군중 느끼기 : 알고리즘적 노출과 준사회적 상호작용이 숏폼 비디오 플랫폼에서 AI 알고리즘 기반 동질성을 어떻게 촉진하는가

국문 초록 (Abstract)

최근 숏폼 비디오 플랫폼은 단순한 콘텐츠 소비 채널을 넘어, 이용자에게 AI 알고리즘에 의해 콘텐츠와 댓글이 구조적으로 조직되는 환경을 제공하고 있다. 이러한 플랫폼 구조는 기존의 직접적인 대인 관계를 기반으로 하는 동질성 개념만으로는 설명하기 어려운 새로운 형태의 동질성을 유발할 수 있다. 이에 본 연구는 숏폼 비디오 플랫폼 환경에서 이용자가 익명 타인들과 동질성을 경험하게 되는 메커니즘을 규명하고, 이를 AI 알고리즘 기반 동질성 (AI-algortihm driven homophily, ADH)이라는 개념을 통해 규명하고자 하였다.
이를 위해 본 연구는 두 개의 단계적 연구로 진행되었다. 연구 1에서는 AI 알고리즘 기반 동질성의 구성요인 및 측정항목을 개발하고, 해당 개념의 타당성을 검증하였다. 분석 결과, AI 알고리즘 기반 동질성은 유도된 유사성과 유도된 연결감이라는 두 하위 요인으로 구성됨을 확인하였다. 또한, 콘텐츠의 노출 방식은 AI 알고리즘 기반 동질성을 형성하는 데 영향을 미치지 않았으나, 댓글 유형은 AI 알고리즘 기반 동질성을 형성하는 데 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 두 변인의 상호작용 효과는 유의하지 않은 것 나타났다.
연구 2에서는 AI 알고리즘 기반 동질성의 작동 메커니즘과 그 영향력을 검증하고자 하였다. 구체적으로, AI 알고리즘 기반 숏폼 비디오 플랫폼에서 이용자가 익명 타인들과의 동질성을 인식하게 되는 과정을 규명하기 위해, 콘텐츠 노출 방식과 댓글 유형과 AI 알고리즘 기반 동질성 간의 관계에서 준사회적 상호작용이 미치는 영향을 검증하였다. 더 나아가 AI 알고리즘 기반 동질성이 대세 추종 행동 및 구매 의도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다. 분석 결과, 콘텐츠 노출 방식은 AI 알고리즘 기반 동질성을 형성하는 데 직접적으로 영향을 미치지 않았으나, 댓글 유형은 AI 알고리즘 기반 동질성을 형성하는 데 직접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 준사회적 상호작용은 콘텐츠 노출 방식과 AI 알고리즘 기반 동질성 간의 관계, 그리고 댓글 유형과 AI 알고리즘 기반 동질성 간의 관계에서 각각 유의한 매개효과를 보이는 것으로 검증되었다. 이를 통해 준사회적 상호작용이 순간적 친밀감 지각을 통해 AI 알고리즘 기반 동질성의 메커니즘을 작동하도록 하는 촉발 요인으로 기능함을 확인하였다. 더 나아가 AI 알고리즘 기반 동질성은 구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 관계에서 대새 추종 행동의 매개효과 역시 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
본 연구는 AI 알고리즘 기반 동질성이라는 새로운 개념을 이론화하여 기존의 전통적 동질성 이론이 설명하지 못한 AI 알고리즘 기반 플랫폼 환경에서의 연결감 및 유사성 인식과 집단 동조 행동의 발생 과정을 실증적으로 규명하였다는 점에서 학문적 의의를 갖는다. 또한, 본 연구의 결과는 숏폼 비디오 플랫폼 실무자와 해당 플랫폼에서 마케팅 전략을 수립하고자 하는 마케팅 실무자에게 의미 있는 전략적 통찰을 제공할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recent years, short-form video platforms have evolved beyond simple channels for content consumption and now provide environments in which content and accompanying comments are typically structured and presented algorithmically. Such platform structures can give rise to new forms of homophily that are difficult to explain solely through traditional notions of homophily based on direct interpersonal relationships. Accordingly, this study aims to examine the mechanisms through which users experience homophily with anonymous others in short-form video platform environments and conceptualize this phenomenon as AI algorithm-driven homophily (ADH).
To achieve this objective, the present study was conducted in two sequential phases. Study 1 focused on developing the underlying dimensions and measurement items of ADH and assessing the validity of the proposed construct. The results indicated that the ADH consists of two subdimensions: induced similarity and induced connectedness. In addition, while the content exposure mode did not significantly affectthe formation of ADH, the comment type exerted a significant influence. The interaction effect between the two variables was not significant.
Study 2 examinedthe operating mechanisms and effects of ADH. Specifically, this study investigated the role of parasocial interaction in the relationship between content exposure mode, comment type, and ADH in short-form video platform environments. Furthermore, the effects of ADH on herd behavior and purchase intention were empirically tested. The results showed that the content exposure mode did not have a direct effect on ADH, whereas the comment type had a direct and significant effecton ADH. In addition, parasocial interaction demonstrated significant mediating effects onthe relationship between content exposure mode and ADH, as well as between comment type and ADH. These findings suggest that parasocial interaction functions as a key triggering mechanism that activates ADH through the momentary perception of intimacy. Moreover, ADH had a significant positive effect on purchase intention, with herd behavior serving as a significant mediator in this relationship.
By theorizing ADH as a novel construct, this study makes a meaningful theoretical contribution by empirically demonstrating how psychological connectedness, perceived similarity, and collective conformity behaviors emerge within AI algorithm-driven platform environments phenomena that traditional homophily theories do not fully explain. In addition, the findings offer valuable strategic insights for practitioners operating short-form video platforms andmarketing practitioners seeking to develop effective marketing strategies on these platforms.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1. 문제제기 1
• 2. 연구목적 5
• 제2장 문헌검토 8
• 1. 이론적 배경 8
• 가. 전통적 동질성 이론 8
• 나. 숏폼 비디오 플랫폼과 AI 알고리즘 노출 구조 10
• 다. 자기노출 12
• 라. 준사회적 상호작용 13
• 마. 대세 추총 행동 16
• 2. 새로운 개념 제안 17
• 가. AI 알고리즘 기반 동질성의 개념 17
• 1) 유도된 연결감 18
• 2) 유도된 유사성 19
• 3. 가설 개발 20
• 가. 콘텐츠 노출 방식과 AI 알고리즘 기반 동질성의 관계 20
• 나. 댓글 유형과 AI 알고리즘 기반 동질성의 관계 21
• 다. 콘텐츠 노출 방식과 댓글의 자기경험 노출 여부 간의 상호작용 효과 23
• 라. 콘텐츠 노출 방식과 AI 알고리즘 기반 동질성 간의 관계에서 준사회적 상호작용의 매개효과 25
• 마. 댓글 유형과 AI 알고리즘 기반 동질성 간의 관계에서 준사회적 상호작용의 매개효과 28
• 바. AI 알고리즘 기반 동질성과 구매 의도의 관계 29
• 사. AI 알고리즘 기반 동질성과 구매 의도 간의 관계에서 대세 추종 행동의 매개효과 31
• 제3장 AI 알고리즘 기반 동질성 구성요소 및 측정항목 개발 및 검증 (연구 1) 34
• 1. 연구가설 34
• 2. 연구설계 35
• 가. 분석대상 35
• 나. 주요 변수의 조작적 정의 36
• 1) AI 알고리즘 기반 동질성 36
• 3. 연구절차 37
• 가. 분석방법 40
• 4. 연구결과 40
• 가. 인구통계학적 특성 및 숏폼 비디오 플랫폼 이용 행태 40
• 나. 2차 요인 확인적 요인분석 41
• 다. 연구가설 검증 및 결과분석 46
• 1) 조작점검 46
• 2) 연구가설 1, 2, 3의 결과 48
• 제4장 AI 알고리즘 기반 동질성의 작동 메커니즘과 영향력 (연구 2) 50
• 1. 연구가설 및 모형 50
• 2. 연구설계 51
• 가. 분석대상 51
• 나. 주요 변수의 조작적 정의 52
• 1) AI 알고리즘 기반 동질성 52
• 2) 준사회적 상호작용 53
• 3) 대세 추종 행동 53
• 4) 구매 의도 54
• 3. 연구절차 55
• 가. 분석방법 55
• 나. 신뢰도 및 타당도 검증 56
• 1) 신뢰도 분석 56
• 2) 타당성 검증 57
• 4. 연구결과 59
• 가. 응답자의 인구통계학적 특성 및 숏폼 비디오 플랫폼 이용 행태 59
• 나. 연구모형의 적합도 검증 60
• 다. 연구가설 검증 및 결과 분석 61
• 1) 조작점검 61
• 2) 연구가설 1, 2, 4, 5, 6, 7의 결과 62
• 제5장 결론 및 논의 67
• 1. 연구결과 요약 67
• 2. 연구결과 논의 68
• 가. 연구 1의 결과 논의 68
• 나. 연구 2의 결과 논의 69
• 3. 함의 및 시사점 70
• 가. 이론적 함의 및 시사점 70
• 나. 실무적 함의 및 시사점 74
• 4. 한계 및 제언 76
• 참고문헌 79