틱톡(TIKTOK) 추천 시스템의 신뢰 및 지각된 위험성이 사용자의 지속적 사용의도에 미치는 영향

Abstract

In the digital information age, the media landscape is changing rapidly. People are obtaining a large amount of information through various channels, especially on the Internet platform, where they can access various services such as shopping, video viewing, news, music, marriage, social, etc. With the rapid development of the Internet, faced with a large amount of information, users often find it difficult to find what they want and often suffer from information overload. Due to information overload, users are sometimes lost among the various choices, and it is difficult for users to find the content they are really interested in. Therefore, recommendation systems have emerged to better meet the personalised needs of users. With the advancement of technology, digital media platforms can recommend content of interest to users through recommendation systems, allowing users to get information faster and more conveniently. Based on the recommendation algorithm, the TikTok recommendation system analyses users' viewing behaviour, interests, interactions and other information to understand users' preferences, tastes and consumption habits to provide users with personalised content recommendations. The recommendation system generally predicts content that may be of interest to the user based on the user's usage history and interests, and recommends relevant information to the user. In information systems, users' trust in recommender systems and risk perceptions may affect users' willingness to continue using such products, so it is necessary to study the factors of users' trust in recommender systems and risk factors that affect the use of recommender systems. In this study, we aimed to determine whether self-efficacy can moderate the relationship between perceived risk and intention to continue use. To verify this, this study intends to present implications based on the results obtained by conducting an empirical analysis with a total of 355 samples through an online questionnaire. The results of the empirical analysis are as follows. First, the recognized recommendation accuracy for the TikTok recommendation system has a significant positive (+) effect on the trust of the recommendation system. The recognized diversity of recommendations for the TikTok recommendation system has a significant positive (+) effect on the trust of the recommendation system. The recognized novelty of recommendations for the TikTok recommendation system has a significant positive (+) effect on the trust of the recommendation system. Second, filter bubbles concerns have a significant positive (+) effect on perceived risk. Third, privacy concerns had a positive (+) effect on perceived risk. Fourth, trust has a significant positive (+) effect on the intention to continue using. Fifth, perceived risk has a significant negative (-) effect on continuous use intention. Sixth, self-efficacy has a moderating effect between perceived risk and continuous use intention. TikTok is a representative platform that provides customized recommendation services along with spaces for uploading and sharing large amounts of content. Research on TikTok personalization recommendations can be said to be timely in that it deals with problems that arise in the current process of using TikTok. It is expected that the results of this study can be used as basic data in studying TikTok personalization recommendations in the future.;디지털 정보화 시대에는 미디어 환경이 급속하게 변화하고 있다. 사람들은 다양한 채널을 통해 대량의 정보를 얻고 있으며, 특히 인터넷 플랫폼에서 쇼핑, 비디오 시청, 뉴스, 음악, 결혼, 소셜 등 다양한 서비스를 이용할 수 있다. 인터넷의 급격한 발전으로 많은 정보에 직면하면서 사용자는 종종 원하는 내용을 찾기 어려워하고 정보 과부하로 고민하는 경우가 종종 있다. 정보 과부하로 인해 사용자는 다양한 선택지 중에서 헤맬 때가 있고, 사용자는 실제로 관심 있는 콘텐츠를 찾기 어려울 때가 있다. 따라서 사용자의 개인화된 요구를 더 잘 충족시키기 위해 추천시스템이 등장한 것이다. 기술의 발전으로 디지털 미디어 플랫폼은 추천 시스템을 통해 사용자에게 관심 있는 콘텐츠를 사용자에게 추천하여 사용자가 더 빠르고 편리하게 정보를 얻을 수 있게 되었다. 틱톡 추천 시스템은 추천 알고리즘을 기반으로 사용자의 시청 행동, 관심, 상호 작용 및 기타 정보를 분석하여 사용자의 선호도, 기호 및 소비 습관을 이해하여 사용자에게 개인화된 대화 내용 추천 서비스를 제공하고 있다. 추천 시스템은 일반적으로 사용자의 사용 기록과 관심사를 기반으로 사용자가 관심을 가질 수 있는 콘텐츠를 예측하고 관련 정보를 사용자에게 추천한다. 정보시스템에서 추천 시스템에 대한 사용자의 신뢰와 위험 인식은 해당 제품을 지속적으로 사용하려는 사용자의 의도에 영향을 미칠 수 있으므로 추천 시스템에 대한 사용자의 신뢰 요소 및 추천 시스템 사용에 영향을 미치는 위험 요소에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 자기 효능감이 지각된 위험과 지속적 사용의도의 관계를 조절할 수 있는지의 여부를 확인하고자 하였다. 이를 검증하기 위해 본 연구는 온라인 설문지를 통해서 중국에서 틱톡 사용경험을 있는 사용자 대상으로 총 355건 데이터를 수집하고 실증분석을 진행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 틱톡 추천 시스템에 대한 인식된 추천 정확성은 추천 시스템의 신뢰에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 또한 틱톡 추천시스템에 대한 인식된 추천 다양성은 추천시스템의 신뢰에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 틱톡 추천시스템에 대한 인식된 추천 참신성은 추천시스템의 신뢰에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 둘째, 필터 버블 염려는 지각된 위험에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 셋째, 프라이버시 염려가 지각된 위험성에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 넷째, 신뢰는 지속적 사용의도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 다섯째, 지각된 위험성은 지속적 사용의도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 여섯째, 자기효능감은 지각된 위험과 지속적 사용의도 사이에서 조절 효과를 갖는 것으로 확인되었다. 틱톡은 대량의 콘텐츠를 업로드하고 공유하는 공간과 함께 맞춤형 추천 서비스를 제공하는 대표적인 플랫폼이다. 본 연구에서 살펴본 틱톡 추천시스템에 관한 연구는 현재 틱톡 사용 과정에서 발생하는 문제를 다룬다는 점에서 시의적절하다고 할 수 있다. 본 연구 결과를 통해 향후 틱톡의 개인화 추천을 연구하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.