소셜커머스 소비자 충성도를 형성하는 AI 추천의 심리 경로 : 지각된 개인화, 공명, 행복감의 연쇄 매개효과와 프라이버시 우려의 조절 효과 = The Psychological Pathway from AI Recommendations to Consumer Loyalty in Social Commerce: A Serial Mediation of Resonance and Happiness with the Moderating Role of Privacy Concern

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As artificial intelligence technologies continue to be embedded in digital platforms, recommendation mechanisms in social commerce are evolving beyond traditional information matching toward intelligent recommendation mechanisms based on data identification, preference prediction, and contextual fit. Compared with general information provision, AI recommendations not only lead consumers to subjectively perceive the relevance and fit of recommended content, but also exert a deeper influence on their emotional experiences and relational judgments toward the platform. However, AI recommendations do not always produce stable positive outcomes. On the one hand, when recommended content better matches consumers’ needs, consumers are more likely to form a subjective experience of being understood, responded to, and effectively served. On the other hand, as recommendations become more sophisticated, consumers may become more aware that the platform is continuously collecting, analyzing, and using their personal information. As a result, privacy concerns may be triggered, thereby weakening the positive effects of personalized experiences. Against this background, this study systematically examines the internal psychological mechanism through which AI recommendations influence consumer loyalty, as well as its boundary condition, in the context of Chinese social commerce.
This study adopts the Stimulus-Organism-Response theory as the overall analytical framework and integrates self-determination theory with discussions related to the personalization-privacy paradox. Based on this theoretical foundation, this study constructs a moderated serial mediation model of “perceived personalization–resonance–happiness–loyalty.” In this model, perceived personalization serves as the key psychological starting point through which the effects of AI recommendations operate. Resonance and happiness represent the sequential internal psychological states experienced by consumers in the platform recommendation context. Loyalty is reflected in behavioral tendencies such as continued use, preferential choice, positive recommendation, and relationship maintenance. Privacy concern is positioned as a key boundary condition that explains why consumers may respond differently under conditions where personalization benefits and privacy risks coexist.
In terms of research design, this study adopts a progressive experimental research approach and systematically verifies the theoretical model through one preliminary study and three main studies. The preliminary study was used only to verify the validity of the privacy concern manipulation materials used in Study 3. Study 1 examined the core psychological path and serial mediation mechanism in the context of vacation hotels, a high-involvement hedonic product. Study 2 further tested the robustness of the core mechanism across product types in the context of laptops, a high-involvement utilitarian product. Study 3 examined the boundary effect of privacy concern more rigorously by manipulating both perceived personalization and privacy concern in the context of skincare products, a low-involvement hedonic product. In all three main studies, manipulation checks were conducted to confirm the validity of the experimental stimuli. In the formal hypothesis testing stage, PROCESS Model 83 was applied based on the levels of personalization and privacy concern actually perceived by the participants, in order to test the moderated serial mediation model.
The results show that AI recommendations in social commerce increase consumers’ perceived personalization, strengthen their resonance with the recommended content, and further enhance their happiness, ultimately promoting the formation of consumer loyalty. Resonance and happiness play a significant serial mediating role in the relationship between perceived personalization and loyalty. Additional analyses indicate that privacy concern weakens the positive effect of perceived personalization on resonance and further suppresses the indirect effect of perceived personalization on loyalty through resonance and happiness. These findings suggest that the effect of AI recommendations on consumer loyalty does not simply arise from technical matching efficiency. Rather, it is deeply rooted in consumers’ sense of being understood, psychological fit, and positive subjective experience formed during the interaction process. At the same time, this positive mechanism is significantly constrained by consumers’ perception of privacy risks.
The theoretical contributions of this study can be summarized in four aspects. First, this study extends AI recommendation research in the context of social commerce from a focus on “technical effectiveness” to an explanation centered on “internal psychological mechanisms and relational outcomes.” Second, by incorporating resonance and happiness into an integrated analytical framework, this study clarifies the sequential psychological transmission process through which perceived personalization leads to consumer loyalty, thereby enriching research on the relationships among emotional experience, subjective well-being, and relational behavior in digital consumption contexts. Third, by introducing privacy concern as a key boundary variable, this study further responds to the personalization-privacy paradox and explains why AI recommendations do not consistently enhance consumer loyalty in all situations. Fourth, through a progressive experimental design, this study systematically verifies the core mechanism and boundary condition across different product contexts and variable treatments, thereby enhancing the robustness and causal explanatory power of the findings. Overall, this study provides theoretical foundations and practical implications for social commerce platforms to optimize AI recommendations, balance personalized services with privacy protection, and improve long-term relationship quality with consumers.
Keywords: AI recommendation, social commerce, perceived personalization, resonance, happiness, consumer loyalty, privacy concern.

국문 초록 (Abstract)

소셜커머스 소비자 충성도를 형성하는 AI 추천의 심리 경로： 지각된 개인화, 공명, 행복감의 연쇄 매개효과와 프라이버시 우려의 조절 효과 단국대학교 대학원 경영학과 마케팅 전공 우안신 지도교수: 천성용 인공지능 기술이 디지털 플랫폼에 지속적으로 내재화됨에 따라, 소셜커머스에서의 추천 메 커니즘은 전통적인 정보 매칭을 넘어 데이터 식별, 선호 예측, 맥락 적합성에 기반한 지능형 추천 메커니즘으로 진화하고 있다. 일반적인 정보 제공과 비교할 때, AI 추천은 소비자가 추천 콘텐츠의 관련성과 적합성을 주관적으로 지각하도록 할 뿐만 아니라, 플랫폼에 대한 정서적 경 험과 관계적 판단에도 보다 심층적인 영향을 미친다. 그러나 AI 추천이 언제나 안정적으로 긍 정적 결과를 산출하는 것은 아니다. 한편으로 추천 내용이 소비자의 요구에 더 잘 부합할수록, 소비자는 자신이 이해받고 응답받으며 효과적으로 서비스받고 있다는 주관적 경험을 형성하기 쉬워진다. 다른 한편으로 추천이 정교해질수록, 소비자는 플랫폼이 자신의 개인정보를 지속적 으로 수집·분석·활용하고 있음을 더 강하게 인식하게 되며, 그 결과 프라이버시 우려가 유발 되어 개인화 경험이 지닌 긍정적 효과가 약화될 수 있다. 이에 본 연구는 중국 소셜커머스 맥 락을 바탕으로, AI 추천이 소비자 충성도에 영향을 미치는 내적 심리 메커니즘과 그 경계조건 을 체계적으로 고찰하였다. 본 연구는 자극-유기체-반응 이론을 전체 분석 틀로 삼고, 자기결정이론과 개인화-프라이버 시 역설 관련 논의를 결합하여, ‘지각된 개인화-공명-행복감-충성도’의 조절된 연쇄매개모형 을 구축하였다. 이때 지각된 개인화는 AI 추천 효과가 작동하는 핵심적 심리 출발점이며, 공명 과 행복감은 플랫폼 추천 맥락에서 소비자가 경험하는 연속적인 내적 심리 상태를 의미한다. 충성도는 지속적 이용, 우선적 선택, 긍정적 추천, 관계 유지 등의 행동적 성향으로 나타나며, 프라이버시 우려는 개인화 편익과 프라이버시 위험이 공존하는 조건에서 소비자가 왜 상이하 게 반응하는지를 설명하는 핵심 경계조건으로 설정되었다. 연구설계 측면에서 본 연구는 점진적 실험연구 경로를 채택하였으며, 1개의 사전연구와 3개 의 본 연구를 통해 이론모형을 체계적으로 검증하였다. 사전연구는 Study 3에서 사용된 프라이 버시 우려 조작물의 유효성을 검증하는 데에만 활용되었다.첫 번째 본 연구는 고관여 쾌락재인 휴양 호텔 맥락에서 핵심 심리 경로와 연쇄매개 메커니즘을 검증하였고, 두 번째 본 연구는 고 관여 실용재인 노트북 맥락에서 핵심 메커니즘의 제품 유형 간 강건성을 추가로 확인하였다. 세 번째 본 연구는 저관여 쾌락재인 스킨케어 제품 맥락에서 지각된 개인화와 프라이버시 우 려를 함께 조작함으로써, 프라이버시 우려의 경계효과를 보다 엄격하게 확인하고자 하였다. 또 한 세 개의 본 연구 모두에서 조작점검을 통해 실험자극의 유효성을 확인한 후, 공식 가설검증 단계에서는 피험자가 실제로 지각한 개인화 수준과 프라이버시 우려 수준을 바탕으로 PROCESS Model 83을 적용하여 조절된 연쇄매개모형을 검증하였다. 연구결과에 따르면, 소셜커머스에서의 AI 추천은 소비자의 지각된 개인화를 높이고, 추천 내 용에 대한 공명 경험을 강화하며, 나아가 행복감을 증진시킴으로써 최종적으로 소비자 충성도 형성을 촉진하는 것으로 나타났다. 공명과 행복감은 지각된 개인화가 충성도에 미치는 과정에 서 유의한 연쇄매개 역할을 수행하였다. 추가 분석 결과, 프라이버시 우려는 지각된 개인화가 공명에 미치는 정（+）의 영향을 약화시키며, 더 나아가 지각된 개인화가 공명과 행복감을 거쳐 충성도에 영향을 미치는 간접효과 역시 억제하는 것으로 확인되었다. 이는 AI 추천이 소비자 충성도에 미치는 영향이 단순히 기술적 차원의 매칭 효율성에서 비롯되는 것이 아니라, 상호작 용 과정에서 형성되는 이해받음의 감각, 심리적 적합성, 긍정적 주관경험에 깊이 뿌리내리고 있으며, 동시에 이러한 긍정적 메커니즘이 프라이버시 위험 인식에 의해 유의하게 제약받고 있 음을 보여준다. 본 연구의 이론적 기여는 네 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 소셜커머스 맥락에서 AI 추천 연 구를 ‘기술적 효과성’ 중심의 설명에서 ‘내적 심리 메커니즘과 관계적 결과’ 중심의 설명 으로 확장하였다. 둘째, 공명과 행복감을 하나의 통합적 분석틀에 포함시켜 지각된 개인화가 소비자 충성도에 이르는 연속적 심리 전달 과정을 규명함으로써, 디지털 소비 맥락에서 정서적 경험, 주관적 복지, 관계 행동 간의 관계에 관한 연구를 풍부하게 하였다. 셋째, 프라이버시 우 려를 핵심 경계변수로 도입하여 개인화-프라이버시 역설에 추가적으로 응답하고, 왜 AI 추천이 모든 상황에서 일관되게 소비자 충성도를 높이지 않는지를 설명하였다. 넷째, 점진적 실험설계 를 통해 서로 다른 제품 맥락과 변수 처리 방식 아래에서 핵심 메커니즘과 경계조건을 체계적 으로 검증함으로써, 연구결과의 강건성과 인과적 설명력을 제고하였다. 본 연구는 소셜커머스 플랫폼이 AI 추천을 최적화하고, 개인화 서비스와 프라이버시 보호 사이의 균형을 모색하며, 소비자와의 장기적 관계 품질을 향상시키는 데 이론적 근거와 실무적 시사점을 제공한다. 주제어: AI 추천, 소셜커머스, 지각된 개인화, 공명, 행복감, 소비자 충성도, 프라이버시 우려

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅰ
• 목 차 ⅳ
• 표 목 차 ⅶ
• 그림목차 ⅸ
• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경과 연구문제 제기 1
• 1.1. 연구의 배경 1
• 1.2. 선행연구의 한계 및 연구 공백 3
• 1.3. 연구문제 제기 6
• 2. 연구의 목적 7
• 3. 연구의 유용성 8
• 4. 연구의 방법 및 범위 9
• Ⅱ. 이론적 고찰 13
• 1.소셜커머스와 AI 추천의 맥락적 기반 13
• 1.1. 소셜커머스 연구맥락의 설정 필요성 13
• 1.2. 소셜커머스의 개념과 맥락적 특성 15
• 1.3. AI 추천의 개념과 작동 논리 17
• 1.4. 소셜커머스와 AI 추천의 맥락적 통합 20
• 2. S-O-R 이론 22
• 3. 자기결정이론 25
• 4. 개인화-프라이버시 역설 관련 이론 29
• 5. 핵심 변수의 개념 정의 및 문헌고찰 32
• 5.1. 지각된 개인화 32
• 5.2. 공명 35
• 5.3. 행복감 39
• 5.4. 충성도 42
• 5.5. 프라이버시 우려 46
• 6. 이론적 통합과 연구틀의 구성 50
• Ⅲ. 연구모형 및 가설 설정 52
• 1. 연구모형 52
• 2. 연구가설의 설정 54
• 2.1. 지각된 개인화와 공명의 관계 54
• 2.2. 공명과 행복감의 관계 56
• 2.3. 행복감과 충성도의 관계 58
• 2.4. 공명과 행복감의 연쇄매개효과 60
• 2.5. 프라이버시 우려의 조절효과 62
• 2.6. 프라이버시 우려의 간접효과 조절작용 64
• Ⅳ. 연구방법 및 실증설계 67
• 1. 변수의 측정 및 조작적 정의 67
• 2. 실험연구 설계 76
• 2.1. 전체 연구설계 76
• 2.2. 사전연구 79
• 2.3. Study 1: 주효과 및 연쇄매개 검증 84
• 2.4. Study 2: 경계조건 검증 102
• 2.5. Study 3: 강건성 및 확장 검증 118
• 2.6. 세 연구의 직접효과 추가분석 131
• 3. 본 장의 소결131
• Ⅴ. 연구결과 종합논의 135
• 1. 주요 연구발견 135
• 2. 세 가지 연구결과의 종합 비교 136
• 3. 이론 메커니즘의 전체적 해석 137
• Ⅵ. 결론 및 시사점 139
• 1. 연구결론 139
• 2. 이론적 시사점 140
• 3. 실무적 시사점 143
• 4. 연구의 한계점 및 미래연구 제언 144
• 참고문헌 147
• 부록 1171
• 부록 2192
• 영문 초록207