빅데이터 기반 정보품질이 지각된 유용성과 이용의도에 미치는 영향: 플랫폼 추천 서비스를 중심으로 (The Impact of Big Data-based Information Quality on Perceived Usefulness and Intention to Use: Focusing on Platform Recommendation Services)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 한국융합기술연구학회
· 수록지 정보 : 아시아태평양융합연구교류논문지 / 10권 / 7호 / 197 ~ 207페이지
· 저자명 : 차향랑, 김하균

초록

빅데이터는 기존의 실시간 정보 분석이 불가능한 많은 양의 데이터 분석을 통해 전략적 가치를 추론하고 이를 비즈니스에 적용하는 기관과 기업이 향후 경쟁의 우위를 확보할 수 있는 서비스이다. 따라서 본 연구는 빅데이터 기반 플랫폼 추천 서비스의 정보품질이 지각된 유용성과 이용의도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 정보품질을 결정하는 요인은 적시성, 정확성, 다양성, 최신성, 신뢰성으로 구분하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 플랫폼 추천 서비스를 사용하는 20대 이상 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지의 기본통계분석과 가설검정을 하기 위해 구조방정식 패키지 Smart PLS 4.0을 사용하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 적시성, 정확성, 다양성, 최신성, 신뢰성은 지각된 유용성에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 지각된 유용성은 이용의도에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구에서 빅데이터 기반 플랫폼 추천 서비스 이용자는 정보품질 요인 중 최신성, 신뢰성, 정확성, 적시성, 다양성 순으로 이용의도를 평가했다. 이러한 결과는 추천 서비스 제공 사업자가 이용자에게 최신 정보의 제공과 믿고 수용할 수 있는 서비스를 제공해야 한다는 것을 시사한다.

영어초록

Big data is a service that enables organizations and companies to analyze large amounts of data that cannot be analyzed in real-time to infer strategic value and apply it to their business to secure future competitive advantages. Therefore, this study aims to analyze the impact of information quality on perceived usefulness and the Intention to Use of recommendation services on big data-based platforms. The factors that determine information quality are categorized as timeliness, accuracy, variety, freshness, and reliability. To fulfill the research objectives, a survey was conducted among users over 20 years old who use platform recommendation services. Smart PLS 4.0, a structural equation software package, was used to conduct basic statistical analysis of the questionnaire and hypothesis testing. The results of the study are summarized as follows. First, timeliness, accuracy, variety, freshness and reliability had a significant effect on perceived usefulness. Second, Perceived Usefulness had a significant impact on Intention to Use. In this study, users of big data-based platform recommendation services evaluated their Intention to Use based on the information quality factors of freshness, reliability, accuracy, timeliness, and variety, in that order. These results suggest that recommendation service providers should provide users with the latest information and services that they can trust and accept.

참고자료

· 없음