인공지능 상품추천이 후광효과와 선택회피에 미치는 영향: 선택대안의 수와 제품유형, 인지적 욕구의 조절효과

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능의 상품추천이 소비자의 제품평가에 미치는 후광효과와 이로 인해 발생되는 소비자의 선택과 회피에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 인공지능의 추천받은 상품의 선택과 회피에 영향을 미칠 것으로 예상되는 선택대안의 수, 재품의 유형, 인지적 욕구의 조절효과에 대해 살펴보고자 한다.
우선 1차 년도 연구에서는 인공지능의 상품추천이 후광효과와 선택회피에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 온라인 설문을 이용하여 실험을 진행한다. 실험설계는 2(인공지능 상품추천: 추천함 vs 추천없음) × 3(선택대안의 수: 4개 vs 7개 vs 12개) × 2(추천제품의 유형: 탐색재 vs 경험재)로 설계한다.
온라인 설문 시작시 개인 인적사항과 SNS 내용분석을 위해 필요한 SNS 계정 등을 입력하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 실험에 대한 몰입을 높이고자 하였다. 그리고 인공지능으로부터 상품추천을 받을 것인지 여부는 본인이 직접 선택하도록 하였다.
온라인 설문은 PC마우스(탐색재) 또는 와인(경험재)을 구매하는 상황을 가정한 시나리오를 읽고, 인공지능에 의한 상품추천 수락 여부와 이후 제시되는 여러 개의 상품들(3개 vs 7개 vs 12개) 가운데 가장 선호하는 제품을 선택하도록 하여 진행한다.
1차 연도 연구에서는 인공지능 상품추천에 의한 후광효과 검증에 초점을 둔다. 이를 위해 상품추천은 사전 조사를 통하여 인구 통계적 특성에 따라 분류된 집단에서 가장 선호도가 높게 나타는 제품을 추천하도록 한다. 그리고 추천한 상품이 마음에 들지 않은 경우 다른 제품을 선택할 수 있고, ‘선택하지 않음’을 선택가능 하도록 하여 선택 회피 정도를 조사하였다.
소비자들은 인공지능의 정보탐색이 포괄적이고 정확하다고 생각할 수 록 추천받은 상품에 대해 보다 긍정적으로 평가할 것으로 예상된다. 즉 후광효과가 존재할 것으로 예상된다. 또한 선택 대안의 수에 따라 인공지능 상품추천이 없는 경우 선택대안의 수가 제한적으로 적거나, 많은 경우 선택을 회피할 가능성이 높지만, 인공지능 상품추천을 받는 경우 선택을 정당화하기 용이하기 때문에 선택을 회피할 가능성이 상대적으로 낮아질 것으로 예상된다. 그리고 이러한 후광효과와 선택회피 감소 현상은 경험재 보다는 사전 정보탐색을 통하여 제품의 성능을 파악할 수 있는 탐색재에 있어 보다 크게 나타날 것으로 예상된다. 또한 인지적 욕구가 높은 경우 보다 낮은 경우 보다 쉽게 상품추천을 수용할 가능성이 높을 것으로 예상된다.
2차 년도 연구에서는 연구의 타당성을 높이기 위하여 실험참가자의 인적사항과 SNS 및 오픈 마켓의 제품 평가 정보를 바탕으로 딥러닝을 이용한 인공지능 상품추천 알고리즘 개발하고 이를 온라인 설문에 적용하여 연구를 수행한다. 그리고 보다 여러 제품을 대상으로 실험하여 인공지능 상품추천 시스템에 적합한 상품의 유형과 의사결정 환경을 분석하여 기업의 인공지능 상품추천 시스템 도입을 위한 시사점을 제공할 것이다.