｢정보시스템연구｣ 제25권 제3호	http://dx.doi.org/10.5859/KAIS.2016.25.3.61

한국정보시스템학회

2016년 9월, pp. 61～90

모바일 인스턴트 메신저 사용자의 지속사용행동에 대한 영향요인과 습관의 조절효과: WeChat을 중심으로

* 전남대학교 일반대학원 전자상거래협동과정 석사, wudi_heng@163.com

** 전남대학교 경영학부 교수, kjoon@chonnam.ac.kr, 교신저자

*** 전남대학교 신문방송학과 부교수, kimk@chonnam.ac.kr

장 형*․고 준**․김 균 수***

			<목 차>
Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 2.1 MIM의 개념과 WeChat 2.2 선행연구 고찰 2.3 영향요인 분류: 긍정적/부정적-지각적/ 감정적 Ⅲ. 연구설계 3.1 연구모형 3.2 가설 제시 3.3 조작적 정의 및 측정항목				Ⅳ. 실증분석 4.1 자료수집 및 표본의 특성 4.2 타당성 분석 4.3 신뢰도 분석 4.4 상관관계 분석 4.5 연구가설의 검증 Ⅴ. 시사점과 결론 5.1 연구결과 요약 5.2 시사점 5.3 연구 한계점 및 향후연구방향 참고문헌 <Abstract>

Ⅰ. 서 론

최근의 본격화된 스마트 기기의 보급과 유무선 인터넷의 발전은 모바일 인스턴트 메신저(Mobile Instant Messenger, MIM) 사용자를 급격하게 증가시켰으며, 이는 MIM의 영향력을 확대시키는 계기가 되었다. MIM이란 스마트폰 이용자들의 모바일 네트워크를 이용한 전자적 메시지 전달 서비스로서(조성완, 2012), 실시간으로 사진/동영상 공유, 음성 및 영상통화, 채팅 등을 할 수 있다. 2016년 1월에 중국 인터넷 네트워크 정보센터가 발표한 제37차 중국 인터넷 네트워크 발전상황 통계보고서에 의하면, 2015년 12월까지 중국에서 모바일 인터넷 사용자 중에서 약 90%가 채팅 어플리케이션, 혹은 MIM을 사용한다고 보고하였다.

텐센트(Tencent)는 중국의 최대 인터넷 서비스 및 게임 서비스 전문 기업으로 2011년 1월 21일부터 MIM의 대표적인 예시가 되는 WeChat 서비스를 출시하였으며, 이 서비스 출시 이후 433일 만에 사용자가 1억 명이 되었다. 또한 통계 전문 사이트인 Statista에서 2016년 1월에 발표한 “세계 메신저 어플리케이션 사용점유율 순위”의 결과에 따르면, WeChat은 23%라는 가장 많은 점유율을 기록하였으며, 중국에서 세계적으로 WeChat의 열풍을 일으켰다. 2016년 텐센트의 공식 통계에 의하면 약 94%의 WeChat 사용자가 매일 이를 사용하며, WeChat 사용 횟수에 대한 통계에서 1일 평균 사용 횟수가 10회 이상의 사용자 비율은 61%, 1일 평균 사용 횟수가 30회 이상의 사용자 비율은 36%로 나타났다. 또한 2015년 2분기 말까지 WeChat의 등록 사용자가 이미 10억명까지 폭발적으로 증가하였다. 그러나 이들 중에 적극적 사용자(Active User)는 단지 5.5억명에 달한 상황이므로, 이제는 WeChat의 사용자 그룹 중에서 약 절반의 사용자만 WeChat을 지속적으로 사용한다는 것을 의미한다.

http://www.statista.com

텐센트테크노, 웨이신(WeChat)의 영향력 보고서, 2016. http://tech.qq.com/a/20160321/030364.htm

｢정보시스템연구｣ 제25권 제3호, 2016년 9월

	모바일 인스턴트 메신저 사용자의 지속사용행동에 대한 영향요인과 습관의 조절효과

지속사용을 전제로 하는 적극적 사용자는 새로운 정보시스템이나 서비스의 성공에 매우 중요하다. 그동안 정보시스템의 지속적 사용과 관련된 선행연구들은 넓은 범위로 정의된 SNS(Social Network Services) 위주로 연구했거나 대부분 시스템, 정보, 서비스, 기술, 사회영향 등을 중심으로 진행해 왔다(김종기․김진성, 2013; 김종기 등, 2012; 박경자 등, 2013; 윤상훈 등, 2012; 조인호․장석준, 2012;  Davis, 1989). 우선 SNS의 유형이 다양함에도 불구하고 유형별 SNS 비교연구가 부족하였다(소택화․고준, 2015). 또한 사용자의 행동을 이해하고 예측하려면 무엇보다 지각적 또는 감정적인 요인의 파악이 중요함에도 불구하고, 정보시스템 분야에서 지각과 감정의 구분에 따른 연구가 거의 이루어지지 못하였다. 이와 더불어 지속사용에 관한 선행연구 대부분이 긍정적 요인에 치중된 반면, 부정적 요인들을 다룸에 있어서는 상대적으로 인색한 편이었다(박경자 등, 2012; 소택화․고준, 2015; 손달호․김경숙, 2016). 따라서 기존연구의 한계점 해결을 위해 본 연구는 MIM 환경을 정의하고, 사용자가 느끼는 긍정적/부정적, 지각적/감정적 요인들을 종합적으로 고려할 필요가 있다. 한편, 그동안 정보시스템 분야에서 습관에 관한 연구는 종종 있었지만(Kim et al., 2005; Limayem et al., 2007; 이웅규, 2014; 이웅규․김효정, 2013), 습관의 조절효과에 대한 연구는 거의 이루어지지가 않았다. 본 연구는 사용자들의 MIM 사용의도나 실제행동에 습관이 어떠한 역할을 하는지를 면밀히 살펴보고자 한다. MIM 환경에서의 습관의 조절효과에 대한 이론적 고찰과 실증분석은 기존 연구와 차별화되는 기여점이 될 것이다.

요컨대 본 연구는 다음과 같은 연구문제들에 대하여 답을 하고자 한다. 첫째, MIM사용자의 지각적/감정적 요인들은 사용자의 만족도에 어떻게 영향을 미치는가? 둘째, MIM사용자의 지각적/감정적 요인들은 사용자의 실제사용행동에 어떻게 영향을 미치는가? 셋째, MIM사용자의 만족도와 지속적 사용의도, 그리고 지속적 사용의도와 실제사용행동 간의 관계는 사용자의 사용 습관에 따라 달라지는가?

이에 대한 답을 위하여 본 연구는 MIM 특성요인을 긍정적/부정적, 지각적/감정적 요인들로 분류하여 지속적인 사용의도와 실제사용행동에 미치는 영향을 파악하고자 하며, 특히 이러한 관계에 대한 습관의 조절효과도 살펴보고자 한다. 이를 통하여 WeChat과 같은 MIM의 서비스 개선과 사용자의 만족도 제고에 대한 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 MIM의 개념과 WeChat

최근 들어서 페이스북, 트위터, 카카오톡, 밴드, WeChat 등 다양한 SNS가 급속히 보급되어 왔다. SNS는 사용자의 의사에 따라 자신의 프로필을 완전히 공개하거나 부분적으로 공개하는 것이 가능하며, SNS 시스템에서 다른 사람들과 접촉하여 다양한 정보를 공유할 수 있다는 특징이 있다(Boyd & Ellison, 2007). MIM은 기존 PC운영체제에서 MSN 같은 인스턴트 메신저가 수행하던 사용자간 전자적 메시지 전달기능을 모바일 운영체제에서도 사용 가능하도록 지원하는 서비스를 의미하므로(오재혁, 2013) 특성상 모바일 폐쇄형 SNS와 유사하다(소택화․고준, 2015). 따라서 카카오톡이나 WeChat의 예시가 MIM에 해당될 수 있다. Yu and Wen(2009)의 연구에 따르면, MIM에 대해 기존의 인스턴트 메신저에서 사용하던 기능들을 단말기에 적용한 서비스로 보았으며, 조성완(2012)은 MIM이란 스마트폰 이용자들이 모바일 네트워크를 이용하여 사진/동영상을 공유, 음성 및 영상통화, 위치정보, 채팅을 실시간으로 할 수 있는 서비스를 의미한다고 하였다. 즉, 스마트폰 사용자들이 와이파이와 3G망을 이용해 무료로 메시지 및 사진 동영상을 주고받고 실시간으로 그룹 채팅을 할 수 있는 서비스이다(강수진 등, 2011). 특히 네트워크 품질이 향상되고 디바이스 기술이 발전하면서 MIM은 빠르게 확산되고 있는 추세이며, 기존 연구들의 MIM에 대한 정의를 정리하면 다음의 <표 1>과 같다. MIM의 정의와 특징을 고려할 때, WeChat이 MIM의 대표적인 예시가 될 것이다.

WeChat은 핸드폰 통신기록부를 기반으로

<표 1> 모바일 인스턴트 메신저(MIM)에 대한 개념과 정의

연구자	정의
Yu and Wen(2009)	기존의 인스턴트 메신저에서 사용하던 기능들을 단말기에 적용한 서비스
강수진 등(2011)	스마트폰 사용자들이 와이파이 및 3G망을 이용해 무료로 메시지 및 사진 동영상을 주고받고 실시간으로 그룹 채팅을 할 수 있는 서비스
조성완(2012)	스마트폰 이용자들이 모바일 네트워크를 이용하여 사진/동영상 공유, 음성 및 영상통화, 위치정보, 채팅을 실시간으로 할 수 있는 서비스
오재혁(2013)	기존 PC운영체제에서 MSN 메신저와 같은 인스턴트 메신저가 수행하던 사용자간 전자적 메시지 전달기능을 모바일 운영체제에서도 사용 가능하도록 지원하는 서비스

개발한 모바일 인스턴트 메신저 애플리케이션이다. 사용자는 WeChat을 다운로드 받고 설치한 후에 핸드폰 통신기록부, ID검색, QR코드, QQ친구 등 추가방식을 통해서 WeChat 친구를 찾고 소량의 데이터로 신속하게 채팅을 진행할 수 있다. 2011년 1월에 출시한 이래 WeChat 서비스는 안드로이드, iOS, 윈도우 폰, 블랙베리 등의 플랫폼을 모두 지원하고 있으며 다양한 언어까지도 지원되었다. 기능 측면에서 WeChat은 원시적인 실시간 통신기능을 구비하고 있어서 문자, 음성, 영상 등 다양한 방식으로 실시간 메시지를 자유롭게 작성할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 위치 기반 서비스 기능도 구비하고 있다. 위치 추적을 통해 자신의 지리적 위치 근처에 같은 WeChat을 사용하고 있는 친구, 혹은 “주변탐색”, “프렌드 레이더”, “흔들기” 등의 기능을 통해 랜덤 방식으로 모르는 사용자와 매칭되어 메시지를 전송할 수 있다. 이 “흔들기” 기능은 사용자들이 자신과 같은 시간대에 WeChat을 사용하는 사람들의 정보를 받을 수 있게 함으로써 생소한 사람들과도 소통할 수 있어서 교류의 범위를 쉽게 확대시킨다.

2.2 선행연구 고찰

2.2.1 정보시스템 지속사용 모형

지금까지의 선행연구들 중에서 Oliver(1980)의 기대일치이론은 사용자 지속사용행동에 대한 연구들 중에서 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 이론이 제시된 후 처음에는 단지 소비자의 만족도와 구매 후 행동에 대한 연구를 중심으로 사용되었다. 그 이후로 Bhattacherjee (2001)가 이 이론을 정보시스템 지속사용에 대한 연구를 위해 응용한 바 있다. 또한 Davis(1989)의 기술수용모형에서 언급한 “지각된 유용성”을 고려하였으며, 중요한 변수로 기대일치모형에 추가하였다. 이를 통해서 사용자의 정보시스템 사용 후의 변화에 대한 기대를 반영하고자 하였다. 결론적으로 다음의 <그림 1>과 같은 정보시스템 지속사용모형(ECM- ISC, Expectation Confirmation Model of Information Systems Continuance)이 제시되었다(Bhattacherjee, 2001).

이 모형은 기본적으로 사용자가 정보시스템에 대한 만족도, 기대 일치도, 지각된 유용성 등

<그림 1> 정보시스템 지속사용모형(ECM-ISC)

의 세 가지 요소들이 사용자의 정보시스템에 대한 지속사용의도에 유의한 영향을 주는 것으로 본다. ECM-ISC모형은 사용자의 느낌과 주관적인 태도를 중시하였으며, 정보시스템 사용자 행동에 대한 상당한 설명을 하는 이론적 공헌을 하였다. 많은 후속 연구들이  ECM-ISC모형을 토대로 연구를 진행하였으며 이 모형을 제안한 Bhattacherjee(2001)는 인터넷 뱅킹 사용자를 선정하고 실증적 연구를 통해 모형의 타당성을 증명한 바 있다. 본 연구에서도 ECM-ISC 모형을 이론적 기반으로 삼고자 한다.

2.2.2 지각된 유희성

지각된 유희성은 개인이 정보시스템 사용 자체에서 추구하는 기쁨이나 재미를 의미하며, 인터넷과 정보시스템 수용 또는 사용을 결정하는 핵심변수이다(Moon & Kim, 2001). Van der Heijden(2004)은 새로운 정보시스템이 제공하는 정보시스템 사용 자체에서 경험하는 재미적 가치로써 지각된 유희성을 포함하여, Davis(1989)가 제시한 기술수용모형을 확장하였다. 사용자의 행동에 미치는 영향은 개인이 강조하는 가치 유형 또는 사용 상황에 따라 달라질 수 있다. 지각된 유희성은 재미적 정보시스템 사용 상황에서 실용적 가치인 지각된 유용성보다 개인의 행동의도에 더욱 큰 영향력을 발휘할 수 있다(Van der Heijden, 2004). 본 연구는 MIM 환경에서 사용자 지속사용을 결정하는 핵심 선행변수로써 지각된 유희성을 고려하고자 한다.

2.2.3 소속감

대부분의 사람들은 사회적 관계에 대한 필요성을 느끼며, 관계의 형성이나 유지를 위해 일정 수준의 노력을 기울인다. 매슬로우는 욕구단계 이론을 통해 개인의 행동은 자신의 욕구를 충족하는 과정에서 형성된다고 설명한다(Maslow, 1943). 매슬로우는 인간의 기본적인 욕구가 ①생리적 욕구, ②안전 욕구, ③사회적 욕구, ④존경의 욕구, ⑤자아실현의 욕구 등의 다섯 단계로 나타난다고 주장하면서 특히 제3단계는 사랑과 우정 등 타인과의 관계를 지향하는 욕구이며 이는 소속감이나 사랑을 받는 느낌과 같이 감정적인 면을 기반으로 하고 있음을 제안하였다.

정보기술 및 미디어가 발달함에 따라 면대면 소통을 기반으로 전통적인 친구관계 뿐만 아니라 온라인을 통한 친구관계도 점차 증가하게 되었다. 특히 인터넷이나 모바일 환경을 통해서 자기표현과 친교욕구가 더욱 활발히 발휘되기도 한다(고준 등, 2008). 일반적으로 사람들은 특정 그룹에 소속되려는 기본적인 욕구가 내재되어 있어서 집단 구성원으로서 인정을 받고 이를 통해 행복감을 느끼고자 한다. 즉, MIM을 통해서 오프라인에서의 강한 유대관계의 사람들 뿐만 아니라, 주변인들 같은 약한 유대관계의 사람들과의 더 친한 관계를 지속적으로 유지하고(김유정 등, 2012; Terhell et al., 2007) 그들의 그룹에 소속되어 자신의 가치를 인정받으려는 감정을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서 다루고자 소속감은 매슬로우가 제시한 인간의 5가지 기본적인 욕구 중 하나인 사회적 욕구를 바탕으로 MIM에서 타인과 관계를 형성, 유지, 향상시키고자 하는 감정적 요인을 의미한다.

2.2.4 지각된 개인정보 유출 우려

오늘날 개인정보 유출은 정보 주체인 개인의 권리 보호와 개인정보를 다양한 마케팅부문에 활용하고자 하는 사업 주체 사이에 이해 상충과 갈등의 관계에 놓인 경우가 빈번해지고 있다(Kotona et al., 2011). 지각적 개인정보 유출 우려에 대한 다수의 선행연구들은(Aiello & Ruffo, 2012; Lawler & Molluzzo, 2010; Liebermann & Statshevsky, 2002) 유무선 인터넷의 발달로 인해 정보 유출에 대한 우려와 걱정 정도가 높아지고 있으며, 개인들은 적극적으로 개인정보를 보호할 의사를 피력하고 있다.

Shin(2010)에 따르면, MIM에서 제공하는 위치기반 서비스의 경우 사용자들의 취미, 주소, 연령, 성별 등의 사적 정보를 활용한 광고가 주로 이루어지고 있다. Shin(2010)은 특히 현재 위치와 가까운 친구 찾기 등의 MIM 서비스는 각종 개인정보를 필연적으로 사용해야 하기 때문에 항상 개인정보 유출 가능성에 대한 우려가 상존하고 있다고 주장하였다. 이상의 논의를 근거로 본 연구에서 다루고자 지각된 개인정보 유출 우려는 MIM을 사용하면서 사용자의 개인정보가 사용자의 의도와는 다르게 쓰일 것에 대해 걱정하는 지각적이며 인지적 요인을 의미한다.

2.2.5 피로감

다양한 스마트 미디어의 보급과 인터넷 사용을 통해 빠르게 확산되면서 사회적으로 큰 영향력을 행사해 왔지만 최근 들어 스마트 미디어를 통해 MIM의 정보를 접하면서 점차 피로감을 호소하기 시작하였다(김명수, 2011). 21세기에 접어들어서는 디지털의 사용이 급격히 증가하면서 피로감의 개념이 디지털 피로감으로 확장하는 계기가 되었다. 여기서 디지털 피로감이란 디지털 기기를 사용함에 있어서 어려움을 겪거나 넘쳐나는 정보에 따른 피로감을 의미하는 복합적인 개념이다(박상철․고준, 2014). 이러한 디지털 피로감은 디지털 방식을 통해 정보를 추구하는 사람들로 하여금 무력감을 들게 하여 디지털 방식의 사용을 중단하거나 회피하게 만들어 최근 사회적으로 이목을 끌고 있다. 뿐만 아니라 디지털 피로감은 SNS나 MIM의 사용자들로 하여금 사용을 중단하거나 다른 유형의 서비스로 이탈하는데 영향을 미치는 원인으로 지목되어 왔다.

많은 학자들은 최근 주목받고 있는 MIM 사용중단 현상의 원인으로 지목되는 MIM 피로감에 대하여 연구를 시작하였으며, 그 결과 MIM 피로감에 대한 다양한 유발 요인들을 검증해 왔다. 선행연구들에 따르면(박경자 등, 2015; 손달호․김경숙, 2016), MIM의 피로감이 MIM의 사용중단의도에 영향을 미친다는 것이 확인되었다. 본 연구에서는 피로감에 대해 MIM을 사용하거나 MIM사용자들이 타인과 관계를 형성하는데 느끼는 부담으로 정의하고자 한다(김경달 등, 2013).

2.2.6 실제사용행동

실제사용행동은 기존의 조직 연구에서 나타난 온라인 커뮤니티 시민행동을 MIM사용자에 대하여 적용한 개념이다(Brief et al., 1986). 아직까지 시민행동에 관한 연구가 주로 조직 시민행동과 고객시민행동을 중심으로 이루어져 왔고(Organ, 1988; Organ & Knovsky, 1989), MIM사용자들의 시민행동에 대하여 실증적으로 분석한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 온라인 커뮤니티 시민행동의 개념을 바탕으로 MIM 실제사용행동을 MIM사용자들이 개인 및 MIM을 위해 자신의 역할을 초월하여 자발적으로 행하는 친사회적이고 책임 있는 행동(Yu & Chu, 2007)으로 정의하고자 하며, 이러한 정의를 바탕으로 MIM사용자들의 지속사용의도가 MIM 실제사용행동에 어떻게 영향을 끼치는지에 대한 실증연구가 시급한 실정이다.

2.2.7 습관

습관적 행동(Habitual Behavior)란 안정적 맥락에서 반복적 실행(Action)으로부터 나오게 된다(Wood et al., 2002). 습관을 MIM 환경에 적용해 본다면 사용자들이 학습에 의해 자동적으로 이를 사용하는 행동을 수행하는 정도를 의미하며, 정보시스템 수용 이후 상당부분의 현상을 설명할 수 있는 변수이다(이웅규, 2014; Kim 2009; Limayem et al., 2007). Oritz de Guinea & Markus(2009)는 정보시스템 사용에서 지속적 사용을 검토하기 위해서는 경험, 습관, 의도, 감성 만족 등이 종합적으로 고려되어야 함을 주장하였다. 습관적인 MIM 사용행동은 MIM 활용이 일상화되어 있음을 의미하며, 의식적으로 통제되는 행동이 아니라 자동적인 행동이다(Kim et al., 2005; Limayem et al., 2007). MIM사용자 개인이 정보시스템 사용행동을 습관적으로 수행한다면 인지적 계획도 감소하게 되며, 사용의도가 실제행동에 미치는 효과가 감소한다(Wood et al., 2002). 따라서 정보시스템의 초기사용 상황에서는 행동의도가 실제사용을 결정하는 핵심변수이지만 시간이 지나면서 정보시스템 사용이 하나의 습관이 되면 인지적 과정은 감소한다.

습관의 부정적인 조절효과와 관련해서는 우선 지속사용행동을 의식적 행동과 습관적 행동으로 구분할 수 있다(Wood et al., 2002). 의식적 행동은 만족도, 지속사용의도 등의 지각적 또는 의식적인 변수에 의해 설명할 수 있고, 습관적 행동은 습관만을 통하여 설명할 수 있다. 만약에 사용자의 습관이 강하면 습관적 행동도 지속사용행동에서 차지하는 비율이 증가하고, 습관이 설명할 수 있는 부분도 증가하며, 이와 동시에 지각적이나 의식적 요인이 설명할 수 있는 부분을 감소시킨다. 한마디로 습관이 증가하면 의식적 과정이 감소된다. 이에 본 연구에서는 MIM 환경에서 사용자의 습관이 만족도의 지속사용의도에 대한 관계와 지속사용의도의 실제사용행동에 대한 관계에 대하여 어떻게 영향을 끼치는지를 파악하고자 한다.

2.3 영향요인 분류: 긍정적/부정적-지각적/감정적

인간의 두뇌는 이성에 관한 부분과 감성에 관한 부분의 두 가지를 가지고 있으며, 두 가지 모두 함께 작동한다고 알려져 있다(Grandin & Johnson, 2005). 따라서 본 연구는 MIM환경에서의 사용자 사용행동을 포함하여 인간행동에서 이성적인 지각과 감성적인 감정의 구조를 이해하고자 한다. 본 연구는 MIM 환경에서의 사용자 지속사용행동에 관한 연구로 이에 관한 정보시스템 지속사용모형, 매슬로우의 욕구단계이론, MIM 사용중단 등 분야의 다양한 학문영역과 이론배경에서 다루어져 왔으며, 사용자 지속사용의도와 실제사용행동에 영향을 미치는 지각된 유용성, 기대 일치도, 지각된 유희성, 소속감, 지각된 개인정보 유출 우려, 피로감 등의 영향요인을 도출하였다. WeChat 사용자의 실제사용특성을 결합하였으며, 긍정적/부정적-지각적/감정적의 관점에서 영향요인들이 이성 측면의 지각적 요인과 감성 측면의 감정적 요인으로 분류하여 긍정적 요인과 부정적 요인을 함께 파악하고 다음의 <그림 2>와 같이 구분하였다. 각 요인의 분류 기준 관련하여 우선 지각적이란 개인의 평가를 의미하며 두뇌의 이성적 판단 과정을 거침을 포함한다(최은희․권영걸, 2006). 따라서 지각된 유용성, 지각된 유희성, 지각된 개인정보 유출 우려가 모두 여기에 해당되며, 기대일치도는 기대에 대한 평가기준이 개입되기 때문에 평가를 의미하는 지각적 요인에 해당된다. 소속감과 피로감은 평가 과정의 개입이 필수적이지 않기 때문에 감정적 요인에 해당된다. 특히 소속감은 인간의 욕구와 관련이 되기 때문에 지각적 요인과의 관련성이 적다. 한편, 긍정적과 부정적의 기준은 개인이 어떠한 기분을 느끼는지에 따른다. 예를 들어, 피로감은 부정적 기분에 해당되고, 소속감은 긍정적 기분으로 볼 수 있다. 정보유출에 대한 우려의 경우 개인의 걱정을 수반하기 때문에 심리의 부정적 상태를 나타낸다. 한편, 기대일치, 유용성과 유희성은 개인이 느끼는 긍정적 심리상태를 나타내므로 긍정적 측면으로 분류될 수 있다.

Ⅲ. 연구설계

3.1 연구모형

본 연구는 지각/감정-행동 프레임워크와 정보시스템 지속사용 모형(ECM-ISC)을 기반으로 다음과 같은 <그림 3>의 연구모형을 제시하고자 한다. 제시된 모형은 MIM환경에서 WeChat 사용자의 실제 사용특성을 결합하여, 지각적/감정적 요인을 크게 긍정적 요인(지각된 유용성, 기대 일치도, 지각된 유희성, 소속감)과 부정적 요인(지각된 개인정보 유출 우려,

<그림 2> 영향요인 분류: 긍정적/부정적-지각적/감정적

<그림 3> 연구모형

피로감)으로 구분하고자 하였다. 이들은 사용자의 지각적/감정적 요인들은 만족도에 어떠한 영향을 미치는지, 사용자 만족도는 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지, 사용자 지속사용의도는 실제사용행동에 영향을 미치는지, 사용자의 습관은 이들 관계에 대하여 조절변수 역할을 하는지를 살펴보고자 한다.

3.2 가설 제시

본 연구는 선행연구의 고찰과 정보시스템 지속사용모형을 토대로 앞서의 연구모형을 제시하였다. 우선 정보시스템 지속사용모형(ECM- ISC)을 기반으로 하여, 지각된 유용성(Perceived Usefulness), 기대 일치도(Expectancy Confirmation), 만족도(Satisfaction), 지속사용의도(Continuance Use Intention) 등 4가지 요인들을 도출되었다. 이 모형을 제안한 Bhattacherjee(2001)는 인터넷 뱅킹 사용자를 선정하고 실증적 연구를 통해 모형의 유효성을 증명한 바 있으며, 이후에 다양한 맥락에서 이 모형에 대한 검증이 이루어져 왔다.

우선 만족도는 제품이나 서비스를 재구매하고 향후에도 지속적으로 사용하려는 의도이다. 즉, 만족은 충성도를 예측하는데 가장 영향력이 있는 선행변수이다(Oliver, 1980). 또한 사용자 만족도는 고객과 장기적인 관계를 형성하고 유지하는 핵심 요소가 된다. Oliver(1980)는 만족도에 대해 확인하지 않은 기대와 관련된 감정이 소비경험에 대한 초기 느낌과 결합되어 발생하는 종합적인 심리상태로 정의하였다. 이 정의에 따르면 사용자 만족은 구매전의 기대와 구매후의 사용성과 간의 차이는 기대일치수준에 대한 지각적 평가의 결과로써 발생한 감정적이나 심리적인 상태를 의미한다. 정보시스템 연구자들 역시 정보시스템 사용의 초기 만족수준은 정보시스템 지속사용의도를 결정하는 핵심변수임을 확인해 왔다. Ray et al.(2012)은 인터넷 서비스 제공자에 대한 사용자 만족도는 서비스의 지속적인 사용이며, 충성도에 대한 영향을 준다는 점을 밝힌 바 있다.

한편, Oliver(1980)의 기대일치이론에 따르면, 소비자가 제품이나 서비스를 구매하기 전에 가지고 있는 초기의 기대(Initial Expectation)와 구매한 후에 인지된 성과를 비교하여 기대 일치수준을 결정하고, 기대와 성과가 일치되는 경우는 만족이 증가한다고 하였다. 즉, 소비자가 제품이나 서비스를 사용함으로써 획득한 성과가 사용하기 전에 가지고 있는 기대를 넘어서는 경우에 만족이 형성되고 재구매의도로 연결되며, 반대로 사용한 후에 성과가 자신의 기대수준에 미치지 않은 경우 불만족이 발생하며 사용중단으로 이어진다는 것이다. Bhattacherjee(2001)는 기대일치이론을 정보시스템 지속사용 의사결정에 적용하여 사용자 만족도는 정보시스템에 대한 초기기대와 정보시스템의 사용과정에서 인지된 성과가 일치하는 정도인 기대일치도에 의해 영향을 받음을 주장하였다. 기대일치도와 사용자 만족도의 긍정적 관계는 웹 포털서비스의 지속사용(Lin et al., 2005)과 SNS 지속사용(Chang et al., 2012) 등 다양한 상황에서 모두 적용, 지지되고 있다.

기대일치이론에서는 사전 기대(Ex-Ante Expectation)가 기대 일치도와 만족도를 결정한다고 주장하는 반면에 정보시스템 지속사용모형은 사전 기대가 기대 일치도와 만족도에 이미 충분히 반영되기 때문에 사전 기대를 제외하고 대신에 사후 기대(Ex-Post Expectation)를 반영하는 지각된 유용성을 제시하였다. 정보시스템 지속사용모형에서 지각된 유용성을 포함하게 된 또 다른 이유는 소비자가 제품이나 서비스에 대한 직접적인 경험이 없는 상황에서 타인 및 대중매체에 의한 정보를 기반으로 구매전 기대(Pre-Purchase Expectation)를 형성하며, 실제사용 이후에 자신의 직접적인 경험을 기반으로 구매 후의 기대를 형성하기 때문이다. 따라서 정보시스템의 지속사용을 예측하기 위해서 사전 기대보다 사후 기대를 반영하는 지각된 유용성이 더 설명력이 있는 변수라는 주장이 제기되었다(Davis, 1989). 게다가 지각된 유용성은 정보시스템의 수용단계에서 장기적 사용단계에 이르기까지 개인의 행동의도에 일관되게 영향을 미치는 지각적 신념변수로 강조되었다. 이처럼 지각된 유용성은 사용자 만족도와 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 사용자가 정보시스템의 지속사용이 자신의 목적을 달성하는데 도움이 된다고 판단하는 경우에, 만족도와 지속사용의도는 증가할 것이다(Bhattacherjee, 2001).

한편, Bhattacherjee(2001)에 의해 제시된 정보시스템 지속사용모형은 지각된 유용성이 사용자의 기대 일치도에 의해 결정된다고 하였다.  따라서 사전 기대가 더욱 많이 충족될수록 사용자는 정보시스템이 더욱 유용하다고 평가하고 기대 일치도가 지각된 유용성에 상당한 영향을 미칠 것이다. Barnes et al.(2011)은 트위터 사용자의 기대 일치도가 지각된 유용성에 대한 높은 수준에서 유의한 영향을 준다는 사실을 밝혔으며, Chang et al.(2012)은 페이스북, 마이스페이스, 싸이월드 등의 SNS 지속사용의도에 관한 연구에서 기대 일치도와 지각된 유용성 간의 유의한 관계를 검증하였다. 지금까지의 논의를 바탕으로 다음의 가설들을 제시하고자 한다.

H1: 만족도는 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H2: 기대 일치도는 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H3: 지각된 유용성은 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H4: 지각된 유용성은 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H5: 기대 일치도는 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

지각된 유희성(Perceived Playfulness)은 개인이 정보시스템을 사용과정에서 추구하는 기쁨과 재미를 의미하며, 정보시스템의 쾌락적 IT 및 제품의 사용과 수용을 결정하는 다른 핵심변수로써 정보시스템 사용의 쾌락적 가치를 반영한다(Turel et al., 2010). 쾌락적 가치는 실용적 가치와 같이 소비자가 제품이나 서비스 사용을 통해 추구하는 중요한 효용이며 새로운 정보시스템이 제공하는 실용적인 가치에 정보시스템 사용 자체에서 경험하는 쾌락적 가치로써 지각된 유희성을 추가하여 기존의 기술수용모형(Technology Acceptance Model)을 확장하고자 한 것이다. Ha and James(1998)의 연구에서는 유희성을 웹사이트의 상호작용성의 하위 요소로 언급하였으며, 유희성이 웹사이트의 방문자로 하여금 호기심과 관심을 유발하고 참여를 유도한다고 하였다. 특히 모바일 환경에서는 사람들이 개인의 모바일 기기를 통해 계속적으로 게임이나 오락적 콘텐츠를 소비하므로 유희성을 추구하는 쾌락적 사용이 더욱 자주 일어나게 된다(Gao et al., 2010). 이와 마찬가지로 MIM의 쾌락적 사용을 포함한 정보기술의 쾌락적 사용은 사용자로 하여금 생산성과 같은 도구적 가치보다는 자기 충족적(Self-fulfilling) 측면에서 재미나 즐거움을 추구하여 장기간 지속적인 사용을 유도하게 된다(Van der Hejiden, 2004). 한편, 기존의 선행 연구자들은 상호작용성의 하위 요소들 중에서 재미성 요소가 다른 사람과의 상호작용보다는 개인이 스스로 인지하거나 만족스럽게 느끼는 과정에서 발생한다는 점에서 개인의 내면적 커뮤니케이션(Self- communication)의 상호작용성 요소로 받아들여야 한다는 점을 주장한 바 있다(Gao et al., 2010; Ha & James, 1998). 또한, WeChat에서 “주변 탐색”, “프렌드 레이더”, “흔들기” 등 다양한 재미있는 기능을 가지고 있으며, 본 연구에서는 아래와 같은 가설을 제시하고자 한다.

H6: 지각된 유희성은 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

소속감(Belongingness)은 정해진 오프라인의 지인들과 소통하고 정보와 콘텐츠를 공유함으로써 특정 그룹에 함께 소속되어 있다고 지각되는 정도를 의미한다. MIM사용자의 소속감에 관한 선행연구를 살펴보면, 일반적으로 사람들은 특정 집단에 소속되려는 기본적 욕구가 내재되어 있고 집단 구성원의 한 사람으로서 인정받고 이를 통해 행복감을 느끼려고 한다(박은경 등, 2014). 박은경 등(2014)의 연구에 따르면, 소속감은 SNS나 MIM을 통하여 미리 정해진 오프라인 지인들과 소통하고 정보와 콘텐츠를 공유함으로써 특정 그룹에 함께 소속되어 있다고 인지하는 정도를 의미한다. 사람들은 특정 그룹에 대한 소속욕구가 있어서 구성원으로서 인정을 받고자 하므로 SNS를 통해서 오프라인에서의 강한 유대관계의 사람들뿐만 아니라, 약한 유대관계의 사람들과도 친한 관계를 지속적으로 유지하려고 한다. 또한 김종기와 김진성(2012)은 SNS에서의 그룹 형성이 정보 공유활동에 미치는 영향에 관한 연구에서 SNS에 대한 인지된 애착이 구성원으로서 소속감을 향상시켜 지속적 참여태도를 향상시킨다고 하였으며 소속감의 제고는 다른 멤버들에게 도움이 되려는 행동인 정보공유 의도로 나타난다고 설명하였다. 따라서 본 연구에서 매슬로우의 욕구단계이론 중의 인간의 기본적인 욕구를 바탕으로 관련된 선행연구와 WeChat 사용자의 실제사용 상황을 결합하였으며, “소속감”이라는 변수를 도입하고 다음과 같은 가설을 제시한다.

H7: 소속감은 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

지각된 개인정보 유출 우려(Perceived Privacy Concern)는 SNS나 MIM을 사용할 때 개인정보의 노출에 따라 지각하는 사용자의 불안감과 우려이다. Dinev and Hart(2006)는 전자상거래 사용의도에 대한 결정요인으로서 지각된 개인정보 유출 우려와 사회적 인식을 살펴본 연구에서, 지각된 개인정보 유출 우려가 전자상거래 사용에 부정적 영향을 준다는 사실을 보여주었다. MIM사용자가 개인정보 유출을 우려하게 되면 다른 사용자와 관계를 맺는 것을 회피하게 되고 이는 자연스럽게 사회적인 유대감을 형성하는데 부정적 영향을 미칠 것이다. 더 나아가 개인정보 유출 우려는 MIM 서비스에 대한 사용자의 부정적 감정을 야기하여 사용자 만족도를 저하시키며 심지어 사용중단에 이르게 하기도 한다(손달호․김경숙, 2016). 모바일 광고에서 광고성 문자 메시지에 대한 프라이버시 침해 우려가 사용자의 만족도에 부정적 영향을 초래하는 것처럼(정만수 등, 2011) SNS나 MIM 사용자가 개인정보 유출을 우려할수록 사용자 만족도는 낮아질 것이다. MIM 환경에서 개인정보의 해킹 혹은 피싱공격, 인신공격 등과 같은 부정적 행동은 다양한 형태로 사용자에게 물질적, 심리적 피해를 줄 수 있기 때문에 정보 프라이버시 및 보안 침해 우려가 나타난다(김유정 등, 2012). 사용자가 개인정보 침해를 우려하게 되면 SNS 서비스에 대한 사용자의 부정적인 감정을 야기하여 사용자 만족도를 저하시키게 될 것이다(김유정 등, 2012). 이러한 논의를 근거로 다음과 같은 가설을 제시하고자 한다.

H8: 지각된 개인정보 유출 우려는 만족도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

최근 들어 사람들은 스마트 미디어를 통해 MIM의 정보를 접하면서 점차 피로감을 호소하기 시작하였다. 피로감의 일반적인 개념은 연속 또는 반복되는 정신적/육체적 작업에 수반해서 발생하는 심신기능의 저하 상태를 의미한다(손달호․김경숙, 2016). 김명수와 이동주(2011)는 정보 프라이버시 위험과 상호작용성, 도전감, 숙련도가 디지털 피로감을 유발시키는지 실증한 바 있다. 또한 상호작용성과 도전감, 숙련도가 플로우에 미치는 영향에 대하여 분석함으로써, 디지털 피로감과 플로우가 MIM의 사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구결과, 정보 프라이버시 위험이 디지털 피로감에 가장 많은 영향을 미쳤으며, 플로우는 상호작용성에 의해 가장 많은 영향을 받음을 보여주었다. 결과적으로 디지털 피로감과 플로우는 MIM의 사용의도에 부정적인 영향을 미칠 수 있음이 확인되었다. 또한 이현지와 정동훈(2013)은 MIM 중에 트위터와 페이스북을 중심으로 중단의도에 관한 연구를 실시한 바 있다. 분석결과, 트위터와 페이스북에서의 피로감 유발 요인은 다소 차이가 있긴 하지만, 일반적으로 평판근심과 인지된 정보 프라이버시 위험 변수가 MIM의 피로감에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 기존 연구와는 달리 MIM의 피로감 외에 추가적으로 부정적 태도를 살펴봄으로써, MIM의 피로감과 부정적 태도가 MIM의 사용중단의도에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 박경자, 박승봉(2014)의 연구에서도 유사한 연구결과가 제시된 바 있다. 이러한 선행연구들을 기반으로, 본 연구는 피로감(Fatigue)을 “MIM을 사용하거나 MIM사용자들이 타인과 관계를 형성하는데 느끼는 부담 또는 피로”라고 정의하고, 다음과 같은 가설을 제시한다.

H9: 피로감은 만족도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

동기는 개인행동이 실제로 작동되는 과정이며 성격, 지각, 학습과 더불어 개인행동에 중요한 역할을 한다(이학종․박헌준, 2004). 본 연구의 MIM 실제사용행동(Actual Usage Behavior)은 어떠한 보상의 획득이나 처벌의 회피 등을 기대하고 발현되는 행위라기 보다는 개인 사용자의 내적인 동기로부터 자발적으로 발현되는 행위라고 할 수 있다. 따라서 자발적인 MIM 참여 의도 및 지식 공헌과 같은 맥락에서 이해할 수 있을 것이다. Limayem et al.(2007)의 연구에 따르면, 정보시스템에서 사용자의 지속적 사용의도는 지속적 사용행동에 적극적인 영향을 미친다고 하였다. 또한 MIM 커뮤니케이션 행동과 관련하여 이지혜와 유승엽(2016)의 연구에서는 MIM에 대한 애착은 MIM 참여의도에 영향을 미침을 확인한 바 있다. 이러한 MIM에 대한 지속사용의도는 사용자의 MIM 참여를 늘려, 참여하는 사람들이 많을수록 서로 간에 메시지와 정보를 더 공유하도록 한다. 본 연구에서는 이를 확장하여 인스턴트 메시지 서비스를 제공하는 WeChat을 넓은 범주의 MIM로 보고, 이상의 논의를 토대로 다음과 같은 가설을 제시하고자 한다.

H10: 지속사용의도는 실제사용행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

일반적으로 습관(Habit)은 학습된 행동의 결과이며 특정 단서에 대한 비인지적 또는 무의식적 반응으로 설명이 가능하다(Wood et al., 2002). Ouellette and Wood(1998)에 따르면, 사람들의 행동에 대한 예측인자로서 행동의도(Intention)보다는 실제로는 습관이 우리의 반복적 행동들을 더 잘 설명한다고 주장한 바 있다. 정보시스템에 대한 사용행동 상황에서 기존 사용경험으로 그 사용방법이 일상화되거나 익숙해지게 됨에 따라 형성된 습관은 정보시스템의 사용자 미래 행동의도를 예측하는데 중요한 요인으로 작용할 가능성이 높다. 이러한 습관은 주로 단일행동보다는 행동들의 집합으로 나타나며, 습관에서 감정이 개입될 때는 이러한 감정은 행동방식보다는 사고방식(Thought)과 더 관계가 높다고 알려져 있다(Jog et al., 1999). Anderson and Srinivasan(2003)은 습관이 만족도와 고객 충성도 사이의 영향관계를 낮춘다고 주장하였으며, Cheung and Limayem(2005)의 연구에서는 습관을 자동화된 행동적 경향으로 제안하면서 습관의 역할을 확인한 바 있다. 이러한 자동화된 행동경향은 정보시스템 사용에서도 만족도가 지속사용의도에 미치는 효과를 감쇄시키는 효과를 발생시킬 수 있다. Chiu et al.(2012)의  온라인 재구매의도에 관한 연구에서도 고객의 신뢰도와 재구매의도 간의 관계를 습관이 부정적 방향으로 조절함을 확인하였다. 즉, 습관화되면 신뢰가 재구매의도에 미치는 영향의 강도를 감쇄시킨다는 것이다.

한편, Limayem et al.(2007)은 습관이 정보시스템 지속사용의도와 실제사용행동 간의 관계에서 조절변수의 역할을 한다는 사실을 제안하였다. 다시 말해서 MIM 등의 정보시스템 사용환경에서 사용자 개인이 정보시스템 사용행동을 습관적으로 수행한다면 인지적 과정이나 계획(Cognitive Planning)도 감소하게 되며, 사용의도가 실제행동에 미치는 효과가 감소한다는 것이다. 따라서 정보시스템의 초기사용 상황에서는 행동의도가 실제사용을 결정하는 핵심변수이지만 시간이 지나면서 정보시스템 사용이 습관적이 되면 인지적 계획은 감소한다. 한편, 이웅규(2011)는 정보시스템 사용의 경험기간, 만족, 습관, 지속사용의도의 관계에 대한 연구를 통해서 경험이 늘어날수록 습관적인 사용 가능성이 높아지며 경험기간이 조절변수 역할을 할 수 있음을 증명하였다. 특히 정보시스템 사용을 습관과 의도의 균형에 의해 설명하고자 하였다. 뿐만 아니라 Liu et al.(2013)의 연구에서 MIM에서 사용자의 습관은 지속적 사용의도가 실제사용행동에 미치는 영향에 대하여 부정적 방향으로 조절효과를 가짐을 증명한 바 있다. 이에 본 연구는 다음과 같은 가설들을 제시하고자 한다.

H11: 만족도와 지속사용의도 간의 관계에서 사용자의 습관은 부(-)의 조절효과를 미칠 것이다.

H12: 지속사용의도와 실제사용행동 간의 관계에서 사용자의 습관은 부(-)의 조절효과를 미칠 것이다.

3.3 조작적 정의 및 측정항목

본 연구의 조작적 정의와 측정항목은 선행연구들을 검토하여 참조하였으며, 변수들에 대한 실증적인 측정이 가능하도록 일부 수정하여 반영하였으며, 다음의 <표 2>와 같다. 측정항목은 선행연구에서 검증된 문항들을 기반으로 일부는 본 연구의 맥락에 맞게 변형하여 사용하였으며, 선행 연구가 없거나 부족한 경우에는 항목을 직접 개발하였다. 변수들의 모든 항목은 리커트 5점 척도를 사용하여 측정하였다. 한편, 추후의 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 요인적재치가 낮거나 신뢰도를 저해하여 최종분석에서 제거된 항목들은 <표 2>에서 별도 표시(*)를 하였다.

Ⅳ. 실증분석

4.1 자료수집 및 표본의 특성

본 연구의 모집단은 MIM 서비스를 경험해 본 사용자들이며, 표본선정을 위해 대상을 MIM의 가장 대표적인 서비스로 판단된 WeChat을 선정하였다. 또한 실제 설문조사는 WeChat 서비스를 사용해 본 경험이 있는지를 먼저 확인하여 사용 경험이 있다고 응답한 만 16세 이상 60세 미만의 사용자를 대상으로 2016년 4월 25일부터 5월 1일까지 약 1주간에 걸쳐 온라인 설문링크를 통하여 진행하였다. 수집된 232부 중에서 29부의 무성의한 설문서를 제거하고 최종 203부 설문지를 최종분석에 이용하였으며, 표본의 특성은 다음의 <표 3>과 같다.

<표 2> 연구변수의 조작적 정의 및 측정항목

연구변수	조작적 정의 및 측정항목	관련 연구
만족도 (Satisfaction)	WeChat 사용으로 사용자가 인지하게 되는 전반적인 만족의 정도 ①나는 WeChat의 사용결정에 만족한다. ②나는 WeChat에 대한 선택은 탁월했다. ③나는 WeChat의 사용결정은 잘한 일이라고 생각한다. ④나는 WeChat에 대한 나의 감정은 유쾌하다.	Bhattacherjee (2001), Limayem et al.(2007)
지속사용의도 (Continuance Use Intention)	WeChat을 지속적이고 반복적으로 사용하고자 하는 의도 ①나는 현재 사용 중인 WeChat을 중지하지 않고 계속 사용할 것이다.* ②나는 다른 SNS를 사용하는 것보다 현재 사용 중인 WeChat을 계속 사용할 것이다. ③가능하다면 WeChat을 계속적으로 사용할 것이다. ④앞으로도 WeChat을 지속적으로 사용할 것이다.	Barnes(2011), Bhattacherjee (2001), Limayem et al.(2007)
기대 일치도 (Expectancy Confirmation)	WeChat에 기대했던 혜택들과 실제 성과 사이의 일치 및 만족의 정도 ①WeChat을 사용한 경험은 나의 기대를 충족한다.* ②WeChat을 사용해 보니 전반적으로 내가 기대했던 것과 일치한다. ③WeChat을 사용해 보니 기대했던 것보다 더 나았다.* ④WeChat이 제공하는 기능과 서비스는 기대했던 것보다 더 만족스럽다.	Bhattacherjee (2001), Limayem et al.(2007)
지각된 유용성 (Perceived Usefulness)	WeChat 사용으로 일상생활이나 업무에 도움을 얻을 수 있고 효율성이나 능률이 향상될 것이라고 믿는 정도 ①WeChat은 나의 생활에 매우 유용하다. ②WeChat은 나에게 유용한 서비스/정보를 제공해 준다. ③WeChat은 나의 생활을 보다 개선해 준다.* ④WeChat은 다양한 것들을 편하게 수행하도록 도와준다.	Davis(1989), Limayem et al.(2007)
지각된 유희성 (Perceived Playfulness)	WeChat을 사용하면서 느끼는 기쁨과 흥미로움의 정도 ①나는 WeChat을 사용할 때 흥미를 느낄 수 있다.* ②나는 WeChat을 사용할 때 불쾌한 느낌이 없다.* ③나는 WeChat을 사용할 때 신나는 느낌이 있다. ④나는 WeChat을 사용할 때 재미를 느낄 수 있다.	Van der Heijden(2004)
소속감 (Belongingness)	WeChat을 통해 사용자가 타인들과 친밀한 관계를 형성, 유지, 향상시키고 싶은 정도 ①나는 WeChat을 통해 다른 사람들과 좋은 관계를 유지하고 싶다. ②나는 WeChat을 통해 다른 사람들과 연락을 주고받고 싶다. ③나는 WeChat을 통해 다른 사람들과의 관계를 향상시키고 싶다. ④나는 WeChat을 통해 내가 속한 그룹에 만족하는 느낌을 가지고 있다.*	Maslow(1943), 박은경 등 (2014)
지각된 개인정보 유출 우려 (Perceived Privacy Concern)	WeChat을 사용하면서 사용자의 개인정보가 사용자의 의도와는 다르게 쓰일 것에 대해 마음을 써서 걱정하는 정도 ①WeChat이 내 개인정보를 과도하게 수집한다.* ②나는 WeChat을 사용할 때 개인정보의 보호를 중요시한다.* ③나는 WeChat이 내 개인정보를 잘 보호할 수 있는지 없는지 의심한다. ④나는 WeChat이 내 개인정보를 남용할까봐 두려웠다.	Bansal et al.(2010), Dinev et al.(2006)
피로감 (Fatigue)	WeChat을 사용하거나 WeChat 사용자들이 타인과 관계를 형성하는데 느끼는 부담 또는 피로의 정도 ①나는 들어오는 WeChat 메시지를 읽지 않고 넘길 때가 많다.* ②WeChat 친구가 얘기를 건넸을 때 내가 수시로 답장하기 싫다.* ③나는 WeChat에서 잘 알지 못하는 사람과 관계를 맺는 것이 불편하다. ④나는 WeChat에서 내가 원하지 않는 글들을 보는 것이 거슬린다.	김경달 등 (2013), 이현지․ 정동훈(2013)
습관 (Habit)	WeChat을 반복적이고 자동적이며 일상적으로 사용하게 되는 정도 ①WeChat을 사용하는 활동은 나에게 무의식적(자동적) 행동이 되었다.* ②WeChat을 사용하는 활동은 나에게 자연스러운 일이다.* ③WeChat을 사용하는 활동에 중독되었다. ④나는 WeChat에 대한 의존도가 높다.	Barnes(2011), Limayem et al.(2007)
실제사용행동 (Actual Usage Behavior)	사용자의 자발적인 행위로써, 그 총합이 WeChat 친구들 그룹의 효율과 능률을 촉진시키는 행위 ①나는 긍정적인 마음을 가지고 WeChat 친구들과의 온라인 활동에 참여한다. ②나는 WeChat 친구들에게 자발적으로 좋은 의견을 제시한다. ③나는 WeChat 친구들의 문제를 해결하는 데 도움을 준다. ④나는 WeChat 친구들 그룹의 좋은 점을 부각시키려 노력한다.	Nur and Organ(2006)
주) *: 요인분석에 의해 제거된 항목

<표 3> 표본의 인구통계학적 특성

요 인	구 분	빈도 (명)	비율 (%)	요 인	구 분	빈도 (명)	비율 (%)
성 별	남성	97	47.78 %	학 력	고졸 이하	9	4.43 %
	여성	106	52.22 %		대학(교) 재학	86	42.36 %
연 령	만 16—20세	33	16.26 %		대학(교) 졸업	81	39.90 %
	만 21—30세	132	65.02 %		대학원 재학	12	5.91 %
	만 31—40세	23	11.33 %		대학원 졸업	15	7.39 %
	만 41—50세	9	4.43 %	평균1일 사용횟수	1번 이하	9	4.43 %
	만 51—60세	6	2.96 %		1—10번	91	44.83 %
직 업	전문직	21	10.34 %		10—30번	48	23.65 %
	사무직	25	12.32 %		30번 이상	55	27.09 %
	서비스/판매직	15	7.39 %	사용한 이유 (복수응답)	정보의 획득 및 공유	129	63.55 %
	생산직	7	3.45 %		오락	86	42.36 %
	기능직	9	4.43 %		가족이나 친구와의 연락	163	80.30 %
	학생	98	48.28 %		인간관계의 향상	88	43.35 %
	자영업자	6	2.96 %		근무나 업무의 필요	91	44.83 %
	정년퇴직	5	2.46 %		기타	33	16.26 %
	무직	2	0.99 %	합 계		203	100 %
	기타	15	7.39 %

4.2 타당성 분석

타당성은 측정도구 자체가 측정하고자 하는 속성이나 개념을 어느 정도로 정확하게 측정하였는가를 나타낸다. 연구변수에 대한 탐색적 요인분석의 결과, 투입된 40개 측정항목(앞서의 <표 2> 참조) 중에서 13개 측정항목의 요인적재치가 0.5보다 낮아 제거되었다. 다음의 <표 4>와 같이 모든 측정항목의 요인적재치가 0.6이상을 상회하여(0.653-0.928) 측정항목의 집중타당성이 확보되었다. 뿐만 아니라 각 측정항목들과 관련되지 않은 연구변수에 대한 요인적재치의 절대값이 대부분 0.3이하로 나타나 연구변수간의 이질성을 보여 판별타당성이 확보되었다. 이들 요인들로 설명할 수 있는 총 변량은 전체의 82.529%로 나타났다. 또한 유사한 개념을 하나의 설문서로 측정하는 경우 공통방법분산(Common Method Bias)의 우려가 있을 수 있다(Podsakoff et al., 2003). 본 연구에서 유사한 개념일 수 있는 실제사용행동과 지속사용의도에 대하여 Harman’s one factor test를 실시한 결과, 각 요인의 특성값(Eigen Value)과 설명력 기준에 의해 공통방법편의(Common Method Bias)에 심각한 문제가 없음을 확인하였다.

4.3 신뢰도 분석

신뢰도는 측정대상을 여러 번 측정하였을 때에도 얼마나 동일하게 측정하고 있는가의 정도를 나타낸다. Cronbach’s α 값은 측정항목의 신뢰도를 검증하는데 가장 많이 사용되어졌다. 일반적으로 사회과학 연구에서는 Cronbach’s α 계수가 0.6 이상이면 신뢰도가 높다고 할 수 있다. 본 연구의 신뢰도 분석결과를 살펴보면 다음의 <표 5>와 같이 다항목으로 구성된 모든 연구변수들의 Cronbach’s α 값이 0.7 이상(0.757-0.915)을 상회하는 수치를 나타내고 있어서 측정항목들의 신뢰도는 높은 편이다.

<표 4> 연구변수의 요인분석 결과

구성 요소	구성요소
	만족도	소속감	지속사용의도	실제사용행동	습관	지각된 유희성	지각된 유용성	지각된 개인정보 유출 우려	기대 일치도	피로감
만족도1	.826	.147	.192	.163	.109	.036	.214	.124	.128	.005
만족도2	.822	.115	.245	.220	.082	.120	.133	.037	.086	.101
만족도4	.706	.309	.187	.026	.171	.154	.109	.016	.280	.090
만족도3	.694	.208	.282	.110	.096	.158	.263	-.026	.218	.133
소속감1	.312	.762	.124	.193	.117	.224	.159	.125	.033	-.014
소속감3	.106	.737	.304	.223	.172	.083	.105	.044	.253	.064
소속감2	.278	.726	.109	.249	.081	.282	.192	.084	-.093	.020
지속사용 의도4	.275	.179	.783	.149	.118	.181	.117	.089	.254	.018
지속사용 의도3	.234	.244	.767	.136	.166	.149	.071	.124	.187	.086
지속사용 의도2	.252	.109	.745	.140	.216	.056	.184	-.104	.095	.172
실제사용 행동4	.151	.150	.184	.808	.144	.138	-.014	-.018	.168	.084
실제사용 행동3	.137	.224	.134	.750	.214	-.064	.213	.106	.208	.062
실제사용 행동2	.197	.153	-.002	.665	.279	.316	.224	.216	.032	-.078
실제사용 행동1	.223	.293	.201	.653	.156	.244	.391	.040	-.083	-.033
습관3	.175	.131	.138	.181	.873	.196	.123	.020	.111	-.003
습관4	.118	.155	.261	.238	.829	.165	.124	-.039	.073	.039
지각된 유희성3	.125	.211	.206	.212	.242	.757	.115	-.149	.176	.047
지각된 유희성4	.193	.293	.150	.104	.177	.710	.249	-.035	.272	.026
지각된 유용성1	.302	.097	.127	.214	.130	.310	.699	-.052	.057	.067
지각된 유용성2	.267	.307	.153	.184	.119	-.003	.690	.001	.312	.176
지각된 유용성4	.260	.248	.242	.014	.206	.252	.661	.200	.229	-.063
지각된 개인정보 유출 우려4	.071	.108	-.002	-.007	-.050	.026	.010	.928	.001	.161
지각된 개인정보 유출 우려3	.030	.055	.059	.137	.053	-.139	.022	.794	.068	.303
기대 일치도4	.176	.017	.263	.211	.113	.231	.224	-.063	.735	.054
기대 일치도2	.376	.115	.203	.072	.084	.152	.089	.145	.716	.013
피로감4	.108	.149	.054	-.014	.054	-.048	.037	.163	.070	.875
피로감3	.064	-.124	.125	.070	-.038	.104	.059	.302	-.022	.809
고유치	3.467	2.640	2.563	1.969	2.006	2.002	1.969	1.838	1.762	1.728
설명분산 (%)	12.841	9.778	9.491	8.552	7.430	7.414	7.291	6.806	6.526	6.400
누적분산 (%)	12.841	22.619	32.110	40.662	48.092	55.506	62.797	69.603	76.129	82.529
주) 추출 방법: 주성분 분석; 회전 방법: 카이저 정규화를 사용한 베리멕스

4.4 상관관계 분석

상관관계 분석은 두 개 변수간의 상호선형관계를 갖는 정도를 분석하는 것으로 하나의 변수가 다른 변수와 어느 정도로 밀접한 관련성을 갖고 변화하는지를 알아보기 위하여 사용한다. 다음의 <표 6>과 같이 본 연구에서 사용된 연구변수의 상관계수는 모두 0.7이하이며, 0.6이상의 값을 나타낸 일부 변수들의 VIF값을 계산한 결과 1.353-2.303을 보여, 일반적으로 다중공선성이 존재한다고 알려진 10보다 낮게 나타나 다중공선성의 문제는 없는 것으로 판단되었다.

4.5 연구가설의 검증

연구변수의 타당성과 신뢰도를 확보한 후 네 번의 다중회귀분석을 통해 연구가설의 검증을 실시하였으며, 검증결과는 다음의 <표 7>과 같다.

<표 5> 연구변수의 신뢰도 분석결과

연구변수		타당성 분석(탐색적 요인분석)		신뢰도 계수 (Cronbach’s α)
		최초 항목수	최종 항목수
독립변수	지각된 유용성	4	3	0.829
	기대 일치도	4	2	0.761
	지각된 유희성	4	2	0.849
	소속감	4	3	0.868
	지각된 개인정보 유출 우려	4	2	0.845
	피로감	4	2	0.757
매개변수	만족도	4	4	0.915
	지속사용의도	4	3	0.892
조절변수	습관	4	2	0.907
종속변수	실제사용행동	4	4	0.834

<표 6> 연구변수간의 상관관계 분석결과

연구 변수	평균	표준 편차	만족도	지속사용의도	기대 일치도	지각된 유용성	지각된 유희성	소속감	지각된 개인정보 유출우려	피로감	실제 사용 행동
만족도	3.741	.708	-
지속사용의도	3.683	.743	.652**
기대 일치도	3.426	.708	.590**	.593**
지각된 유용성	3.680	.666	.659**	.576**	.586**
지각된 유희성	3.416	.682	.507**	.515**	.530**	.636**
소속감	3.704	.670	.595**	.550**	.413**	.613**	.577**
지각된 개인정보 유출우려	3.700	.806	.161*	.130	.102	.138*	-.037	.194**
피로감	3.461	.807	.225**	.135	.159*	.196**	.073	.135	.490**
실제사용행동	3.443	.648	.543**	.521**	.459**	.620**	.573**	.656**	.177*	.139*
습관	3.020	.873	.432**	.512**	.395**	.494**	.539**	.464**	.037	.082	.577**
주) *, p＜.05; **, p＜.01.

<표 7> 연구가설의 검증결과

회귀분석	가설	종속변수	독립변수	비표준화계수	표준화계수	t값	가설채택/기각 결과
1	H2	만족도	기대 일치도	.264	.264	4.427***	채택
	H3		지각된 유용성	.403	.379	5.363***	채택
	H6		지각된 유희성	-.033	-.032	-.474	기각
	H7		소속감	.277	.263	4.140***	채택
	H8		지각된 개인정보 유출 우려	-.008	-.009	-.157	기각
	H9		피로감	.069	.079	1.461	기각
	R² = .589, 수정 R² = .570, F = 30.697, 유의확률= .000
2	H5	지각된 유용성	기대일치도	.551	.586	10.263***	채택
	R² = .344, 수정 R² = .341, F = 105.320, 유의확률= .000
3	H1	지속사용의도	만족도	.531	.506	7.096***	채택
	H4		지각된 유용성	.253	.227	3.177**	채택
	R² = .466, 수정 R² = .460, F = 87.209, 유의확률= .000
4	H10	실제사용행동	지속사용의도	.454	.521	8.984***	채택
	R² = .271, 수정 R² = .267, F = 74.754, 유의확률= .000
주) *, p＜.05; **, p＜.01; ***, p＜.001.

우선 가설 H1과 H4 관련해서는 지속사용의도에 대한 정(+)의 영향을 미치는 만족도(β=0.506, t=7.096)와 지각된 유용성(β=0.227, t=3.177)이 각각 유의수준 p<0.001와 p<0.01에서 유의하여 가설이 채택되었다. 기대 일치도가 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 가설 H5(β=0.586, t=10.263)는 유의수준 p<0.001에서 유의하게 나타나 가설 H5는 채택되었다. 가설 H2, H3, H7 검증결과로서 만족도에 대한 정(+)의 영향을 미치는 긍정적 요인인  기대 일치도(β=0.264, t=4.427), 지각된 유용성(β=0.379, t=5.363), 소속감(β=0.263, t=4.140)은 유의수준 p<0.001에서 모두 유의하게 나타나 H2, H3, H7의 모든 가설이 채택되었다. 가설 H6과 H8, H9 관련해서는 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 긍정적 요인으로서 지각된 유희성(β=-0.032, t=-0.474)과 부정적 요인인 지각된 개인정보 유출 우려(β=-0.009, t=-0.157), 피로감(β=0.079, t=1.461)이 유의하지 않아 가설이 기각되었다.

습관의 조절효과에 대한 가설인 H11과 H12를 검증하기 위하여 위계적 조절회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 다음의 <표 8>과 <표 9>에 제시되어 있다. 우선 만족도의 지속사용의도 관계에 대한 습관의 조절효과(H11)는 2단계와 3단계의 R²의 변화량이 0.012로서 유의하였고  만족도와 습관의 상호작용항이 유의수준 p<0.05(β=-0.705, t=-2.288)에서 유의하여 H11은 채택되었다. 한편, 지속사용의도와 실제사용행동 간의 관계에 대한 습관의 조절효과 가설 H12는 상호작용항 계수가 유의수준에서 벗어나(β=0.073, t=0.230) H12는 기각되었다.

<표 8> 만족도와 지속사용의도의 관계에 대한 습관의 조절 효과

단계	모형		비표준화 계수		표준화 계수	t 값	유의 확률 (p 값)
	종속변수	독립변수	B	표준오차	β
1	지속사용의도	(상수)	1.081	.211		5.119***	.000
		만족도	.695	.055	.662	12.538***	.000
	R² = .439, 수정 R² = .436, F = 157.206, 유의확률= .000
2	지속사용의도	(상수)	.838	.205		4.084***	.000
		만족도	.569	.058	.542	9.801***	.000
		습관	.236	.047	.278	5.020***	.000
	R² = .502, 수정 R² = .497, F = 100.671, 유의확률= .000
3	지속사용의도	(상수)	-.324	.547		-.593	.554
		만족도	.876	.146	.835	6.008***	.000
		습관	.677	.050	.796	3.418***	.000
		만족도 × 습관	-.114	.054	-.705	-2.288*	.023
	R² = .514, 수정 R² = .507, F = 70.282, 유의확률= .000
주) *, p＜.05; **, p＜.01; ***, p＜.001.

<표 9> 지속사용의도와 실제사용행동의 관계에 대한 습관의 조절 효과

단계	모형		비표준화 계수		표준화 계수	t 값	유의 확률 (p 값)
	종속변수	독립변수	B	표준오차	β
1	실제사용행동	(상수)	1.772	.197		8.984***	.000
		지속사용의도	.454	.052	.521	8.646***	.000
	R² = .271, 수정 R² = .267, F = 74.754, 유의확률= .000
2	실제사용행동	(상수)	1.524	.183		8.307***	.000
		지속사용의도	.266	.056	.305	4.795***	.000
		습관	.312	.047	.420	6.597***	.000
	R² = .401, 수정 R² = .395, F = 67.041, 유의확률= .000
3	실제사용행동	(상수)	1.619	.460		3.515***	.001
		지속사용의도	.241	.124	.276	1.934	.055
		습관	.273	.174	.368	1.570	.118
		지속사용의도 × 습관	.010	.043	.073	.230	.818
	R² = .402, 수정 R² = .392, F = 44.500, 유의확률= .000
주) *, p＜.05; **, p＜.01; ***, p＜.001.

추가적으로 본 연구에서 습관의 조절효과를 명확하게 살펴보기 위하여 다음의 <그림 4>와 같이 만족도의 지속사용의도에 대한 효과를 습관의 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나누어 분석하였다. <그림 4>에서 볼 수 있듯이 습관이 높게 형성되어 있는 경우에 낮게 형성되어 있는 경우보다 경사도가 완만하게 나타남을 확인할 수 있다. 즉, 사용자가 습관화가 되어 있는 경우라면 만족도가 높아짐에 따라 지속사용의도가 민감하게 높아지지 않음을 알 수 있다. 반면에 습관화가 되어 있지 않은 사용자들에 대해서는 지속사용의도가 만족도에 의해 민감하게 높아짐을 보였다. 따라서 습관에 따른 조절효과가 음의 방향으로 나타난 것이다. 한편, 다음의 <그림 5>는 본 연구의 분석결과를 종합적으로 도식화한 것이다.

<그림 4> 만족도와 지속사용의도 간 관계에 대한 습관의 조절효과

<그림 5> 모형의 분석결과

Ⅴ. 시사점과 결론

5.1 연구결과 요약

본 연구는 중국의 대표적인 모바일 MIM WeChat을 중심으로 MIM환경에서의 사용자 지속사용행동에 대한 영향요인을 분석하였다. 실증분석에 따른 주요 연구결과는 다음과 같다.

첫째, 본 연구의 연구모형은 Bhattacherjee (2001)의 ECM-ISC모형을 기반으로 구축하였으며 MIM환경에서 사용자 지속사용의도를 설명함에 매우 유용한 이론임을 밝혔다. 우선 MIM사용자의 만족도와 지각된 유용성이 높을수록 MIM의 지속사용의도를 향상시키는 것으로 나타났으며, 사용자의 기대 일치도와 지각된 유용성이 높을수록 MIM에 대한 만족도가 증가하는 것으로 나타났다. 또한 기대 일치도는 지각된 유용성의 선행변수로써 긍정적으로 나타났다. ECM-ISC모형의 높은 설명력이 다시 한번 확인되었다. 따라서 WeChat 등 MIM의 운영과정에서 사용자의 요구를 충분히 이해해야 하며 계속적으로 새로운 기능의 개발을 통하여 MIM시스템 자체의 개선을 실현해야 한다. 또한 홍보 활동의 강화를 통해 사용자의 합리적인 기대의 형성을 유도함으로써 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있다.

둘째, 지각된 유희성이 MIM사용자 만족도에 대한 영향을 주지 못한 것으로 나타났다. 이런 결과에 대하여 해석을 해 보면 다음과 같다. (1) 우선 설문조사 결과에서 WeChat을 사용한 이유를 살펴보면, 80.30%의 응답자가 “가족이나 친구와의 연락”을 선택하여 가장 높은 비율로 나타났고, 다음으로 “정보의 획득 및 공유”의 응답은 63.55%로 나타났으며, “오락”은 단지 42.36%의 비율로 다른 문항들과 거의 유사한 비율을 보였다. 이미 익숙해진 대부분의 WeChat 사용자들에게 유희성에 관한 초점보다 지인과의 연락 및 정보의 획득이 더 중요하게 인식되고 있다고 해석된다. (2) 또한 최근 재미있는 애플리케이션이 점점 더 많아지고 있기 때문에 경쟁자의 존재와 사용자의 심미적 피로감은 일정한 정도로 존재함을 이 결과를 통해 설명할 수 있다. 이에 따라 WeChat 등 MIM의 운영과정에서 한편으로는 사용자와 시스템의 상호작용이나 사용자들 간의 커뮤니케이션에 대한 재미있는 기능을 추가함으로써 사용자의 유쾌감을 증가시키고, 다른 한편으로는 사용자 스스로 재미있는 내용을 만드는 격려 메커니즘을 도입하는 편이 바람직할 것이다.

셋째, 매슬로우의 욕구단계이론에 근거하여 도입한 소속감이라는 긍정적 감정요인이 MIM사용자 만족도에 미치는 영향이 유의하였다. 이에 따라 WeChat 등 MIM의 운영과정에서 MIM사용자와 타인과의 관계를 새로 형성하고 유지하며 향상시키기 위해 노력해야 함을 제시하였다. 사용자가 전통적인 지인관계의 영향력을 통해 WeChat 친구로 초청하기 위한 격려 제도를 도입한다면 효과적일 것이다. 사용자의 유대관계를 강화함으로써 WeChat 등록 사용자가 액티브 유저로 변화할 수 있도록 해야 할 것이다.

넷째, 지각된 개인정보 유출 우려가 MIM 만족도에 유의한 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 이러한 결과의 원인을 해석하자면 다음과 같다. (1) 우선 지각된 개인정보 유출 우려처럼 프라이버시에 관한 선행연구의 대상은 항상 인터넷 뱅킹, 전자상거래 계정 등 사용자의 경제적 이익과 직접적으로 관계된 정보시스템이다. 그러나 대부분 WeChat 사용자의 주요 사용목적이 가족이나 친구와의 연락 등 비경제적인 동기가 많고 사용자가 WeChat에 투입한 금전적이나 경제적인 자본이 많지 않다. 이로 인하여 사용자가 WeChat을 사용하는 과정에서 개인정보의 유출에 대해 상대적으로 덜 민감한 것으로 해석된다. (2) 또한 WeChat이 사용자의 개인정보 보호의 중요성을 매우 강조해 왔다. 2011년부터 WeChat 서비스를 출시한 이후, 지금까지 5년 동안 WeChat에서의 대규모의 개인정보 유출에 관한 부정한 뉴스가 발생한 적이 없다. 아울러서 WeChat 서비스에는 “내 모멘트를 공유하지 않음”, “사용자의 모멘트 숨기기” 등 다양한 개인정보 보호기능도 구비하고 있다. 또한 사용자가 “공개 모멘트”를 선택하지 않으면 모르는 사람이 “모두”에게 공유한 최근 10개의 모멘트만 볼 수 있다. 이러한 기능과 장치의 도입이 사용자 개인정보 유출의 우려를 감소시킴에 도움이 되었을 것으로 추측된다.

다섯째, MIM의 사용에 따른 피로감이라는 부정적 요인이 MIM사용자 만족도에 유의한 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 이러한 결과에 대한 가능한 해석은 다음과 같다. 첫째, 우선 피로감의 측정항목 일부를 본 연구의 맥락에 맞게 변형하여 사용한 점과 만족도라는 종속변수가 MIM사용중단의도와 개념적 차이가 있었던 점이 영향을 끼쳤을 수 있다. 둘째, 최근 본격화된 스마트 단말기의 보급과 유무선 인터넷의 발전에 따라 중국인들에게 WeChat 서비스는 정보 획득 및 커뮤니케이션의 도구로서 이미 생활에서 불가결의 일부분이 되었기 때문에 설령 MIM사용자가 WeChat을 사용하는 과정에서 인간관계 등에 대한 피로감이 있더라도 주변 지인들이 모두 WeChat을 사용하기 때문에 계속 사용할 수밖에 없다. 이 점도 본 연구의 결과에서 피로감이 만족도에 대한 유의한 영향을 주지 않은 이유 중의 하나일 수 있다.

마지막으로 지속사용의도가 실제사용행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 지지되었다. 또한, 습관의 조절효과를 검증한 결과, 만족도와 지속사용의도 간의 관계에서 사용자의 습관은 유의한 부정적인 조절효과를 미치고, 지속사용의도와 실제사용행동 간의 관계에서 사용자의 습관의 효과는 유의하지 않았다. 본 연구는 이러한 습관이라는 조절변수를 도입하여 MIM 지속사용 모형의 설명력을 제고시키는 기여를 하였다. 특히 만족도와 지속사용의도 간의 관계에서 습관의 조절효과를 밝힌 점은 본 연구의 가장 중요한 공헌점이다. 즉, 습관화된 사용자들의 경우 이들에게 MIM 사용의 만족도가 더 이상 지속사용의도에 위력을 발휘하지 못하기 때문에 지속사용의도를 높이기 위해서는 다른 차별적이거나 부가적인 서비스를 찾을 필요가 있음을 시사한다.

5.2 시사점

본 연구의 결과에 따른 이론적 측면에서의 시사점은 다음과 같다. 우선 WeChat의 지속사용의도와 실제행동에 대해서 ECM-ISC모형을 적용해 본 결과 상당한 설명력을 확보할 수 있음을 알 수 있었다. 이는 WeChat과 같은 MIM 환경의 만족도에 대한 ECM-ISC모형의 광범위한 적용의 가능성과 타당성을 시사한다. 둘째, 만족도에 영향을 끼치는 요인으로 긍정적 요인과 부정적 요인의 두 가지 유형을 예상하였으나, 실제 분석결과에 따르면 부정적 요인은 만족도에 영향을 끼치지 않음을 확인하였다. 이는 부정적 요인들의 경우 만족도보다는 불만족도에 영향을 끼칠 가능성이 있다. 따라서 WeChat 사용자의 만족, 불만족에 대한 종합적인 이해를 위해서는 허츠버그(Hertzberg)의 2요인이론의 적용이 필요할 수 있다(고준 외, 2013). 셋째, 그동안 정보시스템 사용에서 습관에 대한 연구가 간혹 수행되어 왔지만(Kim et al., 2005; Limayem et al., 2007; Kim, 2009; 이웅규․김효정, 2013; 이웅규, 2014), 본 연구는 WeChat과 같은 MIM 만족도 관련하여 습관의 조절효과를 이론적 측면에서 조명하고 이를 실증한 점에서 차별화되는 학술적 기여를 찾을 수 있다.

한편, 실무적 측면에서는 다음과 같은 함의를 제공한다. 우선 MIM의 만족도가 지속사용의도에 미치는 영향에서 습관이 부의 방향으로의 조절효과가 나타난 점에 주목해야 할 필요가 있다. 즉, 사용자가 습관화되어 있는 경우 지속사용의도에 만족도가 그다지 중요한 기능을 하지 못한다는 것이다. 이는 WeChat을 비롯한 MIM이나 SNS의 지속사용의도에 대해서는 습관화 변수가 매우 중요한 전략이 될 수 있음을 의미한다. 즉, 사용자가 사용에 대해 습관화되면 그 이후에는 만족도가 높지 않더라도 지속사용의도에 그다지 문제가 되지 않을 수 있다는 것이다. 따라서 만일 해당 서비스 기업에서 투자를 하고자 한다면, 기존 사용자들을 위한 노력보다는 사용 초기에 있는 사용자들을 습관화시키는데 우선적 노력을 하는 편이 바람직할 것이다. 예를 들어 사용기간이 짧은 사용자들에 대해서 매일매일 접속을 독려하기 위해 하루도 빠짐없이 접속한 기간에 따라 선물이나 혜택을 부여하는 전략을 고려해 볼 수 있다. 다른 측면에서는 습관화된 고객에게는 만족도 향상이 지속사용의도 제고에 위력을 발휘하지 못하기 때문에 지속사용의도를 높이기 위한 다른 부가적인 서비스를 탐색해 보아야 한다는 의미도 내포하고 있다. 결국 사용에 습관화된 정도에 따라 습관화가 되지 않은 고객과 이미 습관화된 고객으로 분류해서 관리의 차별화를 꾀할 수 있다. 이 때 고객의 분류를 위해 습관화 정도를 어떤 기준으로 마련할 것인지가 관건이 될 것이다.

한편, 현업 실무자들은 본 연구에서 만족도에 대해 부정적 요인들이 유의한 영향을 끼치지 않은 결과로부터, 만족요인과 불만족요인에 대한 영향인자가 다를 수 있기 때문에 이 두 가지 유형의 요인들에 대해서는 별도의 관리가 필요하다는 사실을 주지할 필요가 있다. 특히 불만족과 관련되는 위생요인(Hygiene Factor)은 불만족을 일으킬 수는 있지만, 만족을 높일 수는 없기 때문에 프라이버시 유출 우려 또는 피로감 같은 부정적 요인이 이러한 불만족에 영향을 끼치는 요소일 가능성에 주목해 볼 필요가 있다.

이와 같은 서비스 개선의 투자 우선순위(Priority) 전략과 사용자별 관리전략의 차별화 필요성, 그리고 만족, 불만족 요인에 대한 별도의 접근 제안 등은 WeChat과 같은 MIM 서비스 기업들에게 중요한 시사점이 될 것이다.

5.3 연구 한계점 및 향후연구방향

본 연구는 다음과 같은 연구한계점을 가진다. 첫째, 본 연구는 설문조사과정에서 모집단의 대표성 문제가 있을 수 있다. 상당수의 응답자가 연령은 20대(65.02%)이며 직업은 전일제 학생(48.28%)에 집중되는 것으로 나타났다. 따라서 WeChat 사용자 전체에 대한 대표성에서 한계를 지닌다. 향후에는 MIM을 대표하는 다양한 계층의 표본을 선정하여 연구를 진행해야 할 것이다. 둘째, 본 연구의 초점이 MIM에 있음에도 불구하고 SNS 관련 연구를 일부 선행연구에 포함하거나 이를 근거로 삼은 한계가 있었다. MIM 관련 연구가 축적이 되면, 좀 더 적확한 선행연구 고찰이 가능할 것이다. 셋째, 본 연구에서 MIM사용자 만족도에 대한 부정적 영향요인(지각된 개인정보 유출 우려, 피로감) 관련 가설들이 모두 기각되었으며, 향후에는 사용자 만족도에 대한 부정적 영향요인을 위생요인으로 간주하고 불만족과의 관계를 탐색하는 연구가 필요하다. 넷째, 실증분석결과, 본 연구의 모형에서 MIM사용자의 적극적인 실제사용행동에 대한 설명력(수정 R²=0.267)이 그다지 높지 않게 나타났다. 따라서 향후 연구에서는 이 종속변수에 대한 다른 주요한 영향요인들을 탐색해 볼 필요가 있다.

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장 형 (Heng Zhang)
	전남대학교 경영대학에서 경영학사학위, 전자상거래학 석사학위를 취득하였다. 주요 연구 관심분야는 소셜 네트워크 서비스, 정보기술 사용자 심리, 온라인 프라이버시 등이다.

고 준 (Joon Koh)
	KAIST에서 학, 석, 박사학위를 취득하고 삼성전자에서 근무한 후, 현재 전남대학교 경영학부 교수로 재직 중이다. CACM, IJEC, JAIS, I&M 등의 국제학술지에 논문을 게재해 왔으며, ICIS, ECIS 등의 컨퍼런스에서 논문을 발표하였다. 연구 분야는 온라인 커뮤니티, 지식생태계, BI 등이다.

김 균 수 (Kyun Soo Kim)
	전남대 학사, 고려대 석사를 거쳐 University of Alabama에서 박사학위를 취득하였으며, 현재 전남대학교 신문방송학과 부교수로 재직하고 있다. 주요 관심분야는 온라인 커뮤니케이션, 저널리즘, 미디어 심리학 등이다.

<Abstract>

Factors Affecting the Mobile Instant Messenger Users’ Continued Usage Behavior and the Moderating Role of Habits: Focused on WeChat

Heng Zhang․Joon Koh․Kyun Soo Kim

Purpose

Recently the usage of Mobile Instant Messenger(MIM) has been increased all over the world. With the development of Mobile Internet, a large amount of mobile application came into being, such as WeChat, the most popular MIM now in China. It has a huge number of registered users, but just only half of them are the “active users”. This study intends to examine what factors affect MIM user’s continuance intention and actual usage behavior.

Design/Methodology/Approach

Based on the framework of Perception/Emotion-Behavior and the extended ECM-ISC (Expectation Confirmation Model of IS Continuance), this research introduced some unique variables to a user satisfaction model focusing on perceived/emotional factors in WeChat. In this model, perceived/emotional factors have been divided into enabler factors and inhibitor factors to analyze the effect on continuance intention and actual usage behavior. Also, the moderate effect of the habits was discussed. An online questionnaire survey of 203 WeChat users was conducted and the empirical validation was employed to test the research model.

Findings

From the empirical results, perceived usefulness, expectation confirmation, and needs for affiliation significantly affected satisfaction. Also, satisfaction influenced continuance intention which led to actual usage behavior. We found that the habit moderates the relationship between satisfaction and continuance intention. The result of this study provides guidance to the developers and operators of WeChat on how to improve enhance users’ satisfaction and loyalty.

Keywords: MIM Environment, Perceived/Emotional Factors, Continuance Intention, Actual Usage Behavior, Habit, WeChat

* 이 논문은 2016년 7월 25일 접수, 2016년 8월 19일 1차 심사, 2016년 9월 8일 게재 확정되었습니다.