개인정보유출에 대한 소비자의 부정적 감정과 행동 반응: Mehrabian과 Russell의 S-O-R 모델을 바탕으로*

Consumers' Negative Emotions and Behavioral Responses caused by Infringement on personal information based on the S-O-R Model of Mehrabian and Russell*

  • cc icon
  • ABSTRACT

    본 연구는 개인정보유출로 인한 소비자의 부정적 감정과 부정적 행동 반응의 관계와 형성 과정을 Mehrabian과 Russell의 S-O-R 모델에 적용하여 분석하기 위하여 구조모형을 설정하고, 개인정보유출의 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과를 검증하였다. 본 연구는 개인정보유출로 인한 부정적 감정을 PAD 감정 척도를 사용하여 불쾌감과 각성, 무력감으로, 부정적 행동 반응을 EVLN 척도를 사용하여 접근(이탈과 항의)과 회피(무시와 유지)로 선정하였다. 분석 결과, 개인정보유출에 대한 지각된 위험이 소비자의 부정적 감정을 생성하고, 부정적 행동 반응으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 불쾌감은 접근에 정적, 회피에는 부적 영향을 미쳤고, 각성은 접근에 정적 영향을 미쳤으며, 무력감은 회피에 정적 영향을 미쳤다. 이 중, 각성이 개인정보유출에 대한 지각된 위험도에 가장 큰 정적 영향을 받았을 뿐 아니라, 접근 행동 반응에도 가장 큰 정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 무력감은 다른 부정적 감정과 달리 회피에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났고, 무력감 → 회피 경로에 대한 개인정보유출의 정보부하 조절효과가 유의한 것으로 분석되었다. 개인정보유출로 인한 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에 대한 개인정보유출의 정보부하의 조절효과는 일부 검증되었고, 개인정보처리자의 유용도와 인지도의 조절효과는 대부분 유의하지 않았다. 본 연구는 S-O-R 모델과 PAD 감정 척도, EVLN 척도를 개인정보유출로 인한 소비자의 부정적 감정과 부정적 행동 반응 차원으로 적용하여 이를 검증하고, 개인정보처리자와 상담 관계자, 그리고 관련 정부부처 및 소비자보호기관에게 고객응대 및 소비자 권익보호를 위한 시사점을 제안하였다.


    The study sets a structural model for measuring consumers' negative emotions and behavioral responses caused by infringement on personal information and also verifies the moderating effect of (a) the information load of infringement on personal information and (b) the usefulness and awareness of the personal information managers. The study examines displeasure, arousal, and helplessness as negative emotions of consumers, based on PAD emotion scale. Additionally, approach(exiting, voicing) and avoidance(neglecting, retaining) are analyzed as negative behavioral responses based on EVLN response scale. Perceived risk from infringement on personal information was found to generate negative emotions; thus, negative emotions affected negative behavioral responses. Displeasure positively influenced approach and negatively influenced avoidance. Arousal positively affected approach and helplessness positively influenced avoidance. Among the negative emotions, arousal was not only the most positively affected by perceived risk from infringement on personal information but the most positively affected approach as well. Contrary to other negative emotions, helplessness positively influenced avoidance, and information load of infringement on personal information significantly moderated the relationship between helplessness and avoidance. The moderating effect of information load of infringement on personal information was partly accepted, while the effect of the usefulness and awareness of personal information managers was mostly rejected. This study has enhanced the usefulness of the S-O-R model by extending the model, through use of the PAD emotion scale and EVLN response scale, to cover negative emotions and behavioral responses caused by infringement on personal information. Moreover, the study proposes strategies for personal information managers to use when counselling customers, as well as useful implications for government agencies and consumer protections agencies to protect consumers' rights and benefits.

  • KEYWORD

    개인정보유출 , S-O-R 모델 , 부정적 감정 , 부정적 행동 반응 , 개인정보유출의 정보부하

  • 서 론

    개인정보유출은 현대정보화사회의 가장 심각한 역기능 중 하나이다. 개인정보유출은 21세기 이후, 정보통신기술의 발달과 빅데이터 마케팅이 활성화되면서 정부와 기업이 대응하기 어려울 수준으로 확대되고 있다(정서화, 조현석 2014). 국내 소비자의 개인정보유출관련 상담 건수는 2013년 기준 17여 만 건으로 2010년 대비 3배 이상 증가하였다.

    소비자는 개인정보유출사건으로 인하여 당황감과 짜증, 분노, 걱정 등의 다양한 유형의 부정적 감정을 경험하는데(전상민 2014), 일반적으로 소비자의 감정은 행동 경향성을 수반하여 부정적 행동 반응으로 이어진다(김재휘 외 2009). 그런데 현재 개인정보처리자와 관련 정부부처는 개인정보유출로 인한 경제적 손실의 법적 구제에 집중적으로 대응하고 있어 소비자의 부정적 감정 관리는 부족함이 크다. 개인정보유출과 관련된 선행연구들도 법제적 논의와 정보보호 시스템에 대한 이용자의 수용의도, 개인정보제공 및 보호 의지에 따른 소비자 유형화, 개인정보침해에 대한 영향 변수 등에 초점을 맞추고 있어 개인정보유출로 인한 소비자의 감정에 대한 연구는 미흡하다. 이와 관련하여 Mehrabian과 Russell(1974)은 S-O-R 모델(Stimulus-Organism-Response: 자극-유기체-반응 모델)을 통해서 외부의 자극이 감정을 유발하고, 이때의 감정이 행동 반응에 영향을 미친다고 설명하고 있다. 본 연구는 S-O-R 모델을 분석틀로 하여 개인정보유출에 대한 소비자의 부정적 감정과 부정적 행동 반응에 체계적으로 접근하여 소비자 감정 모델을 도출하고자 한다.

    본 연구의 구체적인 연구목적을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 개인정보유출이라는 소비자에게 부정적이고 강도가 큰 변수에 대하여 기존의 실태 위주의 연구에서 한 단계 나아가, 감정이라는 심리적 변수를 사용하여 인지 → 감정 → 행동의 관계를 탐색한다. 이 과정에서 이론적ㆍ통계적 검증을 위하여 S-O-R 모델을 사용한다. 둘째, 감정 차원에 대하여 본 연구는 Mehrabian과 Russell(1974)이 사용하였던 PAD 감정 척도를 사용하되, 긍정적 차원과 부정적 차원의 연속선 상에서 부정적 차원에 집중하여 기존의 즐거움, 각성, 주도성 차원을 변경 적용함으로써 부정적 감정 척도를 검증한다. 셋째, 본 연구는 부정적 행동 반응을 파악함에 있어 접근(적극적 대처)과 회피(소극적 대처) 차원을 모두 사용하여 기존 S-O-R 모델에서 사용하였던 회피 관점 위주의 부정적 행동 반응과 다른 접근을 시도한다. 왜냐하면 개인정보유출은 지각된 위험도가 높은 자극으로, 부정적 행동 반응의 경우에도 항의나 이탈ㆍ전환 등 적극적 형태인 접근 행동 반응이 많이 나타날 수 있기 때문이다. 넷째, 본 연구는 부정적 감정이 부정적 행동 반응에 미치는 영향력의 차이를 조절하는 변수로 선행연구에서 산발적으로 제시한 개인정보유출의 정보부하와 개인정보처리자의 유용도와 인지도를 모두 투입함으로써 부정적 행동 반응을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

    선행연구의 고찰

      >  개인정보유출의 개념 및 유형

    개인정보란, 개인정보보호법 제2조 제1항에 따르면 “살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보”로서 “해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 것”까지 포함한다. 개인정보유출이란, 표준 개인정보 보호지침 제26조에 따르면 “법령이나 개인정보처리자의 자유로운 의사에 의하지 않고, 정보주체의 개인정보에 대하여 개인정보처리자가 통제를 상실하거나 또는 권한 없는 자의 접근을 허용한 것”을 말한다. 다시 말하면, 개인정보유출은 개인정보침해의 한 유형으로 이용자의 동의 없이 개인정보가 악의적 범죄나 기업의 관리소홀로 외부로 노출되는 것으로 개인정보침해 피해 유형 중, 가장 높은 비중(55.3%)을 차지한다(한국정보화진흥원 2013; 한국인터넷정보원 2012).

    개인정보침해에 대한 소비자의 부정적 감정 자료를 자기관찰을 통해 수집하고, 근거이론을 통해 분석한 전상민(2014)은 개인정보침해 유형 중, 가장 전형적인 사례를 유출된 개인정보를 악용한 스팸성 연락이라고 밝혔다. 방송통신위원회와 한국인터넷진흥원이 발표한 『2014년 상반기 스팸 유통현황』에서 2014년 1월부터 6월까지 총 704만 건의 스팸 문자를 대상으로 분석한 결과에서는 소비자가 수신한 스팸 문자의 43.1%가 도박 광고로 가장 많았고, 대리운전이 7%, 대출이 6.1%인 것으로 나타났다. 이에 대한 대응으로 2014년 상반기 소비자가 휴대전화로 수신한 스팸 문자는 일평균 1인당 0.21건으로 2013년 하반기 대비 0.01건 감소하였고, 이동통신사에서 제공하는 스팸 차단서비스 가입률은 평균 81.7%로 전년 대비 13.8% 증가한 것으로 나타나 소비자의 적극적 행동 반응이 증가하였음을 알 수 있다. 그러나 스팸 차단률은 63.3%로 전년 대비 오히려 1.2% 하락하여 개인정보유출이 완벽하게 해결되지 않은 채 사회문제로 고착화되는 양상을 보였다. 김소라와 이기춘(2007)은 온라인상에서의 개인정보유출 관련 항목으로 스팸메일과 신용카드회사 광고메시지, 보험회사와 대출기관의 광고메시지로 규정하였는데, 인터넷 사용시간이 길수록, 남성과 인터넷 사이트에 가입한 경우, 온라인 마케팅 이벤트에 참여한 경우에 정보유출 가능성이 높다고 보고하였다. 이처럼 개인정보유출에 관한 상기 선행연구들은 주로 개인정보유출의 피해규모 등의 실태 조사에 그치고 있다. 이에 본 연구는 소비자의 감정과 행동 반응 간 관계를 분석함으로써 체계적으로 개인정보유출에 대한 소비자의 반응을 파악하고자 한다.

      >  소비자 부정적 감정의 개념 및 척도 구성

    일반적으로 감정의 개념은 감정(emotion), 정서(affect), 기분(feeling) 등 다양한 용어가 혼용되면서 학자들마다 상이한 의견이 제시되었다. 이 후, 감정 척도에 대한 다수의 연구에서는 감정과 정서, 기분 등의 개념을 합친 포괄적 개념을 제시하였고 세부적으로 소비자 감정의 개념에 대해서는 많은 연구에서 광고에 대한 감정, 혹은 제품과 서비스를 실제로 구입하고 사용한 후의 감정으로 정의하고 있다(이학식, 임지훈 2002; Richins 1997). 이상의 감정 개념은 소비자의 구매결과 자체에 의한 감정으로 직접적인 소비와 관련되어 있다. 이에 비하여 Meharabian과 Russell(1976)은 감정을 자극에 대한 평가, 다시 말해 자극에 대한 개인의 반응이라고 정의하고 있다.

    소비자의 감정 차원에서 주로 언급되는 척도는 Izard(1977)의 DES(Differential Emotions Scale)와 Plutchik(1980)의 8개 주요 감정 척도, Weston과 Clark, Tellegen(1988)의 PANAS(Positive Affect Negative Affect Schedule), 그리고 국내의 이학식과 임지훈(2002)의 CREL(Consumption Related Emotion List)과 서용원과 손용화(2004)의 KCEL(Korea Consumption Emotions List) 등이 있다. 상기 감정 척도들은 긍정적 차원과 부정적 차원을 두 개의 축으로 하여 제품과 서비스, 매장 환경에 대한 평가로서 사용되었다. 이와 달리 Mehrabian과 Russell(1974)은 자극에 의해 유도된 지각된 감정을 측정한 PAD (Pleasure, Arousal, Dominance) 감정 척도를 제시하였다. PAD 척도는 즐거움(pleasure)과 각성(arousal), 주도성(dominance)으로 구성되는데, 즐거움은 행복감과 만족감 같이 호의적이고 긍정적 감정 반응을 말한다. 각성은 감정이 깨어 있는 정도로 흥분감, 자극받은, 경계하는 등의 행동할 준비가 되어있는 감정적 상태를 말하고, 주도성은 개인이 자극을 통제하고 있는 느끼는 정도를 의미한다. 단, 주도성에 대한 의견은 분분한데, 일부 후속 연구에서 주도성이 소비자의 지식적 해석이 전제된 개념이기 때문에 순수한 감정적 반응이라고 볼 수 없다는 의견이 제시된 바 있다(최승만 2008; Russell and Pratt 1980). 이를 종합하여 본 연구는 개인정보유출이라는 자극에 대한 지각된 위험에 반응하는 소비자의 부정적 감정에 집중하고, 이를 위하여 PAD 감정 척도를 부정적 의미로 변형하여 감정 척도를 구성하고자 한다.

      >  소비자의 부정적 행동 반응과 S-O-R 모델

    지금까지 부정적 감정에 대한 부정적 행동 반응 연구는 주로 개별 정서 간 비교에 집중되어 있다. Raghunathan과 Pham, Corfman(2006)은 부정적 감정을 불안과 슬픔으로 양분하고, 불안할 경우, 위험과 불확실성을 줄여주는 대안을 선호하고, 슬픈 경우, 보상적 대안을 선호한다고 보고하였다. Jun과 Yeo(2012)는 제품 구매 스트레스로 인한 부정적 감정 중, 분노는 사회적 지원 요구와 회피로, 두려움은 회피로 이어진다고 밝혔다. 소비자의 부정적 감정을 불안과 슬픔으로 분류한 공옥례와 이형재(2009)는 후회와 배신감은 전환 행동에, 실망은 부정적 구전 행동에, 질투감은 전환, 부정적 구전, 불평에 정적 영향을 미친다고 하였다. Tiedens와 Linton(2001)은 불확실 차원의 정서인 놀람, 걱정, 공포는 체계적 정보처리로 이어지고, 확실 차원의 정서인 분노, 혐오는 간편한 정보처리로 이어져 전문적 메시지에 더 의존한다고 하였다.

    부정적 행동 반응을 보다 체계적으로 유형화한 연구로는 제품과 조직의 불만에 대한 행동 반응을 연구한 Hirschman(1970)과 후속 연구(Farrell 1983; Kolarska and Aldrich 1980; Rusbult et al. 1988)들이 있다. 이들이 제시한 EVLN(Exit, Voice, Loyalty, Neglect) 척도에 따르면, 이탈(exit)은 현재의 제품과 조직을 버리고 다른 대안을 선택하는 것이고, 항의(voice)는 현재의 제품과 조직을 개선하기 위하여 의견을 제시하는 것을 말한다. 충성(loyalty)은 현재의 제품과 조직을 기다리고 인내하는 것이고, 태만(neglect)은 이탈하지 않으면서 위해를 가하는 부정적 행동 반응이다. 상기 4가지 부정적 행동 반응은 건설적-파괴적 차원과 적극적-소극적 차원으로 분류되는데, 이탈은 적극적이면서 파괴적인 행동, 항의는 적극적이면서 건설적인 행동, 무시는 소극적이면서 파괴적인 행동, 유지는 소극적이면서 건설적인 행동이다(Farrell 1983; Rusbult et al. 1988). 부정적 행동 반응은 여러 상황적 변수에 의하여 행동 결정이 달라진다. 조직 구성원의 부정적 행동 반응에 대한 선행연구 결과를 살펴보면, 유지할 경우의 만족이 높고 이탈에 대한 대안이 없을 경우 건설적인 행동 반응이 강해지고 파괴적인 행동 반응은 약해지는 것으로 보고되었다(Hagedoorn 1999; Rusbult et al. 1988; Withey and Cooper 1989). 조직을 이탈하지 않을 경우 발생하는 기회비용이 큰 경우 이탈이 촉진되고, 이탈함으로써 발생하는 투자비용이 큰 경우에는 이탈이 억제되는 것으로 나타났다(Farrell and Rusbult 1981).

    소비자의 부정적 행동 반응을 조절하는 변수들을 살펴보면, 우선, 자극에 대한 정보부하(information load)는 자극에 대한 생소함과 복잡함과 관련된 개념으로, 정보부하가 강할수록 즐거운 감정 하에서는 접근 행동이 강해지는 반면, 불쾌한 감정 하에서는 회피 행동이 강해졌다(Mehrabian 1976). 또한, 소비자가 개인정보유출이 된 해당 웹사이트를 유용하다고 인지하는 경우, 그리고 해당 웹사이트의 인지도가 많아 이용자 수가 많을 경우에는 개인정보유출에 무관심하여 이탈하지 않는 것으로 보고되었다(임명성 2013). 임명성(2013)은 이 밖에도 과거에 개인정보유출의 경험이 있거나 개인정보 제공에 민감하지 않는 경우에도 소비자가 해당 웹사이트를 이탈하지 않는다고 밝혔다.

    앞서 살펴본 특정 자극에 대한 부정적 감정과 부정적 행동 반응의 연관성을 종합하자면, Mehrabian과 Russell(1974)의 S-O-R 모델로 설명할 수 있다. S-O-R 모델은 유기체인 감정이 자극을 매개하여 행동 반응을 이끌어낸다고 설명하고 있다. 또한, 자극은 매장 색상과 온도등이고, 감정은 앞서 설명한 PAD 척도인 즐거움과 각성, 주도성이며, 행동 반응은 접근과 회피이다. 여기에서 접근은 긍정적 행동 반응으로 구매 행동과 제품 만족 등을 말하고, 회피는 부정적 행동 반응으로 구매 포기나 연기 행동을 말한다. 감정과 행동 반응을 야기하는 자극은 긍정적, 부정적 경험 모두를 포함하며, 자극은 모든 유형의 감각적 자극을 수용한다. 일반적으로 자극의 차원(긍정적/부정적)과 PAD 감정 유형에 따라 행동 반응이 결정된다고 설명되는데, 중립적 자극 하에서는 적당한 자극은 접근으로, 극도로 높거나 낮은 각성은 회피로 이어지는 것으로 나타났다. 긍정적 자극 하에서는 각성은 접근에 정적 영향을 미쳤지만, 부정적 자극 하에서는 각성이 회피에 정적 영향을 미치는 것으로 나타나 차이를 보였다.

    소비자 심리와 행동 분야에 S-O-R 모델을 적용한 후속 연구에서는 소비자의 감정이 고객만족, 구매의도, 접근ㆍ회피 행동 등 다양한 행동 반응을 유도한다고 밝히고 있다. 소비자의 매장에 대한 감정과 충동구매의 연관성을 분석한 Graa와 Dani-elKebir(2012), Xu(2007)는 매장의 긍정적 자극이 즐거움과 각성에 정적 영향을 미쳐 충동구매로 이어지는 반면, 주도성은 충동구매에 부적 영향을 미친다고 밝혔다. 그러나 대다수의 선행 연구들이 온ㆍ오프라인 매장 환경(서비스 스케이프)의 자극, 즉, 매장과 웹사이트의 디자인, 색상 등을 자극으로 투입하여 모델 검증을 시도하여 유통업에 제한된 결과만을 도출하였다(최승만 2008; Yoon 2012). 또한, 접근 행동 반응이 구매 혹은 매장에 더 오래 머무르기 등의 긍정적 행동 반응 차원에 한정되어 부정적 감정은 단순하게 회피로 이어진다는 결과만 제시된 한계점이 있다.

    이에 본 연구는 소비자의 부정적 행동 반응을 S-O-R 모델에서 제시한 긍정적 차원의 접근과 부정적 차원의 회피로 구성하지 않고, 부정적 행동 반응에 집중한 EVLN 척도(Hirschman 1970; Rusbult et al. 1988)에 근거하여 이탈과 항의(이상 접근), 유지와 무시(이상 회피)로 구성하고자 한다. 본 연구에서 부정적 행동 반응을 접근과 회피로 이분한 것은 이탈과 항의는 소비자 입장에서는 향후 개선을 위한 적극적인 행동이기 때문에 개선의 의지가 없는 무시와 유지 행동과는 다른 차원으로 접근하기 위해서이다. 또한, 개인정보유출에 대한 정보부하와 개인정보유출 업체에 대한 소비자의 지각된 유용도와 인지도를 부정적 감정 → 부정적 행동 반응의 조절변수로 투입하여 이들의 조절효과를 검정하고자 한다.

      >  연구모형 및 가설설정

    본 연구는 자극을 개인정보유출로 가정하고, 이에 대한 소비자의 인지로서 개인정보유출에 대한 소비자의 지각된 위험을 측정하고, 이로 인한 부정적 감정의 변화를 파악하였다. 소비자의 부정적 감정은 PAD 차원(Mehrabian and Russell 1974)을 사용하였는데, 각 감정 유형(불쾌감, 각성, 무력감)별로 자극 변수인 개인정보유출에 대한 지각된 위험의 영향력을 구분하여 살펴보았다(가설1). 다음으로 소비자의 부정적 감정이 부정적 행동 반응에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보기 위하여 행동 반응을 접근과 회피로 구분하여 감정 유형별로 경로를 각각 설정하였다(가설2). 이 때, 개인정보유출에 대한 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도에 따라 부정적 감정이 행동 반응에 미치는 영향력이 달라진다고 가정하고 이들의 조절효과를 검정하였다(가설3). 이상의 연구가설과 연구모형은 그림 1에 상세히 제시하였고, 모형의 적합도는 연구결과(4장)에 제시하였다.

    개인정보유출로 인한 지각된 위험이 부정적 감정에 미치는 경로에 대한 가설 설정은 다음과 같다. 개인정보유출을 경험한 소비자는 경제적, 심리적, 성능적 피해의 지각된 위험이 클수록 분노, 짜증, 당황 등의 부정적 감정을 강하게 경험하는 것으로 나타났다(전상민 2014). 이는 S-O-R 모델 관련 후속 연구들에서도 일관되게 나타나 지각된 위험이 클수록 부정적 감정 수준이 높아졌다(Eroglu et al. 2003; Yoon 2012). 이에 본 연구는 개인정보유출에 대한 소비자의 지각된 위험이 부정적 감정에 정적으로 유의한 영향을 미친다고 가정하고 아래의 연구가설을 설정하였다.

    가설 1a. 개인정보유출에 대한 지각된 위험은 불쾌감에 정적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 1b. 개인정보유출에 대한 지각된 위험은 각성에 정적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 1c. 개인정보유출에 대한 지각된 위험은 무력감에 정적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    개인정보유출로 인한 소비자의 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에 대한 가설 설정은 다음과 같다. 본 연구는 부정적 행동 반응을 접근(approach)과 회피(avoidance) 행동 반응으로 분류하고, 부정적 행동 반응에 대한 Hirschman (1970)Farrell(1983), Rusbult et al.(1988)의 연구를 참고하여 이탈과 항의를 접근 행동 반응으로, 무시와 유지를 회피 행동 반응으로 유형화하였다. 지금까지 부정적 감정과 행동 반응의 관계에 대하여 S-O-R 모델 관련 선행 연구들에서 부정적 감정은 주로 회피 반응(예: 구매포기)으로 이어진다고 밝혔으나(Donovan and Rossiter 1982; Eroglu et al. 2003), 본 연구는 부정적 차원에 집중하기 위하여 부정적 감정과 대처 행동에 대한 선행연구를 참고하여(서문식, 조상리 2006, Duhachek 2005; Jun and Yeo 2012) 불쾌감과 각성은 접근 행동 반응에는 정적 영향력을, 회피 행동 반응에는 부정적인 영향력을 미친다고 가정하였다. 또한, 무력감은 회피 행동 반응에 정적으로 유의한 영향을, 접근 행동 반응에는 부정적인 영향력을 미친다고 가정하고, 아래의 연구가설을 설정하였다.

    가설 2a. 불쾌감은 접근 행동 반응에 정적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 2b. 불쾌감은 회피 행동 반응에 부적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 2c. 각성은 접근 행동 반응에 정적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 2d. 각성은 회피 행동 반응에 부적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 2e. 무력감은 접근 행동 반응에 부적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    가설 2f. 무력감은 회피 행동 반응에 정적으로 유의한 영향을 미칠 것이다.

    개인정보유출로 인한 소비자의 부정적 감정 → 부정적 행동 반응의 경로에 대한 개인정보유출의 정보부하(information load)와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과에 대한 가설설정은 다음과 같다. 관련 선행 연구에서는 자극에 대한 정보가 부족하거나 복잡하여 정보부하가 커질 경우 회피 행동 반응을 한다고 하였다(Mehrabian 1976; Mehrabian and Russell 1974). 소비자는 개인정보처리자가 유용하고 인지도가 높다고 인지할 경우, 이탈이 아닌 유지 행동인 회피 행동 반응을 선택하는 것으로 나타났다(임명성 2013). 전상민(2014)은 개인정보처리자가 유용할 경우, 소비자는 이탈보다는 자구책을 통한 유지를 선택하고, 개인정보처리자의 인지도는 행동 반응에 유의한 영향을 미치지 않았다고 보고하였다. 단, 본 연구는 임명성(2013)의 연구를 참고하여 개인정보처리자의 인지도가 높을 경우, 유용도가 높다고 판단한 경우와 마찬가지로 인지도가 낮은 대안으로 이탈하기 보다는 유지나 무시를 선택할 것으로 가정하고 이를 검증하고자 하였다. 이에 본 연구는 개인정보유출의 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도가 높은 집단이 낮은 집단에 비하여 접근 행동 반응은 약하고 회피 행동 반응이 강할 것으로 가정하고 아래의 연구가설을 설정하였다.

    가설 3a. 개인정보유출에 대한 정보부하가 큰 집단은 정보부하가 작은 집단보다 불쾌감, 각성, 무력감으로 인한 접근 행동 반응은 약할 것이고, 회피 행동 반응은 강할 것이다.

    가설 3b. 개인정보처리자의 유용도가 높은 집단은 낮은 집단보다 불쾌감, 각성, 무력감으로 인한 접근 행동 반응은 약할 것이고, 회피 행동 반응은 강할 것이다.

    가설 3c. 개인정보처리자의 인지도가 높은 집단은 낮은 집단보다 불쾌감, 각성, 무력감으로 인한 접근 행동 반응은 약할 것이고, 회피 행동 반응은 강할 것이다.

    연구방법

      >  연구설계 및 절차

    본 연구는 전국에 거주하는 20∼50대 소비자 500명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사에서 활용된 개인정보유출 유형은 개인정보침해에 대한 소비자의 부정적 감정을 분석한 전상민(2014)과 방송통신위원회와 한국인터넷진흥원의 개인정보보호포털(http://www.i-privacy.kr)에서 제시한 개인정보보호의 예시를 참고하여 일반 신상정보, 연락처 유출, 금융 및 신용정보 유출 등 총 10가지로 선정하였다. 본 연구는 최근 1년 이내에 개인정보유출 경험이 있는 소비자에 한하여 설문을 진행하였고, 당시 지각하였던 위험도와 부정적 감정의 수준, 그리고 부정적 행동 반응에 대한 자료를 수집하였다. 또한, 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에 대한 조절효과를 파악하기 위하여 개인정보유출 자극의 정보부하량의 고/저, 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 고/저를 측정하였다. 상기 설문조사는 연구자가 소속된 대학의 기관생명윤리위원회의 심의를 통과한 이후 실시되었다(IRB 승인번호: 1041231 -140617-HR-012-02).

    온라인 설문조사는 전국 규모의 소비자 패널을 확보하고 있는 (주)마크로밀엠브레인에 의뢰하여 웹기반 설문화면 구성과 응답자 리크루팅 및 자료수집, 코딩 작업을 수행하였다. 조사 기간은 2014년 11월 28일부터 2014년 12월 2일까지이다. 총 5,236명에게 설문 요청 메일이 발송되어 1,540명이 설문조사 시스템에 접속하였고, 이 중, 응답을 완료한 616명의 자료에서 불성실한 45명의 자료를 제외한 571명의 응답 자료를 최종 분석에 활용하였다. 본 연구의 조사대상자는 전국에 거주하는 만 20세부터 만 59세까지의 성인 소비자로 최근 1년 이내에 개인정보유출 경험이 있는 경우로 한정하였다. 조사대상자의 연령대와 성별은 한국인터넷정보원(2012)의『2012년 정보보호 실태조사: 개인편』의 조사대상자를 참고하여 남녀 각 50%, 20대∼50대 각 25%로 할당하였다. 실제로 한국인터넷정보원(2012)의 조사결과에 따르면, 성별에 따른 개인정보침해로 인한 피해 경험 여부 및 피해횟수는 큰 차이가 없고, 20대∼50대에서도 대부분 5% 이상의 피해 경험이 있어 해당 연령대에 동일한 비율의 할당을 설정하였다. 거주 지역 할당은 우리나라 국민의 거주 비율을 바탕으로 서울, 경기지역 및 각 광역시 거주자로 각 비율에 맞춰 할당하였다. 조사대상자에 대한 구체적인 내용은 표 1과 같다. 응답자가 경험한 개인정보유출 유형은 금융 및 신용정보 유출이 36.6%로 가장 많고, 연락처 정보 유출이 32.4%, 일반신상정보 유출이 26.6% 순이었다.

      >  측정도구와 분석방법

    본 연구는 개인정보유출에 대한 지각된 위험 → 부정적 감정 → 부정적 행동 반응의 영향력을 검정하고, 개인정보유출에 대한 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과를 파악하기 위하여 측정도구를 다음과 같이 구성하였다. 우선, 개인정보유출은 임명성(2013)전상민(2014), Li, Sarathy, and Xu(2011)의 연구를 참고하여 경제적, 심리적, 성능적, 시간적 차원에서 지각된 위험을 측정하여 하나의 개념으로 구성하였다. 각 차원별 2개의 문항(총 10개 문항)에 대하여 5점 리커트 척도로 측정하였다.

    부정적 감정은 Mehrabian과 Russell(1974)의 PAD 감정 차원을 이용하여 측정하였다. 즐거움과 각성, 주도성으로 구성되는 PAD 감정 차원은 다른 감정 척도와 달리 자극에 의해 유도된 지각된 감정을 측정한다는 특성을 가져 본 연구에 가장 적합한 감정 차원이다(Richins 1997). 단, 본 연구는 부정적 감정에 집중하고자 즐거움은 불쾌감(displeasure)으로, 주도성은 무력감(helplessness)으로 제한하였다. 이 때, 권두순 외(2013)의 연구를 참고하여 불쾌감은 자극에 대해 불쾌하고 짜증을 느끼는 정도, 각성은 자극에 대해 긴장하고 예민하게 느끼는 정도, 무력감은 스스로 대처할 방법이 없어 허탈하게 느끼는 정도로 규정하였다. 불쾌감과 각성, 무력감은 각기 다른 변수로 독립적으로 구성하였고, 불쾌감의 구성 항목 중, 절망의 요인 계수가 0.4보다 낮아 이를 제외하고, 총 11개 문항(불쾌감 3개 문항, 각성과 무기력은 각 4개 문항)에 대하여 5점 리커트 척도로 측정하였다.

    부정적 행동 반응은 Mehrabian과 Russell (1974) S-O-R 모델의 접근과 회피 행동 반응 유형에 Hirschman(1970)Farrell(1983), Rusbult et al.(1988) 등의 EVNL 모형을 적용하여 접근은 적극적인 소비자 행동 반응인 이탈과 항의로, 회피는 소극적인 반응인 무시와 유지로 구성하였다. 접근 행동 반응과 회피 행동 반응은 각각 독립적인 변수로 구성하였다. 각 세부 행동 반응별 2개의 문항(총 8개 문항)에 대하여 5점 리커트 척도로 측정하였다.

    조절변수인 개인정보유출의 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도는 임명성(2013), Farrell과 Rusbult(1981), Mehrabian(1976)의 연구를 참고하여 개인정보유출의 정보부하는 유출 사건에 대한 복잡함과 정보부족으로 인한 어려움으로, 개인정보처리자의 유용도와 인지도는 현재 사용하는 제품과 서비스의 만족도와 유용도, 이용 고객 수 등으로 구성하고, 각 차원별 3개 문항(총 9개 문항)에 대하여 5점 리커트 척도로 측정하였다.

    전술한 측정도구의 내적일관성 분석(모든 측정도구의 cronbach α>0.6)과 집중타당성 분석(모든 측정도구의 AVE>.05, C.R>.07), 그리고 확인적 요인분석(X2(558)=2044.053, p<.001, CFI=0.901, TLI=0.868, RMSEA=0.059, 각 항목의 요인 계수: 0.443∼0.933) 결과, 신뢰도와 집중타당성, 구성타당성이 모두 확보되었음을 알 수 있다. 자세한 내용은 표 2에 제시하였다. 본 연구는 기술통계분석과 가설검정을 위한 구조방정식모형 분석을 사용하였고, 통계 프로그램은 SPSS Win Ver. 20과 AMOS Ver. 16을 사용하였다.

    연구 결과

    본 연구의 연구모형 적합도는 표 3에 제시한 바와 같이, CFI(0.905)와 TLI(0.892), RMSEA (0.069) 값이 모두 수용 가능한 수준으로 나타났다.

      >  가설검정

    가설 1: 개인정보유출에 대한 지각된 위험 → 부정적 감정

    개인정보유출에 대한 지각된 위험이 부정적 감정인 불쾌감(B=0.549, p<.001)과 각성(B= 0.904, p<.001), 무력감(B=0.715, p<.001)에 미치는 영향력은 모두 정적으로 유의하게 나타나 가설1a와 가설1b, 가설1c는 모두 채택되었다. 또한, 지각된 위험이 세 가지의 부정적 감정 유형에 미치는 영향력을 비교해보면, 각성에 대한 영향력이 가장 큰 것으로 나타났고(β=0.691), 불쾌감(β=0.650)과 무력감(β=0.533) 순이었다(표 3 참조).

    가설 2: 부정적 감정 → 부정적 행동 반응

    불쾌감은 접근 행동 반응에는 정적으로 유의한 영향을 미쳤고(B=0.110, p<.05), 회피 행동 반응에는 부적으로 유의한 영향을 미쳐(B=-0.441, p<.001) 가설2a와 가설2b는 채택되었다. 각성은 접근 행동 반응에는 정적으로 유의한 영향을(B=0.278, p<.001), 회피 행동에는 유의한 영향을 미치지 않아(B=-0.157) 가설2c는 채택되었으나, 가설2d는 기각되었다. 무력감은 접근 행동 반응에는 유의하지 않은 영향력을(B=0.013), 회피 행동 반응에는 정적으로 유의한 영향을 미쳐(B=0.170, p<.05) 가설2e는 기각되었고, 가설2f는 채택되었다(표 3 참조).

    가설 3: 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에서의 개인정보유출의 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과

    개인정보유출에 대한 정보부하가 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에 미치는 조절효과(가설 3a)는 일부 채택되었다. 즉, 불쾌감 → 접근 경로에서 정보부하가 작은 집단은 경로계수가 정적으로 유의하고 △X2값이 유의하여 가설이 채택되었다(B=0.171, p<.01; △X2= 5.069, p<.05). 무력감 → 회피 경로에서도 정보부하가 큰 집단의 경로계수는 정적으로 유의하고 △X2값이 유의하여(B=0.404, p<.05; △X2=4.577, p<.05) 가설 3a가 채택되었다. 그 외, 불쾌감 → 회피(△X2=5.404) 경로와 각성 → 접근 경로(△X2=12.755)에서는 △X2값이 유의함에도 불구하고, 개인정보유출의 정보부하의 조절효과 방향이 가설의 방향성과 반대로 나타났고, 각성 → 회피, 무력감 → 접근 경로에서의 △X2값은 유의하지 않아 기각되었다. 또한, 개인정보처리자의 유용도가 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에 미치는 조절효과(가설 3b)는 대부분 경로에서의 △X2값이 유의하지 않아 모두 기각되었다. 비록 무력감 → 접근 경로에서 X2값 차이가 유의하였지만(△X2 =7.060), 개인정보처리자의 유용도의 조절효과 방향이 가설의 방향성과 반대로 나타나 가설 3b는 완전 기각되었다.

    개인정보처리자의 인지도가 부정적 감정 → 부정적 행동 반응에 미치는 조절효과(가설 3c)는 각성 → 접근 경로에서만 유의하였고, 그 외 불쾌감 → 접근 등 다른 경로에서는 유의하지 않아 일부 채택되었다. 불쾌감 → 접근 경로에서 개인정보처리자의 인지도가 높은 집단(B=0.142, p<.05)보다 낮은 집단의 경로계수가 더 높고 △X2값의 차이가 유의하게 나타났다(B=0.1=441 p<.001; △X2=6.358). 그 외, 다른 경로에서의 개인정보처리자의 인지도 조절효과는 유의하지 않았다(표 4 참조).

    논 의

    본 연구는 개인정보유출에 대한 소비자의 부정적 감정과 부정적 행동 반응의 형성 과정을 파악하기 위하여 Mehrabian과 Russell(1974)의 S-O-R 모델을 사용하여 구조모형을 설정하고, 개인정보유출의 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과를 살펴보았다. 본 연구의 주요한 연구결과와 결론을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 개인정보유출이라는 부정적 자극이 소비자의 지각된 위험도를 높여 부정적 감정을 생성하고, 부정적 행동 반응을 야기하는 것으로 나타나 인지 → 감정 → 행동의 관계가 입증되었다. 분석결과, 개인정보유출에 대한 경제적, 심리적, 성능적, 시간적 위험을 인지한 소비자는 불쾌감과 각성, 무력감을 느끼게 되고, 불쾌감은 접근에 정적, 회피에는 부적 영향을 미쳤고, 각성은 접근에 정적 영향을, 무력감은 회피에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 소비자의 지각된 위험은 부정적 감정 중, 각성에 가장 큰 정적 영향을 미쳤는데, 각성은 접근 행동 반응에도 가장 큰 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 개인정보처리자는 개인정보유출 피해를 입은 소비자를 응대할 때, 우선적으로 각성과 관련된 감정을 가라앉히고 해소하는데 주력해야 할 것이다.

    둘째, 본 연구에서 Mehrabian과 Russell(1974)이 제시한 PAD 감정 척도를 부정적 차원에서 적용하여 불쾌감, 각성, 무력감을 S-O-R 모델에 투입한 결과, 모델의 적합도가 수용 가능한 수준이고 해당 가설도 대부분 채택되었다. 이는 무력감에 해당하는 주도성이 순수한 감정적 반응이 아니어서 S-O-R 모델에서 제외하는 것이 적합하다고 설명한 선행연구(최승만 2008; Russell and Pratt 1980)와 상반되는 결과이다. 개인정보침해에 대한 소비자의 부정적 감정을 심층적으로 분석한 전상민(2014)은 후속 감정(걱정, 허무함, 무력함)을 가장 핵심적인 부정적 감정으로 제시하였는데, 본 연구에서 사용한 무력감 감정 유형도 개인정보유출과 같은 부정적 자극의 주요한 감정 차원으로 해석할 수 있다. 또한, 무력감을 느낀 소비자는 이탈이나 개인정보관리를 잘하는 기업에 대한 탐색을 포기하는 것으로 나타나 소비자상담기관과 보호단체는 무력감을 경험하는 소비자의 개인정보보호에 노력을 기울여야 하는 것으로 분석되었다. 특히, 무력감 → 회피 경로에 대한 개인정보유출의 정보부하 조절효과가 유의한 것으로 나타나 개인정보처리자와 교육 및 상담기관 담당자는 무력감을 경험하는 소비자에게 개인정보유출에 대한 예방 및 대응법과 개인정보보호 및 관리방법 정보를 충분하고 효과적으로 제공하여야 할 것이다.

    셋째, 개인정보유출에 대한 부정적 감정 중, 불쾌감과 각성은 접근 행동 반응에 정적 영향을 미쳤고, 회피에는 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 부정적 감정은 회피 행동 반응으로만 이어진다고 소개한 S-O-R 모델 관련 선행연구(Donovan and Rossiter 1982; Eroglu et al. 2003)와 상반된다. 반면, 소비자의 스트레스와 관련된 공격적 감정이 접근 행동 반응으로 이어진다는 일부 선행연구(Duhachek 2005; Jun and Yeo 2012)의 연구와 일관되어 부정적 감정의 유형에 따라 행동 반응이 접근과 회피 등 다양하게 나타날 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 결과는 본 연구의 자극이 개인정보유출이라는 소비자의 피해를 양산할 수 있는 부정적 자극이기 때문인 것으로 보인다. 따라서 소비자의 피해를 야기할 수 있는 위험도가 존재하는 부정적 자극에 대한 감정, 행동 연구에서는 접근 및 회피 행동 반응 모두를 살펴볼 필요가 있고, 실무적으로도 포기와 무시 등의 회피 행동 반응 뿐 아니라, 항의와 이탈의 적극 행동 반응도 모두 고려 대상이어야 함을 시사한다. 또한, 이는 EVLN 척도(Hirschman 1970)의 유용성을 재확인한 결과로 향후, 부정적 차원에서는 감정-행동 연구에 있어 감정과 행동 반응에 대한 다양한 관련 연구들을 융합하여 새롭게 접근하여야 함을 보여준다.

    넷째, 개인정보유출의 정보부하가 부정적 감정 → 부정적 행동 반응을 조절하는 주요 변수인 것으로 나타났다. 분석결과, 정보부하가 큰 집단에서 회피에 대한 무력감의 정적 영향력과 접근에 대한 불쾌감의 정적 영향력이 정보부하가 작은 집단에 비하여 유의하게 더 크게 나타났다. 이는 개인정보유출에 대한 정보가 부족하여 복잡하거나 어렵게 인지하는 경우, 불쾌함에도 불구하고 접근 행동 반응이 약하거나, 무력함을 느끼는 경우에는 보다 회피 행동 반응으로 귀결될 수 있음을 의미한다. 따라서 개인정보유출로 인한 부정적 감정과 부정적 행동 반응을 조절하기 위해서는 소비자의 정보부하 문제를 해결하는 것이 중요하다. 단, 불쾌감을 느끼면 회피하지 않는 것과 각성을 느끼면 접근하는 결과에서는 정보부하 고저와 관련 없이 모두 가설2와 일관된 결과가 나타났고, 정보부하 고저에 따른 집단별 차이는 오히려 가설3과 반대로 나타나 정보부하의 조절효과보다는 부정적 감정 유형과 강도에 의한 행동 반응의 정도 차이가 있을 수 있을 것으로 추측할 수 있다. 단, 무력감의 경우 불쾌감이나 각성과 비교하여 행동 반응에 미치는 영향력이 반대이므로 조절효과 해석 시 주의가 필요한 것으로 나타났다. 가설 3의 검정결과에서 개인정보유출을 경험한 소비자가 불쾌한 경우, 정보부하와 개인정보처리자의 유용도, 인지도 고저에 관계없이 회피에 모두 부정적 영향을 미치는 것으로 나타나 각성이나 무력감과 달리 개인정보유출 사건에 대한 판단이나 의견이 포함된 불쾌함을 느낀 소비자는 무시나 유지하지 않고 이탈이나 항의하는 적극적 모습을 보인다는 것을 알 수 있다. 이와 대조적으로 개인정보처리자의 유용도와 인지도는 전반적으로 유의한 조절변수가 아니었는데, 이는 선행연구와 상이한 결과이다. 이는 개인정보처리자가 아무리 소비자에게 유용하고 인지도가 높다고 하더라도 소비자는 개인정보유출에 대하여 부정적 감정을 느끼고 이탈, 항의, 회피 등 부정적 행동 반응을 취한다는 것을 보여준다. 따라서 대기업 혹은 평소 고객만족도가 높았던 기업들도 개인정보유출사건이 매우 치명적일 수 있음을 명심하고 고객정보수집과 관리, 유출예방에 각별한 주의를 기울여야 한다.

    본 연구는 이론적인 측면에서 Mehrabian과 Russell(1974)의 S-O-R 모델에 기존 매장 환경 위주의 자극 변수가 아닌 부정적 차원인 개인정보유출이라는 자극 변수를 투입하고, PAD 감정 척도와 EVNL 척도를 사용하여 부정적 감정과 행동 반응에 집중하였다. 이 과정에서 감정-행동 모델 정립에 있어 부정적 감정과 부정적 행동 반응에 집중함으로써 PAD 척도를 불쾌감, 각성, 무기력함으로 부정적 행동 반응은 접근(이탈과 항의)과 회피(무시와 유지)로 유형화하여 기존 긍정적 감정의 비교 대상에 그쳤던 부정적 감정에 대한 행동 반응을 체계화하였다. 이를 바탕으로 개인정보유출을 경험한 소비자를 응대하는 개인정보처리자와 상담 관계자, 그리고 관련 정부부처 및 소비자보호기관에게 고객응대 및 소비자 권익보호를 위한 시사점을 제안하였다.

    본 연구의 한계점은 다음과 같다. 우선, 본 연구의 가설3의 경우 개인정보유출의 정보부하의 일부 조절효과를 제외하고는 대부분 기각되었는데, 이는 관련 선행연구와 상반되는 결과이다. 이에 후속 연구에서는 부정적 감정으로 인한 부정적 행동 반응을 조절하는 변수를 추가적으로 탐색할 것을 제안한다. 이때, 본 연구결과에서 사용한 정보부하와 인지도는 측정항목에서 일부 유사하게 해석될 수 있는 항목이 있어 이와 다른 새로운 차원에서의 조절변수 탐색을 제안한다. 추가적인 조절변수 탐색 시, 부정적 감정 → 부정적 행동 반응 뿐 아니라, 지각된 위험 → 부정적 감정 경로에 대한 조절변수도 고려되어야 할 것이다. 또한, 조절변수의 집단 구분에 있어 중위수를 기준으로 고/저 집단이 아닌 새로운 차원의 집단 구분 방식에 대한 탐색도 제안하는 바이다. 다음으로 본 연구의 응답자는 대졸자와 회사원이 모두 60% 이상으로 다수를 차지하였는데, 이는 최근 1년 이내 개인정보유출 경험이 있는 자로서 온라인 설문조사에 참여한 자에 한정되었기 때문이다. 그런데 이들은 개인정보유출사건에 대한 대응 능력이 상대적으로 높을 수 있어 개인정보유출로 인한 피해를 입었으나 대처를 제대로 못한 소비자들을 대상으로 한 추가적인 연구를 제안한다.

  • 1. 공 옥례, 이 형재 (2009) 고객의 부정적 행동과 불만족을 유발하는 감정들의 비교연구. [서비스경영학회지] Vol.10 P.271-298 google
  • 2. (2014) 카드사들, 끝까지 ‘고객만만’, ‘정보유출 보상, 정신적 피해는 제외’, 2014년 2월 7일자, 김현섭 기자. google
  • 3. 권 두순, 이 미영, 함 유근 (2013) 전자상거래 산업에서의 감정반응(PAD) 요인이 쇼셜커머스(Social Commerce) 서비스 지속이용의도에 미치는 영향 [생산성논집] Vol.27 P.457-490 google
  • 4. 김 경동, 이 온죽, 김 여진 (2009) 사회조사연구방법 google
  • 5. 김 소라, 이 기춘 (2007) 소비자의 개인정보 침해가능성 관련 변수 및 영향 요인. [소비문화연구] Vol.10 P.1-27 google
  • 6. 김 재휘, 박 은아, 손 영화, 우 석봉, 유 승엽, 이 병관 (2009) 광고심리학. google
  • 7. 김 혜선, 서 민교, 전 정기 (2003) 전자상거래에서의 소비자 프라이버시 보호 방안에 관한 연구: 개인정보 제공에 대한 소비자의 인식과 행동을 중심으로. [소비문화연구] Vol.6 P.1-26 google
  • 8. (2014) 2014년 상반기 스팸 유통현황 google
  • 9. 서 문식, 조 상리 (2006) 서비스접점에서 발생한 부정적 감정이 고객의 관계단절행동에 미치는 영향 [마케팅관리연구] Vol.11 P.55-80 google
  • 10. 서 용원, 손 영화 (2004) 한국인의 소비 정서 항목 개발을 위한 탐색적 연구. [한국심리학회지: 소비자광고] Vol.5 P.69-92 google
  • 11. 여 정성, 전 상민, 김 소연 (2012) 소비자 연구방법. google
  • 12. (2014) 정보유출 카드3개사 집단소송 보상금 최대 1천700억, 2014년 2월 4일자, 박초롱 기자. google
  • 13. 이 학식, 임 지훈 (2002) 소비관련 감정척도의 개발. [마케팅연구] Vol.17 P.55-91 google
  • 14. 임 명성 (2013) 개인정보 유출 사고 후 웹 사이트 가입 지속 및 프라이버시 무관심에 영향을 미치는 요인에 관한 연구. [디지털정책연구] Vol.11 P.107-119 google
  • 15. 전 상민 (2014) 개인정보침해로 인한 소비자의 부정적 감정의 탐색적 연구: 자기관찰을 통한 근거이론분석을 중심으로. [소비자정책교육연구] Vol.10 P.137-162 google
  • 16. 전 상민 (2013) 크로스채널 소비에 대한 탐색적 연구: 자기관찰을 통한 소비일기 분석을 중심으로. [소비문화연구] Vol.16 P.23-58 google
  • 17. 정 서화, 조 현석 (2014) 사회연결망 분석을 활용한 개인정보 유출 프레임 변화에 관한 연구: 1984-2014년을 중심으로. [디지털융복합연구] Vol.12 P.57-68 google
  • 18. 최 승만 (2008) 호텔 레스토랑의 물리적 환경 지각이 감정 반응, 고객 만족, 재구매의도 및 추천의도에 미치는 영향. google
  • 19. (2014) 통계로 찾은 2014 블루슈머 6, 2014년 1월 27일 보도자료. google
  • 20. (2014) 개인정보 털릴라, 꼭꼭 숨는 소비자, 2014년 2월 8일자, 김은정 기자. google
  • 21. (2012) 년 정보보호 실태조사: 개인편, 연차보고서. google
  • 22. (2013) 2013 국가정보화백서, 연차보고서. google
  • 23. Duhachek A. 2005 Coping: A multidimensional, hierarchical framework of responses to stressful consumption episodes [Journal of Consumer Research] Vol.32 P.41-3 google doi
  • 24. Eroglu S. A., Machleit K. A., Davis L. M. (2003) testing of a model of online store atmospherics and shopper responses. [Psychology and Marketing] Vol.20 P.139-150 google doi
  • 25. Farrell D., Rusbult C. (1981) Exchange variables as predictors of job satisfaction, job commitment and turnover: The impact of rewards, costs, alternatives, and investments. [Organizational Behavior and Human Performance] Vol.27 P.78-95 google doi
  • 26. Farrell D. (1983) Exit, voice, loyalty, and neglect as reponses to job satisfaction: A multidimensional scaling study. [Academy of Management Journal] Vol.26 P.596-607 google doi
  • 27. Graa A., Dani-elKebir M. (2012) Application of stimulus & response model to impulse buying behavior of algerian consumers. [Serbian Journal of Management] Vol.7 P.53-64 google doi
  • 28. Hagedoorn M., Van Yperen N. W., Van De Vliert E., Buunk B. P. (1999) Employees’ reactions to problematic events: a circumplex structure of five categories of reponses, and the role of job satisfaction. [Journal of Organizational Behavior] Vol.20 P.309-321 google
  • 29. Hirschman A. (1970) Exit, voice and loyalty: responses to decline in firms, organization, and state. google
  • 30. Izard C. E. (1977) Human emotions google
  • 31. Kolarska L., Aldrich H. (1980) Exit, voice and silence: consumers’ and managers’ responses to organizational decline. [Organization Studies] Vol.1 P.41-58 google doi
  • 32. Jun S., Yeo J. (2012) Coping with Negative Emotions from Buying Mobile Phones: A Study of Korean Consumers [Journal of Family Economic Issues] Vol.33 P.167-176 google doi
  • 33. Jun S., Yeo J. (2013) Gender Differences in Stress Levels and Coping Strategies in South Korea While Using Mobile Phones [International Journal of Human Ecology] Vol.14 P.1-12 google doi
  • 34. Li H., Sarathy R., Xu H. (2011) The Role of affect and cognition on online consumers’ decision to disclose personal information to unfamiliar online vendors [Decision Support Systems] Vol.51 P.434-445 google doi
  • 35. Mehrabian A. (1976) Public spaces and private spaces: The psychology of work, play and living environments google
  • 36. Mehrabian A., Russell J. A. (1974) An approach to environmental psychology google
  • 37. Plutchik R. (1980) Emotion, a psychoevolutionary synthesis google
  • 38. Raghunathan R., Pham M. T., Corfman K. P. (2006) Informational properties of anxiety and sadness, and displaced coping [Journal of Consumer Research] Vol.32 P.596-601 google doi
  • 39. Richins M. L. (1997) Measuring emotions in the consumption experience [Journal of Consumer Research] Vol.24 P.127-146 google doi
  • 40. Rusbult C. E., Farrell D., Rogers G., Mainous Ⅲ A. G. (1998) Impact of exchange variable on exit, voice, loyalty, and neglect: An integrative model of responses to declining job satisfaction [Academy of Management Journal] Vol.31 P.599-627 google doi
  • 41. Russell J., Pratt G. (1980) A description of the affective quality attributed to environments [Journal of Personality and Social Psychology] Vol.38 P.311-322 google doi
  • 42. Tiedens L. Z., Linton S. (2001) Judgement under emotional uncertainty: The effect of specific emotions on information processing [Journal of Personality and Social Psychology] Vol.81 P.973-988 google doi
  • 43. Weston D., Clark L., Tellegen A. (1988) Development and validation of brief measures of positive and negative affect: The PANAS scales [Journal of Personality and Social Psychology] Vol.54 P.1063-1070 google doi
  • 44. Withey M. J., Cooper W. H. (1989) Predicting exit, voice, loyalty and neglect. [Administrative Science Quarterly] Vol.34 P.521-539 google doi
  • 45. Xu Y. (2007) Impact of store environment on adult generation Y consumers' impulse buying. [Journal of Shopping Center Research] Vol.14 P.39-56 google
  • 46. Yoon E. (2012) Effects of website environmental cues on consumers' responses and outcome behaviors google
  • [그림 1.] 연구모형
    연구모형
  • [표 1.] 연구대상의 일반적 특성 (N=571)
    연구대상의 일반적 특성 (N=571)
  • [표 2.] 측정 도구의 개요
    측정 도구의 개요
  • [표 3.] 개인정보유출에 대한 지각된 위험과 부정적 감정, 부정적 행동 반응에 대한 가설검정 결과 (가설1, 2)
    개인정보유출에 대한 지각된 위험과 부정적 감정, 부정적 행동 반응에 대한 가설검정 결과 (가설1, 2)
  • [표 4.] 정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과 검정 결과 (가설3)
    정보부하와 개인정보처리자의 유용도 및 인지도의 조절효과 검정 결과 (가설3)