Influence of users’ perceived self-efficacy and perception of generative artificial intelligence chatbots’ problem-solving ability on chatbots’ value and intention to continue using them

기술 요약: 사용자의 지각된 자기 효능감 및 생성형 AI 챗봇의 문제 해결 능력에 대한 인식이 챗봇의 가치와 지속적 사용 의도에 미치는 영향

문제 제기
생성형 인공지능(GAI) 챗봇의 급격한 도입에도 불구하고, 사용자를 유지하는 것은 마케터들에게 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 기존 문헌은 과업-기술 적합성(task-technology fit), 지각된 유용성, 신뢰 등 지속적 사용에 영향을 미치는 다양한 요인들을 식별해 왔으나, 사용자가 지각하는 쾌락적(정서적) 가치와 실용적(기능적) 가치를 형성하는 구체적인 선행 요인을 이해하는 데에는 상당한 공백이 존재한다. 기존 연구들은 주로 일반적인 이점이나 인간다움(anthropomorphism)과 같은 특정 AI 기능에 초점을 맞추어 왔으며, 개인의 특성(구체적으로 자기 효능감)과 기술의 특성(구체적으로 문제 해결 능력)이 어떻게 상호작용하여 가치 지각을 유도하고, 결과적으로 기술의 지속적 사용 의도로 이어지는지를 동시에 조사한 연구는 거의 없다.

연구 방법론
본 연구는 지각된 가치 이론(Perceived Value Theory, PVT)에 기반하여 정량적 연구 설계를 채택하였다.

• 데이터 수집: 2024년 3월에서 4월 사이 대만에서 익명 온라인 설문조사가 실시되었다. 대상 인구는 GAI 챗봇을 활발하게 사용하는 개인들로 구성되었다. 타당성 검토를 거친 후 612개의 유효한 응답이 수집되었다. 표본은 주로 젊은 층(20~39세가 83.9%)이었고 고학력자(90%가 최소 전문대 졸업 이상)였으며, 대다수(88.4%)가 ChatGPT 사용자였다.
• 측정 도구: 본 연구는 5가지 잠재 변수를 측정하기 위해 7점 리커트 척도를 활용하였다:
  1. 지각된 자기 효능감: Gao 등(2015)의 연구를 수정·보완하여, 자신의 문제 해결 능력에 대한 사용자의 자신감을 측정함.
  2. GAI의 지각된 문제 해결 능력: Heppner와 Baker(1997)의 연구를 수정·보완하여, 문제를 해결하는 챗봇의 역량에 대한 사용자의 믿음을 측정함.
  3. 지각된 쾌락적 가치: Wang(2022)의 연구를 수정·보완하여, 즐거움, 유쾌함, 엔터테인먼트를 평가함.
  4. 지각된 실용적 가치: Wang(2022)의 연구를 수정·보완하여, 기능적 이점, 품질, 가성비를 평가함.
  5. 지속적 사용 의도: Wang(2012)의 연구를 수정·보완하여, 챗봇을 계속 사용할 의지를 측정함.
• 분석: 데이터는 SmartPLS 3.2.9를 이용한 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 통해 분석되었다. 본 연구는 공통 방법 편향(Harman의 단일 요인 테스트 및 VIF), 내부 신뢰도(Cronbach's alpha 및 합성 신뢰도), 수렴 타당도(AVE), 판별 타당도(Fornell-Larcker 기준 및 HTMT)를 평가하였다.

주요 기여 및 이론적 프레임워크
본 논문은 두 가지 뚜렷한 특성 관점을 통합함으로써 지각된 가치 이론(PVT)을 확장한다:

1. 개인적 특성: 사용자의 지각된 자기 효능감.
2. 기술적 특성: GAI 챗봇의 지각된 문제 해결 능력.

본 연구는 이 두 선행 요인이 두 가지 차원의 지각된 가치(쾌락적 및 실용적 가치)에 영향을 미치고, 이것이 다시 지속적 사용 의도를 유도한다는 모델을 제안한다. 이러한 접근 방식은 일반적인 "지각된 유용성"을 넘어 GAI 채택을 이끄는 구체적인 정서적 및 기능적 동인을 세분화한다.

결과
구조 모델 분석(N = 612) 결과, 6개의 가설 모두가 통계적 유의성(p < .001)을 가지고 지지되었다:

• 가치에 대한 선행 요인:
  • 사용자의 지각된 자기 효능감은 지각된 쾌락적 가치($\beta = 0.27$)와 지각된 실용적 가치($\beta = 0.26$) 모두에 긍정적인 영향을 미친다.
  • GAI 챗봇의 지각된 문제 해결 능력은 지각된 쾌락적 가치($\beta = 0.32$)와 지각된 실용적 가치($\beta = 0.28$) 모두에 긍정적인 영향을 미친다.
• 결과 변수:
  • 지각된 쾌락적 가치는 지속적 사용 의도에 긍정적인 영향을 미친다 ($\beta = 0.12$).
  • 지각된 실용적 가치는 쾌락적 가치와 비교했을 때 지속적 사용 의도에 유의미하게 더 강력한 긍정적 영향($\beta = 0.63$)을 미친다.
• 모델 적합도 및 설명력: 모델은 수용 가능한 적합도(SRMR = 0.059, NFI = 0.853)를 보였다. 모델은 쾌락적 가치 분산의 20.1%, 실용적 가치 분산의 17.6%, 지속적 사용 의도 분산의 50.7%를 설명하였다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 GAI 챗봇의 지속적 사용을 결정짓는 심리적 및 기술적 동인을 명확히 하는 실증적 근거를 제공한다고 주장한다.

• 이론적 의의: 본 연구는 사용자 특성과 기술 특성이 어떻게 공동으로 가치 지각을 형성하는지에 관한 문헌의 공백을 메움으로써, 두 가지 뚜렷한 특성 관점(자기 효능감과 문제 해결 능력)을 위한 구체적인 선행 요인을 식별하여 PVT를 확장한다.
• 실무적 의의: 연구 결과는 GAI 마케터들이 커뮤니케이션 전략을 단순히 기능("그것이 무엇인가")에 집중하는 것에서 혜택과 가치 전달("그것이 무엇을 제공하는가")을 강조하는 방향으로 전환해야 함을 시사한다. 구체적으로:
  • 가치 제안: 마케터는 실용적 가치를 높이기 위해 시간, 비용 또는 자원의 가시적인 절감을 강조해야 하며, 본 연구는 이를 지속적 사용의 주요 동인으로 식별하였다.
  • 사용자 역량 강화: 지각된 가치를 높이기 위해, 마케터는 복잡한 과업을 관리 가능한 단계로 나누고 구조화된 지원을 제공하는 등 사용자의 자신감(자기 효능감)을 높이는 전략을 설계해야 한다.
  • 역량에 대한 신뢰: 커뮤니케이션은 사용자가 초기 해결책이 없는 경우에도 문제를 해결할 수 있는 챗봇의 능력을 강조함으로써, 기술의 지각된 문제 해결 능력을 강화해야 한다.

저자가 언급한 한계점
본 논문은 대만의 젊고 고학력인 사용자에게 치우친 인구통계학적 편향, 샘플 내 ChatGPT 사용자의 압도적 비중(다른 GAI 플랫폼으로의 일반화 제한), 그리고 문제 해결 능력에 대한 단일 차원적 측정의 사용 등을 포함한 한계점을 겸허히 인정하였다. 저자들은 향후 연구에서 다양한 사용자 집단, 다양한 GAI 플랫폼, 그리고 문제 해결 능력의 다차원적 측면을 탐구할 것을 제안한다.