생성형 AI 의존을 형성하는 사회적 인식 조합 탐색 : 사회 표상 이론 기반 fsQCA 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to examine users ' perceptions of reliance on generative AI and to explore which configurations of social representations shape such reliance. To this end, the study integrates Social Representation Theory with fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) to identify configurations of perceptions underlying cognitive and emotional reliance on generative AI.
In Study 1, semi-structured interviews were conducted with users who had experience using generative AI. The interview data were analyzed through open coding and network analysis, which identified the core social representations constituting generative AI reliance.
In Study 2, survey items were developed based on the core perceptions identified in Study 1, and a survey was administered to users who self-reported reliance on generative AI. The fsQCA results revealed that cognitive reliance is primarily formed around task convenience and promptness, with psychological comfort, trust, and emotional venting constituting three alternative configurations. In contrast, emotional reliance was found to be driven by emotional venting and psychological comfort as core conditions. Notably, a distinct configuration was identified in which emotional reliance emerged even at low levels of trust when functional efficiency was sufficiently perceived and psychological interactions, such as emotional venting, were present.
Overall, these findings indicate that generative AI reliance shares a common foundation in task convenience, with cognitive reliance driven by function-oriented mechanisms and emotional reliance shaped by emotion-centered experiential mechanisms. Moreover, by adopting a mixed-methods approach that integrates Social Representation Theory with fsQCA, this study empirically demonstrates the multiple pathways and asymmetric causal structures underlying the reliance on generative AI.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장. 서론 1
• 1. 연구 배경 및 필요성 1
• 2. 연구 목적 및 질문 4
• 3. 연구 방법 및 구성 6
• 제 2 장. 이론적 배경 및 개념 10
• 1. 생성형 AI (Generative AI) 10
• 1) 생성형 AI의 개념 10
• 2) 생성형 AI의 기술적 특성 및 유형 13
• 3) 생성형 AI의 인지적 정서적 특징 16
• 2. 생성형 AI 의존 (Reliance on generative AI) 18
• 1) 의존(Reliance) 개념 18
• 2) 생성형 AI 의존 20
• 3) 생성형 AI 의존 선행연구 23
• 3. 사회 표상 이론(Social Representations Theory) 26
• 1) 사회 표상 이론 개요 26
• 2) 앵커링과 객체화(Anchoring & Objectification) 27
• 3) 핵심-주변 구조(Core-Periphery Structure) 28
• 4) 정보시스템 분야에서의 사회 표상 이론 29
• 제 3 장. 연구 1 : 생성형 AI 의존에 대한 사회 표상 분석 31
• 1. 연구 1의 개요 31
• 2. 연구 1의 자료 수집 32
• 1) 인터뷰 참여자 선정 및 기준 32
• 2) 인터뷰 질문 구성 및 진행 절차 32
• 3. 연구 1의 분석 방법 34
• 1) 개방형 코딩을 통한 주제어 도출 34
• 2) 주제어 공동출현 네트워크 구축 35
• 3) 중심성 지표 계산 및 구조화 36
• 4. 연구 1의 결과 37
• 제 4 장. 연구 2 : FsQCA 기반 생성형 AI 의존 조합 탐색 38
• 1. 연구 2의 개요 38
• 2. 연구 2의 자료 수집 39
• 3. 연구 2의 분석 방법 45
• 1) FsQCA 개요 및 특성 45
• 2) 데이터 분석 절차 46
• 4. 연구 2의 결과 51
• 1) 인지적 의존 조합 51
• 2) 정서적 의존 조합 53
• 3) 연구 2 결과 55
• 제 5 장. 결론 및 시사점 56
• 1. 연구의 결과 논의 56
• 2. 연구의 시사점 60
• 1) 이론적 시사점 60
• 2) 실무적 시사점 61
• 3. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 62