A Study on the Intention to Use Chat GPT Service Using Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) : Focusing on the Age Group 20-40s

Woo-Seung Park, Yooseon Oh, Jaehee Cho
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Abstract

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.
基于统一技术接受与使用理论(UTAUT)的聊天GPT服务使用意向研究——以20-40岁人群为研究对象
目前,像Chat-GPT这样人类新拥有的革新技术正在社会上登场和引进,预测和掌握影响用户对该技术的接受意图和行动的因素具有重大意义。在此,本研究整合技术接受模型(utaut)的成果的期待,期待努力,社会影响和一起考虑chat - gpt的特性,增加快乐的动机和信息可靠性因素,把握先行因素之间的关系,并将该因素对用户的使用意图的影响看了看。此外,利用年龄和聊天机器人使用经验作为调节变数,通过多重群体分析验证各个群体之间的差异。本研究的主要结果如下。第一,社会影响分别对成果期待、努力期待、快乐动机、信息信赖性产生正(+)性的影响。这些结果证明,社会影响是提高潜在用户对Chat-GPT的有用性、简易性、对所提供信息的信任和快乐的因素。第二,成果期待、社会影响、快乐动机对利用意图产生正(+)的影响,而努力期待和信息信赖性对利用意图没有产生影响。该结果表明,对Chat-GPT性能的期待、乐趣、快乐等内在补偿的期待和周围人物的认识对Chat-GPT服务的使用意图具有重要的作用。第四,社会影响在经过成果期待、快乐动机时,对利用意图产生了正(+)性的影响,但经过努力期待和信息信赖性时,没有出现显著的影响。这种结果是今后接连推出大规模语言模型(llm)基础的高性能聊天机器人为了成为成功引入大规模语言模型(llm)对聊天机器人的性能优势和游戏特征们通过各种媒体传达给潜在用户的预测是非常重要的。最后,年龄和聊天机器人使用经验的调节效果验证结果显示,年龄的调节效果并不显著,聊天机器人使用经验带来的群体差异也很明显。本研究的理论意义在于,通过实证分析影响Chat-GPT使用意图的因素与因素之间的关系,可以更加明确地阐明其结构关系。今后应该通过多种后续研究,对以大规模语言模型为基础的高性能聊天机器人进行实质性设计和开发,进行实际性的讨论。
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