중국 AI 뉴스 애플리케이션의 이용 만족과 지속이용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

Ⅰ. 서 론

중국의 모바일인터넷 시장이 빠르게 발전하는 가운데 이용자들의 모바일 뉴스 소비도 극적으로 증가하고 있다. 2019년 8월 기준 모바일인터넷 이용자는 8억 4700만 명에 달했으며, 이는 2018년 말 대비 약 3억 명이 증가한 수치다[1]. 이는 ‘디지털 퍼스트(digital first)를 넘어 모바일 온리(mobile only)’라는 구호가 단순한 수사(rhetoric)가 아니라 중국이 ‘모바일인터넷 시대’로 진입했음을 보여주는 대목이라고 할 수 있다.

중국은 4차산업혁명 시대에서 가장 주목받는 기술인 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 연구와 산업에서 모두 뛰어난 성과를 거두고 있다. 유럽특허청(European Patent Office)의 특허발간 목록에서 중국이 미국을 확연하게 앞서고 있다는 보고를 비롯해 중국의 AI 연구개발 능력이 조만간 미국을 앞설 것이라는 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for Artificial Intelligence)의 논문분석 결과는 중국의 ‘AI 굴기’를 방증한다[2]. 산업적으로 AI와 다른 산업 간 융합을 뜻하는 ‘AI+(플러스)’의 성장세도 뚜렷하다. AI 기술에 대해서만큼은 중국 정부의 ‘무(無)규제’ 원칙 탓에 의료, 교육, 금융, 교통, 엔터테인먼트 등 광범위한 산업에 이용되고 있으며, 최근에는 저널리즘 영역으로까지 확대되었다. 뉴스 애플리케이션(application: app)이나 소셜 미디어를 통해 뉴스와 미디어 콘텐츠를 소비하는 것이 중국 뉴스 이용자들에게 주요 트렌드가 되면서 뉴스 생산과 유통, 소비라는 미디어 생태계가 빠르게 재편 중이다[3].

특히, 모바일 뉴스 앱은 중국인에게 주요한 정보 원천으로 통한다. 2019년 기준 월간 모바일 뉴스 앱 활성 이용자(monthly activity user: MAU)가 6억 9300만 명에 달했으며, 텐센트 뉴스와 진르터우탸오(Toutiao)가 각각 2억 명을 넘어서며 모바일 뉴스 앱 시장을 선도하고 있다[4]. 이에 본 연구는 최근 빠른 속도로 성장해 중국인이 가장 많이 사용하는 뉴스 앱인 진르터우탸오에 주목하였다. 진르터우탸오는 기존 뉴스 앱과는 달리 AI 기술을 기반으로 이용자의 구독 패턴이나 SNS의 정보 등을 파악해 개인에게 맞춤화된 뉴스를 추천한다[1]. 철저히 뉴스 제공자가 아닌 구독자의 입장에서 뉴스를 제공한다는 차별점을 가지고 있다는 점에서 연구 가치가 높다고 판단하였다.

지금까지의 모바일 뉴스 관련 연구를 살펴보면, 주로 모바일 뉴스의 정보품질[5]이나 모바일 뉴스 앱의 품질요인[6] 등과 같이 서비스 특성 측면에 초점이 맞추어져 있을 뿐, AI가 접목된 기술로서의 뉴스 앱에 대한 연구는 부족한 실정이며, 이용자 측면에서 접근한 연구 역시 찾아보기 힘들다[4][7]. 따라서 뉴스 이용자들이 AI 기술이 포함된 뉴스를 수용할 것인지, 수용한다면 어떠한 특성 때문에 수용하는지를 밝히는 것이 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

이에 본 연구에서는 중국 AI 기반 뉴스 앱인 진르터우탸오의 수용과정을 살펴보기 위해 확장된 기술수용모델(extended Technology Acceptance Model: eTAM)을 이론적 프레임으로 적용하였다. TAM은 정보기술 수용에 대한 높은 설명력과 타당성이 검증된 모델로 평가받는다[8]. 이후 다양한 연구영역에서 설명력을 보다 높이기 위해 정보기술 특성에 맞는 외부변수와 신념변수가 추가되어 활발하게 연구되어왔다[8][9]. 본 연구에서도 문헌 연구를 통해 TAM의 주요 신념변수에 영향을 미치는 외부변수로 AI 뉴스 앱의 특성을 추가하였으며, 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성과 함께 신뢰(trust)를 또 다른 신념변수로 추가함으로써 TAM의 확장을 시도하였다. 신뢰는 여러 정보기술 분야의 연구에서 주요한 변수로 연구되어왔을 뿐만 아니라[10], 뉴스라는 콘텐츠 특성상 중요한 변수로 작용할 수 있을 것으로 예상하였기 때문이다.

따라서 본 연구는 확장된 TAM을 바탕으로 중국의 AI 기반 진르터우탸오 앱의 특성이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성, 신뢰를 매개로 이용 만족 및 지속이용의도에 영향을 미치는지를 검증하고자 하였다. 이를 통해 새로운 정보기술인 AI 뉴스 앱 수용에 영향을 미치는 요인을 실증함으로써 이론적, 실제적 함의를 제공하는 데 연구의 의의가 있다.

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구방법

3-2 주요변인의 측정

본 연구의 주요변인들을 측정하기 위해 리커트 7점 척도(1=전혀 그렇지 않다 ~ 7=매우 그렇다)를 사용하였다. AI 뉴스 앱 특성으로서 정확성은 선행연구[30][31]를 토대로 ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 명확한 정보를 제공해준다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱에서 제공되는 뉴스는 정확하다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 뉴스검색 정확률이 높다’의 3개 문항을 측정하였다(α=.873). 최신성은 선행연구[5][31]를 토대로 ‘뉴스 앱은 최신 뉴스를 제공한다’, ‘뉴스 앱 내 업데이트가 잘 이루어진다’, ‘뉴스 앱의 시스템적인 측면에서 기술적인 업데이트가 잘 이루어진다’의 3개 문항을 측정하였다(α=.875). 개인화 추천은 선행연구[37][38]에서 사용한 ‘나의 취향에 따라 적절한 뉴스를 제공한다’, ‘나에게 최적화된 뉴스를 제공한다’, ‘나의 위치를 기반으로 뉴스를 추천한다’, ‘나의 이용 패턴을 통해 뉴스를 추천한다’의 4개 문항을 측정하였다(α=.924).

TAM의 신념변수로서 인지된 유용성은 선행연구[8][40]를 토대로 ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 나의 뉴스 이용 능력을 향상시켜준다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 나의 뉴스 이용을 효율적으로 만들어 준다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 나의 뉴스 이용을 편리하게 만들어준다’의 3개 문항을 측정하였다(α=.897). 인지된 이용 용이성은 선행연구[8][9]를 토대로 ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 이용하기 편리하다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 뉴스 정보를 획득하는 데 편리하다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 이용방법을 이해하는 데 불편함이 없다’의 3개 문항을 측정하였다(α=.891). 신뢰는 선행연구[20][23]의 연구를 토대로 ‘진르터우탸오 뉴스 앱에서 제공하는 뉴스를 신뢰한다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱은 믿을만한 뉴스를 제공한다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱의 뉴스 작성자들을 신뢰한다’의 3개 문항을 측정하였다(α=.892).

본 연구의 결과변수로서 이용 만족과 지속이용의도는 Bhattacherjee(2001)의 연구를 토대로 본 연구에 맞게 수정하였다[40]. 이용 만족은 ‘이용 전의 기대가치를 충족시킨다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱 이용은 만족스럽다’, ‘진르터우탸오 뉴스 앱에서 얻게 되는 정보는 만족감을 가져다 준다’의 3개 문항을 측정하였으며(α=.914), 지속이용의도는 ‘진르터우탸오 뉴스 앱을 계속 사용할 의사가 있다’, ‘다른 뉴스 앱 보다 진르터우탸오 뉴스 앱을 계속 이용할 의도가 있다’의 2개 문항을 측정하였다(α=.887). 따라서 본 연구모형은 다음 <그림 1>과 같다.

Fig. 1.

Research Model

Ⅳ. 연구결과

4-2 집중타당도 및 판별타당도 검증

측정항목들의 집중타당도 및 판별타당도를 검증하기 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis: CFA)을 실시하였다. <표 1>의 집중타당도는 하나의 잠재요인과 두 개 이상의 측정 문항과의 상관관계 정도라고 할 수 있다[5]. 이를 위해 평균분산추출(Average Variance Extracted: AVE)과 개념 신뢰도(Composite Reliability: CR)를 확인하였다. AVE와 CR값이 각각 권고 기준치인 .50과 .70보다 높아 집중타당도를 만족한 것으로 나타났다.

Table 1.

Convergent Validity for Each Construct

판별타당도는 한 잠재요인이 다른 잠재요인들과 얼마나 다른지를 평가하는 기준이다[5]. 이는 잠재요인 간 측정하는 것이 달라야 함을 의미한다. 측정모형이 판별타당성을 만족하는지 파악하기 위해 8개 잠재요인에 대한 평균분산추출 값과 잠재요인 간의 상관관계의 제곱값을 비교하였다. <표 2>에서 확인할 수 있듯이 AVE값이 잠재요인 간 상관계수의 제곱값보다 높은 것으로 나타나 판별타당도 역시 확보한 것으로 판단하였다.

Table 2.

Discriminant Validity for Each Construct

4-3 가설검증결과

본 연구에서는 AI 뉴스 앱의 정확성과 최신성, 개인화가 인지된 유용성과 인지된 용이성, 신뢰를 거쳐 이용 만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 가설로 설정하였다. 총 14개의 연구가설이 포함된 인과모형을 검증하기 위해 구조방정식모델(Structural Equation Model: SEM)을 이용하여 분석을 실시하였다. SEM은 다수의 독립변인과 종속변인 간 인과관계를 동시에 추정하는 것이 가능하기 때문에 복잡한 인과모델 분석에 적합하다[5]. 모형적합도 지수와 가설검증결과는 <표 3>과 같다.

Table 3.

Summary of Hypotheses Testing Results

먼저 AI 뉴스 앱의 특성이 인지된 유용성에 미치는 영향을 살펴보면, 정확성(β=.22, p<.05)과 개인화 추천(β=.25, p<.05), 인지된 이용 용이성(β=.36, p<.01)이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최신성 역시 정적인 영향을 보여주었지만 통계적으로 유의한 수준은 아닌 것으로 나타났다. 두 변인의 상대적 영향력을 살펴보면 인지된 이용 용이성이 인지된 유용성에 가장 영향을 크게 미치고 있었다. 결과적으로 인지된 유용성에 미치는 영향을 살펴본 가설 중 가설1과 가설7, 가설10은 채택되었지만 최신성에 대한 가설4는 기각되었다.

다음으로 AI 뉴스 앱의 특성이 인지된 이용 용이성에 미치는 영향을 살펴본 결과, 최신성(β=.36, p<.01)과 개인화 추천(β=.41, p<.001)이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 정확성은 용이성에 유의한 영향이 나타나지 않았다. 인지된 용이성에 미치는 상대적 영향은 개인화 추천이 최신성에 비해 더욱 높은 것으로 나타났다. 따라서 인지된 용이성에 미치는 영향을 살펴본 가설 중 가설5와 가설8은 채택되었지만 가설2는 기각되었다.

또한, 본 연구에서 새로운 신념 변수로 설정한 뉴스 앱 신뢰에는 정확성(β=.66, p<.001)과 개인화 추천(β=.26, p<.01)이 정적인 영향을 보여주었던 반면, 최신성의 영향을 유의하지 않은 것으로 나타났다. 뉴스 앱 신뢰에는 두 변인 중 정확성이 개인화 추천에 비해 더욱 영향이 큰 것으로 확인되었다. 따라서 뉴스 앱 신뢰에 영향를 미치는 가설 중 가설3과 가설9만 채택되었으며, 가설6은 기각되었다.

한편 유용성과 용이성, 뉴스 앱 신뢰가 이용 만족에 미치는 영향을 살펴본 결과, 모든 변인이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 변인들의 상대적 영향력은 인지된 용이성(β=.56, p<.001), 인지된 유용성(β=.20, p<.05), 뉴스 앱 신뢰(β=.17, p<.05) 순으로 나타났다. 마지막으로 지속이용의도에는 이용 만족이 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다(β=.88, p<.001). 따라서 가설11, 가설12, 가설13, 가설14는 모두 채택되었다. 연구에서 설정한 가설검증 결과를 종합하면 <그림 2>와 같다.

Fig. 2.

Hypotheses Testing Result

Ⅴ. 결 론

미디어의 발전이 뉴스소비자들의 이용행태를 바꾸고 있다. ‘모든 사람이 이용하는 뉴스’에서 ‘나만을 위한 뉴스’로 전환되면서 이른바 ‘뉴스의 개별 맞춤 시대’가 도래한 것이다. 본 연구는 뉴스 이용자들의 데이터를 AI 알고리즘에 따라 자동 수집하고 맞춤형 뉴스를 추천해주는 뉴스 앱에 주목하였다. 이에 중국 최대의 AI 뉴스 앱인 진르터우탸오의 특성이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성, 뉴스 앱 신뢰를 거쳐 이용 만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하였다.

주요 연구결과는 다음과 같다. 먼저 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성, 뉴스 앱 신뢰에 서로 다른 AI 뉴스 앱 특성 변인들이 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 신념변수인 인지된 유용성과 뉴스 앱 신뢰에는 정확성과 개인화가 정적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 이는 정보의 정확성이나 개인화된 추천이 인지된 유용성에 영향을 미쳤던 여러 선행연구[27][31]와 일치하는 결과이다. 즉, AI 뉴스가 정확할수록, 개인에게 최적화된 뉴스를 제공할수록 뉴스 앱이 유용하며, 신뢰할만하다고 평가하는 것이다.

한편, 인지된 이용 용이성에는 최신성과 개인화가 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 모바일 뉴스나 모바일 특성을 살펴봤던 기존 선행연구에 부합하는 결과이다[5][33]. 즉, 뉴스 콘텐츠의 업데이트가 잘 이루어진다고 생각하거나 자신에게 맞춤화 뉴스를 제공한다고 지각할수록 뉴스 앱 이용을 쉽고 편리하게 여기는 것이라고 할 수 있다.

외부변수 중 최신성의 경우, 인지된 이용 용이성과는 달리 인지된 유용성에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이는 최신성이 유용성에 영향을 미친다는 기존 뉴스 맥락의 연구나 본 연구의 예측과는 다소 차이가 있는 결과이다. 이에 대해 모바일 특성으로서 정보제공의 신속성이 인지된 이용 용이성에는 정적인 영향을 미쳤지만 인지된 유용성에는 직접적인 영향이 나타나지 않았던 김철중(2017)의 연구가 설명에 도움이 될 수 있을 것이다. 모바일 특성상 개인의 위치 기반 정보를 활용해 전달되는 신속한 정보가 정보 이용 측면에서는 이용 용이성을 높일 수 있지만 유용성에는 직접적으로 연결되지 않는다는 것이다. 이를 본 연구에 적용해 보면, AI 뉴스 앱을 통해 최신 업데이트 뉴스를 푸시받는 이용자들은 뉴스 앱 서비스의 편의성을 느낄 수 있지만 다양한 개인정보를 활용해 신속하게 뉴스를 제공한다고 해서 AI 뉴스 앱을 유용하다고 평가하지만 않는 것으로 추정된다. 최근 행안부나 기상청, 지자체 등이 발송하는 재난 문자가 하루에도 수없이 푸시되면서 수신 거부하는 사례가 증가하고 있다는 결과[44]도 동일한 맥락으로 해석할 수 있다. 위치를 기반으로 한 신속한 재난정보가 정보 수신 측면에서는 편리함을 느낄 수 있는 반면에, 경각심을 낮추거나 문자 수신에 대한 피로도를 높이는 데 작용함으로써 AI 뉴스 앱의 유용성을 낮게 평가했을 가능성을 배제할 수 없다. 이러한 추정에도 불구하고 명확히 해결되지 않은 부분에 대해서는 후속연구를 통해 밝힐 필요가 있을 것이다.

마지막으로 이용 만족에는 본 연구의 이론적 모델인 확장된 TAM의 주요 신념변수인 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성, 뉴스 앱 신뢰가 모두 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 인지된 이용 용이성의 영향이 가장 큰 것으로 확인되었다. 또한, 이용 만족은 지속이용의도에 강한 정적 영향을 보여주었다. 이는 중국 대학생들의 스마트폰 뉴스 앱 연구을 연구했던 기존 선행연구[16] 등과 동일한 결과이다. 즉, AI 뉴스 앱의 인지된 유용성과 이용 용이성, 뉴스 앱의 신뢰도는 이용 만족 및 지속적인 이용의도를 높이기 위한 중요한 선행변인이라고 할 수 있다.

본 연구의 학문적 시사점은 다음과 같다. 먼저 확장된 TAM이 AI 뉴스 앱 이용맥락에서도 적용 가능하다는 것을 밝혔다. 외부변수로서 뉴스 앱이 제공하는 뉴스 콘텐츠의 정확성과 최신성, 개인화 추천이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성, 뉴스 앱 신뢰의 주요한 예측 변인임을 확인하였다는 점에 연구의 의의를 둘 수 있다. 특히, 개인화 추천 특성은 TAM의 모든 신념변수에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 개인화 추천이 AI 관련 연구에서 이용 만족이나 지속이용의도를 설명할 수 있는 핵심 변수로 고려되어야 할 필요가 있음을 시사한다.

또한, 뉴스 앱 신뢰는 확장된 TAM의 이용 만족과 지속이용의도에 직·간접적으로 영향을 미치는 주요변인임을 확인하였다. 이는 추천서비스 플랫폼 특성 중 신뢰성이 뉴스 이용 만족도를 높였다는 배현진과 이상우(2020)의 연구와 부합하는 결과이다[45]. 즉, AI 뉴스 앱과 같은 새로운 기술에 적용에 있어서 이용 만족이나 지속이용의도를 높이는 데 신뢰가 중요하게 작용한다는 점을 보여주었다. 이러한 결과는 일반적인 정보기술 분야뿐만 아니라 저널리즘 맥락에서의 이용 만족을 높이기 위해서 인지된 유용성이나 인지된 이용 용이성과 함께 신뢰를 고려할 필요성을 밝혔다는 점에서 학술적 의의를 더한다.

학문적 시사점을 통해 도출된 실제적 시사점은 다음과 같다. 우선 정확성 측면에서 AI가 편집한 뉴스 콘텐츠가 이용자들이 원하는 정보에 부합되어야 한다는 점이다. 즉, 뉴스 앱 개발자들은 뉴스 콘텐츠의 정확성을 보다 높이기 위해서는 이용자가 입력한 검색어와 검색결과 간의 일치성을 높일 수 있는 기술을 개발하는 것이 중요하다. AI 뉴스 앱의 정확한 정보는 일차적으로 이용자들에게 서비스의 유용함이나 신뢰를 형성하기 촉매제가 될 수 있다. 또한, 이러한 학습 효과가 꾸준히 누적된다면 이용자들로 하여금 AI 뉴스 앱에 대한 이용 만족과 지속이용의도를 높이는 데 긍정적으로 작용할 수 있을 것이다.

또한, 최신성을 높이기 위해서는 AI 뉴스 앱의 업데이트가 꾸준히 지속적으로 이루어질 필요가 있다. AI 뉴스 앱은 인간 편집자와는 달리 실시간으로 뉴스를 편집하고 제공하기 때문에 새로운 정보의 유통 속도가 훨씬 빠르다. 하지만 최신성이 지나치게 강조되면 또 다른 외부변수인 정확성과 충돌이 일어날 수 있다. 잘못된 정보로 인한 해악을 줄이기 위해서는 업데이트의 성능 개선뿐만 아니라 AI 뉴스 앱의 오류를 모니터링하거나 시스템을 관리할 수 있는 장치를 마련하는 것이 중요할 것으로 생각된다.

한편 본 연구에서 중요성이 부각된 개인화 추천서비스를 AI 뉴스 앱의 핵심적인 기능으로 관리해야 한다는 점을 들 수 있다. 최근 뉴스나, 음악, 영상 플랫폼 사업자들이 이용자들의 체류 시간을 늘리기 위해 개인화 추천서비스를 강화하는 데 주력하고 있다[45]. 따라서 개인을 식별할 수 있는 정보 활용은 제한해야 하지만 사이트 접속기록이나 검색기록, 서비스 이용기록, 관심분야, 구매내역 등의 활용은 산업의 부흥 측면에서 권할 필요가 있다는 차영란(2018)의 주장을 고려해 볼 만하다[11]. 뉴스 서비스 제공업체 역시 이용자가 뉴스 콘텐츠를 소비한 즉시 유사한 콘텐츠를 추천함으로써 이용자들의 시간 점유율과 만족도를 높인다면 지속적인 이용의도에 긍정적으로 작용할 수 있을 것으로 판단된다.

마지막으로 이용 용이성이 신뢰에 가장 영향을 크게 미치는 변인이라는 점을 감안했을 때, 이용 용이성을 높이는 기능이나 디자인이 필요할 것으로 생각된다. 여러 통계수치가 제시하듯 신기술을 다루는 데 익숙한 2030 세대와는 달리 고연령층일수록 신기술의 접근과 이용에 제약이 따른다. 따라서 조작이 보다 용이하고 직관적으로 이용할 수 있도록 이용자 인터페이스(user interface: UI)나 이용자 경험(user experience: UX) 측면을 개선한다면 젊은 세대뿐만 아니라 새로운 기술이 익숙하지 않은 세대에게도 어필할 수 있을 것으로 생각된다.

여러 학문적, 실제적 시사점에도 불구하고 다음의 연구 한계점을 가지고 있다. 먼저, 본 연구는 AI 뉴스 앱이 가장 활성화되어 있는 중국의 이용자를 대상으로 연구를 진행하였지만 중국 이용자들의 경험을 국내 이용자들에 그대로 적용하기는 다소 무리가 있다. 비록 중국이 우리나라와 동일한 유교 문화권에 속해 있다고 하더라도 서로 다른 사회체제와 언론의 이념적 가치가 다를 수 있기 때문이다[43]. 또한, 본 연구에서는 다양한 연령층을 아우르려 했지만 20-30대 비중이 80% 정도를 차지하고 있어 연구결과를 전 연령대에 적용하는 데에도 주의를 필요로 한다. 그럼에도 불구하고 AI 뉴스 앱이 정착되어 활발하게 이용 중인 중국인 대상의 연구결과는 국내 AI 기반 제품(스마트 스피커, AI 비서, 챗봇 등)에 유용한 지침을 제공할 수 있을 것이다.

본 연구에서 고려하지 않았던 AI 뉴스 앱 지속이용의도에 영향을 미칠 수 있는 기술수용 관련 모델 변인들이 존재할 수 있다. 최근 AI 및 로보틱스의 자동화 프로세스에 의해 개인정보 활용 시, 개인의 프라이버시 침해나 저작권, 가짜뉴스, 명예훼손 문제가 부상하고 있다[3]. 개인화 서비스의 혜택 및 유용성과 프라이버시 침해 사이의 긴장 관계로서의 ‘개인화-프라이버시 역설’을 야기할 수 있는 것이다[35]. 따라서 AI가 정보를 수집하고 뉴스를 편집하는 과정에서 나타날 수 있는 윤리적 문제나 프라이버시 침해 위험과 같은 변인들의 영향력을 추가로 검증한다면 AI 뉴스 앱의 지속이용의도를 이해하는 데 보다 풍부한 시사점을 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

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