theoretical propositions, hypotheses, and empirical results of Innovation Diffusion Theory, Technology Acceptance Model and its extensions, and Model of Innovation Resistance. This research model shows new perspective on the phenomena of new media adoption by providing integrative causal relationships between the determinants of new media adoption. Chapter 5 tests 29 hypotheses of the research model (IAM-NM) focusing on new SNS, Twitter and Facebook. The results turned out that the most influential determinant of intention to use of new SNS was ‘subjective norm’ (Twitter, std β=.377, p<.001; Facebook, std β=.415, p<.001). On the other hand, the most influential predictor of innovation resistance was different, each is ‘compatibility’ (std β=-.258, p<.001) in Twitter and ‘complexity’ (std β=.219, p<.001) in Facebook. This study expanded upon the hypotheses of TAM2, ‘internalization effect’ (subjective norm→perceived usefulness) and ‘identification effect’ (social image→perceived usefulness) into ‘compatibility’ (subjective norm→compatibility; social image→compatibility). The results also proved the mediation roles of innovation resistance. Chapter 6 gives an affluent interpretation of the results of the empirical tests by taking the ‘triangulation approach’, which uses both quantitative and qualitative data to fully understand the phenomena of new media adoption of university students. This study implemented a structured open-ended survey for the qualitative data gathering on the determinants of Twitter and Facebook. The final chapter, Chapter 7 summarizes the studies of this thesis, 1) measurement scales development, 2) Integrative Adoption Model of New Media, 3) empirical tests of Twitter and Facebook using SEM (Structural Equation Model) analysis, 4) affluent qualitative interpretation of the results of the empirical tests. This thesis wraps up after mentioning the theoretical contributions and the directions for ‘various’ future researches.
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