통합기술수용모델(UTAUT)을 적용한 Chat-GPT 서비스 이용의도에 관한 연구 : 20-40대를 중심으로

박우승; 오유선; 조재희

doi:10.22876/kab.2023.37.5.002

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박우승 (서강대학교) 오유선 (서강대학교) 조재희 (서강대학교)

저널정보: 한국방송학회 한국방송학보 한국방송학보 제37권 제5호

발행연도: 2023.9

수록면: 52 - 97 (46page)

DOI: 10.22876/kab.2023.37.5.002

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Chat-GPT와 같이 인류가 새롭게 지니게 된 혁신적인 기술이 사회에 등장하고 도입되고 있는 현시점에서, 해당 기술에 대한 사용자들의 수용의도와 행동에 영향을 미치는 요인들을 예측하고 파악하는 것은 큰 의미가 있다. 이에 본 연구는 통합기술수용모델(UTAUT)의 성과기대, 노력기대, 사회적 영향과 함께 Chat-GPT의 특성을 고려한 쾌락적 동기와 정보신뢰성 요인을 추가하여, 선행요인들 간의 관계를 파악하고 해당 요인들이 사용자의 이용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 추가로, 연령과 챗봇사용경험을 조절변수로 활용하여 다중집단 분석을 통해 각 집단 간 차이를 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적 영향은 각각 성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기, 정보신뢰성에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 사회적 영향이 잠재 사용자의 Chat-GPT에 대한 유용성, 용이성, 제공되는 정보에 대한 신뢰, 즐거움을 높여주는 요인임을 입증한다. 둘째, 성과기대, 사회적 영향, 쾌락적 동기는 이용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 노력기대와 정보신뢰성은 이용의도에 영향을 미치지 않았다. 해당 결과는 Chat-GPT의 성능에 대한 기대, 재미, 즐거움 등의 내적 보상에 대한 기대와 주변 인물들의 인식이 Chat-GPT 서비스의 이용의도에 중요한 역할을 지니고 있음을 시사한다. 넷째, 사회적 영향은 성과기대, 쾌락적 동기를 경유하였을 때 이용의도에 정(+)적인 영향을 미쳤으나 노력기대와 정보신뢰성을 경유하였을 때 유의한 영향이 나타나지 않았다. 이와 같은 결과는 향후 연달아 출시될 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 고성능 챗봇이 성공적으로 도입되기 위해서 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇의 성능에 대한 이점들과 유희적인 특징들이 여러 매체를 통해 잠재적 이용자들에게 전달하는 것이 중요하다는 것을 예상케 한다. 마지막으로 연령과 챗봇사용경험의 조절효과 검증 결과, 연령의 조절효과는 유의하지 않은 것으로 나타났고, 챗봇의 사용경험에 따른 집단 간 차이는 유의했으며, 이에 따른 차이점을 도출할 수 있었다. 본 연구는 Chat-GPT의 이용의도에 영향을 미치는 요인들과 요인들 간의 관계를 실증적인 분석을 통해 그 구조적 관계를 더욱 명확하게 규명할 수 있다는 이론적 의의를 지닌다. 향후 다양한 후속연구를 통해 대규모언어모델 기반의 고성능 챗봇에 대한 실질적인 설계, 개발에 실무적인 논의가 이루어져야 할 것이다.

In the current era where innovative technologies like Chat-GPT have emerged and are being adopted by society, it is significant to predict and understand the factors that influence users’ acceptance intentions and behaviors toward such technologies. Therefore, this study incorporated the characteristics of Chat-GPT based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model, which includes performance expectancy, effort expectancy, and social influence factors. Also. considering the characteristics of Chat-GPT, this study added hedonic motivation and information reliability factors as well. The study aimed to examine the effects of these factors on users’ intention to use the technology. Additionally, by using age and prior experience with chatbots as moderating variables, the study conducted a multi-group analysis to examine the differences among various user groups. The main findings of this research are as follows: First, social influence had a positive effect on performance expectancy, effort expectancy, hedonic motivation, and information reliability. These results demonstrate that social influence is a significant factor that enhances the perceived usefulness, ease of use, information reliability, and hedonic motivation among potential users. Second, performance expectancy, social influence, and hedonic motivation positively influenced users’ intention to use Chat-GPT, while effort expectancy and information reliability did not have a significant effect. These results indicate that expectations in performance and enjoyment of Chat-GPT and perception of others play a crucial role in making users’ intention to use the service. Third, social influence had a positive effect on users’ intention to use Chat-GPT when mediated by performance expectancy and hedonic motivation, but it did not have a significant effect when mediated by effort expectancy and information reliability. These findings suggest that in order to put high-performance chatbots into a successive way among people, it is essential to point out about chatbot’s high qualified performance and entertaining features through various media channels to potential users. Lastly, the moderating effects of age and prior experience with chatbots were examined. The results showed that age did not have a significant moderating effect, while there were significant differences between groups based on chatbot prior experience. This analysis revealed specific differences among user groups based on their experience with chatbots. Therefore, this research provides theoretical insights by empirically examining the factors influencing users’ intention to use Chat-GPT and the structural relationships among these factors. Further studies should focus on practical discussions regarding the development of high-performance chatbots based on large-scale language models through various follow-up research endeavors.

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