여행플랫폼 다크패턴이 부정적 사용자경험, 위험지각, 전환의도 및 지속이용의도에 미치는 영향 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Since the COVID-19 pandemic, the global tourism industry has experienced rapid growth in the travel platform market, driven by the growing preference for Free Independent Travel(FIT) and the normalization of application-based booking services. While the expansion of travel platform markets has enhanced user accessibility and convenience, it has also introduced new issues, such as dark patterns, which impede the tourist’s rational decision-making. Dark patterns on travel platforms can diminish overall satisfaction of the travel experience and, furthermore, undermine the credibility of the entire travel platform market. Moreover, at a time when ethical management is increasingly emphasized, deceptive design practices of travel platforms constitute a critical challenge for maintaining social consensus and a sustainable tourism ecosystem. Therefore, it is highly significant to analyze the impact of dark patterns on travel platforms for the growth of the tourism industry.
However, existing studies have not explored the unique design characteristics and impacts of dark patterns within the specific context of travel platforms, and research has been limited to focusing on user’s emotional responses according to types of dark patterns. Therefore, this study emphasizes the importance of theoretically classifying various dark pattern observed on travel platforms and empirically examining the mechanisms that influence travel consumers’ emotions, cognition, and behavior for each type.
Accordingly, this study classifies dark patterns on travel platforms based on cognitive bias theory and empirically analyzes the relationships among dark pattern types, negative user experience, perceived risk, platform-switching intention, and continuous usage intention. To achieve the objectives to this study, an online survey was conducted from August 1 to August 31, 2025, targeting adults aged 20 to 59 who had experienced dark patterns while using travel platforms within the past year. A total of 380 responses were collected and 352 valid responses were used for final analysis after data screening. Frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and regression analysis were conducted using SPSS 29.0 statistical program.
The main findings of the study are as follows. First, among dark pattern types, hidden information, false discounts, and social proof had significant positive effects on negative user experiences. Second, in the relationship between travel platform dark patterns and perceived risks, hidden information, social proof, and false discounts had significant positive effects on impulsive purchase risk, whereas scarcity had a significant negative effect on impulsive purchase risk. Third, in the relationship between travel platform dark patterns and switching intention, scarcity and false discounts had significant positive effects on switching intention. Fourth, in the relationship between travel platform dark patterns and continuous usage intention, false discounts and hidden information had significant negative effects on continuous usage intention, whereas scarcity had a significant positive effect. Fifth, in the relationship between perceived risk and negative user experience, impulsive purchase risk, psychological risk, and source risk had significant positive effects on negative user experience. Sixth, in the relationship between negative user experience and behavioral intentions, negative user experience had a significant positive effect on switching intention and a significant negative effect on continuous usage intention. Lastly, impulsive purchase risk had a significant positive effect on switching intention, while psychological risk and source risk had significant negative effects on continuous usage intention.
Based on the analysis results, the theoretical implications are as follows. First, this study systematically conceptualizes dark patterns on travel platforms based on cognitive bias theory and identifies components appropriate to the travel platform environment. Second, this study analyzes the relationships between travel platform dark patterns and travel consumers’ emotional, cognitive, and behavioral responses, thereby comprehensively clarifying their impact throughout the decision-making process. Third, false discounts are revealed to be the most influential factors among the dark patterns on travel platforms. Fourth, this study confirms the multidimensional effects of scarcity dark patterns. Fifth, by distinguishing consumer behavior into the independent dimensions of switching intention and continuous usage intention, this study reveals that the same stimulus does not necessarily induce opposing responses such as relationship maintenance and switching, but rather can generate ambivalent responses. Sixth, this study empirically confirms that users’ risk perception pathways operate differently depending on the type of dark pattern on travel platforms.
Practical implications are as follows. First, policymakers should establish clear regulatory standards and policy guidelines for frequently used dark patterns types such as information distortion patterns(e.g., hidden information, false discounts) and manipulation patterns(e.g., social proof). Second, transparency disclosure systems and regular monitoring should be implemented to enhance the effectiveness of dark pattern regulations. Third, travel platform companies should establish transparent pricing information disclosure systems to secure long-term consumer trust. Fourth, travel platform companies and UX/UI designers should adopt intuitive and transparent interfaces. Fifth, travel companies and UX/UI designers should adopt fact-based interfaces. Sixth, beyond institutional regulations, industry-wide efforts to enhance consumer awareness are necessary to eradicate dark patterns.
The findings of this study can be used as an empirical basis for establishing policy guidelines related to dark patterns on travel platforms and provide practical insights for sustainable platform operation strategies for travel platform companies. Furthermore, the research findings can support travel consumers in making rational decisions in a fairer travel platform environment and contribute to building a sustainable travel platform ecosystem across the tourism industry.

국문 초록 (Abstract)

전 세계 관광산업은 코로나19 팬데믹 이후 개별여행 수요증가와 애플리케이션 기반 예약 서비스 이용이 일상화됨에 따라 여행플랫폼 시장이 빠르게 성장하였다. 여행플랫폼 시장의 확대는 사용자의 접근성과 편의성을 높인 반면 관광자의 합리적 의사결정을 저해하는 이른바 다크패턴(Dark pattern)과 같은 새로운 문제를 동반하였다. 여행플랫폼 상에서 나타나는 다크패턴은 여행경험 전반적 만족도를 저하시키고 나아가 여행플랫폼 시장 전체의 신뢰성까지 훼손할 수 있다. 더욱이 기업의 윤리적 경영이 강조되는 시점에서 여행플랫폼의 기만적 설계방식은 사회적 합의와 지속가능한 관광생태계를 유지하기 위한 해결 과제라 할 수 있다. 따라서 여행플랫폼 다크패턴 영향을 심층적으로 파악하는 연구는 관광산업의 성장을 위해 매우 중요하다. 그러나 기존 다크패턴 관련 연구는 여행플랫폼이라는 특정한 맥락에서 나타나는 고유한 설계방식과 효과를 탐구하지 않았으며, 주로 다크패턴 사례분석 혹은 다크패턴 유형에 따른 사용자 감정반응 차이 분석 정도로 제한적으로 다루어졌다. 따라서 여행플랫폼 환경에서 관찰되는 여러 형태의 다크패턴 유형을 이론적으로 유형화하고, 여행플랫폼 다크패턴 유형에 따른 여행소비자의 감정적 인지적 행동적 반응에 미치는 영향을 통합적으로 규명하는 연구의 필요성을 제기한다.
이에 본 연구는 여행플랫폼 다크패턴을 인지편향 이론을 토대로 유형화하고, 각 유형별 여행플랫폼 다크패턴과 사용자의 부정적 감정적, 위험지각, 플랫폼 전환의도 및 지속이용의도 간 영향관계를 검증하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 최근 1년 이내 여행플랫폼 이용과정에서 다크패턴을 인지한 경험이 있는 만 20세 이상 60세 미만의 성인남녀를 대상으로 2025년 8월 1일부터 8월 31일까지 1개월 간 온라인 설문조사를 실시하였다. 회수된 380부의 설문 중 데이터 스크리닝 과정을 거쳐 352부의 유효표본을 최종 분석에 사용하였다. 데이터 코딩 후 SPSS29.0 통계프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석, 회귀분석 등을 수행하였다.
연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 여행플랫폼 다크패턴과 부정적 사용자경험 간 영향관계에서 숨겨진정보, 거짓할인, 사회적 증거는 부정적 사용자경험에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 여행플랫폼 다크패턴과 위험지각 간 영향관계에서 숨겨진정보, 사회적증거, 거짓할인은 충동구매위험에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 희소성은 충동구매 위험에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심리적 위험에는 숨겨진정보가 유의한 정(+)의 영향을 미치고 희소성은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소스위험에는 거짓할인이 유의한 정(+)의 영향을 미치고 희소성은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 여행플랫폼 다크패턴과 전환의도 간 영향관계에서 희소성, 거짓할인은 전환의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 여행플랫폼 다크패턴과 지속이용의도 간 영향관계에서 거짓할인, 숨겨진정보가 지속이용의도에 유의한 부(-)의 영향을 미치고 희소성은 지속이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯 번째, 위험지각과 부정적 사용자경험 간 영향관계에서 충동구매 위험, 심리적 위험, 소스 위험이 부정적 사용자경험에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯 번째, 부정적 사용자경험과 전환의도 간 영향관계에서 부정적 사용자경험은 전환의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 지속이용의도에는 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 위험지각이 전환의도와 지속이용의도에 미치는 영향관계에서 충동구매위험이 전환의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 소스 위험과 심리적 위험이 지속이용의도에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
분석결과를 바탕으로 도출한 이론적 시사점으로는 첫째, 여행플랫폼 다크패턴을 인지편향 이론에 따라 체계화하고, 여행플랫폼 환경에 적합한 구성요인을 도출하였다는 점에서 중요한 의의가 있다. 둘째, 여행플랫폼 다크패턴과 여행소비자의 감정적, 인지적, 행동적 반응 간의 인과관계를 분석하여 의사결정과정 전반에 미치는 영향을 종합적으로 규명하였다. 셋째, 거짓할인 유형은 여행플랫폼 다크패턴 요인 중 강한 효과성을 지닌 요인으로 밝혀졌다. 넷째, 희소성 다크패턴이 가지는 다면적 효과를 확인하였다. 다섯째, 소비자행동을 전환의도와 지속이용의도로 구분하여 독립적인 차원으로 검증함으로써, 동일한 자극이 관계유지와 이탈행동이라는 상반된 반응을 유도하는 것이 아니라 양가적 반응을 유발할 수 있음을 밝혀냈다. 여섯 번째, 여행플랫폼 다크패턴 유형에 따라 사용자들의 위험인지 경로가 다르게 작동한다는 것을 실증적으로 확인하였다. 실무적 시사점으로는 첫째, 정책입안자는 숨겨진정보, 거짓할인과 같은 정보왜곡형과 사회적증거와 같은 조작형 다크패턴 등 반복적으로 사용되는 다크패턴 유형에 대한 명확한 법적 규제 기준과 정책적 가이드라인을 마련해야 한다. 둘째, 다크패턴 규제의 실효성을 높이기 위해 투명성 공시 제도 및 정기 모니터링을 도입해야 한다. 셋째, 여행플랫폼 기업은 장기적인 신뢰 확보를 위해서 투명한 가격정보 공개체계를 마련해야 한다. 넷째, 여행플랫폼 기업과 인터페이스 설계자는 직관적이고 투명한 인터페이스 설계방식을 사용해야 한다. 다섯 번째, 여행기업과 인터페이스 설계자는 객관적 사실 기반 인터페이스를 사용해야 한다. 여섯 번째, 여행플랫폼 내 다크패턴 근절을 위해서는 제도적 규제에만 의존할 것이 아니라 소비자 인식 제고를 위한 업계차원의 전사적인 노력이 병행되어야 한다.
끝으로 본 연구 결과는 여행플랫폼 다크패턴 관련 정책적 가이드라인을 수립하는 데 실증적 근거로 활용될 수 있으며, 여행플랫폼 기업의 지속가능한 플랫폼 운영 전략을 수립하는 데 실질적인 지침을 제공할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구 성과는 여행소비자가 보다 공정한 여행 플랫폼 환경에서 합리적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 나아가 관광산업 전반에 윤리적 설계가 정착된 지속가능한 여행플랫폼 생태계를 조성하는 데 기여할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 문제제기와 연구목적 1
• 제 1 항 문제제기 1
• 제 2 항 연구목적 6
• 제 2 절 연구범위와 연구방법 8
• 제 1 항 연구 범위 8
• 제 2 항 연구 방법 9
• 제 2 장 이론적 배경 10
• 제 1 절 여행플랫폼의 다크패턴 10
• 제 1 항 여행플랫폼의 개념 10
• 제 2 항 다크패턴의 개념 13
• 제 3 항 여행플랫폼 다크패턴의 구성요인 28
• 제 2 절 부정적 사용자경험 37
• 제 1 항 부정적 사용자경험의 개념 37
• 제 2 항 부정적 사용자경험의 구성요인 40
• 제 3 절 위험지각 45
• 제 1 항 위험지각의 개념 45
• 제 2 항 위험지각의 구성요인 48
• 제 4 절 전환의도 54
• 제 1 항 전환의도의 개념 54
• 제 2 항 전환의도의 구성요인 57
• 제 5 절 지속이용의도 59
• 제 1 항 지속이용의도의 개념 59
• 제 2 항 지속이용의도의 구성요인 62
• 제 6 절 변수 간 영향관계 64
• 제 1 항 여행플랫폼 다크패턴과 부정적 사용자경험 간의 영향관계 64
• 제 2 항 여행플랫폼 다크패턴과 위험지각 간의 영향관계 66
• 제 3 항 여행플랫폼 다크패턴과 전환의도 간의 영향관계 67
• 제 4 항 여행플랫폼 다크패턴과 지속이용의도 간의 영향관계 69
• 제 5 항 위험지각과 부정적 사용자경험 간의 영향관계 70
• 제 6 항 부정적 사용자경험과 전환의도 간의 영향관계 71
• 제 7 항 부정적 사용자경험과 지속이용의도 간의 영향관계 73
• 제 8 항 위험지각과 전환의도 간의 영향관계 74
• 제 9 항 위험지각과 지속이용의도 간의 영향관계 75
• 제 3 장 연구설계 77
• 제 1 절 연구모형 및 연구가설 77
• 제 1 항 연구모형 77
• 제 2 항 가설설정 79
• 제 3 항 변수의 조작적 정의 89
• 제 2 절 조사설계 92
• 제 1 항 조사목적과 조사대상 92
• 제 2 항 조사방법과 조사기간 93
• 제 3 절 설문지 구성과 분석방법 94
• 제 1 항 설문지 구성 94
• 제 2 항 분석방법 97
• 제 4 장 실증분석 98
• 제 1 절 표본의 특성 98
• 제 1 항 표본의 인구통계학적 특성 98
• 제 2 항 표본의 여행플랫폼 다크패턴 경험 특성 100
• 제 2 절 타당성 및 신뢰성 검증 102
• 제 1 항 여행플랫폼 다크패턴의 타당성 및 신뢰성 검증 103
• 제 2 항 부정적 사용자경험의 타당성 및 신뢰성 검증 105
• 제 3 항 위험지각의 타당성 및 신뢰성 검증 106
• 제 4 항 전환의도의 타당성 및 신뢰성 검증 108
• 제 5 항 지속이용의도의 타당성 및 신뢰성 검증 109
• 제 6 항 상관관계분석 110
• 제 3 절 가설 검증 112
• 제 1 항 수정 연구모형 112
• 제 2 항 여행플랫폼 다크패턴과 부정적 사용자경험 간의 영향관계 검증 113
• 제 3 항 여행플랫폼 다크패턴과 위험지각 간의 영향관계 검증 114
• 제 4 항 여행플랫폼 다크패턴과 전환의도 간의 영향관계 검증 119
• 제 5 항 여행플랫폼 다크패턴과 지속이용의도 간의 영향관계 검증 121
• 제 6 항 위험지각과 부정적 사용자경험 간의 영향관계 검증 122
• 제 7 항 부정적 사용자경험과 전환의도 간의 영향관계 검증 124
• 제 8 항 부정적 사용자경험과 지속이용의도 간의 영향관계 검증 125
• 제 9 항 위험지각과 전환의도 간의 영향관계 검증 126
• 제 10 항 위험지각과 지속이용의도 간의 영향관계 검증 128
• 제 4 절 분석 결과의 요약 130
• 제 1 항 측정도구의 타당성 및 신뢰성 검증결과 130
• 제 2 항 가설검증 결과 131
• 제 5 장 결론 135
• 제 1 절 연구 결과의 요약 135
• 제 2 절 연구의 시사점 139
• 제 1 항 이론적 시사점 139
• 제 2 항 실무적 시사점 146
• 제 3 절 연구의 한계 및 향후 연구방향 152
• 참고문헌 155
• 부 록 186
• Abstract 197