Generative artificial intelligence personalization shapes sport fan identity through algorithmic understanding and shared experience

기술 요약: 생성형 인공지능 개인화와 스포츠 팬 정체성

문제 제기
생성형 인공지능(GenAI)이 디지털 플랫폼이 개인에게 접근하는 방식을 점점 더 매개하고 있음에도 불구하고, 생성된 개인화가 집단적 경험에 의존하는 사회적 정체성에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이해는 제한적이다. 스포츠 팬덤은 개인적으로 의미 있는 콘텐츠와 공유된 서사, 감정, 참조 지점 사이의 균형을 필요로 한다는 점에서 본 연구의 중요한 사례가 된다. 관련성(relevance)이 주요 지표인 선호 기반 소비(예: 소매 또는 음악)와 달리, 스포츠 팬덤은 집단 구성원 자격과 집단적 의례를 통해 유지되는 심리적 연결을 포함한다. 본 연구가 다루는 핵심 문제는 AI 기반 개인화가 개인으로서의 팬을 인식하는 동시에 팬덤의 공유된 사회적 기초를 보존할 수 있는지, 아니면 "과잉 개인화(over-individualization)"를 통해 커뮤니티를 파편화할 위험이 있는지 여부이다.

연구 방법론
본 연구는 이중 경로 개념 모델을 검증하기 위해 네 가지 연결된 실증적 구성 요소로 이루어진 다중 방법론적 접근 방식을 채택한다:

1. 연구 1 (질적 탐색): 디지털 스포츠 팬들을 대상으로 한 28건의 텍스트 기반 인터뷰 내용 분석. 이 단계에서는 구성 개념의 경계를 명확히 하고, 정체성 관련성 및 사회적 연결성 테마를 식별하였으며, 자극물 설계를 위한 정보를 제공하였다.
2. 연구 2a (자극물 사전 테스트): 정체성 관련 개인화(존재/부재)와 사회적 연결 개인화(존재/부재)를 조작한 자극 텍스트의 타당성을 검증하는 2x2 요인 설계($N=118$).
3. 연구 2b (무작위 실험): 콘텐츠 특징이 인지된 알고리즘 이해도, 인지된 공유 팬덤 경험, 그리고 정체성 결과에 미치는 즉각적인 인과 효과를 조사하는 대규모 2x2 무작위 온라인 실험($N=609$).
4. 연구 3 (종단적 설문): 시점 1에서의 자연 발생적 GenAI 사용, 시점 2에서의 프로세스 지각, 시점 3에서의 정체성/참여 결과를 측정하는 스포츠 팬 대상 3차 패널 설문($T3\ N=461$). 이 설계는 시간적 순서에 따른 연관성을 조사할 수 있게 하였다.

이론적 구성 개념에는 정체성 관련 개인화(역사, 가치, 정서적 관계 반영)와 사회적 연결 개인화(개인을 집단적 서사 및 반응과 연결)가 포함되었으며, 인지된 알고리즘 이해(시스템이 팬의 정체성을 인식한다는 믿음)와 인지된 공유 팬덤 경험(더 넓은 커뮤니티와의 연결감)이 포함되었다.

주요 결과
실증적 증거는 GenAI 개인화의 이중 경로 설명을 뒷받침한다:

• 이중 경로 메커니즘:
  • 정체성 관련 경로: 정체성 관련 개인화는 인지된 알고리즘 이해를 유의미하게 증가시켰다($b=0.663, p<.001$ 실험군; $b=0.369, p<.001$ 설문군). 이 경로는 스포츠 대상과의 구체적인 관계를 확인해 준다.
  • 사회적 연결 경로: 사회적 연결 개인화는 인지된 공유 팬덤 경험을 유의미하게 증가시켰다($b=0.637, p<.001$ 실험군; $b=0.285, p<.001$ 설문군). 이 경로는 집단에 대한 팬의 연결을 강화한다.
• 정체성 결과: 두 가지 개인화 특징 모두 실험에서 즉각적인 정체성 결과(정체성 반응 및 순간적 팬 동일시)를 증가시켰다. 종단적 설문에서도 인지된 알고리즘 이해와 인지된 공유 팬덤 경험 모두 추후의 정체성 반응과 양(+)의 상관관계가 있었다.
• 참여 지속성: 인지된 공유 팬덤 경험은 추후의 참여 지속성과 양(+)의 상관관계를 보였다($b=0.307, p<.001$).
• 과잉 개인화의 위험:
  • 정체성 관련 개인화는 실험에서 높은 인지된 과잉 개인화와 연관되었다.
  • 결정적으로, 종단적 설문에서 과잉 개인화된 GenAI 사용은 인지된 공유 팬덤 경험과 음(-)의 상관관계가 있었다($b=-0.187, p<.001$). 이는 개인화를 통해 개인을 인식할 수는 있지만, 경험을 지나치게 좁히는 것은 팬을 공유된 서사로부터 고립시킬 수 있음을 시사한다.
• 상호작용 효과: 본 연구에서는 정체성 관련 개인화와 사회적 연결 개인화 사이의 통계적으로 신뢰할 만한 상호작용 효과를 발견하지 못했으며, 이는 두 요소가 시너지나 대체 관계보다는 주로 가산적(additive)으로 프로세스 지각에 영향을 미침을 시사한다.

주요 기여
본 논문은 세 가지 주요 이론적 기여를 한다:

1. 사회적 정체성 인터페이스로서의 GenAI: GenAI 개인화를 단순한 타겟팅 기술이 아니라, 조직과 플랫폼이 인정(recognition)과 소속감을 협상하는 사회적 정체성 인터페이스로 개념화한다.
2. 인지된 알고리즘 이해: 이를 일반적인 신뢰나 정확성과 차별화되는, 문화적으로 의미 있는 환경에서의 독특한 형태의 AI 매개 인지 방식으로 규명한다. 팬들은 시스템이 단순히 클릭을 이해하는 것이 아니라 자신의 정체성을 이해하는지를 평가한다고 가정한다.
3. 공유 경험의 필요성: 개인화가 오직 개인적 적합성(fit)을 통해서만 개선된다는 가설에 도전한다. 연구 결과는 사회적 정체성 맥락에서 개인화의 가치가 개인적 관련성과 집단적 가시성 사이의 균형에 달려 있음을 보여준다.

의의 및 주장
저자들은 AI 개인화가 단순히 선호를 타겟팅하는 것을 넘어, 사람들이 개인으로서 인식되고 공유된 문화 세계와 연결되는 조건을 재구성한다고 주장한다. 본 연구는 스포츠 팬덤과 같은 정체성 기반 커뮤니티에서 GenAI가 효과적이기 위해서는 하이퍼 개인화가 사회적 고립으로 이어지는 "개인화의 역설"을 피해야 한다고 주장한다.

결론적으로, 핵심적인 설계 과제는 사람을 인식하되 그 인식을 의미 있게 만드는 커뮤니티를 사유화(privatizing)하지 않는 것이다. GenAI 시스템은 개인이 개인적으로 주목받고 있다고 느끼게 하는 동시에, 정체성에 사회적 힘을 부여하는 공유된 세계와의 연결을 유지하도록 도울 때 가장 가치 있다. 저자들은 이러한 결과가 중국의 디지털 스포츠 팬덤 맥락에 특화되어 있음을 언급하며, 향후 연구에서 교차 문화적 변이와 리텐션(유지) 및 커뮤니티 참여와 같은 장기적 결과에 대한 조사를 촉구한다.