프라이버시 데이터의 획득과 활용이 모바일 앱 성공에 미치는 영향

국문 초록 (Abstract)

모바일 애플리케이션(이하 '앱')의 초기 개발, 향후 업데이트 및 장기적인 수익 창출은 사용자 데이터에 대한 의존도가 높다는 특징을 보인다. 사용자 데이터의 활용은 앱 개발자들이 핵심 기능을 최적화하고 비즈니스 수익 모델을 정교화하며, 빅데이터 관리 능력을 강화하는 데 기여한다. 그러나 최근 데이터 프라이버시에 대한 사용자 인식의 변화와 관련 정책의 강화로 인해 데이터 수집과 활용이 점차 제한되고 있다. 본 연구는 빅데이터 관리 차원과 프라이버시 경제 차원의 핵심 원칙을 기반으로, 데이터 프라이버시 환경에서 개인 사용자 데이터의 획득(Acquisition)과 활용(Utilization)이 모바일 앱의 성과에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 Apple App Store에 등록된 2,037개 앱의 프라이버시 관련 속성 데이터를 활용한 실증 분석을 수행하였다. 분석 결과, 인화된 데이터 기반 전략을 채택한 앱은 상위 차트에 장기적으로 머무르는 경향을 보였다. 반면, 제3자와의 데이터 공유는 앱의 상위 차트 유지 기간을 크게 단축시키는 것으로 나타났다. 또한, 다양한 방식의 데이터 활용을 통해 효율성을 높이는 전략은 앱 성과에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 개인 사용자 데이터의 전략적 활용에 대한 새로운 통찰을 제공함으로써, 프라이버시 관련 연구의 발전에 기여하고 앱 개발자와 정책 입안자들에게 중요한 경영학적 시사점을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Mobile applications (apps) rely heavily on user’s personal data for their initial development, subsequent updates, and successful revenue generation. In general, the use of private user data enables developers to optimize core functionalities, enhance monetization strategies, and improve big data management capabilities. However, recent regulations and increased user awareness of data privacy present significant challenges to data acquisition and utilization. Thus, this research aims to examine the impacts of private user data acquisition and utilization on mobile app success. We conduct a comprehensive set of empirical analyses on Apple App Store data, including privacy-related attributes of 2,037 apps. The research empirically substantiates a salient relationship between private data acquisition and utilization for app success. The findings reveal that apps leveraging personalized, data-driven strategies tend to maintain top-chart positions for extended periods, whereas sharing data with third parties significantly shortens their presence in these rankings. Notably, diversification of private data utilization to improve efficiency does not yield significant improvements in app performance. By providing a comprehensive understanding of the strategic use of private user data, this research advances privacy literature and provides actionable insights for app developers and policymakers.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 이론적 배경
• 2.1 프라이버시의 경제적 가치(Privacy Economy)
• 2.2 프라이버시 관련 규제
• 2.3 모바일 앱에서의 사용자 프라이버시 염려
• 2.4 모바일 시장에서의 프라이버시 가치 평가
• Ⅲ. 연구모형 및 연구가설
• 3.1 데이터 획득(Acquisition)
• 3.2 데이터 활용(Utilization)
• Ⅳ. 연구 설계 및 데이터
• 4.1 연구 배경
• 4.2 데이터
• 4.3 연구 변수
• 4.4 탐색적 분석 결과(Model-free Evidence)
• 4.5 추정 모델
• Ⅴ. 결과
• 5.1 주요 결과
• Ⅵ. 추가 분석 결과
• 6.1 프라이버시 의존도의 대안적 분류
• 6.2 조절 효과에 대한 사후 분석
• Ⅶ. 결론
• 7.1 연구 요약 및 주요 결과
• 7.2 연구의 시사점
• 7.3 연구의 한계 및 향후 연구 방향
• 참고문헌
• <부 록>
• Abstract