최근 소셜 네트워크 서비스(SNS: social network services)의 성장과 모바일 기기의 확산이 결합되어, 일상 속에서 다양한 종류의 대규모 데이터가 급속히 생성, 유통, 저장되고 있다. 이런 사회적 환경과 발맞추어 IT 분야에서도 SNS 등에서 생성된 정형 및 비정형 데이 ...

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS: social network services)의 성장과 모바일 기기의 확산이 결합되어, 일상 속에서 다양한 종류의 대규모 데이터가 급속히 생성, 유통, 저장되고 있다. 이런 사회적 환경과 발맞추어 IT 분야에서도 SNS 등에서 생성된 정형 및 비정형 데이터를 추출하고 결과를 분석하는 빅 데이터(big data)라는 개념이 소개되었다. 본 연구에서는 SNS 사용자들의 더 많은 사용자 데이터들이 마케팅이나 개인화 서비스 등에 활용될 수 있도록 정보 공유를 활성화할 수 있는 방안에 대해서 살펴보고자 한다.
SNS는 친구나 다른 사람들과 연락을 주고 받고, 정보를 공유하도록 도와주는 정보 기술을 뜻한다. SNS는 온라인뿐만 아니라 모바일 환경에서 실시간으로 즉각적인 정보를 공유할 수 있다는 장점 때문에, 전 세계적으로 관련 서비스들이 급성장하고 있다. 페이스 북의 경우 사용자 수가 2012년 8월을 기준으로 10억 명을 돌파하였으며, 국내 모바일 SNS인 카카오톡도 6200만 명을 기록하였다. 앱 통계 분석 서비스 앱랭커(AppRanker)의 자료에 따르면, 카카오톡 어플리케이션은 국내 스마트폰 사용자 중 98.9%가 설치할 정도로 국내에서 큰 인기를 누리고 있다. SNS가 전 세계적으로 폭발적으로 인기를 누리고 있는 이유는 다른 서비스 보다 네트워크 관리를 효율적으로 할 수 있고, 어디서나 쉽게 접속하여 소통할 수 있기 때문이다. 그러나, 최근 SNS 사용 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해에 대한 우려의 목소리가 제기되고 있다. SNS는 이름, 성별, 나이 등 기본적인 개인 식별 정보뿐만 아니라 음악 취향이나 정치 성향 등 민감한 개인정보들도 포함하고 있다. 특히, SNS 제공 업체들은 사용자들의 구매 이력과 사용 패턴을 분석하여, 개인 맞춤 광고 및 개인화 서비스를 제공하려고 노력하고 있다. 페이스북도 사용자들의 정보를 동의 없이 사용하여, 개인 정보에 대한 취급 부주의로 경고를 받기도 하였다. 최근 2012년 11월 실시된 SNS 이용 현황에 관한 설문조사 결과에 따르면, SNS의 단점으로 ‘원치 않는 사람에게 사생활이 많이 노출된다'는 답변이 80.8%로 압도적인 우위를 차지했다. 즉, SNS 사용자들은 친구 및 동료들과 기꺼이 정보를 공유하려고 하지만, SNS 제공업체나 원치 않은 사람에게까지 자신의 민감한 정보가 공개되는 것을 꺼리는 것을 알 수 있다.
프라이버시 계산 이론(privacy calculus model)에 따르면, 사용자들은 해당 서비스를 사용함으로써 얻을 수 있는 이득과 잠재적 잃게 되는 손실을 비교하여 자신의 개인 정보 게시 및 지속 사용 여부를 결정한다고 알려져 있다. 만약 이득이 손실보다 크다면, 사용자들은 기꺼이 개인 정보를 공유하거나 그 서비스를 지속적으로 사용할 것이다. 대부분의 프라이버시 관련 연구들은 전자 상거래 환경에서 소비자들의 정보 공유 문제를 주로 다루고 있다. 전자 상거래에서는 상품 구매 시 이름, 주소, 신용카드 번호 등 개인 정보를 상거래 업체에게 제공해야 하기 때문에, 개인 정보가 무단으로 사용되면 금융적인 피해를 받을 수도 있기 때문이다. 하지만, 최근에는 사람들이 SNS나 위치기반 서비스를 통해 자신의 사적인 이야기 및 민감한 개인정보들도 스스럼없이 다른 사람과 공유한다. 만약 SNS 제공업체나 제3업체가 이런 개인 정보들을 무단 사용하거나 악의적으로 이용한다면, 사용자들은 개인 프라이버시를 침해 받을 뿐만 아니라 금전적인 손해도 입을 수 있다. 그래서, SNS 업체들은 사용자들에게 정보 공유 여부 선택권을 부여하거나 프라이버시 정책을 재정하는 등 개인 정보 취급에 대한 신뢰를 쌓기 위해 많은 노력을 들이고 있다. 하지만, 실제 SNS 사용자들은 SNS 제공업체가 공개한 프라이버시 정책에 대해 잘 이해하지 못하거나 효과에 대해서 거의 알려진 바가 없는 상태이다. 실제 디지털 브랜드 업체인 시겔+게일(Siegel+Gale)이 조사한 바에 따르면 구글과 페이스북 사용자들 중 해당 업체가 공개한 프라이버시 정책을 이해하는 이들은 절반도 되지 않고 있다고 밝히고 있다. 그래서, 본 연구에서는 SNS 제공업체의 정보 취급에 대한 신뢰와 프라이버시 침해에 대한 우려가 사용자들의 정보 공유에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.

본 연구는 SNS 사용자들의 의식적인 사용과 무의식적 사용을 모두 고려하여, SNS 사용자들의 정보 공유를 이끄는 메커니즘에 대해 다룰 것이다. 기존 계획적 행동 이론, 기술 수용 모형, 기대 일치 모형, 프라이버시 계산 이론은 의식적인 행동 기반에 기반을 두고 있으며 ...

본 연구는 SNS 사용자들의 의식적인 사용과 무의식적 사용을 모두 고려하여, SNS 사용자들의 정보 공유를 이끄는 메커니즘에 대해 다룰 것이다. 기존 계획적 행동 이론, 기술 수용 모형, 기대 일치 모형, 프라이버시 계산 이론은 의식적인 행동 기반에 기반을 두고 있으며, SNS 연구들이 의식적 행동 기반으로 사용 행태를 분석하고 있다. 하지만, 의식적인 행동 기반 모형을 적용한 연구들은 SNS 사용자들의 중요한 변수인 습관에 대해 설명할 이론적 근거를 제시하지 못한다는 한계를 가진다. 미국의 한 조사에서는 SNS 사용자들의 75%가 무의식적으로 SNS 사이트에 접속하고 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 이러한 이론적 한계를 극복하고, SNS 사용자들의 정보 공유 메커니즘을 첨예화하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
둘째, SNS 사용자들은 서비스를 사용함으로써 얻을 수 있는 이득과 잠재적인 손실을 바탕으로 사용을 할지를 판단할 것이으로 예상하였다. 그래서, 프라이버시 계산 이론을 본 연구에 적용하여 SNS 사용자 행태를 분석하였다. 사용자들이 SNS를 사용함으로써 얻을 수 있는 이득으로 네트워크 형성 지원, 네트워크 외부성, 인지된 즐거움을 고려할 것이고, 사용자 만족이 매개 역할을 할 것으로 예상하였다. 이는 사용자들이 SNS 사용을 통해, 다른 사람들과 손쉽게 연락을 취할 수 있고, 즐겁고 재미있는 경험을 제공받을 수 있기 때문에, 이러한 동기들은 사용자 만족을 높이고, 최종적으로 지속 사용 의도와 습관을 향상시킬 수 있기 때문이다. 그리고, 프라이버시 계산 이론에서 중요하게 고려되고 있는 신뢰와 프라이버시 침해 우려의 역할에 대해서도 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다. 기존 대부분의 SNS 연구들에서는 사용자 만족과 동기 요인들에 초점을 맞췄지만, 본 연구에서는 SNS 제공업체가 사용자에게 제공하는 신뢰 정도와 프라이버시 침해 우려 정도를 함께 고려하여 SNS 정보 공유 메커니즘을 분석하고자 한다.
셋째, 프라이버시 침해 우려의 조절 변수들의 영향에 대해 살펴보았다. SNS 사용자들의 프라이버시 침해 우려가 지속 사용 의도 및 습관에 미치는 영향을 살펴보는 것만으로도 의미가 있으나, 더욱 기업 경영에 적용하기 위해서는 프라이버시 침해 우려를 줄일 수 있는 방안을 제공하는 것이 보다 중요하다. 본 연구 모형에서는 프라이버시 침해 우려를 줄일 수 있는 방안으로 SNS 제공업체들의 자기 감시와 정부의 규제를 고려하였다. 여러 프라이버시 계산 이론을 적용한 연구들에서 프라이버시 침해 우려의 역할에 초점을 맞췄지만, 본 연구에서는 프라이버시 침해 우려의 조절자들도 함께 고려한다는 점에 의미를 둘 수 있다. 본 연구 모형을 통해, SNS 환경에서 프라이버시 침해 우려와 조절 변수들의 역할에 대해 보다 깊이 이해할 수 있는 계기를 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
전반적으로, 본 연구의 결과는 성공적인 SNS 제공 업체들과 고객 빅 데이터를 이용하는 기업체들에게 다음과 같은 중요한 시사점들을 제공할 수 있을 것이다. 첫째, SNS 사용자들의 데이터를 획득하기 위해서는 SNS의 정보 공유를 활성화 시켜야 한다. 그래서, SNS 제공업체들은 사용자들의 정보 공유를 유도할 수 있는 방안에 대해서 고민해야 한다. 본 연구에서는 SNS 정보 공유를 활성화할 수 있는 선행 요인들을 살펴볼 것이고, 관련 연구 결과는 SNS 제공업체들이 어떠한 점을 중점적으로 육성하고 관리해야하는 지를 판단할 수 있을 것이다. 국내 SNS 업체들도 사용자들이 서비스를 자주 이용하고, 정보를 공유할 수 있는 플랫폼 전략을 활용할 필요가 있다. 최근 카카오톡이 이런 플랫폼 전략을 효과적으로 활용하고 있으며, 이런 플랫폼 활용 전략은 사용자들의 높은 수준의 만족을 이끌어낼 수 있으며, 서비스에 대한 지속 사용 의도 및 습관을 형성할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, SNS 제공업체들이 개인 맞춤 서비스 및 광고를 효과적으로 수행하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 사용자들이 공유하는 정보를 분석하여, 사용자의 기호 및 성향을 파악할 수 있다. 예를 들어, 각 사용자가 선호하는 영화 장르나 자주 방문하는 레스토랑 등을 분석하여 개인 맞춤 광고 서비스 및 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

본 연구에서는 SNS 사용자들의 정보 공유 행위에 영향을 미치는 요인으로 지속 사용 의도와 습관을 고려하였다. Triandis 모형에서 자주 행해지는 행위는 의식적인 의도와 무의식적인 습관이 함께 영향을 미침을 밝히고 있다. 날마다 자주 사용하는 SNS 와 같은 IT 서비스 ...

본 연구에서는 SNS 사용자들의 정보 공유 행위에 영향을 미치는 요인으로 지속 사용 의도와 습관을 고려하였다. Triandis 모형에서 자주 행해지는 행위는 의식적인 의도와 무의식적인 습관이 함께 영향을 미침을 밝히고 있다. 날마다 자주 사용하는 SNS 와 같은 IT 서비스에서도 지속 사용 의지뿐만 아니라 습관도 실제 사용으로 연결되는 아주 핵심적인 역할을 담당한다. 또한, 지속 사용 의지와 습관에 영향을 미치는 요인을 고려할 때, 프라이버시 계산 이론을 적용하여 사용자들의 SNS 정보 공유 의사 결정 메커니즘을 이해하고자 한다. 기존 프라이버시 계산 이론에 바탕을 두고 이득, 손실, 신뢰 세 가지 측면을 모두 고려하였다. SNS를 사용함으로써 얻을 수 있는 이득으로 네트워크 형성 지원, 인지된 즐거움, 네트워크 외부성을 고려하였으며, 잃을 수 있는 잠재적 손실로 프라이버시 침해 우려를 고려하였다. 그리고, SNS 제공 업체에 대한 신뢰 수준이 지속 사용 의지와 습관에 미치는 영향도 함께 살펴보았다. 마지막으로 프라이버시 침해 우려를 줄일 수 있는 조절 변수들도 함께 고려하여, SNS 제공 업체들이 사용자들이 안심하고 사용할 수 있는 방안을 모색해보고자 한다.
본 연구의 독창성은 다음과 같이 세 가지로 구분할 수 있다. 첫째, SNS 정보 공유에 영향을 미치는 요인으로 지속 사용 의도와 무의식적인 사용을 모두 고려하고자 한다. 무의식적 사용인 습관을 함께 고려하여, SNS 사용자들의 사용 행태에 대한 보다 정확한 분석을 수행할 것이다. 둘째, SNS 정보 공유 행태에서 프라이버시 침해 우려의 역할을 살펴보고자 한다. 본 연구에서는 프라이버시 계산 이론을 적용하여, SNS 기업에 대한 신뢰와 프라이버시 침해 우려가 지속 사용 의도와 습관에 미치는 영향을 살펴볼 것이다. 셋째, 프라이버시 침해 우려를 줄일 수 있는 정책적, 경영적 요인들을 살펴보고자 한다. 기존 프라이버시 침해 우려를 다룬 연구들에서는 프라이버시 침해 우려를 상쇄할 수 있는 조절 변수들을 살펴보지 않았다. 하지만, SNS 제공 업체에서 사용자들이 어떻게 믿고 쓸 수 있게 하는지, 프라이버시 이슈를 어떻게 줄일 수 있을지에 대해 신중하게 고민하고 있는 상태이다. 본 연구에서는 빅데이터 시대에 SNS 정보 공유를 활성화할 수 있는 방안 및 가이드라인을 제시하여, SNS 제공업체들이 연구 결과를 활용하여 마케팅 전략 및 개인화 서비스 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.