The Effects of MyData Service Attributes on Consumers’ Information Disclosure Intention : The Moderating Role of Perceived MyData Risk

국문 초록 (Abstract)

디지털 전환과 데이터 기반 경제의 확산은 개인 데이터의 활용 가치를 급격히 증대시키며, 개인이 자신의 데이터를 주체적으로 관리·통제하는 데이터 활용 환경의 중요성을 부각시키고 있다. 특히 마이데이터 제도의 도입은 정보의 주체인 소비자가 자신의 개인정보를 직접 관리하고 제3자에게 전송·제공할 수 있도록 함으로써, 기존의 플랫폼 중심 데이터 활용 구조에서 소비자 중심 데이터 활용 구조로의 전환을 가능하게 하였다. 이러한 변화 속에서 마이데이터 서비스가 확산되는 과정에서, 소비자가 인식하는 마이데이터 서비스 속성이 소비자 정보제공의사에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 실증적 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 마이데이터 서비스의 구성 요인을 파악하고, 기술수용요인과 소비자 정보제공의사 간의 영향 관계를 검증하는 데 목적을 둔다. 아울러 마이데이터 위험 인식의 조절효과를 함께 살펴보고자 하였다.
본 연구는 마이데이터 서비스 속성, 기술수용요인, 소비자 정보제공의사 및 마이데이터 위험 인식에 관한 선행연구 고찰을 바탕으로 연구모형을 설정하고 연구가설을 수립하였다. 가설 검증을 위해 마이데이터 사용 경험이 있는 만 19세 이상의 한국 소비자 250명을 대상으로 2025년 11월 설문조사를 실시하였으며, 총 250부의 유효 표본을 분석에 활용하였다. 수집된 자료는 SPSS 28.0 프로그램을 활용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석 및 신뢰도 분석을 수행하였고, AMOS 21.0 프로그램을 통해 확인적 요인분석, 상관관계 분석, 구조방정식 모형 분석 및 다중집단 분석을 실시하였다.
가설 검증 결과, 마이데이터 서비스 속성과 기술수용요인 간의 관계에서 통제성은 성과기대에 부적인 영향을 미친 반면, 개인화는 습관, 성과기대, 가격가치에, 편리성은 습관, 성과기대, 가격가치 및 촉진조건에, 혁신성은 습관, 성과기대 및 가격가치에 각각 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 투명성은 촉진조건에 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 기술수용요인과 소비자 정보제공의사 간의 관계에서는 습관, 성과기대 및 가격가치가 소비자 정보제공의사에 유의한 정적인 영향을 미쳤다. 한편 마이데이터 서비스 속성과 소비자 정보제공의사 간의 관계에서는 개인화가 부적인 영향을, 투명성은 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마이데이터 위험 인식은 마이데이터 서비스 속성과 기술수용요인 간의 일부 경로에서 유의한 조절효과를 보였다.
본 연구는 마이데이터 서비스에 대한 기존 연구가 제도적 논의에 머물러 있던 한계를 보완하여, 소비자의 관점에서 마이데이터 서비스 속성, 기술수용요인, 그리고 소비자 정보제공의사 간의 관계를 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의를 지니며, 마이데이터 산업이 소비자 관점에서 나아가야 할 방향을 제시했다는 점에서 시사점을 지닌다. 이를 통해 소비자가 자신의 데이터를 주체적으로 관리하면서도 보다 편리하고 효율적으로 활용할 수 있는 마이데이터 산업 환경의 중요성을 제시하고자 하였다. 나아가 향후 마이데이터 산업의 지속적 발전과 소비자 중심 데이터 활용 생태계 구축을 위한 후속 연구의 확장을 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The acceleration of digital transformation and the expansion of the data-driven economy have substantially enhanced the value of personal data, underscoring the need for a data utilization environment in which individuals can proactively manage and control their own information. In this context, the introduction of the MyData system has facilitated a structural shift from platform-centered data utilization toward a consumer-centered paradigm by enabling data subjects to directly manage their personal data and transmit or provide it to third parties. Despite the rapid diffusion of MyData services, empirical evidence remains limited regarding how consumers’ perceptions of MyData service characteristics shape their intention to disclose personal information. Accordingly, this study aims to identify key MyData service characteristics and examine their relationships with technology acceptance factors and consumers’ information disclosure intention, while also investigating the moderating role of perceived MyData-related risk.
Drawing on an extensive review of prior literature on MyData service characteristics, technology acceptance, information disclosure intention, and perceived risk, a research model and corresponding hypotheses were developed. To empirically test the proposed hypotheses, a survey was conducted in November 2025 with 250 consumers aged 19 years or older who had prior experience using MyData services, and all responses were included in the analysis. The data were analyzed using SPSS 28.0 for frequency analysis, exploratory factor analysis, and reliability testing, and AMOS 21.0 was employed to conduct confirmatory factor analysis, correlation analysis, structural equation modeling, and multi-group analysis.
The findings reveal that among MyData service characteristics, perceived control exerted a negative effect on performance expectancy, whereas perceived personalization positively influenced habit, performance expectancy, and price value. Perceived convenience had positive effects on habit, performance expectancy, price value, and facilitating conditions, while perceived innovativeness positively affected habit, performance expectancy, and price value. Perceived transparency was found to positively influence facilitating conditions. With respect to technology acceptance factors, habit, performance expectancy, and price value exhibited significant positive effects on consumers’ information disclosure intention. In contrast, perceived personalization showed a negative direct effect on information disclosure intention, whereas perceived transparency had a positive effect. Moreover, perceived MyData-related risk partially moderated the relationships between MyData service characteristics and technology acceptance factors.
This study contributes to the literature by moving beyond the predominantly institutional and policy-oriented focus of prior MyData research and by providing consumer-centered empirical evidence on the mechanisms through which MyData service characteristics influence information disclosure intention. The findings offer important practical and policy implications by highlighting directions for the development of MyData services that enhance consumer autonomy while ensuring convenient and efficient data utilization. Ultimately, this study provides a foundation for future research aimed at promoting the sustainable development of the MyData industry and fostering a consumer-centered data utilization ecosystem.

목차 (Table of Contents)

• Abstact i
• Table of Contents iii
• List of Tables v
• List of Figures vi
• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Background and Purpose of the Study 1
• 1.1.1. Background of the Study 1
• 1.1.2. Purpose of the Study 4
• 1.2. Research Method and Structure 5
• 1.2.1. Research Method 5
• 1.2.2. Research Structure 6
• Chapter 2. Literature Review 8
• 2.1. MyData 9
• 2.1.1. Concept and Definition of MyData 9
• 2.1.2. MyData and Consumer Right 11
• 2.1.3. MyData System and Policy Trends 13
• 2.1.4. Attributes of MyData Services 18
• 2.1.5. Risk Factors of MyData Services 22
• 2.2. Technology Acceptance 25
• 2.3. Personal Information Disclosure Intention 26
• Chapter 3. Research Design and Research Methods 28
• 3.1. Research Model and Hypothesis Setting 28
• 3.1.1. Research Model 28
• 3.1.2. Hypothesis Setting 29
• 3.2. Measurement of Variables 34
• 3.2.1. Measurement Instruments 34
• 3.3. Research Design and Analysis Method 38
• 3.3.1. Research Design 38
• 3.3.2. Analysis Method 39
• Chapter 4. Results 41
• 4.1. Characteristics of Respondents 41
• 4.1.1. Demographic Characteristics of Respondents 41
• 4.1.2. MyData Usage Characteristics of Respondents 43
• 4.2. Reliability and Validity of Measurement Instruments 44
• 4.2.1. Exploratory Factor Analysis and Reliability Analysis 44
• 4.2.2. Confirmatory Factor Analysis and Correlation Analysis 52
• 4.3. Hypothesis Testing 57
• 4.3.1. Hypothesis Testing through Structural Equation Modeling 57
• 4.3.2. Testing the Moderating Effects of MyData Risk Factors 64
• 4.4. Comprehensive Discussion 71
• Chapter 5. Discussion and Conclusion 79
• 5.1. Comprehensive Discussion 79
• 5.1.1. Summary of Analysis Results on General Characteristics of
• Research 79
• 5.1.2. Summary of Hypothesis Testing Results 81
• 5.2. Implications 86
• 5.2.1. Theoretical Implications 86
• 5.2.2. Practical Implications 88
• 5.3. Limitations and Future Research 93
• Reference 96
• 국문초록 108
• Appendix 110