개인화된 추천을 통하여 웹-사용자 간의 긍정적 상호작용 경험을 제공하기 위한 방안은 전자상거래에서 중요한 이슈가 되고 있다. 인터넷을 포함한 다양한 웹 기술로 인해, 웹 사용자들은 많은 제품 또는 서비스를 경험할 수 있게 되었다. 특히, 제품에 대한 추천은 웹 사 ...

개인화된 추천을 통하여 웹-사용자 간의 긍정적 상호작용 경험을 제공하기 위한 방안은 전자상거래에서 중요한 이슈가 되고 있다. 인터넷을 포함한 다양한 웹 기술로 인해, 웹 사용자들은 많은 제품 또는 서비스를 경험할 수 있게 되었다. 특히, 제품에 대한 추천은 웹 사용자의 제품 선택에 대한 탐색비용을 줄이거나 의사결정을 도와주는 역할을 하여준다. 개인화 추천 시스템 관련하여 시스템 자체에 대한 관점과 사용자의 태도에 대한 관점에 대해 각각 서비스 품질은 지각된 품질, 사용자 태도, 만족, 기대에 영향력을 발휘하고 있다고 제시하고 있지만, 실제 이 두 가지 관점을 동시에 통합하여 제시하는 개인화 추천에 대한 연구는 거의 없다.
따라서 본 연구의 목적은 시스템 성과와 소비자 태도 관점 모두에 대해서, 개인화 추천시스템의 사용의지에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 그러므로 본 연구는 추천시스템의 정확성에 추가적으로 사용자의 태도와 관련된 요인들을 통합하여 제시하고자 하며 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.
첫째, 추천 시스템에서 자기참조 효과와 사회적 실재감과 같은 태도적 요인들이 사용자의 개인화 추천에 대한 지각된 평가에 영향을 주는가 둘째, 정확성과 추천 정보의 새로움(Novelty)을 갖춘 개인화 추천시스템이 사용자들의 사용에 대한 의도에 긍정적 영향력을 주는가
연구문제에 답하기 위하여 온라인 실험을 수행하였으며, 시스템 성능과 사회적 실재감이 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 사회적 실재감이 미치는 영향을 심화하여 분석하기 위한 두번째 연구도 시행하여, 제품유형에 따른 추천 시스템의 성과 차이도 분석하였다.

Recommender systems are IT artifacts that provide contents or services that users may like based on their past preferences or purchase histories. Since users’ evaluations of recommender systems can be affected by recommendation outcomes and presentati ...

Recommender systems are IT artifacts that provide contents or services that users may like based on their past preferences or purchase histories. Since users’ evaluations of recommender systems can be affected by recommendation outcomes and presentation methods, both system performance based on outcomes and user attitudes formed by the presentation methods should be considered when explaining users’ evaluations. However, an integrated view of system performance and user attitudes has not been applied to explain users’ evaluation of recommender systems. The goal of this paper is to explain users’ evaluations of recommender systems from the integrated perspective. We performed web-based experiments by varying the degree of self reference/social presence and system performances. In order to measure system performances, accuracy and novelty, which have been widely applied in devising recommendation algorithms, are used. Our findings suggest that social presence, accuracy and novelty affected user satisfaction for recommender systems since recommender systems can provide explanations of recommendations on the basis of the past preferences of target users and other users with similar preferences.

개인화된 추천을 통하여 웹-사용자 간의 긍정적 상호작용 경험을 제공하기 위한 방안은 전자상거래에서 중요한 이슈가 되고 있다. 인터넷을 포함한 다양한 웹 기술로 인해, 웹 사용자들은 많은 제품 또는 서비스를 경험할 수 있게 되었다. 특히, 제품에 대한 추천은 웹 사 ...

개인화된 추천을 통하여 웹-사용자 간의 긍정적 상호작용 경험을 제공하기 위한 방안은 전자상거래에서 중요한 이슈가 되고 있다. 인터넷을 포함한 다양한 웹 기술로 인해, 웹 사용자들은 많은 제품 또는 서비스를 경험할 수 있게 되었다. 특히, 제품에 대한 추천은 웹 사용자의 제품 선택에 대한 탐색비용을 줄이거나 의사결정을 도와주는 역할을 하여준다. 개인화 추천 시스템 관련하여 시스템 자체에 대한 관점과 사용자의 태도에 대한 관점에 대해 각각 서비스 품질은 지각된 품질, 사용자 태도, 만족, 기대에 영향력을 발휘하고 있다고 제시하고 있지만, 실제 이 두 가지 관점을 동시에 통합하여 제시하는 개인화 추천에 대한 연구는 거의 없다.
따라서 본 연구의 목적은 시스템 성과와 소비자 태도 관점 모두에 대해서, 개인화 추천시스템의 사용의지에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 그러므로 본 연구는 추천시스템의 정확성에 추가적으로 사용자의 태도와 관련된 요인들을 통합하여 제시하고자 하며 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.
첫째, 추천 시스템에서 자기참조 효과와 사회적 실재감과 같은 태도적 요인들이 사용자의 개인화 추천에 대한 지각된 평가에 영향을 주는가? 둘째, 정확성과 추천 정보의 새로움(Novelty)을 갖춘 개인화 추천시스템이 사용자들의 사용에 대한 의도에 긍정적 영향력을 주는가?
연구문제에 답하기 위하여 온라인 실험을 수행하였으며, 시스템 성능과 사회적 실재감이 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 사회적 실재감이 미치는 영향을 심화하여 분석하기 위한 두번째 연구도 시행하여, 제품유형에 따른 추천 시스템의 성과 차이도 분석하였다.

웹 응용프로그램의 서비스에 대한 사용자의 태도와 관련된 다양한 연구에서, 개인화된 서비스를 제공하는 것은 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히 협업 필터링을 통한 추천시스템의 제공은 사용자들로 하여금 보다 긍정적인 태도를 형성 할 수 있도록 돕고 있지만 ...

웹 응용프로그램의 서비스에 대한 사용자의 태도와 관련된 다양한 연구에서, 개인화된 서비스를 제공하는 것은 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히 협업 필터링을 통한 추천시스템의 제공은 사용자들로 하여금 보다 긍정적인 태도를 형성 할 수 있도록 돕고 있지만 이를 보다 정교화 하기 위해 자기 참조효과와 사회적 실재감을 이용하는 연구들은 많이 시도 되지 않았다. 또한 시스템 자체의 성과를 측정하는 관점뿐만 아니라 사용자들의 태도와 연관된 통합적 관점을 통해 개인화 추천시스템의 사용의도를 파악할 수 있다.
웹 사용자의 태도 형성 초기 단계에서, 개인화된 제품 추천은 추천 시스템에 대한 사용자의 지각된 정확성을 통해 사용자의 만족에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 더불어, 사용자 본인의 내재적 관점에서, 웹 추천에서 제시하는 자기참조 효과가 강할수록 더욱 강한 개인화 효과를 지각할 것이다. 또한 유사 사용자 그룹 제시를 통해 웹 사용자의 태도를 변화하는 사회적 실재감의 외부적 효과를 이용함으로서 사용자의 추천에 대한 유용성 및 신뢰 형성을 통한 태도 형성에 긍정적 효과를 미치게 될 것이다. 따라서 웹 사용자의 내, 외적 요인들의 고려를 통해 개인화 추천을 제공함으로서 추천 시스템에 대한 사용자의 태도를 보다 긍정적으로 변화시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 시스템 성과 및 고객 태도와 관련된 변수들을 이용하여 추천 시스템의 이용에 미치는 영향요인을 분석하는 이론적인 틀을 제시할 수 있을 것이다. 또한 웹 사용자들의 행동에 대해 매우 다양한 관점을 통해 어떻게 고객의 의사결정에 영향을 줄 수 있는 지 알아보고 어떻게 기업들이 고객에 제공하는 제품 및 서비스들을 이용하여 고객들의 의사 결정을 효과적으로 도울 수 있는 지 파악하는데 도움을 줄 수 있다.