[ Article ]

Journal of Digital Contents Society - Vol. 25, No. 9, pp.2551-2562

ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)

Print publication date 30 Sep 2024

Received 10 Jul 2024 Revised 13 Aug 2024 Accepted 29 Aug 2024

DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2024.25.9.2551

틱톡 유료 서비스의 만족도와 지속사용의도에 관한 연구: UTAUT2 모델과 크리에이터 속성의 역할을 중심으로

유열¹ ; 남인용²^{, *}

1부경대학교 미디어커뮤니케이션학과 박사
2부경대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수

TikTok Paid Service Satisfaction and Continuous Use Intention: A Survey Focusing on the UTAUT2 Model and Creator Attributes

Yue Liu¹ ; Inyong Nam²^{, *}

1Ph.D. Department of Media Communication, Pukyong National University, Busan 48513, Korea
2Professor, Department of Media Communication, Pukyong National University, Busan 48513, Korea

Correspondence to: ^*Inyong Nam Tel: +82-51-629-5483 E-mail: tarzan@pknu.ac.kr

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초록

최근 인터넷과 디지털 기술의 급속한 발전으로 미디어 산업은 엄청난 변화를 겪고 있다. 본 연구는 이러한 배경에서 틱톡 유료 서비스 사용자의 지속적인 사용 의도와 시청 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. UTAUT2 모델을 기반으로 성과기대 등의 요소와 크리에이터 속성, 콘텐츠 몰입이 시청 만족도에 미치는 영향을 조사하였다. 설문조사 데이터를 구조 방정식으로 분석한 결과, UTAUT2 모델의 모든 요소가 시청 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 특히 성과기대와 오락적 동기가 큰 영향을 미쳤다. 크리에이터 속성 중에서 매력성은 시청 만족도와 콘텐츠 몰입에 유의미한 영향을 미쳤고, 다른 특성들은 콘텐츠 몰입을 통해 만족도에 영향을 미쳤다. 콘텐츠 몰입은 만족도를 높여 지속적인 사용 의도로 이어졌다. 본 연구는 틱톡 운영자와 크리에이터가 사용자 경험을 개선하고 유료 서비스 가치를 극대화하는 전략을 수립하는 중요한 시사점을 제공한다.

Abstract

With rapid digital transformation, the media industry has undergone significant changes. This study analyzes the factors influencing the continuous usage intention and viewing satisfaction of TikTok's paid service users. Using the UTAUT2 model, it examines the effects of performance expectancy, effort expectancy, and social influence, as well as the impact of creator attributes and content flow on viewing satisfaction. Structural equation modeling reveals that UTAUT2 factors positively impact viewing satisfaction, with performance expectancy and hedonic motivation being the most significant. Creator attractiveness affects both viewing satisfaction and content flow, while credibility, expertise, intimacy, and similarity enhance viewing satisfaction through content flow. Content flow increases satisfaction, which in turn leads to continuous use intention. This study provides insights for TikTok to improve user experience and maximize the value of its paid services.

Keywords:

TikTok, UTAUT2, Paid Service, Content Flow, Satisfaction

키워드:

틱톡, 확장된 통합기술수용모형, 유료 서비스, 콘텐츠 몰입, 만족도

Ⅰ. 서 론

최근 인터넷과 디지털 기술의 급속한 발전으로 미디어 산업은 엄청난 변화를 겪고 있다. 인터넷의 보편화와 스마트폰 사용 시간의 급증으로 스마트폰 플랫폼은 일상생활에 필수적인 매체로서 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 콘텐츠는 디지털 방식으로 제작, 유통, 소비될 수 있는 다양한 형식의 제품을 의미한다. 여기에는 동영상 파일, 이미지 파일, MP3 음악 파일, 멀티미디어 서적 등이 포함된다. 이와 같은 디지털 콘텐츠는 디지털 형식으로 존재하며, 유통과 소비 또한 디지털 방식으로 이루어진다. SNS(Social Networking Service) 및 OTT(Over-The-Top) 플랫폼은 급속히 성장하며 사용자들이 디지털 콘텐츠를 소비하는 방식에 큰 변화를 가져왔다. 이러한 변화 속에서 스마트폰을 이용한 다양한 서비스와 정보 기술 환경의 변화로 인해 사람들은 지식 습득이나 레저를 위해 휴대전화에서 정보를 얻는 경우가 많아지고 있다. 다양한 기능을 결합한 플랫폼이 등장했고, 특히 스마트폰의 대중화로 인해 '짧고, 빠르고, 직접적인' 숏폼 콘텐츠가 사람들의 일상적인 요구를 충족시키고 있다. 5G, 인공지능 등 신기술은 숏폼 콘텐츠 창작을 더 쉽고 효율적으로 만들었고, 중국에서 틱톡(TikTok)은 SNS와 OTT가 결합된 대표적인 디지털 콘텐츠 플랫폼으로 자리 잡았다. 틱톡은 동영상 파일을 중심으로 디지털화된 콘텐츠를 제공하며, 사용자들이 제작한 콘텐츠가 디지털 형태로 유통되고 소비되는 대표적인 사례이다. 2023년 제51차 CNNIC '중국 인터넷 발전 현황 통계 보고서'에 따르면, 중국 숏폼 동영상 사용자 규모는 10억1200만 명에 달하며, 틱톡의 월간 활성 사용자는 7억4300만 명에 이른다. 숏폼 플랫폼에서 다양한 디지털 콘텐츠는 사용자들에게 큰 인기를 끌고 있으며, 크리에이터들은 플랫폼의 콘텐츠를 풍부하게 하고 시청자들의 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 한다[1],[2]. 그러나 크리에이터들은 수익 모델에서 많은 도전에 직면해 있으며, 광고 수익 모델의 불공정성과 불합리성으로 인해 창작 압박과 표절 문제에 직면하고 있다[3],[4]. 이러한 문제를 해결하기 위해 유료 서비스가 중요한 역할을 할 수 있다. 중국 경제망 보도에 따르면, 틱톡은 이전에는 영상이 완전히 무료로 제공되었으나, 2023년 유료 서비스 기능을 도입하여 새로운 수익 모델을 시도하면서 기존의 틱톡 사용자 경험과 크게 다른 새로운 패러다임을 제시하고 있다[5]. 유료 서비스는 사용자들에게 더 높은 만족도를 제공하며, 크리에이터들이 광고에 의존하지 않고 안정적인 수익을 창출할 수 있게 한다. 또한, 유료 서비스는 플랫폼이 더 엄격한 모니터링 시스템을 구축하여 표절 콘텐츠의 유통을 효과적으로 막을 수 있게 한다. 결과적으로, 이는 크리에이터와 플랫폼 모두의 수익을 증대시키고, 지속 가능한 창작 생태계를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것이다.

본 연구는 틱톡 유료 서비스 이용자의 지속적인 사용 의도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보기 위해 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)의 요소와 크리에이터 속성이 시청자 만족과 콘텐츠 몰입을 통해 지속적 이용의도에 영향을 미치는 모형을 제시하고 분석하였다. 이를 통해 플랫폼의 사용자 경험을 향상시키고, 크리에이터와 플랫폼 간의 상호작용을 최적화함으로써 궁극적으로 크리에이터와 플랫폼의 수익을 증가시키고 유료 서비스의 만족도를 높이는 데 기여하고자 한다.

Ⅱ. 본 론

2-1 UTAUT2 이론

확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)는 개인의 기술 수용과 관련된 다양한 요소에 대한 포괄적인 설명을 제공하기 위해 Venkatesh가 UTAUT 이론을 기반으로 개발한 정보 시스템 관련 기술의 수용 및 활용에 대한 더 포괄적인 이론이다[5]. UTAUT2는 성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 오락적 동기, 가격 효용성, 습관 등의 7가지 변수를 포함하여 일반적인 소비 상황에서 기술 수용 의도와 활용에 대한 높은 예측력을 가진 모델이다. 호텔 키리스 시스템(Keyless System in Hotel)의 소비자 사용 의도 연구에서 성과 기대, 사회적 영향, 즐거움 동기, 습관, 시스템 관련 프라이버시, 인지 위험이 사용 의도에 유의하게 긍정적인 영향을 미친다는 결과가 나왔다[6]. 모바일 배달 프로그램 사용 중 성과 기대, 사회적 영향, 습관이 소비자의 행동 의사에 긍정적인 영향을 미친다는 연구도 있다[7]. 모바일 호텔 예약 서비스 이용 시 성과 기대, 노력 기대, 촉진 조건이 모바일 호텔 서비스의 지속 의도에 긍정적인 영향을 미친다는 연구도 진행되었다[8]. 성과 기대, 즐거움 동기 및 촉진 조건 요인이 사용 태도에 긍정적인 영향을 미치고, 사용 태도가 사용 의향에 긍정적인 영향을 미친다는 연구 결과도 있다[9]. 최근 인터넷과 디지털 기술의 급속한 발전으로 다양한 분야에서 기술 수용 모델이 활발히 연구 되고 있다. 특히 UTAUT2는 인터넷 쇼핑몰, 모바일 뱅킹, 스마트워치, 자율주행 차량, VR 기기 등 무형의 인터넷 및 모바일 플랫폼 서비스와 유형의 최신 기술 제품 연구에 널리 적용되고 있다. 이러한 다양한 응용 분야는 틱톡 유료 서비스와 같은 최신 디지털 플랫폼에서도 UTAUT2 모델이 효과적으로 적용될 수 있음을 시사한다.

2-2 크리에이터 속성

1인 미디어는 틱톡 플랫폼에서 콘텐츠를 생산하는 핵심적 형식으로, 개인이 SNS와 온라인 플랫폼을 기반으로 콘텐츠를 제작하고 이용자와 상호작용할 수 있는 미디어이다[10].이는 라이브 전자상거래, 관광, 교육 등 다양한 산업 분야와 융합될 수 있으며, 전후방 연계 활용도가 높은 산업이라는 장점을 가지고 있다[11]. 또한, 1인 미디어는 개인이 콘텐츠를 생산하고 이용자와의 상호작용을 통해 부가가치를 창출하는 매체로, 이용자는 크리에이터와 소통하며 콘텐츠를 소비할 수 있다.

콘텐츠의 유익성과 재미는 소비자의 정서적 반응과 행동에 영향을 미쳐, 게시물에 '좋아요'를 누르거나 댓글을 달고 공유할 가능성을 높인다[12]. 이러한 반응은 인플루언서 마케팅에서도 중요한 요소로 작용하며, 일반적으로 유튜브 마케팅에서는 유명인과 일반인의 광고 효과 차이가 크지 않지만, 특정 분야에서는 일반 인플루언서가 유명인보다 더 높은 광고 효과를 발휘할 수 있다[13]. 이는 또한 크리에이터의 수와 열정을 크게 증가시킬 수 있다. 관련 연구 [14]에서는 1인 미디어의 콘텐츠를 정보 및 기능 중심의 합리적 콘텐츠와 감성적, 거래적 콘텐츠로 구분하고 사용자 참여와의 관계를 분석하였다. 또한, [15] 연구는 유튜브 채널에서 제공하는 콘텐츠의 신뢰성과 유용성이 소비자의 구매 태도와 의도에 미치는 영향을 강조하고 있다.

인터넷 개인 방송을 시청하는 주요 이유는 오락성, 창의성, 정보성 순으로 중요하며, 콘텐츠의 신뢰성, 창의성, 유희성은 추천 및 재구매 의도와 높은 상관성을 가진다고 보고되었다[16]. 크리에이터는 소비자 구매 의도에 긍정적인 영향을 미치며, 1인 미디어 콘텐츠의 정보성, 오락성, 신뢰성은 소비자의 만족도, 구매 및 공유 의도에 유의미한 영향을 미친다고 설명된다[17]. 또한, 유튜브 크리에이터가 콘텐츠에 대한 전문성을 보유하는 것이 소비자와의 지속적인 관계 유지를 가능하게 하며, 콘텐츠의 창의성, 전문성, 유희성 및 홍보성은 소비자 몰입, 만족 및 지속적 이용 의도와 큰 관련이 있음을 나타내고 있다[18]. 크리에이터의 중요성과 크리에이터 속성의 차이가 소비자를 다양한 측면에서 끌어들일 수 있음을 보여준다.

틱톡과 같은 1인 미디어 플랫폼에서 콘텐츠의 생산과 상호작용은 중요한 역할을 한다. 특히, 틱톡의 크리에이터들은 차별화된 정보와 재미를 제공하여 사용자와의 지속적인 관계를 형성하고 있으며, 이는 소비자 참여와 행동에 긍정적인 영향을 미친다. 크리에이터는 소비자와의 신뢰를 바탕으로 한 다양한 콘텐츠를 통해 소비자의 참여와 만족도를 높이고, 이는 플랫폼의 활성화와 지속적인 이용으로 이어진다. 본 연구에서는 이러한 크리에이터 속성을 분석 변수로 활용하여 틱톡 유료 서비스의 성공적인 도입과 확대에 대한 영향을 검증하고자 한다.

2-3 콘텐츠 몰입

몰입의 개념은 [19]의 연구에서 처음 확립되었으며, 이는 어떤 일이나 과제 등에 완전히 몰입하여 최적의 기능을 수행하거나 자신의 존재조차 느끼지 못하는 상태를 의미한다. 이러한 상태는 플로우(flow) 또는 간여(engagement)로도 불리며, 이후 많은 연구에서 사용자의 몰입 경험을 묘사하는 데 사용되었다[19]. 몰입 이론에 따르면 사람들은 특정 경험에 대한 몰입 상태가 형성될 때 그 상태를 지속하는 경향이 있으며, 몰입 상태를 유지하지 못하면 불안이나 지루함 등의 부정적인 감정을 경험하게 되어 그 상태에서 벗어나려는 경향을 보인다[19]. 몰입 경험을 숙련도와 도전이 일정 수준 이상에서 균형을 이루는 상태로 정의하고 있다.

마케팅 분야에서 몰입은 기업이 소비자와 장기적인 관계를 유지하는 데 필수적인 요소로 인식되며, 온라인 환경에서 사용자 행동을 설명하는 주요 변수 중 하나로 언급된다. 몰입형 체험은 온라인 쇼핑 과정에서 느끼는 즐거움으로도 파악되며, 최근 숏폼 등 뉴미디어 플랫폼의 등장으로 몰입 경험을 이러한 상황에 적용한 연구도 있다. 서머리 콘텐츠를 사용해본 유튜브 이용자를 대상으로 몰입 경험이 즐거움, 집중력, 시간 왜곡(time distortion) 등의 요소와 어떻게 연관되는가를 살펴보았다[20].

몰입은 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 설명하는 유용한 도구이며, 초기 하이퍼미디어 환경에 이 개념을 적용하여 네트워크 사용자의 네트워크 탐색 모델을 제안하였다. 추천 서비스 플랫폼(네이버뉴스·멜론·유튜브)을 이용해본 이들을 대상으로 몰입 경험의 역할을 입증하였으며, 유튜브 여행 콘텐츠를 이용해본 이들을 대상으로 즐거움과 시간 왜곡 요인이 주요 몰입 요인임을 밝혔다[21],[22]. 틱톡에 숏폼 동영상은 짧은 길이로 정보를 간결하게 전달해 사용자가 다양한 주제를 빠르게 탐색하고 소비할 수 있게 하며, 이를 통해 사회적 실재감과 몰입감이 증가한다[23].

인터넷 환경의 발달로 SNS 이용자의 콘텐츠 몰입에 관한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 몰입은 특정 대상이나 상황에 관심과 집중을 기울이는 정도로 정의되며, 특정 상황에 집중하여 긍정적인 감정을 느끼는 상태를 의미한다. 몰입 상태에서는 특별한 노력 없이도 집중이 잘 되며 즐거움을 느끼게 되는데, 이는 명확한 목표에 직면할 때 더욱 즉각적으로 발생하며, 행동의 동기를 부여하고 도전을 증가시키는 특성을 지닌다[25]. 다양한 미디어 채널의 복잡성으로 인해 광고 회피가 유발됨에 따라, 메시지에 집중하게 하고 관심을 끌어내는 것이 중요해졌으며, 이로 인해 콘텐츠 몰입은 광고 효과를 측정하는 중요한 변수가 되었다[20]. 콘텐츠가 유발한 감정이 콘텐츠 몰입을 매개하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 콘텐츠 몰입이 통제된 상태에서는 감정이 광고 태도에 미치는 직접적인 효과가 유의하지 않아 콘텐츠 몰입이 완전 매개 효과를 갖는 것으로 확인되었다[24].

몰입 경험이 발생하면 사용자들은 자신이 하고 있는 활동에 강한 몰두감을 느끼며, 이 과정에서 시간 왜곡 현상이나 주변 환경과의 단절을 경험하게 된다. 이러한 몰입 경험은 사용자로 하여금 특정 콘텐츠나 서비스에 지속적으로 참여하게 만드는 요인으로 작용한다. 따라서, 본 연구에서는 틱톡 유료 서비스의 만족도와 지속 사용 의도를 분석할 때 콘텐츠 몰입을 중요한 변수로 포함하였다.

Ⅲ. 연구 방법

3-1 연구 가설

1) UTAUT2 이론과 만족도

논문 [5]는 UTAUT2 이론에서 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 오락적 동기, 가격 효용성, 습관 등 7가지 요소를 포함하여 기술 수용과 사용자 만족도에 중요한 통찰을 제공한다. 사용 만족도에 영향을 미치는 요인을 UTAUT2 모형을 통해 분석하였다. 관광분야에서 옴니채널 서비스의 구매의도에 미치는 요인을 UTAUT2 모형을 적용하여 분석하였으며, 성과기대와 오락적 동기가 사용 만족도에 가장 큰 영향을 미치고 사용 만족도가 높을수록 재사용 의도가 증가한다고 밝혔다[26]. UTAUT2의 요소들이 사용의도에 유의한 영향을 미친다고 밝혔고, AR 시청 시 UTAUT2의 요소들이 만족도에 유의한 영향을 미친다고 발견하였다[27]. 이 연구들은 모두 UTAUT2 이론을 접목하여 다양한 분야에서 여러 주제들을 살펴보았는데, 본 연구에서는 선행연구들을 종합하여 틱톡 유료 서비스 이용에 대한 연구에 UTAUT2 이론을 적용하고자 하였다. 본 연구는 이러한 선행 연구들을 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다:

H1: UTAUT2 모델의 요소는 시청 만족도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

2) 크리에이터 속성과 만족도 및 콘텐츠 몰입

크리에이터의 신뢰도와 친밀감이 사용자 시청 만족도에 유의미한 영향을 미친다고 밝혔다[28]. 1인 게임방송에서 참여 정도가 높은 소비자 집단의 경우, 크리에이터 속성이 이용 후 만족도에 영향을 미친다고 하였다[29]. 유튜브 먹방 채널 크리에이터의 매력성과 전문성이 시청 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다고 보고하였다[30]. 유자함과 김영빈은 AR 오프라인 전시의 콘텐츠 품질이 관람 만족도에 유의미한 영향을 미친다고 밝혔다[31]. 1인 미디어 콘텐츠의 특성, 크리에이터 속성, 그리고 콘텐츠가 유발한 감정이 콘텐츠 만족도 및 몰입에 유의미한 영향을 미친다고 보고하였다[24]. 이러한 연구들은 크리에이터 속성이 사용자 시청 만족도와 콘텐츠 몰입에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 시사한다.

H2: 크리에이터의 속성은 사용자 시청 만족도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
H3: 크리에이터의 속성은 사용자 콘텐츠 몰입에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

3) 콘텐츠 몰입

몰입 원리는 학습 동기를 촉진하여 학습자의 자기 효용성을 높일 수 있다. 콘텐츠의 신뢰도가 몰입에 긍정적인 영향을 미치며, 몰입이 사용자 시청 만족도와 밀접한 관련이 있음을 보여준다[32]. OTT 서비스의 콘텐츠 몰입과 시청 만족의 관계를 분석한 결과, 콘텐츠 몰입이 시청 만족에 유의한 영향을 미친다고 밝혔다[33]. 콘텐츠 몰입은 사용자가 플랫폼을 사용할 때 콘텐츠에 대한 깊은 참여와 관심을 의미하며, 이러한 참여는 기술에 대한 사용자의 인식을 촉진하고 기대 이점에 대한 신념을 높일 수 있다. 틱톡의 동영상 분야에서 몰입 이론은 시청자의 몰입이 사용성의 노력 기대와 성과 기대에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구는 콘텐츠 몰입이 사용자 시청 만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 가설을 설정하였다.

H4: 콘텐츠 몰입은 사용자 시청 만족도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

4) 만족도 및 지속적 이용의도

콘텐츠 몰입이 TV 프로그램 만족도에 미치는 영향을 중개하는 역할을 확인하였다[34]. 기술 수용 모델의 내생 변수들이 OTT 만족도에 긍정적인 영향을 미치며, 만족도는 지속적인 사용 의향에 긍정적인 영향을 미친다고 밝혔다[35]. 유튜브 프리미엄 서비스 연구에서 만족도가 소비자의 지속적 이용의도에 정적으로 유의한 영향을 미친다고 밝혔다[34]. 유튜브의 유료 채널멤버십 서비스 연구 결과, 이용만족도가 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다[36]. 이러한 연구 결과들을 바탕으로, 본 연구는 사용자 시청 만족도가 소비자의 지속적 이용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 가설을 제시하였다.

H5: 사용자 시청 만족도는 소비자 지속적 이용의도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

3-2 연구모형

본 연구는 디지털 콘텐츠 플랫폼인 틱톡의 유료 서비스 이용자의 지속적 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 설계되었다. 이를 위해 확장된 통합기술수용모델(UTAUT2)을 기반으로 하여, 틱톡 유료 서비스 콘텐츠의 크리에이터 특성과 콘텐츠 몰입 이론을 도입하였다. 연구모형은 UTAUT2가 제시한 '성과 기대', '노력 기대', '사회적 영향', '촉진 조건', '오락적 동기', '가격 효용성', '습관' 등의 요소를 모두 적용하였다. 또한, 틱톡 유료 서비스 콘텐츠의 크리에이터 특성으로 '신뢰성', '전문성', '매력성', '친밀성', '유사성'을 새로운 독립 변수로 사용하였으며, 콘텐츠 몰입 역시 중요한 독립 변수로 추가되었다. 가설에 따른 본 논문의 연구모형은 그림 1과 같다.

Fig. 1.

Research model

3-3 연구방법

1) 측정척도

본 연구에서는 UTAUT2 모델의 측정 척도를 기존 연구들[37]-[39]을 참고하여 수정 및 보완하였다. UTAUT2 모델의 주요 변수는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 오락적 동기, 가격 효용성, 습관으로 정의되며, 각 변수는 성과기대 4개 항목, 노력기대 4개 항목, 사회적 영향 4개 항목, 촉진 조건 4개 항목, 오락적 동기 3개 항목, 가격 효용성 3개 항목, 습관 4개 항목으로 측정된다. 본 연구는 크리에이터의 다양한 속성(신뢰성, 전문성, 매력성, 친밀성, 유사성)이 사용자 만족도와 콘텐츠 몰입에 미치는 영향을 측정하기 위해 설문조사를 실시하였다. 크리에이터 속성 측면에서 논문[28]과 [40]은 영상 콘텐츠 품질과 크리에이터 속성이 시청자 만족도 및 행동 의도에 미치는 영향을 연구하여 연관성을 검증하였다. 따라서 크리에이터 의 속성을 측정하기 위한 변수는 신뢰성 4개, 전문성 3개, 매력도 5개, 친밀성 4개, 유사성 5개로 구성되며, 이러한 측정 척도는 [28], [40]의 연구를 참고하여 구성된다. 콘텐츠 몰입은 특별한 노력 없이도 집중하여 즐거운 상태에 이르게 하며, 명확한 목표에 직면할수록 더욱 즉각적으로 발생하여 행동의 동기를 부여하고 도전을 증가시킨다[19]. 콘텐츠 몰입을 측정하기 위해 사용된 측정 척도는 집중하여 보게 된다, 몰입하게 보게 된다, 시간 가는 줄 모르고 보게 된다는 3개의 항목으로 구성되었다. 만족도는 선행 연구의 개념을 바탕으로 문항을 참고하여 4개 항목으로 측정되었으며[41],[42], 지속적 이용의도는 논문 [42]의 정의에 따르면 사용자가 미래에 특정 기술이나 YouTube의 뷰티 콘텐츠 미디어를 지속적으로 사용할 의도나 경향을 의미한다. 지속적 이용의도는 논문 [43], [44]의 연구를 참고하여 4개의 항목으로 측정되었다. 각 문항은 5점 리커트 척도(1=매우 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)를 사용하여 응답자의 인식을 측정하였다. 리커트 척도는 응답자의 주관적인 평가를 수량화하여 분석할 수 있는 장점을 가지고 있어, 다양한 심리적 및 행동적 변수를 평가하는 데 유용하다.

2) 자료수집

본 연구는 틱톡의 유료 서비스 사용 경험이 있는 중국인 시청자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 조사는 2024년 4월 4일부터 4월 24일까지 20일간 진행되었으며, 총 835개의 설문지가 회수되었으나 부성실한 응답을 제외하고 틱톡 유료 서비스를 사용하지 않은 응답을 제거한 후 최종적으로 305개의 설문지를 분석에 사용하였다. 설문지는 모바일 쇼핑의 일반 상황, 인구통계학적 특성, 성격 특성 등 6개 분야 37개 문항으로 구성되었으며, 중국의 온라인 설문조사 전문 사이트 “问卷星”을 통해 배포되었다. 수집된 자료는 SPSS 26.0과 SmartPLS 4.0을 사용하여 빈도 분석, 신뢰도 및 타당도 분석, 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석, 상관관계 분석, 구조방정식 모형 및 경로 분석을 수행하였다. 본 연구는 틱톡 유료 서비스에 대한 만족도 및 콘텐츠 몰입에 영향을 미치는 요인으로 UTAUT2 이론에 따른 요인과 크리에이터 특성 요인을 제시하고, 각 요인들이 콘텐츠 몰입과 만족도을 통해 지속적 이용의도에 미치는 영향을 살펴보았다.

Ⅳ. 분석 결과

4-1 표본의 특성

본 연구의 설문조사 응답자 305명의 인구통계학적 특성은 다음과 같다. 성별은 남성 146명(47.87%), 여성 159명(52.13%)으로 균등하게 분포되었다. 연령대는 20-29세가 126명(41.31%)으로 가장 많았고, 30-39세가 78명(25.57%), 40-49세가 26명(8.52%), 19세 미만이 40명(13.11%), 50-59세가 30명(9.84%), 60세 이상이 5명(1.64%) 순이었다. 소득 수준은 월 80만원 미만이 144명(47.21%), 80-120만원이 67명(21.97%), 120-160만원이 36명(11.80%), 160-200만원이 17명(5.57%), 200만원 이상이 41명(13.44%)으로 나타났다. 학력은 고등학교 졸업 이하가 35명(11.48%), 대학 재학 및 졸업이 240명(78.69%), 대학원 재학 및 졸업이 30명(9.84%)이었다. 하루 평균 이용 시간은 30분 미만이 38명(12.46%), 30-60분이 81명(26.56%), 60-90분이 64명(20.98%), 90-120분이 33명(10.82%), 120분 이상이 89명(29.18%)으로 나타났다. 혼인 상태는 미혼이 216명(70.82%), 기혼이 89명(29.18%)이었다. 이러한 분석을 통해 틱톡 유료 서비스 사용자들의 다양한 배경과 특성을 이해할 수 있다. 구체적인 결과는 표 1과 같다.

Table 1.

Demographic characteristics

4-2 표본의 특성

탐색적 요인분석 결과, KMO 값이 .770으로 데이터가 요인분석에 적합하다고 판단되었다. 주요 요인은 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 오락적 동기, 가격 효용성, 습관, 그리고 크리에이터 속성(신뢰성, 전문성, 매력성, 친밀성, 유사성)으로 구성되었으며, 각 요인의 설명분산은 15.741%에서 73.098%까지 다양하였다. 모든 요인의 Cronbach's α 계수가 0.8 이상으로 나타나 신뢰도가 높았다. 구체적인 결과는 표 2와 같다.

Table 2.

Exploratory factor analysis

본 연구는 예측 관점에서 이론적 틀을 테스트하기 위해 Smart-PLS를 사용하여 구조 모델의 적합성을 평가하였다. 분석 결과, 모든 문항의 외부 적재값이 .700 이상으로 나타나 각 문항이 해당 개념을 제대로 측정하고 있음을 확인하였다. 또한, 크론바흐 알파(CA)와 합성 신뢰도(CR)가 모두 0.70을 초과하여 내적 일관성 신뢰도가 확보되었으며, 평균 분산 추출(AVE) 기준이 0.50을 초과하여 집중타당도가 양호함을 확인하였다. 습관의 문항1과 지속적 이용의도의 문항1은 적재값이 낮아 제거되었으며, 수정 후 모든 잠재 변수들이 신뢰도와 타당도를 충족함을 확인하였다. 구체적인 결과는 표 3과 같다.

Table 3.

Internal consistency reliability

본 연구에서는 Fornell-Larcker 기준을 사용하여 판별 타당도를 평가하였다. 각 변수의 AVE 제곱근이 변수 간 상관관계 중 가장 높은 값보다 커야 판별 타당도가 높다고 판단한다. 표 4의 결과는 모든 변수의 AVE 제곱근 값이 상관 계수보다 높아, 15개 요인 모두가 타 요인들과 구분되는 구성 개념임을 확인하였다. 이는 각 변수들이 고유한 구성을 가지고 있음을 시사하며, 연구모형의 신뢰도와 타당도를 높이는 중요한 역할을 한다. 표 4에서 각 행과 열은 변수 Q1부터 Q15까지를 의미하며, 대각선 원소는 각 요인의 AVE 제곱근 값을 나타낸다. 비대각선 원소는 변수들 간의 상관계수를 보여준다. AVE 제곱근 값이 상관계수보다 높으면, 해당 요인은 다른 요인과 유의하게 구별됨을 의미한다. 표 4의 결과는 모든 변수들이 Fornell-Larcker 기준을 충족하여 판별 타당도를 확보하고 있음을 보여준다.

Table 4.

Fornell-Larcker criterion for discriminant validity

Fig. 2.

Analysis

PLS(Partial Least Squares) 구조 방정식 모델에서 경로 계수의 중요성은 부트스트랩 샘플링 방법을 통해 평가된다. 부트스트랩 샘플링은 원본 데이터에서 무작위로 반복하여 샘플을 추출하는 과정으로, 경로 계수의 통계적 유의도를 검증할 수 있다. 이를 통해 경로 계수의 신뢰 구간을 확인하고, t-값과 p-값을 통해 각 경로의 유의도를 평가한다.

가설 검증 결과를 보면, 성과기대와 만족도 간의 관계(H1-1), 노력 기대와 만족도 간의 관계(H1-2), 사회적 영향과 만족도 간의 관계(H1-3), 촉진 조건과 만족도 간의 관계(H1-4), 오락적 동기와 만족도 간의 관계(H1-5), 가격 효용성과 만족도 간의 관계(H1-6), 습관과 만족도 간의 관계(H1-7)는 p값이 모두 0.05 미만으로 나타나 유의하다고 판명되었다. 반면, 신뢰성과 만족도 간의 관계(H2-1), 전문성과 만족도 간의 관계(H2-2), 친밀성과 만족도 간의 관계(H2-4), 유사성과 만족도 간의 관계(H2-5)는 p값이 0.05 이상으로 나타나 유의하지 않은 것으로 판명되었다. 또한, 매력성과 만족도 간의 관계(H2-3), 신뢰성과 콘텐츠 몰입 간의 관계(H3-1), 전문성과 콘텐츠 몰입 간의 관계(H3-2), 매력성과 콘텐츠 몰입 간의 관계(H3-3), 친밀성과 콘텐츠 몰입 간의 관계(H3-4), 유사성과 콘텐츠 몰입 간의 관계(H3-5), 콘텐츠 몰입과 만족도 간의 관계(H4), 만족도와 지속적 이용의도 간의 관계(H5)는 모두 p 값이 0.05 미만으로 유의한 것으로 나타났다. 구체적인 결과는 표 5와 같다.

Table 5.

Hypothesis verification results

결론적으로, 신뢰성, 전문성, 친밀성, 유사성이 만족도에 미치는 영향은 유의하지 않았으나, 콘텐츠 몰입에는 유의했다. 콘텐츠 몰입은 만족도에 유의한 영향을 미쳤다. 이는 신뢰성, 전문성, 친밀성, 유사성이 만족도에 미치는 영향에서 콘텐츠 몰입이 완전 매개 효과를 나타내며, 만족도에 유의한 영향을 미치는 매력성은 콘텐츠 몰입이 만족도에 미치는 영향에서는 불완전 매개 효과를 나타낸다는 것을 보여준다. 이러한 결과는 변수들 간의 관계를 이해하는 데 중요한 근거를 제공하며, 추가적인 연구가 필요함을 시사한다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 UTAUT2 모델을 기반으로 틱톡 플랫폼 유료 서비스에서 시청 만족도와 지속적인 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. UTAUT2 모델은 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 오락적 동기, 가격 효용성, 습관 등의 요소가 사용자의 시청 만족도에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 가정에 기반하며, 크리에이터의 속성(신뢰성, 전문성, 매력성, 친밀성, 유사성)이 이용자의 시청 만족도와 콘텐츠 몰입에 유의미한 영향을 미칠 것으로 가정하였다. 틱톡 이용자를 대상으로 한 설문조사를 통해 수집된 데이터를 구조 방정식 모델링을 통해 분석한 결과, UTAUT2 모델의 모든 요소들이 사용자의 시청 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성과기대는 틱톡 유료 서비스가 높은 품질의 콘텐츠와 추가 기능을 제공하여 사용자 만족도를 높이고 지속적인 사용을 촉진하는 것으로 나타났으며, 노력기대는 유료 서비스가 사용이 간편하고 직관적임으로써 사용자 경험을 향상시키고 만족도를 높였다. 사회적 영향은 주변 사람들이 유료 서비스를 사용하거나 추천하는 경우 사용자의 만족도가 높아지는 것으로 나타났으며, 촉진조건은 틱톡이 유료 서비스 사용을 위한 기술적 지원과 자원을 충분히 제공하여 사용자 만족도를 높였다. 오락적 동기는 틱톡의 오락적 성격이 유료 서비스 기능을 통해 사용자에게 더 큰 즐거움을 제공하여 시청 만족도를 향상시키는 것으로 나타났으며, 가격 효용성은 유료 서비스가 지불한 비용 대비 높은 가치를 제공하여 사용자 만족도를 높였다. 습관은 유료 서비스를 일상적으로 사용하는 습관이 사용자 만족도와 지속적 이용 의도를 높이는 것으로 나타났다. 크리에이터 속성 중 매력성은 사용자 시청 만족도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 신뢰성, 전문성, 친밀성, 유사성은 시청 만족도에 직접적인 영향을 미치지 않았으나 콘텐츠 몰입에는 유의미한 영향을 미쳤다. 콘텐츠에 몰입한 사용자는 더 높은 만족도를 경험하며 이는 지속적인 사용 의도로 이어진다. 사용자가 콘텐츠에 몰입할수록 성과기대와 노력기대가 높아지고 이는 유료 서비스의 성공적인 사용을 촉진한다.

본 연구는 UTAUT2 모델의 요소들이 틱톡 유료 서비스의 사용자 만족도와 지속적인 사용 의도에 중요한 역할을 한다는 점을 확인하였으며, 크리에이터 속성과 콘텐츠 몰입이 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 요소임을 밝혀내었다. 이러한 결과는 틱톡 플랫폼 운영자와 크리에이터가 사용자 경험을 개선하고 유료 서비스의 가치를 극대화하는 전략을 수립하는 데 중요한 시사점을 제공한다. 본 연구에서는 UTAUT2 이론을 TikTok의 유료 서비스에 적용함으로써 이론의 적용 범위를 넓히고 다양한 디지털 환경에서 이론의 실용성과 유효성을 검증할 수 있는 기회를 제공하였다. 특히, 사용자 만족도가 지속적 이용의도에 미치는 영향을 분석하여 틱톡 플랫폼에서의 사용자 행동을 이해하는 데 중요한 학술적 데이터를 제공하였으며, 이러한 결과는 유사한 다른 소셜 미디어 플랫폼의 연구에도 적용 가능성을 열어주었다. 또한, 크리에이터의 속성과 사용자의 콘텐츠 몰입도 간의 관계를 실증적으로 분석하여 틱톡과 같은 플랫폼에서의 사용자 만족도 향상과 지속적인 이용 의도 향상에 기여함을 보여준다.

본 연구의 결과는 TikTok뿐만 아니라 다른 디지털 플랫폼에도 적용될 수 있다. 특히 사회적 영향력, 성과 기대, 가격 효용 등 UTAUT2 이론에서 제시된 요소가 사용자 만족도에 미치는 영향은 플랫폼 사업자가 보다 완벽한 마케팅 전략과 방안을 수립하여 사용자 참여를 활성화하는데 기여하도록 돕는다. 크리에이터가 독점 콘텐츠나 고급 기능을 제공함으로써 맞춤형 사용자에게 보다 가치 있는 유료 서비스를 제공할 수 있다는 점도 의미있는 시사점이다. 본 연구에서는 응답자의 거주 지역과 연령층에 일정한 제한이 있어 틱톡 사용자 집단 전체를 대표하지 않을 수 있으며, 결과에 한계가 있을 수 있다. 후속 연구에서 분석을 위해 보다 다양한 지역과 연령층을 대상으로 데이터를 수집하면 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있을 것이다. 또한 설문조사 대상자를 선정할 때 틱톡 유료 서비스 이용자 비율을 높일 수 있는 방법을 모색하는 것도 중요하다. 향후 연구에서는 다양한 지역 및 문화적 배경을 가진 사용자들로 연구의 범위를 확장하고자 한다.

Acknowledgments

이 논문은 유열의 부경대학교 박사학위논문(2024)을 수정·보완한 논문입니다.

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저자소개

유열(Yue Liu)

2011년 9월：중국창춘공업대학 전기전자공학과(공학사)

2016년 8월：신라대학교 광고홍보학과(문학석사)

2024년 8월：부경대학교 미디어커뮤니케이션학과 박사

※관심분야：SNS 커뮤니케이션, 광고호보, SNS 커뮤니케이션, 미디어 효과, 소비자행동 등

남인용(Inyong Nam)

1990년 2월：서울대학교 언론정보학과(문학사)

1992년 2월：서울대학교 언론정보학과(문학석사)

1998년 2월：서울대학교 언론정보학과(문학박사)

1999년 3월～2003년 8월: 신라대학교 광고홍보학과 교수

2003년 9월～현 재: 부경대학교 미디어커뮤니게이션학과 교수

※관심분야：광고효과, SNS 커뮤니케이션, 설득전략, 미디어 효과, 도시 이미지, 정치커뮤니케이션 등

Item		Frequency (people)	Percent (%)
Gender	Male	146	47.87
Gender	Female	159	52.13
Age	Under 19	40	13.11
	20~29	126	41.31
	30~39	78	25.57
	40~49	26	8.52
	50~59	30	9.84
	60 and above	5	1.64
Income (KRW/month)	Less than 800,000	144	68.04
	800,000-1,200,000	67	11.38
	1,200,000-1,600,000	36	6.9
	1,600,000-2,000,000	17	4.12
	More than 2,000,000	41	9.56
Education	High school graduate or below	35	7.87
	Attending or graduated college	240	86.08
	Attending or graduated grad	30	6.05
Daily usage time	Less than 30 minutes	38	12.46
	30-60 minutes	81	26.56
	60-90 minutes	64	20.98
	90-120 minutes	33	10.82
	More than 120 minutes	89	29.18
Marital status	Single	216	79.78
Marital status	Married	89	20.22

Item		Value	Eigen value	Cumulative % Variance	Cronbach's alpha
KMO and Bartlett's Test Results KMO Measure of Sampling Adequacy = 0.770 - Bartlett's Test of Sphericity: Approx. Chi-Square = 6711.083, df = 861, Sig (p-value) = 0.000
Performance Expectancy	Q1-1	0.852	6.611	15.741	0.919
	Q1-2	0.890
	Q1-3	0.901
	Q1-4	0.894
Effort Expectancy	Q2-1	0.797	3.263	23.510	0.831
	Q2-2	0.755
	Q2-3	0.819
	Q2-4	0.730
Social Influence	Q3-1	0.784	3.115	30.927	0.807
	Q3-2	0.833
	Q3-3	0.769
	Q3-4	0.758
Faciliting Conditions	Q4-1	0.841	2.565	37.034	0.860
	Q4-2	0.798
	Q4-3	0.803
	Q4-4	0.824
Hedonic Motivation	Q5-1	0.799	2.394	42.733	0.711
	Q5-2	0.797
	Q5-3	0.734
Price/Value	Q6-1	0.843	2.238	48.061	0.814
	Q6-2	0.835
	Q6-3	0.830
Habit	Q7-1	0.794	2.187	53.268	0.812
	Q7-2	0.902
	Q7-3	0.784
	Q7-4	0.680
Credibility	Q8-1	0.862	2.086	58.234	0.900
	Q8-2	0.871
	Q8-3	0.858
	Q8-4	0.843
Expertise	Q9-1	0.834	1.770	62.447	0.804
	Q9-2	0.825
	Q9-3	0.784
Attractiveness	Q10-1	0.769	1.646	66.366	0.787
	Q10-2	0.795
	Q10-3	0.811
Intimacy	Q11-1	0.869	1.535	70.021	0.784
	Q11-2	0.850
	Q11-3	0.868
Similarity	Q12-2	0.879	1.292	73.098	0.873
	Q12-3	0.852
	Q12-4	0.850

Items		Outer Loadings	VIF	Cronbach's Alpha	CR	AVE
Performance Expectancy	Q1-1	0.880	2.516	0.920	0.943	0.805
	Q1-2	0.898	3.192
	Q1-3	0.891	3.143
	Q1-4	0.919	3.507
Effort Expectancy	Q2-1	0.816	1.871	0.832	0.888	0.665
	Q2-2	0.826	1.779
	Q2-3	0.857	2.100
	Q2-4	0.760	1.604
Social Influence	Q3-1	0.801	1.719	0.809	0.873	0.634
	Q3-2	0.887	1.995
	Q3-3	0.750	1.588
	Q3-4	0.739	1.517
Faciliting Conditions	Q4-1	0.864	3.588	0.860	0.905	0.704
	Q4-2	0.826	2.691
	Q4-3	0.827	3.322
	Q4-4	0.839	2.788
Hedonic Motivation	Q5-1	0.804	1.455	0.712	0.839	0.635
	Q5-2	0.829	1.478
	Q5-3	0.757	1.302
Price/Value	Q6-1	0.844	1.864	0.815	0.886	0.722
	Q6-2	0.913	1.850
	Q6-3	0.788	1.711
Habit	Q7-2	0.832	1.668	0.778	0.870	0.691
	Q7-3	0.895	1.842
	Q7-4	0.763	1.471
Credibility	Q8-1	0.862	3.314	0.900	0.930	0.768
	Q8-2	0.875	3.566
	Q8-3	0.883	2.777
	Q8-4	0.884	2.668
Expertise	Q9-1	0.830	1.776	0.804	0.884	0.718
	Q9-2	0.879	1.873
	Q9-3	0.831	1.617
Attractiveness	Q10-1	0.839	1.553	0.788	0.876	0.701
	Q10-2	0.859	1.762
	Q10-3	0.813	1.694
Intimacy	Q11-1	0.909	2.353	0.874	0.922	0.797
	Q11-2	0.902	2.376
	Q11-3	0.867	2.324
Similarity	Q12-2	0.898	2.519	0.874	0.922	0.798
	Q12-3	0.872	2.133
	Q12-4	0.909	2.477
Content Flow	Q13-1	0.794	1.492	0.802	0.884	0.717
	Q13-2	0.866	1.976
	Q13-3	0.879	1.978
Satisfaction	Q14-1	0.775	2.062	0.733	0.832	0.553
	Q14-2	0.753	1.991
	Q14-3	0.720	1.307
	Q14-4	0.725	1.231
Continuous use intention	Q15-2	0.879	1.694	0.836	0.898	0.747
	Q15-3	0.890	2.523
	Q15-4	0.822	2.141

	Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7	Q8	Q9	Q10	Q11	Q12	Q13	Q14	Q15
Q1	0.897
Q2	0.233	0.816
Q3	0.026	0.09	0.796
Q4	0.138	0.277	0.046	0.839
Q5	0.004	0.193	0.215	0.105	0.797
Q6	0.046	0.166	0.148	0.057	0.057	0.850
Q7	0.113	0.167	0.143	- 0.009	0.102	0.072	0.832
Q8	0.093	0.241	0.051	0.180	0.11	0.099	- 0.029	0.876
Q9	0.137	0.204	0.143	0.227	- 0.002	0.015	0.095	0.196	0.847
Q10	0.134	0.324	0.155	0.208	0.183	0.228	0.108	0.183	0.281	0.837
Q11	0.189	0.177	0.019	0.162	0.015	0.171	0.113	0.212	0.243	0.223	0.893
Q12	0.157	0.275	- 0.018	0.208	0.068	0.032	0.016	0.180	0.224	0.203	0.212	0.893
Q13	0.319	0.361	0.155	0.261	0.118	0.064	0.084	0.330	0.345	0.351	0.355	0.381	0.847
Q14	0.356	0.591	0.267	0.375	0.292	0.267	0.236	0.194	0.228	0.439	0.176	0.290	0.462	0.743
Q15	0.233	0.232	0.101	- 0.011	0.159	0.162	0.129	- 0.091	- 0.044	0.165	- 0.026	0.046	0.053	0.547	0.864

Hypotheses				(O)	S.D.	t-value	p-value	Result
* p < .05, p < .01, * p < .001
H1-1	Performance Expectancy	→	Satisfaction	0.173	0.042	4.105	^***	채택
H1-2	Effort Expectancy	→	Satisfaction	0.332	0.046	7.235	^***	채택
H1-3	Social Influence	→	Satisfaction	0.123	0.042	2.905	^**	채택
H1-4	Faciliting Conditions	→	Satisfaction	0.171	0.049	3.450	^**	채택
H1-5	Hedonic Motivation	→	Satisfaction	0.120	0.046	2.589	^*	채택
H1-6	Price/Value	→	Satisfaction	0.131	0.039	3.344	^**	채택
H1-7	Habit	→	Satisfaction	0.102	0.040	2.524	^*	채택
H2-1	Credibility	→	Satisfaction	-0.034	0.041	0.829	0.407	기각
H2-2	Expertise	→	Satisfaction	-0.017	0.043	0.386	0.699	기각
H2-3	Attractiveness	→	Satisfaction	0.150	0.046	3.298	^**	채택
H2-4	Intimacy	→	Satisfaction	-0.072	0.050	1.444	0.149	기각
H2-5	Similarity	→	Satisfaction	0.057	0.043	1.349	0.178	기각
H3-1	Credibility	→	Content Flow	0.184	0.054	3.374	^**	채택
H3-2	Expertise	→	Content Flow	0.159	0.045	3.532	^***	채택
H3-3	Attractiveness	→	Content Flow	0.183	0.048	3.845	^***	채택
H3-4	Intimacy	→	Content Flow	0.186	0.051	3.657	^***	채택
H3-5	Similarity	→	Content Flow	0.236	0.049	4.785	^***	채택
H4	Content Flow	→	Satisfaction	0.160	0.051	3.123	^**	채택
H5	Satisfaction	→	Continuous use intention	0.547	0.049	11.242	^***	채택