Internet Users’ Cognition, Trust, and Adoption of Autonomous Driving Services under Smart Mobility : A Behavioral Mechanism Approach Combining LDA Topic Modeling and Structural Equation Modeling

국문 초록 (Abstract)

자율주행 기술의 고도화와 상용화가 빠르게 진전됨에 따라, 무인(無人) 호출형 이동서비스는 지능형 모빌리티 분야에서 핵심적인 활용 시나리오로 부상하고 있다. 그러나 이러한 신기술에 대한 대중의 인지 구조, 신뢰 형성 메커니즘, 채택 의도 결정 요인 등에 관한 체계적 분석은 아직 부족하며, 이는 일정 부분 자율주행 호출서비스의 시장 확산과 사회적 수용성을 제약하고 있다. 기존 연구는 대부분 사전에 설정된 구조화된 설문에 의존해 자연적 맥락 속에서 사용자의 실제 태도와 다차원적 관심사를 충분히 포착하기 어렵고, 기술수용모형(Technology Acceptance Model, TAM)의 자율시스템 적용 가능성 및 신뢰 형성을 뒷받침하는 사회·의미론적 메커니즘도 충분히 탐색되지 않았다.
본 연구는 ‘萝卜快跑(루오보 콰이파오)’ 플랫폼을 사례로 삼아 텍스트 마이닝과 실증 검증을 결합한 혼합방법론적 접근을 통해 인터넷 이용자의 자율주행 호출서비스에 대한 인지, 신뢰, 채택 메커니즘을 체계적으로 규명하고자 한다. 먼저 Bilibili에 게시된 루오보 콰이파오 평가 영상 중 ‘좋아요’ 상위 10개 영상의 모든 사용자 댓글을 크롤링하였다. 데이터 정제 후 총 17,210개의 유효 댓글을 확보하였으며, 비지도 학습 기반 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 토픽모델을 적용하여 의미 구조를 도출하였다. 그 결과, 기술진보와 사회전환, 이익배분과 사회구조 조정, 산업전환과 시장경쟁, 사용자 경험과 안전위험 관리의 네 가지 핵심 주제 차원이 확인되었다. 이후 토픽 분석을 토대로 TAM과 신뢰이론을 통합한 확장 이론틀을 구축하였으며, 지각된 유용성(Perceived Usefulness, PU), 지각된 사용용이성(Perceived Ease of Use, PEOU), 신뢰(Trust), 이용의도(Usage Intention, UI)를 포함하는 구조 모형을 설정하였다. 설문조사를 통해 633부의 유효 응답을 수집하였고, 부분최소자승 구조방정식모형(PLS-SEM)을 활용하여 경로 관계와 매개효과를 검증하였다.
본 연구는 자율주행 호출서비스를 중심으로 LDA 기반 의미 분석과 SEM 실증 검증을 결합하여 “의미–메커니즘–거버넌스” 통합 프레임워크를 구축한다는 점에서 의의를 갖는다. 방법론적으로는 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 기반으로 한 의미 발견과 구조적 검증 간 폐쇄형 통합을 실현하였으며, 이론적으로는 TAM과 신뢰모형의 사회·의미론적 외연을 확장하였다. 실무적으로는 알고리즘 투명성과 사용자 경험을 중심으로 한 신뢰 구축 경로를 제시하고, 정책적으로는 데이터 기반의 신뢰 거버넌스 체계를 제안함으로써 자율시스템 기술 수용 연구 패러다임을 심화·확장하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the rapid advancement and commercialization of autonomous driving technology, driverless ride-hailing services are emerging as a key practical scenario in the field of intelligent mobility. However, the public’s cognitive structure, trust formation mechanisms, and determinants of adoption intention regarding this emerging technology have not been systematically analyzed, which to some extent constrains the market promotion and social acceptance of autonomous ride-hailing services. Existing studies largely rely on structured questionnaires based on pre-established frameworks, making it difficult to fully capture users’ authentic attitudes and multidimensional concerns in naturalistic contexts. Moreover, the applicability of the Technology Acceptance Model (TAM) in autonomous systems and the social-semantic mechanisms underpinning trust formation remain underexplored.
This study takes the “Luobo Kuaipao” platform as a case and employs a mixed-method research approach that integrates text mining with empirical validation to systematically investigate internet users’ cognition, trust, and adoption mechanisms for autonomous ride-hailing services. First, we crawled all user comments from the top 10 videos with the highest likes among Luobo Kuaipao review videos posted on Bilibili . After data cleaning, 17,210 valid comments were retained. An unsupervised Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic model was applied to extract semantic structures, identifying four core thematic dimensions: Technological Progress & Social Transformation, Benefit Distribution & Social Structure Adjustment, Industrial Transformation & Market Competition, and User Experience & Safety Risk Management. Subsequently, based on the topic analysis, an extended theoretical framework integrating TAM and trust theory was constructed, encompassing Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Trust, and Usage Intention (UI). Data were collected via a questionnaire survey, yielding 633 valid responses, and Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) was employed to analyze path relationships and test mediating effects.
This study focuses on autonomous ride-hailing services and integrates LDA-based semantic analysis with SEM empirical validation to construct a comprehensive “semantics–mechanism–governance” framework. Methodologically, it establishes a closed-loop integration between UGC-based semantic discovery and structural verification; theoretically, it extends the social-semantic boundaries of the TAM and trust models; practically, it proposes an algorithm transparency and experience-driven trust-building path; and at the policy level, it develops a data-driven trust governance system, thereby enriching the research paradigm of autonomous system technology adoption.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1 Research Background and Significance 1
• 1.1.1 Practical Background 1
• 1.1.2 Theoretical Background 4
• 1.2 Research Problem Statement 6
• 1.3 Research Significance 9
• 1.3.1 Theoretical Significance 9
• 1.3.2 Practical Significance 10
• 1.4 Research Content and Structure 11
• 1.4.1 Definition of the Research Object 11
• 1.4.2 Technical Roadmap 13
• 1.4.3 Structure and Organization of the Thesis 16
• 1.5 Research Methodology 17
• 1.6 Major Innovations 18
• 2. Theoretical Background and Literature Review 21
• 2.1 Autonomous Ride-Hailing Platforms 21
• 2.2 User Reviews 28
• 2.2.1 Online Reviews 28
• 2.2.2 Methods for Mining User Needs Based on Online Reviews 32
• 2.2.3 User Sentiment Clustering Analysis 39
• 2.3 Perceived Ease of Use (PEOU) and Perceived Usefulness (PU) 44
• 2.4 Trust Theory 51
• 3. Text Analysis 55
• 3.1 Text Data Sources 55
• 3.2 Word Cloud Analysis 56
• 3.3 LDA Analysis 58
• 4. Empirical Analysis 68
• 4.1 Data Sources and Hypotheses 68
• 4.2 Descriptive Statistics 80
• 5. Empirical Results 83
• 5.1 Reliability and Validity 83
• 5.2 Regression Results 88
• 6. Discussion 94
• 7. Conclusions 102
• 7.1 Theoretical Contributions 102
• 7.2 Practical Implications 105
• 7.3 Incremental Contributions 107
• 7.4 Limitations and Future Research 108
• References 111
• 국문요지 126