SNS 품질 및 이용 목적 관점에서의 SNS 이용 중단 의도

Effects of SNS Quality and Purpose on SNS Discontinuance Intention

Article information

J Korean Soc Qual Manag. 2018;46(2):339-350
Publication date (electronic) : 2018 June 30
doi : https://doi.org/10.7469/JKSQM.2018.46.2.339
*Division of Business Administration, Hansung University
**Department of Business Administration, Kangwon National University
이동주*, 김명수**,
*한성대학교 경영학부
**강원대학교 경영회계학부 경영학전공
Corresponding Author(mysoo@kangwon.ac.kr)
※본 연구는 2017년 강원대학교 대학회계 학술연구조성비(관리번호-520170097) 지원 및 한성대학교 교내학술연구비 지원으로 수행되었음.
※(This study was supported by 2017 Research Grant from Kangwon National University(No. 520170097; the corresponding author) and by Hansung University(the first author).
Received 2018 May 30; Revised 2018 June 13; Accepted 2018 June 14.

Trans Abstract

Purpose

The purpose of this study is to propose useful suggestions by analyzing the impact of SNS quality and the pressure which comes from SNS usage objectives on SNS discontinuance intention.

Methods

We developed a SNS user’s discontinuance intention model in terms of SNS quality and pressure of SNS usage. Survey data of SNS users was analyzed using multi‐regression analysis for testing hypotheses.

Results

We found that information quality plays an important role in lowering the SNS discontinuance intention. In addition, it was founded that pressure of social networking and information processing are positively related with the SNS discontinuance intention.

Conclusion

We expect that this research can provide theoretical and practical implications. As for theoretical, this study can suggest the insight on conceptualization of SNS fatigue in the further study. Regarding practical implication, service providers can make their service strategies based on understanding our analysis.

1. 서 론

소셜 미디어(social media)로 불리는 새로운 정보 기술의 급속한 확산은 최근의 대표적인 정보 기술 환경의 특징이 되고 있다. 인터넷 기반 플랫폼을 활용하여 개인간 커뮤니케이션과 협업을 지원하는 소셜 미디어의 대표적인 예로는 소셜네트워킹서비스(SNS; 예: 싸이월드, 카카오스토리, 페이스북, 링크드인, 구글플러스 등)와 소셜 블로그(예: LiveJournal), 마이크로블로그(예: 트위터) 등을 들 수 있으며, 이러한 서비스들은 수천만 명에서 많게는 페이스북의 경우 12억 명 이상의 유효 사용자들(active users)을 확보하고 있다.

소셜 미디어의 폭발적 성장에 따라, 기업들도 소셜 미디어를 활용하여 비즈니스를 변화시키고 이를 통하여 사업 성과를 향상시키기 위한 노력을 진행하고 있다(Divol et al. 2012). 예를 들어, Heinz의 경우 신상품이 슈퍼마켓에 진열되기 전에는 소비자는 오직 Heinz의 페이스북 페이지를 통해서만 구매를 할 수 있게 한다(Newman, 2011). 2010년 Interbrand 100대 글로벌 브랜드에 포함된 77개 소비재 브랜드의 소셜 미디어 활동에 대한 조사에 따르면, 이 기업들은 페이스북을 통한 고객 상호 작용을 증가시키고 있으며 하나의 브랜드 페이지 당 친구(friends 혹은 fans)의 수가 평균 37만명에 달하고 있다(Chapman, 2011). 소셜 미디어가 비즈니스에 중요한 역할을 수행하는 기업의 비중이 2012년 18%에서 2015년에는 63% 이상으로 증가할 것으로 예상된다(Kiron et al. 2012). 따라서 소셜미디어가 비즈니스에 미치는 영향과 소셜 미디어의 효과적 활용은 정보시스템 연구의 중요한 주제가 되고 있다(Kane et al., 2014).

McKinsey는 기업들이 소셜 미디어의 잠재력을 충분히 활용할 경우, 조직 내부 혹은 외부와의 보다 효율적인 커뮤니케이션과 협업을 통해 소셜 미디어가 비즈니스에 미치는 경제적 효과가 연간 1조 달러를 넘을 것으로 추정한다(Chui et al., 2012). 이러한 성과를 유발하기 위하여 기업은 기존에 형성된 소셜 미디어 네트워크를 활용하여 그 사용자들과 상호작용할 뿐만 아니라, 앞서 언급한 바와 같이 직접 소셜 미디어 활동을 수행하여(예: 페이스북 페이지 운영) 여기에 사용자들을 참여시키고 네트워크를 형성하기도 한다. 기업의 소셜 미디어 활동에 고객 참여를 유도함으로써 얻을 수 있는 효과에 대한 연구들은 고객 참여를 통하여 기업이 개별 고객과 관계를 강화하고 고객 간 정보 전달과 설득을 통하여 구매를 증대시키고 개별 고객의 수익성을 향상시킬 수 있음을 보여준다(Goh et al., 2013).

그런데, 소셜 미디어를 통한 커뮤니케이션의 증대와 영향의 확산, 사업성과의 향상은 사용자들의 적극적인 소셜미디어 활용을 전제로 한다. 그러나 소셜 미디어의 급속한 확산과 더불어 많은 사용자들이 일상적인 소셜 미디어의 이용에서 느끼는 피로(fatigue) 즉, 소셜 미디어 피로가 중요한 현상으로 대두되고 있다(Techopedia.com, 2013). 특히, 미국, 싱가포르, 중국의 소셜 미디어 이용자들을 대상으로 한 최근의 조사는 소셜 미디어 피로의 여러 양상들을 보여준다(JWT. 2012). 68%의 응답자는 친구의 사진이나 게시물에 '좋아요'를 의무적으로 눌러야 한다고 느끼며, 소셜 미디어를 통해 전달된 메시지에 즉시 응답하지 않으면 죄책감을 느낀다(46%). 응답자의 50% 이상이 소셜 미디어 사용을 지속하는 데 너무 많은 시간이 소비된다고 느끼고 있으며, 소셜 미디어가 이들 생활에 스트레스의 원인으로 작용하고 있다(42%). 이와 같이 소셜 미디어 이용이 대중화되면서 그에 따른 부작용에 대한 연구도 증가하고 있는데 이들 대부분의 연구들은 소셜 미디어 피로감 개념과 연결되어 있으며 이용자들간의 상호작용의 결과물로 인한 선행변수들(프라이버시 침해, 업무 방해, 과도한 사용 몰입 등)에 집중되어 있어 정작 소셜미디어 이용 목적이나 동기와 관련된 기존 연구는 미흡한 편이다.

따라서 본 연구에서는 소셜미디어의 가장 대표적인 형태로 SNS(Social Network Service, 이하 SNS)를 규정하고 SNS 이용 목적 및 동기의 관점에서 SNS 이용 중단 의도에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 이와 함께 그럼에도 불구하고 SNS의 지속적 이용에 긍정적인 영향을 미치는 SNS 품질 관련 변수들의 역할을 규명하고자 한다.

2. 이론적 배경 및 선행연구

2.1 SNS 품질

SNS 품질 특성과 관련된 기존 연구로는 일반적인 정보시스템의 성공 요인 및 사용자들의 인지 요인에 관한 연구로 구분된다. 이에 대한 시초 연구로는 Davis(1989)의 기술수용 모형(TAM)을 기반으로 하여 확장한 기술수용확장모형(Venkatesh and Davis, 2000)이 있으며 이를 근거로 한 DeLone and McLean(1992)의 정보시스템 성공 요인 모형을 들 수 있다. 정보시스템 성공 요인 모델(DeLone and McLean, 1992)에서는 시스템 성공을 위한 주요 6가지의 지표를 제시하였다. 구체적으로 6가지의 지표로는 시스템 품질(System quality), 정보 품질(Information quality), 시스템 이용(System use or Use), 사용자 만족(User satisfaction), 개인적 영향(Individual impact), 조직적 영향(Organizational impact)을 들 수 있다.

이들 중 시스템 품질과 정보 품질이 시스템 이용 및 사용자 만족에 영향을 미치며 이는 결국 개인 및 조직 성과에 영향을 미치게 된다는 사실을 보여 준다. DeLone and McLean(2003)은 다시 이에 대한 추가적인 연구를 수행하고 시스템 이용자의 컴퓨팅 환경 변화를 고려하여 수정된 정보시스템 모형을 제시하였는데 이는 정보 시스템 담당 조직이 정보와 서비스를 동시에 제공한다는 상황 하에 서비스 품질(Service quality)을 포함시켜 시스템 이용과 사용자 만족이 개인 및 조직 영향의 순효과에 영향을 주는 과정을 설명하였다.

기존 연구를 바탕으로 본 연구에서는 SNS 품질을 시스템 품질과 정보 품질로 구분하여 이들이 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

2.2 SNS 이용 목적 및 부담감

Kaplan and Haenlein(2010)는 소셜 미디어를 "웹 2.0의 이데올로기적 및 기술적 토대에 근거하고 사용자 제작 컨텐츠(user-generated content)의 생산과 교환을 가능하게 하는 인터넷 기반의 어플리케이션들의 집합"으로 정의한다. 이러한 정의는 너무 광범위하여 이와 같이 소셜 미디어를 정의할 경우 각 유형의 본질적 특성을 반영하기 어려우므로, 본 연구에서는 소셜 미디어를 보다 좁은 범위로 정의한다. 소셜 미디어의 핵심적 특성은 개인 간, 커뮤니티간, 혹은 개인-커뮤니티 간의 사회적 상호작용이다(Kietzmann et al., 2011). 이러한 관점에서 본 연구에서는 소셜미디어를 사용자들의 능동적인 참여를 통하여 직접적인 혹은 간접적인 사회적 상호작용을 촉진하는 인터넷 기반의 플랫폼으로 정의하고 소셜 네트워킹 서비스(SNS)를 본 연구의 연구 범위로 규정하였다.

SNS를 이용하는 목적은 기존 연구들을 바탕으로 살펴봤을 때 지인들과의 인맥관리와 관계 형성, 자기 표현, 정보 공유 및 탐색, 여가 활용 등으로 상당히 다양한데(Noh, 2016), 이들을 공통점을 기준으로 다시 분류해 보면 결국 인맥 관계의 구축과 발전, 자기 표현(self-presentation), 정보 탐색 등 세 가지의 주요 목적이 존재함을 보여준다(Lampe et al., 2012; Nadkarni and Hofmann 2012).

첫째, 인맥 관계를 구축하고 심화시키는 것이 소셜 네트워킹 서비스를 사용하는 주된 동기가 됨은 명확하다. 블로그 또한 네트워킹을 위한 플랫폼으로 진화하여 왔다(Gaudeul and Peroni, 2010). 예를 들어, 블로그에 글을 쓰는 주된 이유 중 한 가지는 독자들을 얻거나 기존의 독자 친구들을 유지하는 것이다(Gaudeul and Peroni, 2010). Ellison et al.(2007)은 소셜 미디어가 친한 친구와의 관계에서 형성되는 결속형 사회자본(bonding social capital)의 강화와 '그냥 아는' 사람과의 관계에서 형성되는 교량형 사회자본(bridging social capital)의 강화를 동시에 촉진함을 보여준다. 그러나 인맥 관리의 과정에서 사회적 상호작용은 사회적 관계 형성과 유지를 위해 필수적인 요소이지만 상대방과의 상호작용에 대한 사회적 의무감도 증가함이 사실이다. 지인의 SNS 게시 글에 지속적으로 댓글을 달거나 즉각적인 반응으로 ‘좋아요’ 등을 클릭하는 것 자체가 시간이 들고 일정 수준 이상의 노력 및 수고를 필요로 함으로써 이용자들은 부담을 느끼게 된다는 점이다.

둘째, 자기 표현은 인상 관리(impression management)의 한 유형으로, 자신의 개인적 및 사회적 특성, 능력, 행동, 가치 등 대한 다른 사람들의 인식에 영향을 미치려는 노력을 의미한다. 소셜 미디어 사용자에 관한 실증 연구 검토를 통해, Nadkarni and Hofmann(2012)은 자신을 표현하고자 하는 욕구가 소셜 미디어 사용의 주요한 동기 중 하나임을 보여준다. 자기 표현에는 여러 가지 전략들이 활용될 수 있는데(Leary, 1996), 소셜 미디어가 제공하는 기술적 특성들은 다양한 자기 표현 전략의 활용을 가능하게 해 준다. 사용자 프로파일에 포함된 자신에 대한 설명과 사진(자기 기술 및 외모 표현 전략), 자신의 의견이나 감정의 게시(태도 기술 및 감정 표현 전략), 친구 목록(사회적 관계 표현 전략) 등이 일부 예가 된다. 하지만 이 경우에도 본인의 실제 의사와는 상관없이 다른 사람의 의견에 동조해야만 하는 사회적 분위기가 있을 수 있으며, 타인과의 비교를 통해 자신의 우월감을 나타내기 위해 과장해서 상황을 연출하거나 굳이 알릴 필요가 없는 자신의 정보에 대해서도 게시를 하고자 하는 인간의 본성으로 인해 부담감을 느끼게 되는 경우가 발생한다.

셋째, 소셜 미디어 사용자들은 소셜 미디어를 새로운 유형의 정보 원천 및 정보 탐색 수단으로 이용한다. 블로그는 TV나 신문과 같은 전통적 미디어의 잠재적인 대체재로 자리 잡고 있다(Wattal et al., 2010). 사람들은 자신의 정보 니즈가 자신의 지인들로부터 얻어지는 정보에 의해 효과적으로 충족될 수 있는 경우에는, 검색 엔진과 같은 기존의 정보 채널보다는 온라인 소셜 네트워크에 의존하는 경향을 보인다(Lampe et al., 2012). 이들은 정보 획득을 위하여, 자신의 소셜 네트워크상에서 강한 연결(strong ties) 관계에 있는 지인들뿐 아니라(Aral and Walker, 2011) 약한 연결(weak ties) 관계의 지인들도 활용한다(Vitak and Ellison, 2013). 블로그 검색 엔진(예: Google Blog Search)이나 소셜 검색 엔진(예: Facebook Graph Search), RSS Feed나 Tagging과 같은 소셜 미디어 기능들은 소셜 미디어 상의 정보 탐색의 효율성을 높여준다. 그러나 최근 소셜미디어 상에서 넘쳐나는 정보들로 인해 정보의 과부하 현상은 오히려 이용자들에게 부담을 느끼게 하고 있으며 이들 많은 양의 정보를 받아들이고 이해하기 위해서는 또한 상당한 양의 노력이 투입될 수밖에 없어 생활과 업무 성과에 부정적인 영향을 미치고 있다(Park and Kim, 2016).

피로(fatigue)는 의학, 심리학, 그리고 경영학의 조직 이론 등에서 많은 연구가 이루어졌다. 피로 개념은 신체적 측면뿐 아니라 정신적 측면도 포함한다(Fisk et al., 1994; Smets et al., 1995). 일반적으로 피로는 동기(motivation)와 활동(activity)의 저하를 유발하며(Smets et al., 1995), 따라서 과업을 수행할 역량과 의지를 손상시킨다(Craig et al., 2006). 피로는 개인이 가진 내적 자원에 영향을 미치는 선행 요인(예: 상황적 특수성), 자신의 피로 상태에 대한 평가(예: 정신적 피로, 신체적 피로, 전반적 피로), 혹은 피로를 느낄 때 발생하는 결과 변수(예: 동기 저하, 활동의 감소) 등 다양한 방식으로 측정되어 왔지만, 피로에 대한 공통적인 기본 관점은 자원 관점(resource view)으로 정신적 혹은 신체적 자원이 고갈될 때 피로를 느낀다는 것이다(Sonnentag and Zijlstra, 2006).

본 연구에서는 SNS를 이용함에 있어 인지하게 되는 피로의 개념을 “소셜 미디어 사용 과정에서 발생되어 지속적이고 쉽게 재발하는, 지치고 각성이 감소된 사용자들의 정신적 상태”로 정의한다. 소셜 미디어 사용은 주로 정신적 활동을 수반하기 때문에 본 정의는 피로의 정신적 측면에 초점을 둔다. 또한 소셜 미디어 피로는 소셜 미디어를 오랫동안 사용한 후에 발생하는 흥미의 감소와 같은 단기적인 태도와는 다르며, 소셜 미디어 사용에서 유발된 장기적인 태도로 개념화한다. 이러한 소셜미디어의 장기적 사용으로 인한 피로를 구성하는 가장 직접적인 요소로 SNS 이용 목적을 제시하였으며 이들이 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.

3. 연구 설계

3.1 연구모형

본 연구는 앞서 말한 바와 같이 소셜미디어의 범위를 가장 대표적인 SNS로 한정하여 SNS 이용 중단 의도에 영향을 미치는 주요 요인으로 SNS 이용 목적에 따른 부담감을 세분화하였으며 또한 이들의 영향을 상쇄시키는 역할을 할 변수로 SNS의 품질 변수를 추가하여 분석하고자 한다. SNS 이용 목적에 따른 부담감으로는 인맥 관리, 자기 표현, 정보 탐색 및 공유에 대한 부담감이 있으며, SNS 품질에는 시스템 품질과 정보 품질을 제시하였다.

Figure 1.

Research Model

3.2 연구가설의 설정

3.2.1 SNS 품질과 SNS 이용 중단 의도

DeLone and McLean(1992)이 제시한 정보시스템의 품질은 정보 품질과 서비스 품질로 구분되며 이들은 정보시스템의 사용자 만족도에 중요한 영향을 미치게 된다. 시스템 품질은 ‘정보시스템 자체에 대한 품질’로 정보를 제공하는 시스템의 기본적인 특성을 나타내며 이들의 일정 수준 충족이 없는 정보시스템은 성공을 기대할 수 없다고 주장하였다. 정보 품질은 정보시스템을 통해 제공되는 정보에 대한 품질을 나타낸다(DeLone and McLean, 2003). 최근의 온라인 환경에서 정보 품질은 주로 웹사이트 이용자가 원하는 정보를 어느 정도로 정확하고 풍부하게 수집할 수 있는지의 정도로 측정하고 있다(Molla and Licker, 2001).

결국 전자상거래의 경우 이들 시스템 품질과 정보 품질은 소비자의 제품 구매에 매우 중요한 역할을 하며(Kim and Kim, 2013), 정보시스템 상에서 이들의 수준이 높을수록 시스템 이용자의 사용 정도와 만족도에 긍정적인 영향을 미치게 된다(DeLone and McLean, 2003).

이상의 기존 연구를 바탕으로 SNS 품질과 SNS 이용 중단 의도와의 관계에 대해 다음과 같은 가설을 설정하였다.

  • H1 : SNS 시스템 품질 수준이 높을수록 SNS 이용 중단 의도는 낮아질 것이다.

  • H2 : SNS 정보 품질수준이 높을수록 SNS 이용 중단 의도는 낮아질 것이다.

3.2.2. SNS 이용 목적과 SNS 이용 중단 의도

SNS 이용자가 인지하는 인맥 관리상에서의 부담감은 지인들과의 관계 형성과 유지 등에 관한 개념으로 지인들과의 지속적인 상호작용에서 발생하는 불편함 등을 말한다. 특히 지인들의 게시 글에 댓글을 달아주거나 여러 메시지 읽기, 정기적인 연락 등은 SNS 이용자에게 피로감을 느끼게 할 수 있으며 이는 SNS 이용 의도에 부정적인 영향을 미치게 된다(Son and Kim, 2016). 자기 표현과 관련해서는 타인에게 본인을 나타내기 위해 자신의 정보나 특정 상황에 대한 글, 사진 등을 지속적으로 게시함으로써 본인에 대한 긍정적인 이미지를 전달하기 위한 노력에 따른 부담감이 작용하게 된다. 그리고 지인의 행복한 일상이나 경험이 담긴 사진을 보면서 상대적 박탈감을 인지할 수도 있다. 결국 자신과 타인을 비교하게 되고 결국 타인과 상향 및 유사비교를 함으로써 SNS 이용에 대한 부정적인 감정을 가지게 될 가능성이 높다(Son and Kim, 2016). 또한 SNS 이용 중 발생하는 정보과잉 현상은 이용자가 수집하고 처리하는 정보의 양이 본인의 통제 수준 이상으로 늘어날 때 인식하는 부담감을 가리킨다. 이는 최근 텍스트뿐만 아니라 이미지나 그림, 동영상 등의 다양한 형태의 콘텐츠와 링크에 대한 정보 등을 공유하면서 더욱 더 심화되고 있다(Park and Kim, 2016). 결국 이러한 경험은 SNS 이용 관련 행위에 부정적인 감정을 갖게 할 것이며 SNS 이용 중단 의도에 중요한 영향을 미치게 될 것으로 예상된다.

따라서 SNS 이용 목적과 SNS 이용 중단 의도에 대해 다음과 같은 가설을 설정하였다.

  • H3 : 인맥 관리에 따른 부담을 느낄수록 SNS 이용 중단 의도는 높아질 것이다.

  • H4 : 자기 표현에 따른 부담을 느낄수록 SNS 이용 중단 의도는 높아질 것이다.

  • H5 : 정보 탐색 및 공유에 따른 부담을 느낄수록 SNS 이용 중단 의도는 높아질 것이다.

3.3 변수의 조작적 정의

3.3.1 SNS 품질

본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 측정 항목을 도출하였으며 모든 항목은 7점 리커트 척도를 이용하였다. 시스템 품질의 경우는 Seddon and Kiew(1996)의 연구를 참고하여 시스템 이용상의 용이성 및 편의성 등의 3개 항목으로 측정하였으며 정보 품질과 관련해서는 Rai et al.(2002)의 연구에서 이용한 정보의 충분성과 정확성 등의 3개 항목을 사용하였다.

3.3.2 SNS 이용 목적에 따른 부담감

SNS 이용 동기 및 목적에 따른 부담감 측정을 위해 Park and Kim(2016) 등을 바탕으로 인맥 관리에 따르는 부담감은 새로운 친구와의 연락에 대한 부담, 기존 지인들과의 정기적 연락에 대한 부담, 댓글 및 응대에 따른 부담감 등을 이용했으며 자기 표현의 경우는 나의 최근 상황 업데이트에 대한 부담, 내 감정이나 의견 표현 등에 대한 부담, 내 개성을 표현하기 위한 부담 등(Noh, 2015; Leary, 1996)을 측정하였다. 그리고 정보 탐색 및 공유에 대해서는 게시된 정보를 읽고 보는데 대한 부담, 새로운 정보를 찾는데 대한 부담, 링크된 정보를 공유하는데 대한 부담 등을 측정하였다.

3.3.3 SNS 이용 중단 의도

SNS 이용 중단 의도로는 Park and Kim(2016)의 연구를 참조하여 향후 SNS 이용을 중단하려는 향후 의지 정도, SNS 지속 이용을 하지 않으려는 의지 정도, SNS 이용을 일정 시간 동안 중지하려는 의지 정도 등으로 측정하였다.

4. 실증분석

4.1 자료의 수집 및 분석방법

연구 분석을 위해 SNS 이용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 불성실한 답변을 제외한 총 237명의 설문조사 자료를 사용하였다. 수집한 자료는 SPSS 12.0을 이용하여 분석하였다. 설문 답변자들에 대한 인구통계학적 분석 결과는 <Table 1>에 나타난 바와 같이 남성이 129명(54.4%), 여성이 108명(45.6%)로 구성되어 있으며, 연령대는 30대가 44.7%로 가장 많았으며 다음이 20대(37.6%), 40대(13.1%) 순으로 나타나 20대와 30대가 가장 활발하게 SNS를 이용하고 있는 것으로 볼 수 있다. 직업과 관련해서는 아무래도 조사대상자가 젊은 층이 많다보니 무직이 59.9%로 가장 높았으며 다음이 학생(13.9%), 사무직(11.8%) 등의 순으로 나타났다.

Sample Characteristics

4.2 측정항목에 대한 신뢰성 및 타당성 분석

연구모형의 측정변수들에 대한 내적 일관성을 평가하기 위해 신뢰성 분석을 통한 크론바하 알파값을 측정하였다. 측정항목 모두 0.8이상의 값을 나타내고 있어 내적 일관성과 관련해서는 문제가 없는 것으로 판단되었다. 또한 측정변수들의 개념 타당성 평가를 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 요인분석은 주성분분석(Principal Component Analysis)을 사용하였으며 요인회전은 베리멕스(Varimax) 방법을 사용하였다. 요인분석 결과, 모두 5개의 요인이 추출되었으며 이 요인들은 전체 변동의 81.9%를 설명하고 있는 것으로 나타났다. 각 측정항목의 요인적재량이 0.7을 상회하고 있어 일반적인 요인 적재량 기준인 0.5를 모두 충족하고 있는 것으로 나와 변수들의 타당성 역시 적절한 것으로 판단되었다. 신뢰성과 타당성 분석 결과는 <Table 2>와 <Table 3>에 나타난 바와 같다.

The validity and reliability (Independent variables)

The validity and reliability of measurement items (Dependent variable)

4.3 가설 검정

본 연구에서는 가설 검정을 위해 회귀분석을 실시하였으며 분석 결과는 <Table 5>에 나타난 것과 같다. 우선 설문 답변자의 성별, 나이, 직업 등과 같은 인구통계학적 변수들을 통제변수로 지정해 분석한 결과 이들 변수가 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향은 통계적으로 유효하지 않은 것으로 나타났다. 독립변수의 경우는 정보품질(p < .01)과 인맥관리에 대한 부담감(p < .01), 정보 공유 및 탐색에 대한 부담감(p < .01)이 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 H2와 H3, H5는 채택되었다. 반면 시스템 품질과 자기표현에 대한 부담감은 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향이 유의하지 않아 H1과 H4는 기각되었다.

Results of Regression analysis

가설검정 결과를 정리하면 <Figure 2>에 나타난 것과 같이 SNS를 통해 얻는 정보의 품질이 높을수록 이용자들의 SNS 이용 중단 의향은 낮아짐을 알 수 있다. 반면에 지인들과의 인맥 관리를 위한 부담감과 많은 양의 정보를 처리하기 위한 부담감은 이용자들에게 부정적인 영향을 미치게 되어 SNS 이용 중단 의도를 높여주는 역할을 하고 있음을 알 수 있다.

Figure 2.

Results of Analysis

5. 결 론

본 연구는 SNS를 이용하는 이용 목적의 관점에서 SNS 품질 특성과 SNS 이용 목적에 따른 부담감이 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 주요 분석 결과로는 SNS 이용 목적 중 자기표현을 제외한 인맥관리 및 정보 처리에 대한 부담은 SNS 이용 중단 의도를 높여주며 SNS 품질의 특성 중 정보의 품질은 SNS 이용 중단 의도를 낮추어 주는 역할을 함으로써 두 측면의 변수들의 효과가 상쇄 작용을 하고 있음을 알 수 있었다.

이에 따른 주요 시사점으로는 첫째, SNS의 정보 제공 역할 비중에 주목할 필요가 있다. 원래 SNS의 주기능은 지인들과의 연락 및 의사소통이었으나 시간이 지나면서 개인들의 주요 정보 원천으로 활용되고 있다. 최근 많은 SNS 이용자들은 인터넷 포털이나 언론사의 사이트 보다는 오히려 개인이 주로 이용하는 SNS를 통해 본인이 필요한 정보를 얻는 경향이 강해지고 있음을 간접적으로 보여주는 대목이라 하겠다. 따라서 서비스 제공자들의 입장에서는 SNS를 통해 전달되거나 생성되는 정보의 품질을 관리하기 위한 전략이 필요해진 시점이라 판단된다.

둘째, SNS 이용자들의 이용 목적은 또한 SNS 이용의 부담감과 직결된다는 점이다. 물론 이는 어쩌면 SNS를 사용하면서 자연스럽게 발생하는 당연한 결과일 수도 있다. 하지만 기업이 SNS를 활용한 수익 제고 전략을 효과적으로 시행하기 위해서는 개인 소비자들의 SNS 이용이 활성화되어야 한다는 전제가 필요하다는 점에서 어떤 식으로든 사업자가 해결해야 하는 과제가 된다. 결국 SNS를 이용할수록 늘어나는 부담감으로 인해 SNS 이용 중단을 고려하는 소비자가 늘어날수록 기업들은 어려운 상황에 직면하기 때문이다. 특히, 인맥 관리나 정보 처리에 대한 부담감을 어떻게 해야 줄여줄 수 있을지에 대한 고민은 SNS를 이용하는 방식의 개선을 통해 이루어 질 것이며 이에 따른 서비스 제공 방식의 변화는 사업자가 지속적으로 해결해 나가야 함을 의미한다.

셋째, SNS의 시스템 품질 및 SNS 이용자의 자기표현과 관련한 서비스에 대한 개선이 필요하다는 점이다. 분석 결과에서 시스템 품질과 이용자의 자기표현에 따른 부담감은 SNS 이용 중단 의사에 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 하지만 그렇다고 해서 이 두 요인에 대한 관리가 중요하지 않다는 의미는 아닐 것이다. 시스템 품질의 경우는 타 경쟁사의 시스템 품질과 차별화가 없는 관계로 이러한 결과가 나올 수 있다는 점에서 만일 타사에 비해 시스템 품질이 낮아지게 되면 오히려 이는 이용자의 불만으로 연결될 수 있음을 뜻한다. 그리고 자기표현에 대한 부담감이 SNS 이용 중단 의도에 미치는 영향이 유의하지 않음은 그만큼 이용자들의 자신에 대한 이미지 관리가 SNS 이용에 있어 중요한 부분임을 보여주는 결과로 해석될 수도 있다. 따라서 이러한 부분 역시 서비스 제공자의 관점에서는 향후 서비스 제공 전략의 주요점으로 활용한다면 새로운 사업의 기회를 포착할 수도 있을 것이다.

본 연구는 최근 활발히 연구되고 있는 SNS 피로감(Fatigue) 개념을 직접적으로 활용하지 않고 SNS 이용 목적에 따른 부담감을 통해 SNS 이용 중단 의도를 분석함으로써 SNS 피로감의 매개변수 역할을 고려하지 않았다는 한계가 있을 수 있다. 그러나 향후 SNS 피로감의 차원을 규명하기 위한 연구들에 충분히 기여하는 바가 있을 것으로 예상한다. SNS의 일상적인 사용에서 느끼게 되는 피로감의 차원을 이용 목적에 따라 세분화함으로써 피로를 구성하는 차원들과 그 척도들을 제시하는데 유용한 시사점을 제공할 것이며 이를 통해 SNS를 비롯한 소셜 미디어 피로감에 대한 이론적인 발전의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

References

Aral S., Walker D.. 2011;Creating social contagion through viral product design: A randomized trial of peer influence in networks. Management Science 57(9):1623–1639.
Chapman M.. "Luxury brands remain aloof on Facebook," Ad Week, 2011, Available at: http://www.adweek.com/news/advertising-branding/luxury-brands-remain-aloof-facebook-131538.
Chui M., Manyika J., Bughin J., Dobbs R., Roxburgh C., Sarrazin H., Sands G., Westergren M.. 2012. The Social Economy: Unlocking Value and Productivity through Social Technologies. McKinsey Global Institute
Craig A., Tran Y., Wijesuriya N., Boord P.. 2006;A controlled investigation into the psychological determinants of fatigue. Biological psychology 72(1):78–87.
Davis F. D.. 1989;Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly 13(3):319–340.
DeLone W. H., McLean E. R.. 1992;Information System Success: The Quest for the Dependent Variable. Information Systems Research 3(1):60–95.
DeLone W. H., McLean E. R.. 2003;The DeLone and McLean of Information System Success: A Ten-Year Update. Journal of Management Information Systems 19(4):9–30.
Divol R, Edelman D, Sarrazin H. 2012. "Demystifying social media." McKinsey Quart(April). http://www.mckinseyquarterly.com/Demystifying_social_media_2958.
Ellison N. B., Steinfield C., Lampe C.. 2007;The benefits of Facebook "friends:" Social capital and college students' use of online social network sites. Journal of Computer-Mediated Communication 12(4)article 1.
Fisk J.D., Ritvo P.G., Ross L., Haase D.A., Marrie T.J., Schlech W.F.. 1994;Measuring the functional impact of fatigue: initial validation of the fatigue impact scale. Clinical Infectious Diseases 18(Supplement 1):S79–S83.
Gaudeul A., Peroni C.. 2010;Reciprocal Attention and Norm of Reciprocity in Blogging Networks. Economics Bulletin 30(3):2230–2248.
Goh K. Y., Heng C. S., Lin Z.. 2013;Social media brand community and consumer behavior: Quantifying the relative impact of user-and marketer-generated content. Information Systems Research 24(1):88–107.
JWT. 2012. "A Look at Attitudes toward Social Media Commitments among Young Adults in Singapore, China, and the U.S." Available at: http://www.jwt.com/asurveyonsocialmediaobligations.
Kane G. C., Alavi M., Labianca G. J., Borgatti S. P.. 2014;What's Different about Social Media Networks? A Framework and Research Agenda. MIS Quarterly 38(1)
Kaplan A.M., Haenlein M.. 2010;Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business horizons 53(1):59–68.
Kietzmann J.H., Hermkens K., McCarthy I.P., Silvestre B.S.. 2011;Social Media? Get Serious! Understanding the Functional Building Blocks of Social Media. Business Horizons 54(3):241–251.
Kim Chul-Kuk, Kim Chul-Jung. 2013;A Study on the Effects of System and Information Quality of Internet Shopping Malls on Satisfaction and Loyalty,. Journal of Distribution and Management Research 16(1):101–117.
Kiron D., Palmer D., Phillips A.N., Kruschwitz N.. 2012. Social Business: What Are Companies Really Doing?: 2012 Social Business Global Executive Study and Research Project. Sloan Management Review
Lampe C., Vitak J., Gray R., Ellison N. B.. 2012. Perceptions of Facebook's Value as an Information Source. In : CHI 2012; May 5-10;
Leary M. R.. 1996. Self-Presentation: Impression Management and Interpersonal Behavior. Westview Press. Madison, WI:
Molla A, Licker P.. 2001;E-Commerce Systems Success: An Attempt to Extend and Respecify the Delone and Mclean Model of Information Systems Success. Journal of Electronic Commerce Research 2(4):1–11.
Nadkarni A., Hofmann S. G.. 2012;Why Do People Use Facebook?,. Personality and Individual Differences 52:243–249.
Newman A.A.. 2011. Ketchup moves upmarket, with a balsamic tinge. New York Times, Available at: http://www.nytimes.com/2011/10/26/business/media/ketchup-moves-upmarket-with-a-balsamic-tinge.html.
Noh Young. 2015;A Study on SNS Usage Motivations Affecting Flow: Focus on Facebook Users. The e-Business Studies 16(1):287–304.
Park Hyun-sun, Kim Sang-Hyun. 2016;A Study on Exploring the Antecedents and Consequences on SNS Fatigue: the Moderating Effect of Habit. Yonsei Business Review 53(1):43–73.
Rai A., Lang S. S., Welker R. B.. 2002;Assessing the validity of IS success models: An empirical test and theoretical analysis. Information Systems Research 13(1):50–69.
Seddon P, Kiew M. 1996;A Partial Test and Development of DeLone and Mclean’s Model of IS Success. Australian Journal of Information Systems 4(3):66–88.
Smets E., Garssen B., Bonke B., De Haes J.. 1995;The Multidimensional Fatigue Inventory (MFI) psychometric qualities of an instrument to assess fatigue. Journal of Psychosomatic Research 39(3):315–325.
Son Dal-Ho, Kim Kyung-Sook. 2016;The Effect of SNS Fatigue and Negative Emotions on SNS Discontinuance Intention. The Journal of Information Systems 25(2):111–129.
Sonnentag S., Zijlstra F. R.. 2006;Job characteristics and off-job activities as predictors of need for recovery, well-being, and fatigue. Journal of Applied Psychology 91(2):330–350.
Techopedia.com. 2013. "Social Media Fatigue," Available at: http://www.techopedia.com/definition/27372/social-media-fatigue.
Venkatesh V., Davis F. D.. 2000;A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Scinece 46(2):186–204.
Vitak J., Ellison N.B.. 2013;There's a network out there you might as well tap: Exploring the benefits of and barriers to exchanging informational and support-based resources on Facebook. New Media & Society 15:243–259.
Wattal S., Schuff D., Mandviwalla M., Williams C. B.. 2010;Web 2.0 and Politics: The 2008 US Presidential Election and an E-Politics Research Agenda. Mis Quarterly 34(4)

Article information Continued

Figure 1.

Research Model

Figure 2.

Results of Analysis

Table 1.

Sample Characteristics

Classification Frequency Percent (%)
Gender Male 129 54.4

Female 108 45.6

Total 237 100

Age 10 age 4 1.7

20 age 89 37.6

30 age 106 44.7

40 age 31 13.1

Above 50 age 7 3.0

Total 237 100

Job Student 33 13.9

Public Official 22 9.3

Self-employed 12 5.1

Office Worker 28 11.8

Unemployed 142 59.9

Total 237 100

Table 2.

The validity and reliability (Independent variables)

Constructs Survey items Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 Cronbach alpha
System Quality Easy of use -.040 .002 -.090 .837 .157 .846

Difficulty of use -.141 .003 -.206 .869 .038

Convenience of use -.024 -.150 -.173 .832 .182

Information Quality Sufficiency of information -.092 -.332 -.281 .191 .747 .863

Accuracy of information -.111 -.177 -.320 .107 .803

Timeliness of information -.098 -.356 -.249 .214 .733

Pressure of Social Networking New relationship .074 .321 .824 -.164 -.254 .913

Existing relationship .098 .191 .843 -.206 -.280

Reply culture .008 .252 .78 -.242 -.301

Pressure of Self-expression Update of my situation .915 .075 .104 -.058 -.042 .910

Expression of emotion .905 .123 .047 -.054 -.091

Expression of individuality .913 .066 -.003 -.085 -.094

Pressure of Information Processing Learning of posted info. .142 .879 .193 -.063 -.193 .880

Searching new information .053 .863 .234 .038 -.202

Sharing linked information .121 .736 .231 -.125 -.327

Table 3.

The validity and reliability of measurement items (Dependent variable)

Construct Survey items Factor loadings Cronbach alpha
SNS Discontinuance Intention Discontinuance intention in the future .875 .854

Rejection to continuous use .898

Intention to pause using SNS .868

Table 5.

Results of Regression analysis

Variables Non-standardized coefficients
Standardized coefficients
t Sig.
B Standard error Beta
(Constant) 3.089 .774 3.991 .000

Control variables Sex .089 .124 .038 .714 .476

Age -.055 .079 -.038 -.691 .490

Job -.030 .042 -.038 -.701 .484

System quality -.055 .057 -.058 -.965 .335

Information quality -.241 .082 -.233*** -2.917 .004

Pressure of social networking .208 .078 .205*** 2.664 .008

Pressure of Self-expression .123 .052 .129 2.360 .019

Pressure of Information Processing .205 .077 .188*** 2.665 .008

Adjusted R2 = .362 (Dependent variable: SNS Discontinuance Intention)

주 :

*

p< .10,

**

p< .05,

***

p< .01