AI 음악 추천 서비스에서 준사회적 관계 요인이 사용자 수용에 미치는 영향: 컨조인트 분석을 중심으로

Abstract

<p>디지털 플랫폼 환경에서 사용자가 방대한 콘텐츠를 마주하게 됨에 따라 추천 시스템은 다양한 서비스의 핵심적 기술로 자리잡았다. 하지만 AI 기반 추천의 기술적 정교함에도 불구하고 사용자에게서는 거부 및 회피가 빈번하게 나타나며, 이는 기능적 품질보다 추천 주체에 대한 사회적·인지적 판단이 수용을 결정한다는 점을 시사한다. 본 연구는 음악 추천 서비스 맥락에서 인공지능 서비스 에이전트(AISA)에 대한 준사회적 관계(Parasocial Relationship) 단서가 사용자 선택에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위해 진정성, 동질성, 정보성, 소통성, 가격의 다섯 속성을 포함한 선택 기반 컨조인트(Choice-Based Conjoint) 실험을 실시하고, 온라인 패널 300명의 선택 데이터를 혼합 로짓 모형으로 분석하였다. 분석 결과, 사용자는 기능적 효용보다 사회적 단서와 인지적 효율성에 더 강하게 반응했다. 상대적 중요도는 동질성(26.8%)과 소통성(25.3%)이 가장 높게 나타났으며, 특히 ‘취미·세대 동질성’, ‘소통 가능성’, ‘간략 정보 제공’이 선택 확률과 지불의사 증가로 이어지는 일관된 긍정 효과를 보였다. 또한 비주류 성향, 광고 태도, 기술 태도로 응답자를 분류한 결과, 비판적 탐색형은 상호작용 가능성과 검증 가능한 정보 단서를, 수동적 실용형은 단순한 정보와 친숙성이 높은 동질성을, 신중 수용형은 인간적 실존성과 정서적 친숙성이 높은 동질성을 주요 판단 기준으로 활용하였다. 이러한 결과는 AISA 기반 추천 서비스의 수용이 단순한 기술적 신뢰가 아닌 사회적 단서, 정보 처리 전략, 인지적 부담 관리가 결합된 복합적 판단 과정임을 보여준다. 본 연구는 PSR 이론을 AISA 맥락으로 확장하고 설명가능성, 인지 과부하, CASA 관점을 통합함으로써 사회적 존재감과 인지 효율성에 기반한 새로운 AISA UX 설계 인사이트를 제시한다.</p>

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