인공지능에 대한 지식, 감정, 수용의도 관계에서 위험인식의 매개 및 조절효과 분석 = The Analysis of the Mediating and Moderating Effects of Perceived Risks on the Relationship between Knowledge, Feelings and Acceptance Intention towards AI

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this empirical study is to examine the mediating and moderating effects of perceived risks on the relationship between knowledge, feelings and acceptance intention towards AI. Subjects in their teens to forties were surveyed and the final sample comprised 1,969 subjects. Data were analyzed using Mediation using Multiple Regression and Moderated Multiple Regression. Results showed that people’s knowledge and feelings towards AI affected their acceptance intention of AI. Results also showed that the perceived risks of AI partially mediated and moderated the relationship between feelings and acceptance intention towards AI and moderated but not mediated the relationship between knowledge and acceptance intention towards AI. Overall, these results suggest that people’s perceived risks of AI are associated more strongly with their feelings towards AI than their knowledge towards AI. Implications and directions for future research were discussed in relation to increasing general population’s acceptance intention towards AI.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능에 대한 지식과 감정적 요인 그리고 수용의도 간의 관계에서 위험인식이 어떤 영향을 미치는지 그 과정을 살펴보고자 매개 및 조절효과를 실증 분석하였고, 인공지능의 수용성을 높일 수 있는 시사점을 제시하였다. 이를 위해 10대부터 40대까지 설문조사를 실시하여 1,969명의 유효 표본을 확보하였고, 분석방법으로는 매개회귀분석과 조절회귀분석을 활용하였다. 분석결과에 따르면, 첫째, 인공지능에 대한 지식과 감정은 인공지능 수용의도에 유의한 영향을 보였다. 둘째, 인공지능에 대한 감정과 수용의도의 관계에서 위험인식은 부분매개효과 및 조절효과를 확인하였다. 셋째, 인공지능에 대한 지식과 수용의도의 관계에서 위험인식은 조절효과만 유의하게 나타났다. 종합적으로, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 개인이 느끼는 위험인식이 높아지게 되고, 높아진 위험인식은 인공지능의 수용의도를 낮출 수 있는 과정을 반영하고 있었다. 또한 인공지능에 대한 감정변수의 영향력이 지식변수보다 더욱 강한 영향을 미치고 있음을 확인하였고, 인공지능에 대한 위험인식이 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 지식과 감정에 대한 영향력이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 시사점과 향후 연구를 위한 제언을 논의하였고, 인공지능의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.

참고문헌 (Reference)

1 민기, "지역 주민의 농촌성(Rurality)이 정책 수용성에 미치는 영향 - 한라산 케이블카 설치 사례를 중심으로 -" 한국거버넌스학회 16 (16): 53-70, 2009

2 노경섭, "제대로 알고 쓰는 논문 통계분석" 한빛아카데미 2019

3 박희제, "일반시민들의 과학에 대한 인식을 결정하는요인들 : 과학의 정당성 위기?" 35 (35): 29-57, 2001

4 김배성, "인공지능(AI)스피커 사용의도에 관한 연구: 확장된 기술수용모델을 중심으로" 한국콘텐츠학회 19 (19): 1-10, 2019

5 이창섭, "인공지능 혁신에 대한 기대와 불안 요인 및 영향 연구" 한국콘텐츠학회 19 (19): 37-46, 2019

6 윤덕환, "인공지능 및 미래사회 관련 인식 조사" 마이크로밀엠브레인 2016

7 석승혜, "인공지능 로봇에 대한 주관적 신념과 가치가 이용의도에 미치는 영향: 직종 및 고용형태에 따른 차이 비교" 한국콘텐츠학회 18 (18): 536-550, 2018

8 목진휴, "위험인식과 정책수용 - 원자력 지식수준의 조절효과를 중심으로 -" 한국정책학회 26 (26): 419-448, 2017

9 김서용, "위험과 편익을 넘어서: 원자력발전소 수용성에 대한 경험적 감정의 휴리스틱 효과" 한국행정학회 41 (41): 373-398, 2007

10 한동섭, "위험과 커뮤니케이션: 원자력의 사회적 수용에 미치는 커뮤니케이션의 효과: 신뢰성, 효용인식, 위험인식을 매개로" 위기관리 이론과 실천 7 (7): 1-22, 2011

11 김인숙, "원자력에 대한 위험인식과 지각된 지식, 커뮤니케이션 채널의 이용, 제 3자 효과가 낙관적 편견에 미치는 영향 ― 일본 후쿠시마 원전사고를 중심으로" 한국지역언론학회 12 (12): 79-106, 2012

12 박천희, "원자력 수용성 결정에서 지식의 효과와 기능: 객관적 지식과 주관적 지식을 중심으로" 한국행정연구소 53 (53): 117-150, 2015

13 박희제, "생명공학의 편익과 위험에 대한 인식이GMO의 수요성에 미치는 영향" 123-137, 2003

14 이재은, "발전원 위험의 사회적 수용성 결정요인 분석" 한국행정연구원 16 (16): 189-218, 2007

15 황서이, "국내 인공지능분야 연구동향 분석 –토픽모델링과 의미연결망분석을 중심으로-" 한국디지털콘텐츠학회 20 (20): 1847-1855, 2019

16 왕재선, "과학기술인식의 다원성과 영향요인: 유전자변형식품(Genetically Modified Food: GM Food)에 대한 일반인의 인식을 중심으로" 정부학연구소 17 (17): 145-185, 2011

17 왕재선, "과학기술 위험갈등의 근원 - 지식 혹은 감정?" 한국정책학회 21 (21): 219-250, 2012

18 김서용, "新과학기술 수용성의 결정요인 분석과 정책적 함의" 한국정책학회 19 (19): 211-244, 2010

19 P. Slovic, "Trust, Emotion, Sex, Politics, and Science : Surveying the Risk_Assessment Battlefield" 19 (19): 689-701, 1999

20 D. Gefen, "Trust and TAM in online shopping : an integrated model" 27 (27): 51-90, 2003

21 R. M. Baron, "The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research : Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations" 51 (51): 1173-1182, 1986

22 G. F. Loewenstein, "Risk as Feeling" (127) : 267-286, 2001

23 P. Slovic, "Risk as Analysis and Risk as Feelings : Some Thoughts about Affect, Reason, Risk, and Rationality" 24 (24): 311-322, 2004

24 D. A. Scheufele, "Religious Beliefs and Public Attitudes Toward Nanotechnology in Europe and the United States" 4 (4): 91-94, 2009

25 K. Mathieson, "Predicting User Intentions : Comparing the Technology Acceptance Model with the Theory of Planned Behavior" 2 (2): 173-191, 1991

26 L. R. Vijayasarathy, "Predicting Consumer Intentions to Use Online Shopping : The Case for an Augmented Technology Acceptance Model" 41 (41): 747-762, 2004

27 M. Siegrist, "Perception of Hazards : The Role of Social Trust and Knowledge" 20 (20): 713-719, 2000

28 I. J. Mauro, "Farmer Knowledge and Risk analysis : Postrelease Evaluation of Herbicide-Tolerant Canola in Western Canada" 28 (28): 463-476, 2008

29 E. Townsend, "Effects of Context and Feelings on Perceptions of Genetically Modified Food" 24 (24): 1369-1384, 2004

30 M. E. Sobel, "Asymptotic Confidence Intervals for Indirect Effects in Structural Equation Models" 13 : 290-321, 1982

31 R. B. Zajonc, "Affective and Cognitive Factors in Preferences" 9 (9): 121-131, 1982

32 E. Townsend, "Affective Influences on Risk Perceptions of, and Attitudes Toward, Genetically Modified Food" 9 (9): 125-139, 2006