인공지능(AI) 추천 서비스 환경에서 AI 불안이 브랜드 인게이지먼트로 전환되는 메커니즘 연구

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 온라인 쇼핑 플랫폼의 인공지능（AI） 추천 서비스 이용 과정에서 소비자가 경험하는 AI 불안에 주목하였다. AI 추천 서비스는 개인화된 상품 정보를 제공하여 소비자의 탐색과 선택을 지원하지만, 동시에 개인정보 활용, 추천 기준의 불투명성, 알고리즘 공정성, 서비스 이해의 어려움 등과 관련된 불안을 유발할 수 있다. 이에 본 연구는 AI 불안이 어떠한 대응 과정을 거쳐 AI 서비스 신뢰와 브랜드 인게이지먼트로 이어지는지를 규명하고자 하였다.
이를 위해 본 연구는 AI 불안을 학습 불안, 프라이버시 불안, 공정성 불안, 투명성 불안의 네 가지 유형으로 설정하였다. 또한 보호동기이론과 사회인지이론을 바탕으로 AI 불안이 소비자 보호동기를 형성하고, 이후 문제해결 대처 자기효능감과 정서조절 대처 자기효능감, 지각된 통제감, AI 서비스 신뢰를 거쳐 브랜드 인게이지먼트로 이어지는 연구모형을 제시하였다. 특히 보호동기이론을 AI 추천 서비스 맥락에 적용·확장하여, AI 불안으로 형성된 소비자 보호동기가 정보탐색·학습·적응 과정을 촉진하고, 이러한 과정이 대처 자기효능감 형성으로 이어질 수 있음을 설명하였다. 아울러 AI 리터러시의 조절효과도 함께 검토하였다.
본 연구는 온라인 쇼핑 플랫폼의 AI 추천 서비스 이용 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 최종 421부를 분석에 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0과 AMOS 26.0을 활용하여 분석하였고, 구조방정식모형을 통해 주요 변수 간 관계와 간접효과를 검증하였다. 또한 PROCESS Macro를 이용하여 AI 리터러시의 조절효과를 분석하였다.
분석 결과, 네 가지 AI 불안 유형은 모두 소비자 보호동기에 유의한 정（+）의 영향을 미쳤으며, 영향력은 프라이버시 불안, 투명성 불안, 공정성 불안, 학습 불안의 순으로 나타났다. 소비자 보호동기는 두 유형의 대처 자기효능감에 유의한 영향을 미쳤고, 대처 자기효능감은 지각된 통제감으로 이어졌다. 또한 지각된 통제감은 AI 서비스 신뢰를 높였으며, AI 서비스 신뢰는 브랜드 인게이지먼트에 유의한 영향을 미쳤다. AI 리터러시의 조절효과는 경로에 따라 차별적으로 나타났다. AI 리터러시는 프라이버시 불안과 공정성 불안이 소비자 보호동기에 미치는 영향을 강화하였으나, 학습 불안과 투명성 불안에서는 유의한 조절효과가 나타나지 않았다. 또한 AI 리터러시는 소비자 보호동기가 문제해결 대처 자기효능감에 미치는 영향을 정（+）적으로 강화하였으나, 정서조절 대처 자기효능감에 대한 조절효과는 유의하지 않았다.
본 연구는 AI 추천 서비스에서 소비자의 AI 불안이 단순한 회피 반응이 아니라 보호동기와 대처 과정을 거쳐 AI 서비스 신뢰 및 브랜드 인게이지먼트로 전환될 수 있음을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 특히 보호동기이론을 AI 추천 서비스 맥락에 적용하고, 사회인지이론 관점에서 보호동기 이후의 정보탐색·학습·적응 과정이 대처 자기효능감 형성으로 이어질 수 있음을 제시하였다는 점에서 이론적 의의가 있다. 또한 온라인 쇼핑 플랫폼이 AI 추천 서비스를 설계·관리할 때 개인정보 활용 방식, 알고리즘 공정성, 설명가능성 및 사용자 통제 기능을 핵심적으로 고려해야 함을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study exam ines consumers’ AI anxiety when using artificial intelligence （AI） recommendation services on online shopping platforms. Although these services support information search and product choice through personalized product information, they may also cause anxiety related to personal informat ion use, opaque recommendat ion cr i ter ia, algor i thm ic fai rness, and service understanding. This study invest igates how AI anxiety leads to AI service trust and brand engagement through consumers’ coping processes.
AI anxiety is conceptual ized as four types: learning anxiety, privacy anxiety, fairness anxiety, and transparency anxiety. Drawing on Protection Motivation Theory and Social Cognitive Theory, this study proposes a model in which AI anxiety forms consumer protection motivation, which then leads to brand engagement through problem-solving coping self-efficacy, emotion-regulation coping self-efficacy, perceived control, and AI service trust. This study extends Protection Motivation Theory to the AI recommendation service context by explaining that consumer protection motivation may promote information seeking, learning, and adaptation, thereby contributing to coping self-efficacy. The moderating role of AI literacy is also examined.
A survey was conducted among consumers with experience using AI recommendation services on online shopping platforms, and 421 valid responses were analyzed. The data were analyzed using SPSS 25.0 and AMOS 26.0. Structural equation modeling tested the relationships among the main variables and indirect effects, while PROCESS Macro examined the moderating effects of AI literacy.The results show that all four types of AI anxiety had significant positive effects on consumer protection motivation, with privacy anxiety showing the strongest effect, followed by transparency anxiety, fairness anxiety, and learning anxiety. Consumer protection motivation significantly influenced both types of coping self-efficacy, which then led to perceived control. Perceived control increased AI service trust, which significantly influenced brand engagement. AI literacy strengthened the effects of privacy anxiety and fairness anxiety on consumer protection motivation, but not those of learning anxiety and transparency anxiety. It also positively strengthened the effect of consumer protection motivation on problem-solving coping self-efficacy, while its moderating effect on emotion-regulation coping self-efficacy was not significant.
This study shows that consumers’ AI anxiety in AI recommendation services can be transformed into AI service trust and brand engagement through protection motivation and coping processes, rather than merely leading to avoidance. Theoretically, it applies Protection Motivation Theory to AI recommendation services and suggests, from Social Cognitive Theory, that information seeking, learning, and adaptation after protection motivation can foster coping self-efficacy. Practically, online shopping platforms should consider personal information use, algorithmic fairness, explainability, and user control when designing and managing AI recommendation services.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구 배경 1
• 제 2 절 연구 목적 5
• 제 3 절 연구의 의의 6
• 제 4 절 연구 구성 8
• 제 2 장 이론적 배경 9
• 제 1 절 온라인 쇼핑 플랫폼과 AI 추천 서비스 9
• 1. 개인화 추천 서비스 9
• 2. AI 추천 서비스의 개념 및 특성 10
• 3. AI 추천 서비스와 소비자 경험 11
• 제 2 절 AI 불안 13
• 1. AI 불안의 개념 및 유형 13
• 2. AI 불안과 기존 기술불안의 차이 15
• 3. 추천시스템 특성과 AI 불안 17
• 1) 학습 불안 18
• 2) 프라이버시 불안 20
• 3) 공정성 불안 21
• 4) 투명성 불안 23
• 4. AI 서비스 이용과 불안 반응 24
• 제 3 절 소비자 보호동기 26
• 1. 보호동기이론의 개념 및 기본 구조 26
• 2. AI 서비스 맥락에서 보호동기 28
• 3. 보호동기 이루의 대처 과정 30
• 제 4 절 대처 자기효능감과 지각된 통제감 32
• 1. 대처 자기효능감 32
• 1) 문제해결 대처 자기효능감 33
• 2) 정서조절 대처 자기효능감 35
• 2. 지각된 통제감의 개념 36
• 3. 대처 자기효능감과 지각된 통제감 37
• 4. 디지털 서비스 환경에서 대처와 통제감 39
• 제 5 절 AI 서비스 신뢰 40
• 1. AI 서비스 신뢰 40
• 2. AI 추천서비스와 서비스 신뢰 42
• 제 6 절 브랜드 인게이지먼트 44
• 1. 브랜드 인게이지먼트의 개념 44
• 2. 브랜드 인게이지먼트의 구성차원 45
• 3. 온라인 플랫폼 브랜드와 브랜드 인게이지먼트 46
• 제 7 절 AI 리터러시 48
• 1. AI 리터러시의 개념 48
• 2. 디지털 리터러시에서 AI 리터러시로의 확장 50
• 3. AI 리터러시와 AI 불안 및 대처 과정 52
• 제 3 장 연구 모형 및 연구 가설 55
• 제 1 절 연구 모형 55
• 제 2 절 연구 가설 57
• 제 4 장 변수의 조작적 정의 및 연구 방법 84
• 제 1 절 표본 설계 및 자료 수집 84
• 제 2 절 변수의 조작적 정의 및 측정 86
• 제 3 절 연구 방법 97
• 제 5 장 분석 결과 100
• 제 1 절 전체 응답자의 인구통계학적 특성 100
• 제 2 절 구조방정식 분석 102
• 1. 기술통계 및 정규성 분석 102
• 2. 공동방법편의 검토 103
• 3. 신뢰도 분석 104
• 4. 측정모형 적합도 검증 106
• 5. 수렴타당도 검증 107
• 6. 상관관계 및 판별타당도 110
• 1) Fornell-Larcker 기준 검증 110
• 2) 다중공선성 진단 112
• 7. 구조모형 적합도 및 경로계수 분석 113
• 1) 구조모형의 적합도 113
• 2) 구조모형의 경로계수 114
• 8. 간접효과 검증(매개효과 검증) 117
• 제 3 절 조절효과 분석 119
• 제 4 절 연구가설 검증 결과 요약 124
• 제 6 장 결론 및 논의 129
• 제 1 절 연구결과 요약 및 해석 129
• 제 2 절 연구 시사점 133
• 제 3 절 연구의 한계점 및 향후 연구 139
• 참고문헌 141
• Abstract 156
• 설문지 158