생성형AI의 칭찬과 메시지측면성이 상호작용성·객관성 및 AI 응답수용의도에 미치는 영향 : AI 리터러시의 조절효과를 중심으로 = Effects of AI Compliments and Message Sidedness on Users’ Perceived Interactivity, Objectivity, and AI Response Acceptance Intention : Focusing on the moderating effect of AI Literacy

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 생성형 AI가 제공하는 칭찬과 메시지 측면성이 사용자 의사결정 과정에 미치는 영향을 분석하고, 이 관계에서 AI 리터러시의 조절 효과를 규명하는 것을 목적으로 한다. 최근 생성형 AI가 인간과 유사한 상 호작용과 정서적 피드백을 제공함에도, 칭찬이 메시지 구조와 사용자 역량에 따라 어떻게 다르게 해석되는지 에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 칭찬, 메시지 측면성, AI 리터러시를 통합적으로 고려하여 생성형 AI 대화 환경에서 이들 요인이 사용자의 응답수용의도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 본 연구는 2(칭찬 제공: 유/무) × 2(메시지 측면성: 일면/양면)의 요인 설계를 기반으로 실험을 수행하였다. 생성형 AI 사용 경험이 있는 국내 성인 274명을 대상으로 온라인 실험을 실시하였고, 상호작용 성, 객관성, AI 리터러시 그리고 AI 응답수용의도를 설문을 통해 측정하였다. 칭찬, 메시지 측면성, AI 리터 러시 수준이 상호작용성·객관성에 미치는 영향을 검증하기 위해 삼원분산분석을 실시하고, 상호작용성과 객 관성이 AI 응답수용의도에 미치는 영향은 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 생성형 AI의 칭찬 제공은 상호작용성 인식을 유의하게 증가시켰으며, AI 리터러시가 높은 사용 자는 상호작용성과 객관성을 더욱 높게 평가하였다. 칭찬과 메시지 측면성의 상호작용효과는 서로 다른 패턴 을 보였는데, 일면적 메시지와 칭찬 조합에서 상호작용성과 객관성은 모두 증가되었다. 반면, 양면적 메시지 와 칭찬 조합에서 상호작용성은 증가하였지만, 객관성 인식은 오히려 낮아졌다. 이는 양면적 메시지에서 중 립적인 톤을 기대하던 것에 칭찬이 개입하여 정서와 인지가 불일치하여 객관성 판단에 부정적 영향을 끼친 것으로 보인다. 칭찬, 메시지 측면성 그리고 AI 리터러시의 상호작용효과는 ‘객관성’에서만 유의하였다. AI 리터러시가 낮은 사람은 양면적 메시지와 칭찬의 조합에서 객관성 인식이 증가하였는데, 리터러시가 높은 사 람은 오히려 객관성 인식이 감소하였다. 리터러시가 낮은 사람은 메시지 구조보다는 이해하기 쉬운 정서적 단서 위주로 판단하고, 리터러시가 높은 사람은 메시지 구조에 따른 차이를 이해할 수 있어 인지적 단서 위주 로 판단한 것으로 해석된다. 마지막으로, 상호작용성과 객관성은 모두 AI 응답수용의도에 유의한 정(+)의 영 향을 미쳐, 생성형 AI 수용 과정이 정서 기반 경로와 인지 기반 경로의 이중 구조로 작동함을 확인하였다. 본 연구는 생성형 AI 환경에서 칭찬과 메시지 측면성이 사용자 평가에 미치는 효과를 통합적으로 분석하고, 인간–기계 상호작용 이론을 확장하였다. 실험 결과, 두 요인의 조합은 상호작용성과 객관성 인식에 유의한 영향을 미쳤으며, AI 리터러시는 정서 기반 경로와 인지 기반 경로를 상반되게 활성화하는 중요한 조절 요인 으로 확인되었다. 이러한 결과는 메시지 구조에 따라 칭찬이 역효과를 낳을 수 있음을 보여주며, 서비스 목적 과 정보 구조 그리고 사용자 역량을 고려한 개인화된 대화 설계의 필요성을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to analyze the impact of compliment and message sidedness provided by Generative AI on users' response acceptance intention and to identify the moderating effect of AI literacy in this relationship. Despite recent advances in generative AI providing human-like interactions and emotional feedback, research remains scarce on how compliment is interpreted differently based on message structure and user competency. Therefore, this study empirically examined how these factors—compliment, message sidedness, and AI literacy—integratedly influence users' response acceptance intentions within generative AI conversational environments. To this end, the study employed a 2 (Compliment Provision: Y/N) × 2 (Message Sidedness: One-side/Two-side) factorial design. An online experiment was conducted with 274 Korean adults with generative AI experience, measuring interactivity, objectivity, AI literacy, and AI response acceptance intention via survey. To verify the effects of compliment, message sidedness, and AI literacy level on interactivity and objectivity, a three-way ANOVA was conducted. The influence of interactivity and objectivity on AI response acceptance intention was analyzed through regression analysis. Analysis revealed that compliment from generative AI significantly increased perceived interactivity. Users with higher AI literacy rated both interactivity and objectivity more highly. The interaction effect between compliment and message sidedness showed distinct patterns: the combination of one-sided messages and compliment increased both interactivity and objectivity. Conversely, in the combination of two-side messages and compliment, interactivity increased, but perceived objectivity actually decreased. This appears to stem from compliment interfering with the expectation of a neutral tone in two-side messages, causing a mismatch between affect and cognition that negatively impacted objectivity judgments. The interaction effect of compliment, message sidedness, and AI literacy was significant only for ‘objectivity’. Individuals with low AI literacy showed increased perceived objectivity in the combination of two-side messages and compliment, whereas those with high literacy experienced decreased objectivity. This suggests that low-literacy individuals rely primarily on easily understandable affective cues rather than message structure for judgment, while high-literacy individuals can discern differences based on message structure and thus rely more on cognitive cues. Finally, both interactivity and objectivity exerted a significant positive (+) influence on AI response acceptance intention, confirming that the generative AI acceptance process operates through a dual structure of affect-based and cognition-based pathways. This study comprehensively analyzed the effects of compliment and message sidedness on user evaluations in a generative AI environment and extended human-machine interaction theory. Experimental results showed that the combination of these two factors significantly influenced perceptions of interactivity and objectivity. AI literacy emerged as a key moderator, activating the affect-based and cognition-based pathways in opposite directions. These findings demonstrate that compliment can produce adverse effects depending on message structure, highlighting the need for personalized conversation design that considers service objectives, information architecture, and user competency.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구의 목적 3
• 1.3 연구의 구성 4
• 제 2장 이론적 배경 및 가설 5
• 2.1 생성형 AI와 인간 상호작용 5
• 2.2 정서적·사회적 언어로서의 칭찬 6
• 2.3 메시지 측면성과 기대위반이론 7
• 2.4 신뢰의 이중경로모형 8
• 2.5 AI 응답수용의도 9
• 2.6 AI 리터러시 10
• 2.7 연구 가설 11
• 제 3장 연구 설계 12
• 3.1 연구 설계 12
• 3.1.1 실험 흐름 12
• 3.1.2 자극물 제작 13
• 3.2 변수의 조작적 정의 및 문항 설계 14
• 3.2.1 조작적 정의 14
• 3.2.2 주요 변수별 측정 문항 15
• 3.3 자료 수집 및 분석 방법 15
• 3.3.1 자료 수집 15
• 3.3.2 분석 방법 16
• 제 4장 연구 결과 17
• 4.1 표본의 특성 17
• 4.1.1 인구통계적 특성 17
• 4.1.2 생성형 AI 이용행태 특성 18
• 4.2 신뢰성 및 탐색적 요인분석 19
• 4.2.1 조작점검 문항 신뢰도 및 요인분석 19
• 4.2.2 주요 변수별 문항 신뢰도 및 요인분석 20
• 4.3 조작 검증 21
• 4.4 가설검증 22
• 4.4.1 상호작용성 관련 가설 22
• 4.4.2 객관성 관련 가설 24
• 4.4.3 AI 응답수용의도 관련 가설 27
• 제 5장 결론 28
• 5.1 연구의 결과 28
• 5.2 연구의 시사점 29
• 5.2.1 학술적 시사점 29
• 5.2.2 실무적 시사점 30
• 5.3 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 31
• 참고 문헌 32
• 뉴스 기사 및 전자책 37
• 부록 38