OTT 사용자 락인 및 프라이버시 우려 완화: 서비스 다양성, 기술 지원, 그리고 사회적 상호작용성의 역할

2-1 OTT

OTT는 온라인을 통해 제공되는 영상 스트리밍 서비스로서, 무제한 영상 콘텐츠를 제공함으로써 소비자의 선택을 받는 비즈니스 모델이다[12]. OTT를 직역한 개념을 살펴보면, Top이 셋톱박스를 의미하며, 셋톱박스를 넘어서라는 개념이다[1]. 즉, 초기 TV에서 영상 서비스를 제공하기 위하여 제공하던 셋톱박스 개념을 온라인 스트리밍 서비스로 전환한 개념이 OTT 서비스이다[2]. 따라서, 현재의 OTT 서비스는 사용자가 원하는 TV, 모바일 등 다양한 디바이스를 활용하여 소비자에게 영상 콘텐츠를 실시간으로 제공하는 서비스를 의미한다[5]. 특히, OTT가 가진 장점은 큐레이션 비즈니스 모델을 취하고 있다는 점인데, 기존 IPTV에서 사용자들은 제공된 모든 콘텐츠를 검색함으로써 영상 서비스를 활용하였으나, 최근 OTT 플랫폼은 사용자 관심 사항 또는 검색 정보를 기준으로 맞춤형 콘텐츠를 추천하고, 글로벌 평가가 높은 영상 콘텐츠를 자체 제작하여 서비스하고 있다[12].

OTT 스트리밍 시장 규모는 지속해서 성장하고 있다. 전 세계 기준 2023년 1,719억 달러에서 2028년 3,498억 달러로 연평균 15.3%가 성장할 것으로 예측된다. OTT는 글로벌 확장, 독창적인 콘텐츠 제공, 라이브 및 이벤트 스트리밍 서비스 시장과의 통합 등의 비즈니스 모델의 확장을 통해 성장 동력을 지속해서 확보하고 있다[13]. 국내의 경우, 2023년 12월 기준 월간 활성 이용자 수는 1,164만 명이었으며, 넷플릭스, 쿠팡플레이, 티빙, 웨이브 순으로 가입자가 많은 것으로 나타났다[3]. 국내 OTT의 경쟁이 치열해지면서, OTT 플랫폼들은 이용자들의 관심을 끌기 위하여 다양한 노력을 하고 있다. 예를 들어, 티빙과 쿠팡 플레이는 스포츠 중계권을 적극적 활용하고 있으며, 일반 화질에 대한 무료 중계 등의 서비스를 통해 이용자들의 관심을 끌고 있다. 그리고, 넷플릭스와 디즈니플러스와 같은 전통적인 OTT 플랫폼은 오리지널 콘텐츠의 홍보 강화를 통해 현상을 유지하고자 하고 있다[3].

현재 OTT 서비스는 혁신적인 서비스 모델을 가진 기업들이 경쟁하고 있어, 사용자의 지속 가입 및 활용을 강화하기 위한 전략이 요구된다. 해당 관점에서 본 연구는 지속 의도(Continuation Intention)를 감소시키는 원인을 찾고 개선 방안을 마련하고자 한다. 지속 의도는 활용하고 있는 서비스 또는 기술을 지속해서 유지하고자 하는 의도를 말한다[6]. 즉, 구독 플랫폼이 지속적 성장을 하기 위해서는 사용자들의 서비스 유지 전략이 선제 되어야 한다[2]. 본 연구는 OTT 서비스 사용자들의 이용에 대한 불확실성 기반의 우려 사항을 감소할 있는 방안을 밝힘으로써, 지속 의도 강화 방안을 실무적으로 제시하고자 한다.

2-2 사용자 우려

불확실성은 개인에게 금전적 손실 또는 바람직하지 않은 영향을 미칠 수 있다. 불확실성 감소 이론(Uncertainty Reduction Theory)은 개인이 소통하기 전 당사자의 행동 원인을 설명하는 이론으로서, 불확실성 감소가 개인의 소통 전 행동의 중요 원인임을 설명한다(Al-Adwan[14]). 즉, 개인은 주어진 환경에 대한 평가 등의 행동을 함으로써 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위한 노력을 한다[10]. 온라인 거래 환경에서 사용자들은 본인이 고려하는 가치를 충분히 확보하고 하고자 하나, 서비스 제공자와 사용자 간에는 정보의 불균형성의 문제가 존재한다[15]. 즉, 서비스 제공자는 사용자보다 거래와 관련된 정보를 많이 보유하고 있어 소비자는 정보 불균형에 기반한 불확실성을 인식할 수 있다[16]. 관련하여, Pavlou 등은 온라인 거래에서 정보 불균형, 프라이버시 우려, 보안 우려 등으로 인한 불확실성 인식이 발생할 수 있다고 하였으며[10], Al-Adwan and Yassen은 라이브 커머스 환경에서 정보제공 원천자인 스트리머 불확실성과 제품 불확실성 우려가 존재할 수 있다고 보았다[14]. Kim and Kim은 번들형 OTT 환경에서 콘텐츠 성과를 충분히 확보하지 못할 성과 우려와 락인 우려가 발생할 수 있음을 제시하였다[17]. 본 연구는 OTT 서비스 환경이 자체 제작 서비스에 기반한 콘텐츠 서비스를 강화하고 있어, 콘텐츠에 대한 니즈를 충족시키고 있다고 판단하여 성과 우려보다는 락인 우려가 존재할 것으로 판단한다. 또한, 공유 계정이 활발하게 운용되는 과정에서 사용자의 개인 정보가 쉽게 노출될 수 있다는 측면에서 프라이버시 우려가 존재할 것으로 판단한다. 즉, OTT 서비스에 대한 사용자 불확실성은 락인 우려와 프라이버시 우려로 인하여 발생할 것으로 판단한다.

첫째, 락인 우려(Lock-in Concern)가 있다. 락인 효과는 개인이 특정 제품 또는 서비스에 익숙해져서 대안이 더 이점을 제공하더라도 대안으로 전환하기 어렵게 만드는 현상인데[5], 특정 서비스 사용자가 현재 서비스에 대하여 락인 효과로 인하여 다른 서비스를 찾기 어렵다고 판단하는 우려를 락인 우려라고 한다[9]. 즉, 소비자는 현재의 구독 서비스 이상의 서비스를 찾지 못할 것으로 판단할 때 역설적으로 락인 우려를 지닐 수 있다[17]. 특히 번들 기반 구독 서비스는 소비자가 초기에 원하는 가치 이상의 서비스를 묶은 경우가 많으며, 유사한 서비스를 제공하므로 소비자가 락인 우려를 가질 때, 구독을 해지할 수 있다[9]. 최근, OTT 서비스는 독자적 콘텐츠 개발을 하고, 몇 주에 걸쳐 배포하는 경향이 있어 소비자들은 락인 효과에 빠지기 쉽다. 이러한 락인 효과는 소비자의 OTT 이용 수준을 유지하도록 돕지만, 장시간에 걸친 락인 효과는 락인 우려로 전환될 가능성이 존재한다[17].

둘째, 프라이버시 우려(Privacy Concern)는 특정 환경, 공간에 제공한 개인 정보가 노출될 수 있다고 판단하는 수준으로[10], 프라이버시 침해 우려는 조직과 같은 오프라인 환경에서도 발생할 수 있지만, 온라인 거래 또는 커뮤니티처럼 가상의 공간에서도 발생할 수 있다[16]. 특히, 온라인 환경에서 개인은 개인 정보를 제공하지 않는 상태에서 구전효과 또는 정보 제공성 활동 등을 하는데, 개인 신상과 활동 내역이 함께 노출된다면 큰 침해를 받았다고 판단할 가능성이 존재한다[16]. OTT는 공유 계정 서비스를 통해 저렴한 비용으로 영상 콘텐츠를 이용하도록 지원한다. 하지만, 개별 계정은 개인 취미, 관심 사항 등에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 맞춤형 광고를 제공하므로, 주변인들이 쉽게 개인 정보라고 판단되는 요소에 접근할 수 있는 우려 사항 또한 존재한다.

특정한 서비스 환경에서 소비자가 우려하는 요소들은 대상 서비스 이용을 감소시키는 원인이 된다. 첫째, 락인 우려는 서비스 이용을 감소시키는 원인이다. Kim 등은 번들 기반 구독 서비스에서 소비자의 높아진 락인 우려와 성과 우려는 구독 서비스 해지를 위한 전환 비용을 높이는 조건이 된다고 하였다[9]. Agarwal 등은 OTT 서비스에 대한 소비자의 장벽 인식은 서비스 이용과 가치가 부족하고 콘텐츠 부족에 대한 위험을 인식할 때 발생한다고 하였으며, 높아진 장벽은 OTT 서비스 해지로 이어질 수 있음을 지적하였다[8]. 둘째, 프라이버시 우려 등으로 인한 불확실성은 소비자의 서비스 이용을 감소시킨다. Pavlou 등은 온라인 커머스에서 프라이버시 및 보안 우려로 인해 소비자는 불확실성을 인식하고, 형성된 불확실성은 구매 의도를 감소시키는 조건임을 밝혔다[9]. 나아가 Tan and Chen은 통합적 관점에서 구독 서비스에 대한 부정적 우려의 증가는 구독 의도를 감소시키는 조건임을 확인하였다[15]. 즉, 선행연구는 서비스 이용과정에서 우려 사항이 존재할 때, 해당 서비스에 대한 부정적 의도를 가짐을 설명한다. 본 연구는 OTT 플랫폼에 대한 사용자들의 락인 우려와 프라이버시 우려가 발생할 때, OTT 지속 의도를 감소할 것으로 판단하며, 다음의 가설을 제시한다.

• H1: OTT 플랫폼의 락인 우려는 사용자의 플랫폼에 대한 지속 의도를 감소시킨다.
• H2: OTT 플랫폼의 프라이버시 우려는 사용자의 플랫폼에 대한 지속 의도를 감소시킨다.

2-3 OTT 서비스 다양성

OTT 플랫폼들은 자체 경쟁력을 보유하고 시장을 선도하기 위하여 소비자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 대표적으로 자체 제작 콘텐츠를 활용하여 소비자의 관심을 끌되, 관심 사항과 유사한 콘텐츠를 지속해서 제공하는 노력을 하고 있다[1]. 또한, 콘텐츠에 언제 어디서나 접근할 수 있도록 서비스하고 있다[2]. 즉, 소비자가 목적에 맞는 서비스를 지원하기 위한 다양성 확보에 노력하고 있다. 대표적으로 콘텐츠 다양성과 디바이스 다양성이 있다.

첫째, 콘텐츠 다양성(Contents Diversity)은 서비스 제공자가 보유하고 있는 콘텐츠의 풍부성과 품질 수준에 대한 소비자의 인식 수준을 의미한다[12]. 소비자가 서비스를 이용하는 과정에서 개인적 취향에 따라 다양한 콘텐츠를 이용하도록 지원함으로써, 서비스 만족도를 높이는 조건이다. 서비스 제공자가 소비자의 관심 사항과 관련된 콘텐츠를 다양하게 제공할 뿐 아니라 새로우면서 욕구를 충족할 수 있는 콘텐츠를 제공할 때, 소비자는 콘텐츠에 대한 만족도를 높일 수 있다[7]. 실제로, OTT 플랫폼은 콘텐츠 다양성을 확보하기 위하여, 글로벌, 로컬, 그리고 오리지널 콘텐츠를 다각적으로 확보하기 위한 노력을 하는데, 추억 또는 국가별 관심이 높은 콘텐츠를 다수 확보함으로써 콘텐츠에 대한 만족도를 높일 뿐 아니라, 영화관에서 상영하는 수준의 품질의 영상 콘텐츠를 자체적으로 제작함으로써 소비자들의 관심을 확보하기 위하여 노력하고 있다[18].

둘째, 디바이스 다양성(Device Diversity)은 서비스 제공자의 콘텐츠를 다양한 디바이스를 활용하여 자유롭게 이용할 수 있다고 판단하는 수준을 의미한다[2]. OTT 플랫폼은 유선으로 서비스를 지원하는 기존 IPTV 비즈니스 모델과 달리 휴대성을 강화하는 전략을 운용하고 있다[18]. 즉, 소비자가 등록한 디바이스를 자유롭게 사용할 수 있도록 서비스하고 있는데, TV, 모바일, 스마트 패드, PC 등 다양한 디바이스를 활용하여 언제 어디서나 서비스에 접근할 수 있도록 지원하고 있다[4]. 즉, OTT 플랫폼은 소비자의 다양한 요구사항을 충족시키기 위한 서비스를 지원함으로써, 플랫폼의 가치 품질 향상을 위한 노력을 하고 있다.

서비스 제공자로부터 사용자가 필요로 하는 가치를 충분히 확보했다고 판단할 때, 서비스에 대한 위험, 전환 비용과 같은 우려 사항을 감소시킬 수 있다. Kim and Lee는 이모티콘 구독 서비스의 콘텐츠 다양성과 맞춤형 추천 시스템이 소비자의 지각된 희생을 감소시켜 구독 의도에 긍정적 영향을 미치는 조건임을 밝혔다[19]. Lim and Kim은 OTT 서비스가 글로벌 및 로컬 관련 콘텐츠에 대한 다양성을 높일 때 소비자들의 불만족을 감소시켜 구독 의도를 높이는 조건이 됨을 확인하였다[18]. 또한, An and Kim은 전자책과 관련된 구독 서비스에서 콘텐츠의 최신성과 완전성이 지각된 위험성을 감소시켜 지속 사용 의도를 높이는 조건임을 확인하였다[20]. 즉, 선행연구는 사용자들이 요구하는 가치를 서비스 플랫폼이 충분히 제공할 때, 사용자의 위험 또는 전환 비용 등의 부정적 인식을 감소시킬 수 있음을 제시한다. OTT 플랫폼에서 사용자들은 글로벌 및 로컬 콘텐츠를 다양하게 확보하길 기대하고, 언제 어디서든 콘텐츠를 즐길 수 있길 바란다. 즉, OTT의 콘텐츠 다양성과 디바이스 다양성은 이용자들이 OTT로부터 얻고자 하는 요구사항을 충분히 제공하는 원천이 되므로, 락인 우려를 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다. 이에 다음의 가설을 제시한다.

• H3: OTT 콘텐츠 다양성은 사용자의 락인 우려를 감소시킨다.
• H4: OTT 디바이스 다양성은 사용자의 락인 우려를 감소시킨다.

2-4 OTT 기술적 지원 정책

기술적 지원(Technical Support)은 사용자가 IT 기술 또는 관련 서비스를 효과적으로 활용할 수 있도록 기술적으로 지원하는 수준을 의미한다[21]. 기술적 지원은 조직이 도입한 특정 기술 또는 웹사이트 활용 등 최종 사용자가 기술 또는 서비스를 이용하는 과정에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 지원 체계 전반을 의미한다[22]. 따라서, 서비스 제공자들은 최종 사용자 관점에서 발생할 수 있는 문제점을 사전에 파악하고 쉽게 해결하는 방안을 고려하는데 QnA 서비스, 헬프데스크, 원격 제어 등과 같이 직, 간접적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원한다[23]. OTT 서비스 또한 인터넷이 연계된 TV, 모바일, PC 등의 다양한 디바이스에 앱 서비스를 통해 영상 콘텐츠를 제공하기 때문에 소비자의 빠른 문제 해결을 지원하기 위한 기술적 지원 체계를 구축하고 있다. 예를 들어, OTT들은 사용자 추천 시스템을 활용하여 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하고 있는데, 사용자가 공유 계정으로 인한 관심 정보와 같은 프라이버시 침해 우려를 형성할 때, 기술적으로 계정 보안 지원 체계를 지원하고 검색 정보를 자체적으로 삭제할 수 있도록 지원하고 있으며, 사용자가 편리하게 이용할 수 있도록 상세한 이용정보를 제공하고 있다.

서비스 제공자의 기술적 지원은 소비자의 프라이버시 우려로 인한 저항 수준을 최소화할 수 있는 환경을 제공한다. An and Kim은 전자책과 관련된 구독 서비스의 시스템 안정성은 유용성을 높여 혁신 저항을 감소시키는 조건임을 확인하였으며, 안정된 시스템 지원이 사용자의 저항 인식을 감소시키는 조건임을 제시하였다[20]. Guo 등은 온라인 비즈니스 내 프라이버시 정책과 지원 체계가 서비스에 대한 프라이버시 우려를 감소시켜 호의성을 높인다고 하였다. 특히, 그들은 프라이버시 정책을 투명성, 통제, 보호 시스템으로 구분하였으며, 충분히 시스템적으로 프라이버시 보호를 위한 체계를 구축하는 것이 선행되어야 함을 제시하였다[23]. Hassaan 등은 스마트 뱅킹과 관련한 소비자의 프라이버시 침해 우려는 스마트 뱅킹 서비스 제공자의 기술적 측면의 지원이 선행될 때 완화될 수 있음을 지적하였다[22]. 선행연구는 서비스 제공자가 소비자의 프라이버시 보호 관련 기술을 충분히 제공할 때, 소비자의 프라이버시 우려를 감소시킬 수 있음을 제시한다. 본 연구는 OTT의 공유 계정 보호와 같은 기술적 지원이 프라이버시 우려를 감소시킬 것으로 판단하며, 다음의 가설을 제시한다.

• H5: OTT의 기술적 지원은 사용자의 프라이버시 우려를 감소시킨다.

2-5 사회적 상호작용성

사회적 상호작용성(Social Interaction)은 집단 또는 사람 간의 관계를 만들고 유지하는 것을 목적으로 대상과 의사소통하는 활동의 수준을 의미한다[6]. 사회적 상호작용성은 집단 내 멤버십을 유지하는 조건이다. 사람들은 특정 조직 또는 커뮤니티에 소속되기 위하여 관계성을 강화하는 노력을 하기도 하며, 특정 매체 또는 서비스를 활용함으로써 얻어지는 정보를 활용하여 다른 사람들과의 상호작용성을 지속해서 유지하기도 한다[24]. 즉, 집단 또는 다른 사람과의 상호작용성을 활용하여 특정 집단의 구성원으로서 외부적 평가를 강화하거나, 상호작용성을 유지하기 위해 집단이 관심 있는 정보를 얻기 위해 특정 매체 또는 서비스를 활용한다[11].

영상 서비스와 관련하여 사회적 상호작용성은 사용자의 플랫폼 선택에 중요한 역할을 한다. 유튜브와 같이 구독, 추천, 댓글 등의 교환이 활발한 콘텐츠에서 소비자들은 사회적 상호작용성에서 만족감을 가지게 된다[11]. OTT 서비스는 자체 오리지널 콘텐츠를 배포할 뿐 아니라 해당 콘텐츠가 전 세계적으로 평가를 받기 때문에, 높은 평가를 받은 영상 콘텐츠에 대해 소비자들은 다른 사람과 소통을 하기 위해 서비스를 이용하는 경우가 많다[5]. 한편 OTT 플랫폼은 대중적 상호작용성을 강조함으로써 이용자 수를 높이거나 유지하려는 전략을 수립하고 있는데, 대표적으로 글로벌 순위, 평가 순위 등 실시간 정보를 시각적으로 제공하고 있다[12]. 즉, 사람들은 OTT 서비스 채널 내의 소통 또는 OTT가 제공하는 영상 서비스 정보를 활용하여 동료 등 다른 사람과 관계성 확보를 위한 소통을 하고자 한다.

특정 환경에 대한 개인의 우려는 대상 집단에서의 상호작용 활동을 통해 영향을 감소시킬 수 있다. Chen 등은 중국 소셜커머스에서 사용자들이 다른 사람들과 상호작용성을 위한 모방 인식이 형성될 때 해당 제품에 대한 구매 의도가 형성되지만, 불확실성은 모방 인식과 조절 효과를 가져 구매 의도를 감소시키는 원인이라고 하였다[25]. 또한 Anshu 등은 온라인 식품 구매에 있어 소비자가 인식한 프라이버시 및 보안 관련 경험이 구매 태도에 미치는 영향에 있어, 공동체 구성원들의 공동 가치 창출에 대한 인식이 조절 효과를 가짐을 확인하였다[26]. Qiu 등은 호텔 종업원의 대면 서비스에 대한 우려가 불만을 일으키고, 부정적 효과를 일으킬 수 있음을 제시하였으며, 대상 그룹의 사회적 실재감이 조절 효과를 가져 부정적 구전효과에 영향을 미치는 것을 확인하였다[27]. 즉, 선행연구는 불확실성 원인이 되는 거래 과정에서의 우려 사항들이 부정적 행동을 높이는 조건이지만, 사용자의 집단 지성과 같은 상호작용성 강화 활동은 부정적 조건과 상호작용 효과를 가져 부정적 행동을 약화하는 조건임 됨을 밝혔다. 본 연구는 OTT에서 사용자의 사회적 상호작용성의 인식이 OTT 내 우려 사항과 조절 효과를 가져, 지속 의도 감소를 축소할 수 있을 것으로 판단하고, 다음 가설을 제시한다.

• H6a: 사용자의 사회적 상호작용성은 락인 우려와 지속 의도 간의 관계에 조절 효과를 가진다.
• H6b: 사용자의 사회적 상호작용성은 프라이버시 우려와 지속 의도 간의 관계에 조절 효과를 가진다.

3-1 연구모델

본 연구는 구독 경제 서비스를 대표하는 영상 콘텐츠 구독 서비스에 대한 소비자들의 불확실성인 OTT 우려 요소를 개선함으로써, 지속적 활용 방안을 제시하는 것을 목적으로 하며, 그림 1과 같은 연구모델을 제시한다.

Fig. 1.

Research model

3-2 설문 문항 및 표본 확보

연구모델과 가설 검정은 대표성 있는 대상자를 설정하여 조사 기법을 통해 확보한 데이터를 반영하고자 한다. 이에, 본 연구는 마케팅 분야, 정보 기술 분야, 그리고 구독 경제 분야의 선행연구에서 활용되었던 변수별 측정 도구를 OTT에 반영하였다. 특히, 적용된 측정 도구들은 OTT 특성을 반영하여 수정하였으므로, OTT 플랫폼을 사용하고 있는 대학원생 10명에게 설문지를 제공하여, 문항의 내용 이해도 및 적절성을 확인하고 수정하는 과정을 진행하였다. 최종적으로 반영된 변수별 설문 문항은 7점 리커트 척도(1점: 매우 그렇지 않다, 4점: 보통, 7점: 매우 그렇다)를 적용하였다.

콘텐츠 다양성은 Shin and Park 연구에서 문항을 도출하였으며[7], “(CD1) 나는 지금 사용하는 OTT를 통해 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있음”, “(CD2) 나는 지금 사용하는 OTT를 통해 맞춤형 콘텐츠를 많이 이용할 수 있음”, “(CD3) 나는 지금 사용하는 OTT를 통해 콘텐츠를 충분히 이용할 수 있음”으로 적용하였다. 디바이스 다양성 Park 등 연구에서 문항을 도출하였으며[2], “(DD1) 지금 사용하는 OTT는 스마트폰, PC 등 다양한 기기를 통해 이용할 수 있음”, “(DD2) 지금 사용하는 OTT는 특정 기기와 관계없이 상황에 맞게 서비스를 이용할 수 있음”, “(DD3) 지금 사용하는 OTT는 장소와 시간에 맞게 이용할 수 있음”으로 적용하였다.

기술적 지원은 Ragu-Nathan 등 연구에서 문항을 도출하였으며[21], “(TS1) 지금 사용하는 OTT의 고객 지원 센터/웹페이지는 기술적 문제에 대하여 명쾌하게 답변함”, “(TS2) 지금 사용하는 OTT의 고객 지원 센터/웹페이지는 쉽게 접근이 가능함”, “(TS3) 지금 사용하는 OTT의 고객 지원 센터/웹페이지는 문제 해결 요청에 빠르게 응답함”으로 적용하였다. 락인 우려는 Kim 등 연구에서 문항을 도출하였으며[9], “(LC1) 지금 사용하는 OTT의 계약 기간 중 다른 OTT로 전환하기 어려운 부분에 대한 우려가 있음”, “(LC2) 지금 사용하는 OTT의 계약 기간 중 계약을 조기 해지할 때, 전체적인 손실이 우려됨”, “(LC3) 지금 사용하는 OTT의 계약 기간 중 더 좋은 조건의 계약 기회를 놓칠 우려가 염려됨”으로 적용하였다. 프라이버시 우려는 Pavlou 등 연구에서 문항을 도출하였으며[10], “(PC1) 지금 사용하는 OTT는 관심 사항 등 개인 정보를 요구함”, “(PC2) 지금 사용하는 OTT에서 관심 사항 등 개인 정보가 노출될 가능성이 있음”, “(PC3) 지금 사용하는 OTT에서 관심 사항 등 개인 정보가 잘못 사용될 수 있다고 생각함”으로 적용하였다. 지속 의도는 Menon의 연구에서 문항을 도출하였으며[6], “(CI1) 나는 OTT를 중단하지 않고 지속해서 지금의 OTT를 사용할 의향이 있음”, “(CI2) 나는 다른 대안보다 지금 사용하는 OTT를 사용할 것임”, “(CI3) 나는 앞으로도 지금 사용하는 OTT를 계속 이용할 것임”으로 적용하였다. 사회적 상호작용성은 Menon의 연구에서 문항을 도출하였으며[6], “(SI1) 나는 지금 사용하는 OTT를 친구 및 동료들과 논의하는데 활용함”, “(SI2) 나는 지금 사용하는 OTT에서 얻은 정보를 친구 및 동료 그룹에 참여하는데 활용함”, “(SI3) 나는 지금 사용하는 OTT에서 얻은 정보를 활용하여 다른 사람들과 이야기하는데 활용함”으로 적용하였다.

설문 대상은 국내에서 1개 이상의 OTT 서비스를 현재 이용하고 있는 20세 이상의 사용자로 설정하였다. 현재 국내에 다양한 OTT 서비스가 시장에 OTT만의 독점 콘텐츠를 제공하면서, 많은 사람이 1개 이상의 서비스를 이용하고 있어 대상을 설정하였으며, 20세 이상으로 한정한 이유는 청소년들은 OTT 서비스를 가족 간에 공유 계정을 중점적으로 활용하기 때문에 사용 목적의 차이가 존재할 것으로 판단하였다. 설문은 20세 이상의 회원을 많이 보유하고 있는 M 리서치의 도움을 받아 온라인 설문을 통해 확보하였다. 설문 대상에 맞는 응답자를 확보하기 위하여, 지금 이용하고 있는 인터넷 서비스(SNS, 블로그, 포털 서비스, OTT, 음악, 금융, 기타)를 중복적으로 응답하도록 하였으며, OTT를 선택한 사람만 답변하되, 지금 이용하고 있는 사람만 설문에 참여하도록 구조적 설계를 진행했다. 또한, 최종 선정된 응답자들은 M 리서치가 제공하는 통계적 활용 방법에 대하여 상세하게 고지받았으며, 이를 허가한 사람만 본 설문에 참여하였다. 특히, 2개 이상 OTT 서비스를 이용하고 있는 사람을 위해, 가장 자주 사용하는 OTT를 기준으로 설문에 참여하도록 안내하였다.

확보된 표본은 350건이며, 표본의 주요 특성은 표 1에 제시하였다. 응답자들의 성별의 비율은 남성과 여성이 같았으며, 나이는 30~40대가 가장 많았으며, 직장인이 70% 이상인 것으로 나타났다. 응답자들의 소득은 200~600만 원 사이가 대부분인 것으로 나타났다. 최근 이용한 OTT 플랫폼은 넷플릭스가 70% 이상이었으며, 모바일과 TV를 활용하여 영상을 청취하는 것으로 나타났다.

Table 1.

Characteristics of samples

4-1 신뢰성 및 타당성 분석

본 연구에서 측정한 변수별 측정 도구는 다 항목으로 구성되어 있다. 그러므로, 본 연구는 측정 도구들이 변수를 충분히 대표할 수 있는지 신뢰성과 타당성 분석을 하였다.

첫째, 신뢰성(Reliability)은 적용 변수를 반복적으로 측정할 때 동질성 있는 결과를 제시하는지를 측정하는 것으로서[28], 본 연구는 SPSS 21.0 패키지 내 크론바흐 알파의 신뢰성 확인 기법을 적용하였다.

신뢰성 관련 선행연구는 적용 변수에 대한 측정 문항들이 0.7 보다 큰 크론바흐 알파 값을 보유할 것을 요구한다[28]. 신뢰성 측정 결과는 표 2와 같으며, 모든 변수가 0.817보다 큰 것으로 나타나 신뢰성을 보유한 것으로 확인되었다.

Table 2.

Result of construct validity and reliability

둘째, 타당성(Validity)은 측정하고자 하는 개념이 명확하게 측정되었는지를 확인하는 것으로, 개별 변수가 측정 도구로부터 일관성 있게 측정되었는지를 확인하는 집중 타당성(Convergent Validity)과 변수 간에 차이가 명확하게 존재하는지를 확인하는 판별 타당성(Discriminant Validity)을 통해 적정성을 확인한다. 타당성은 AMOS 22.0 패키지의 확인적 요인분석을 통해 확보된 측정값을 활용하여 검정하였다. 우선, 확인적 요인분석을 위한 모델링의 적합도를 확인하였다. 모델의 적합도는 χ²/df = 1.629, RMR = 0.050, RMSEA = 0.042, GFI = 0.931, AGFI = 0.905, NFI = 0.951, 그리고 CFI = 0.980으로 나타났다. 선행연구는 RMR, RMSEA는 0.05보다 낮으며, 그 외 수치는 0.9보다 클 것을 요구한다. 다만, 몇 개의 수치가 다소 낮더라도 전체적인 맥락에서 문제가 없을 경우 타당성 검정에 활용할 수 있음을 제시한다[29]. 결과는 모든 수치가 요구사항을 충족하였다. 집중 타당성은 변수를 구성하는 항목들의 일관성을 확인하는 것이며, 구조방정식 모델링에서는 개념 신뢰도(CR), 평균분산추출(AVE)을 변수별 확인한다. 개념 신뢰도는 변수별 0.7 이상을 요구하며[30], 개념 신뢰도가 가장 낮은 값은 0.817인 것으로 나타났다. 평균분산추출은 0.5 이상을 요구하며[30], 해당 측정 결과가 가장 낮은 값은 0.599로 나타났다(표 2).

판별 타당성은 변수 간의 차별성을 확인하는 것으로, 선행연구는 적용 변수의 상관계수와 평균분산추출 값을 상호 비교하되, 평균분산추출 제곱근이 모든 상관계수보다 클 때, 차별성을 가진다고 판단한다[30]. 결과는 표 3과 같으며 모든 변수의 상관계수가 평균분산추출 제곱근보다 작은 것으로 나타나, 변수 간의 차별성이 존재하는 것을 확인하였다.

Table 3.

Result for discriminant validity

그리고, 본 연구는 공통방법편의(Common Methord Bias) 이슈를 확인하였다. 해당 이슈는 동일 시점에 다수의 인식 수준을 측정할 경우, 선행 측정 도구에 의해 후행 도구의 응답이 변화할 수 있음을 지적한 것으로, 선행연구는 공통방법편의 해결 기법을 다양한 관점에서 제시하였다. 본 연구는 일반적으로 적용되는 단일 공통방법분석 방법을 반영하였다. 본 방법은 공분산이 반영된 모델링에 추가로 단일 요인을 반영하고, 측정 도구에 단일 요인을 연계한 모델링을 제시하되, 두 모델링 값의 변화량의 수준을 확인하는 것이다[31]. 공분산이 반영된 모델링의 적합도(χ²/df = 1.629, RMR = 0.050, RMSEA = 0.042, GFI = 0.931, AGFI = 0.905, NFI = 0.951, 그리고 CFI = 0.980)와 추가 요인을 적용한 모델링의 적합도(χ²/df = 1.402, RMR = 0.031, RMSEA = 0.034, GFI = 0.947, AGFI = 0.917, NFI = 0.963, 그리고 CFI = 0.989)는 요구사항을 충족하였으며, 측정값의 변화량이 0.3보다 낮아 해당 이슈는 크게 우려되지 않는 수준인 것으로 판단되었다.

4-2 가설 검정

본 연구는 두 가지의 검정 기법을 적용한다. 첫째, 플랫폼 서비스가 이용자의 우려 사항을 통해 지속 의도에 미치는 영향의 확인에 구조방정식 모델링을 적용한다. 이는 전체적인 맥락에서 상호 영향 관계를 확인하기 위함이다. 둘째, 이용자의 우려들이 지속 의도에 미치는 부정적 영향을 조절하는지를 확인하는 것은 정확한 조절 효과의 영향을 그래프 값으로 지원하는 Process 3.1 매크로를 적용한다.

가설 1~5까지의 플랫폼 서비스와 이용자 의도 간의 메커니즘 확인을 위한 구조방정식 모델링을 하였다. 우선, 제시한 구조 모델의 적합도를 확인하였다.

적용 모델의 적합도는 χ²/df = 2.199, RMR = 0.117, RMSEA = 0.059, GFI = 0.922, AGFI = 0.895, NFI = 0.939, 그리고 CFI = 0.966으로 나타났다. 비록 RMR, RMSEA, 그리고 AGFI가 요구사항보다 다소 부족한 것으로 나타났으나 허용할 수 있는 수준이며 그 외 수치가 모두 요구사항을 충족하였으므로, 가설 검정을 하는 것이 적절하다고 판단되어, 분석을 수행하였다. 그림 2, 표 4는 가설 검정 결과이다.

Fig. 2.

Results of structural equation modeling(H 1-5)

Table 4.

Results of structural equation modeling(H 1-3)

가설 1은 이용자의 락인 우려가 OTT 지속 의도를 감소시킨다는 것으로서, 통계적으로 두 변수 간의 관계가 유의한 것으로 나타났다(H1: β = -0.394, p < 0.01). 이러한 결과는 구독 경제 서비스가 제공하는 락인 우려가 번들 기반의 구독 서비스 이용을 줄이는 위협 요인임을 제시한 Kim 등 연구와 유사하다[9]. 즉, OTT에 대한 락인 우려가 형성되면 사용하던 OTT 구독을 취소할 가능성이 존재한다. 가설 2는 이용자의 프라이버시 우려가 OTT 지속 의도를 감소시킨다는 것으로서, 통계적으로 두 변수 간의 관계가 유의한 것으로 나타났다(H2: β = -0.323, p < 0.01). 이러한 결과는 온라인 상거래에서 소비자의 불확실성 원인이 되는 프라이버시 우려가 구매 의도를 감소시킨다는 Pavlou 등의 연구와 유사하다[10]. 즉, OTT에서 정보 노출 가능성이 존재한다고 판단할 경우, 개인 정보 보호를 위해 OTT 구독을 취소할 가능성이 있음을 의미한다. 가설 3은 콘텐츠 다양성이 락인 우려를 감소시킨다는 것으로서, 통계적으로 두 변수 간의 관계가 유의한 것으로 나타났다(H3: β = -0.553 p < 0.01). 이러한 결과는 글로벌 OTT 서비스의 콘텐츠 다양성이 소비자의 불만족을 감소시키는 조건임을 설명한 Lim and Kim의 연구와 유사하다[18]. 즉, OTT 서비스에 대한 소비자의 만족 강화를 위해서는 소비자가 원하는 콘텐츠를 다양하게 제공하고 있다는 인식을 제공하는 것이 필요하다. 가설 4는 디바이스 다양성이 락인 우려를 감소시킨다는 것으로서, 통계적으로 두 변수 간의 관계가 유의한 것으로 나타났다(H4: β = -0.165, p < 0.05). 이러한 결과는 플랫폼 서비스 다양성이 지각된 위험성을 감소시킨다는 An and Kim 연구와 유사하다[20]. 즉, 소비자의 OTT 락인 우려를 감소시키기 위해서는 OTT에 접근 가능성 수준을 높이는 전략이 요구됨을 의미한다. 가설 5는 기술적 지원이 이용자의 프라이버시 우려를 감소시킨다는 것으로서, 통계적으로 두 변수 간의 관계가 유의한 것으로 나타났다(H5: β = -0.632, p < 0.01). 이러한 결과는 스마트 뱅킹의 기술적 지원이 프라이버시 우려를 감소시킬 수 있다는 Hassaan 등의 연구와 유사하다[22]. 즉, 개인이 스스로 정보를 관리할 수 있도록 기술적 지원이 있을 때, 프라이버시 우려를 최소화할 수 있음을 의미한다.

가설 6은 OTT 이용자의 사회적 상호작용성이 그들의 OTT 우려 사항들의 부정적 영향을 조절하여 영향 감소를 줄인다는 것이다. 본 연구는 사회적 상호작용성, 락인 우려, 프라이버시 우려, 지속 의도 모두 리커트 척도로 측정하였으므로, Hayes Process 3.1 매크로의 모델 1을 반영하였다[32].

연구는 붓스트래핑 5,000과 신뢰수준 95%를 적용하였으며, 조절 효과 결과는 표 5와 같다. 분석 결과 사회적 상호작용성이 락인 우려(H6a), 프라이버시 우려(H6b)와 각각 연계된 상호 작용항이 지속 의도에 미치는 영향이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(H6a: t = 3.0896, p < 0.01, H6b: t = 2.3950, p < 0.05).

Table 5.

Results of moderating effect(H6ab)

이러한 결과는 상호적 활동이 개인의 특정 환경에서의 우려 사항과 조절 효과를 가져 행동을 변화시킨다는 Anshu 등의 연구와 유사한 결과이다[26]. 사회적 상호작용성의 우려 요인들과의 조절 효과 수준을 명확하게 판단하기 위하여, Process 3.1에서 제공하는 그래프 값을 SPSS 21.0 패키지의 신택스를 적용하여 단순 기울기 검정을 하였다. 분석 결과는 그림 3, 그림 4와 같다. 분석 결과, 락인 우려와 프라이버시 우려가 각각 지속 의도를 감소시키는 관계에서, 사회적 상호작용성이 높은 집단은 낮은 집단 보다 지속 의도 감소를 축소하는 것으로 나타났다.

Fig. 3.

Results of Moderation Effect(H6a)

Fig. 4.

Results of Moderation Effect(H6b)