WEB 3.0 전환의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: 메타버스 플랫폼 중심으로 리뷰

기술수용모델(UTAUT)을 적용하여 사용자의 Web3 전환 의도에 영향을 미치는 심리적 요인을 분석한 연구로, 온체인 행동 데이터에 숨겨진 고객의 ‘왜’를 해석할 이론적 틀을 제공한다.

논문 요약

  • 논문 제목: WEB 3.0 전환의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: 메타버스 플랫폼 중심으로
  • 저자: 황지훈
  • 게재 학술지: 동국대학교 대학원 (학위논문)
  • 발행 연도: 2022
  • 핵심 요약: 확장된 기술수용모델(UTAUT2)을 기반으로 메타버스 사용자를 분석한 결과, ‘지각된 유용성(성과 기대)’과 ‘사회적 영향’이 Web3로의 전환 의도에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 요인임을 밝혔다. 또한 Web3의 고유 특성인 ‘데이터 소유권’에 대한 인식 역시 중요한 긍정적 변수로 작용했다.

연구 배경

새로운 기술의 성공은 기술 자체의 우월성이 아닌, 사용자가 그 기술을 얼마나 유용하고, 쉽고, 매력적으로 느끼는가에 달려있다.

Web2에서 Web3로의 전환은 인터넷 패러다임의 근본적인 변화를 의미한다. 중앙화된 플랫폼이 데이터를 독점하던 Web2와 달리, Web3는 블록체인 기술을 기반으로 데이터의 소유권을 사용자에게 돌려주고, 탈중앙화된 네트워크 참여를 지향한다. 이러한 Web3 시대의 대표적인 서비스 중 하나가 바로 **메타버스(Metaverse)**이다.

하지만 아무리 뛰어난 기술이라도 사용자가 받아들이지 않으면 무용지물이다. 여기서 기술수용모델(TAM, Technology Acceptance Model) 이라는 고전적인 이론이 중요한 통찰을 제공한다. TAM은 새로운 기술이 사용자에게 수용되는 과정에서 ‘지각된 유용성(Perceived Usefulness)’과 ‘지각된 사용 용이성(Perceived Ease of Use)’이 결정적인 역할을 한다고 설명한다.

본 연구는 TAM을 확장한 통합기술수용이론(UTAUT, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), 특히 UTAUT2 모델을 이론적 틀로 사용한다. UTAUT2는 기존의 유용성과 용이성 외에도 사회적 영향, 쾌락적 동기, 가격 가치, 촉진 조건 등 더 다양한 심리적, 환경적 요인을 포함하여 사용자 행동을 종합적으로 설명한다. 이 연구는 이 검증된 이론을 바탕으로, 메타버스 사용자들이 Web3로의 전환을 결심하게 만드는 핵심적인 심리적 버튼이 무엇인지를 규명하고자 했다.

해결하려는 문제

사용자들이 Web2 플랫폼을 떠나 Web3 기반의 메타버스로 전환하도록 만드는 핵심적인 심리적 동인이 무엇인지, 그리고 그 요인들 간의 관계는 어떠한지를 구조적으로 규명하고자 한다.

많은 기업과 개발자들이 Web3 기술을 활용한 새로운 서비스를 쏟아내고 있지만, 대다수의 사용자들은 여전히 익숙한 Web2 플랫폼에 머물러 있다. Web3로의 전환을 가로막는 장벽은 무엇이며, 반대로 전환을 촉진하는 매력은 무엇일까?

이 연구는 바로 이 ‘전환 의도(Switching Intention)’에 영향을 미치는 요인을 밝히는 것을 목표로 한다. 단순히 “Web3는 탈중앙화되어 좋다”는 기술적 구호를 넘어, 사용자의 입장에서 “Web3가 나에게 구체적으로 어떤 이득을 주는가?(유용성)”, “내 친구들도 Web3를 사용하는가?(사회적 영향)”, “Web3를 사용하는 것이 즐거운가?(쾌락적 동기)”와 같은 실질적인 질문에 대한 답을 찾고자 한다. 이 요인들의 상대적 중요도를 통계적으로 분석함으로써, Web3 프로젝트가 한정된 자원을 어디에 집중해야 사용자를 효과적으로 유인할 수 있는지에 대한 과학적 근거를 제시하는 것이 이 연구의 핵심 과제이다.

연구 모형

확장된 기술수용모델(UTAUT2)의 구성요인(성과기대, 사회적 영향 등)을 독립변수로, Web3 전환의도를 종속변수로 설정하고, 이들 간의 인과관계를 구조방정식모델(SEM)으로 분석한다.

본 연구는 사회과학 분야에서 널리 사용되는 **구조방정식모델링(SEM, Structural Equation Modeling)**을 연구 모형으로 채택했다. SEM은 여러 변수들 간의 복잡한 인과관계를 하나의 모델로 설정하고, 수집된 데이터가 이 모델을 얼마나 잘 지지하는지를 통계적으로 검증하는 강력한 분석 방법이다.

  1. 연구 가설 설정: UTAUT2 이론에 기반하여, ‘성과 기대는 전환 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다’, ‘사회적 영향은 전환 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다’ 등과 같은 다수의 가설을 설정한다. 여기에 Web3의 특성을 반영한 ‘데이터 소유권’과 같은 새로운 변수를 추가하여 모델을 확장한다.
  2. 설문지 개발: 각 이론적 변수(성과 기대, 사회적 영향 등)를 측정하기 위한 설문 문항들을 개발한다. 예를 들어, ‘성과 기대’는 “Web3 메타버스는 나의 생산성을 높여줄 것이다”와 같은 문항으로 측정한다.
  3. 데이터 수집 및 분석: 메타버스 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하고, 수집된 데이터를 SEM 분석 소프트웨어(예: AMOS, SmartPLS)에 적용한다.
  4. 모델 검증: SEM 분석을 통해 각 가설의 경로 계수(path coefficient)와 통계적 유의성(p-value)을 확인한다. 이를 통해 어떤 요인이 전환 의도에 얼마나 강한 영향을 미치는지 객관적으로 평가한다.

데이터 설명

국내 메타버스 플랫폼(제페토, 이프랜드 등) 사용 경험이 있는 사람들을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 데이터를 활용했다.

  • 출처: 국내 주요 메타버스 플랫폼 사용자들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 데이터를 수집했다.
  • 수집 방법: 구조화된 온라인 설문지를 배포하고 응답을 수집했다.
  • 온체인 여부: 해당 없음 (사용자의 인식, 태도, 의도 등을 측정한 자기 보고(Self-report) 기반의 오프체인 데이터이다).
  • 데이터 변수 설명: 본 연구의 변수들은 UTAUT2 이론적 모델에 따라 체계적으로 구성되었다.
    1. 독립 변수 (Independent Variables – UTAUT2 Constructs): 전환 의도에 영향을 미치는 원인 변수들.
      • 성과 기대 (Performance Expectancy): Web3 플랫폼이 개인의 과업 수행에 얼마나 도움이 될 것이라 믿는 정도. (유용성)
      • 노력 기대 (Effort Expectancy): Web3 플랫폼을 사용하는 것이 얼마나 쉬울 것이라 믿는 정도. (용이성)
      • 사회적 영향 (Social Influence): 주변의 중요한 사람들이 자신이 Web3를 사용해야 한다고 믿는 정도.
      • 촉진 조건 (Facilitating Conditions): Web3 사용에 필요한 기술적, 조직적 인프라가 잘 갖추어져 있다는 믿음.
      • 쾌락적 동기 (Hedonic Motivation): Web3 플랫폼 사용 자체가 즐거움을 줄 것이라는 믿음.
      • 데이터 소유권 (Data Ownership): 데이터에 대한 통제권이 개인에게 있다는 Web3의 특성에 대한 인식 및 가치 부여 정도.
    2. 종속 변수 (Dependent Variable): 결과 변수.
      • Web3 전환 의도 (Switching Intention): 향후 Web3 기반의 메타버스 플랫폼을 주도적으로 사용할 의향.

데이터 분석

수집된 설문 데이터의 신뢰도와 타당도를 검증한 후, 구조방정식모델링(SEM)을 사용하여 각 독립변수가 종속변수인 ‘전환 의도’에 미치는 영향력(경로 계수)의 크기와 통계적 유의성을 분석했다.

데이터 분석은 엄격한 통계적 절차를 따라 진행되었다. 우선, 수집된 설문 데이터가 각 이론적 개념(성과 기대, 사회적 영향 등)을 얼마나 일관되고 정확하게 측정했는지를 확인하기 위해 **신뢰도 분석(Reliability Analysis)**과 **타당도 분석(Validity Analysis)**을 실시했다.

이후, 측정 모델의 안정성이 확인되면 **구조방정식모델링(SEM)**을 통해 본격적인 가설 검증에 들어갔다. SEM 분석은 각 독립변수에서 종속변수로 향하는 화살표(경로)의 **경로 계수(Path Coefficient)**를 추정한다. 이 계수 값의 크기는 해당 변수의 상대적인 영향력을 나타내며, 유의확률(p-value)은 그 영향이 통계적으로 우연이라고 보기 어려운지를 판단하는 기준이 된다. 연구진은 이 과정을 통해 어떤 심리적 요인이 사용자의 Web3 전환을 이끄는 ‘핵심 동력’인지를 객관적인 수치로 증명했다.

핵심 결과

‘성과 기대(유용성)’와 ‘사회적 영향’이 사용자의 Web3 전환 의도에 가장 결정적인 영향을 미쳤으며, Web3의 핵심 가치인 ‘데이터 소유권’에 대한 인식 역시 유의미한 긍정적 변수로 작용했다.

구조방정식모델 분석 결과, 다음과 같은 핵심적인 발견이 있었다.

  1. 가장 강력한 동력은 ‘유용성’: 사용자들이 Web3로 전환하려는 가장 큰 이유는 그것이 자신의 목표 달성에 **실질적으로 도움이 될 것(성과 기대)**이라는 믿음 때문이었다.
  2. 무시할 수 없는 ‘사회적 압력’: 자신이 속한 커뮤니티나 주변의 중요한 사람들이 Web3를 중요하게 생각하고 사용할 것을 권유하는 사회적 영향 역시 전환 의도에 매우 강한 긍정적 영향을 미쳤다.
  3. Web3만의 차별점, ‘데이터 소유권’: “내 데이터는 내 것”이라는 Web3의 핵심 철학에 대한 인식이 높을수록 전환 의도 또한 높아지는 것으로 나타나, 이것이 Web2와 차별화되는 중요한 소구점임을 확인했다.

반면, ‘노력 기대(사용 용이성)’나 ‘쾌락적 동기(즐거움)’ 등은 상대적으로 영향력이 약하거나 유의하지 않게 나타났다. 이는 현재 단계의 사용자들이 ‘재미’보다는 ‘실리’와 ‘관계’를 더 중요하게 여김을 시사한다.

시사점

Web3 서비스의 대중화를 위해서는 탈중앙성이나 기술적 우월성만을 강조할 것이 아니라, 사용자에게 실질적인 ‘쓸모’를 제공하고, 인플루언서나 커뮤니티를 통해 ‘이것이 대세’라는 사회적 증거를 형성하는 것이 무엇보다 중요하다.

이 연구 결과는 Web3 프로젝트를 추진하는 기업과 마케터들에게 명확한 전략적 방향을 제시한다. 첫째, 마케팅 메시지는 “우리 기술이 얼마나 뛰어난가”가 아니라, “이 기술이 당신에게 어떤 실질적 가치를 주는가“에 초점을 맞춰야 한다. 둘째, 아무리 좋은 서비스라도 혼자서는 성공할 수 없다. 영향력 있는 인플루언서와의 협업, 강력한 초기 커뮤니티 구축 등을 통해 잠재 사용자들이 “나만 빼고 다들 Web3를 쓰는구나”라고 느끼게 만드는 **사회적 증거(Social Proof)**를 만드는 데 자원을 집중해야 한다. 마지막으로, 데이터 소유권과 같은 Web3의 철학적 가치를 사용자들에게 명확하고 쉽게 전달하여, 단순한 기능적 차별점을 넘어선 이념적 공감대를 형성하는 노력이 필요하다.

인사이트

사람들은 기술을 채택하는 것이 아니라, 유용함과 즐거움을 채택한다.

AI 빅데이터 마케터의 관점에서 이 연구는 우리가 분석해야 할 데이터의 ‘이면’을 보여준다. 온체인 데이터는 사용자의 ‘행동’을 기록하지만, 이 연구는 그 행동을 유발하는 ‘심리’를 설명한다. 이 두 가지를 결합할 때, 우리는 비로소 고객을 완벽하게 이해하고 예측할 수 있다.

  • 고객 페르소나 예시 (UTAUT 동인 기반):
    1. ‘실용주의자 (The Pragmatist)’: ‘성과 기대’가 가장 중요한 동인인 그룹. 이들은 자신의 자산을 불리기 위해, 혹은 복잡한 금융 거래를 더 효율적으로 처리하기 위해 Web3를 사용한다. 이들의 USDC는 명확한 ‘목적’을 가진 자금이다.
    2. ‘트렌드세터 (The Socialite)’: ‘사회적 영향’에 가장 민감한 그룹. 이들은 유명 인플루언서가 언급하거나, 자신이 속한 커뮤니티에서 유행하는 DApp이나 NFT를 구매하는 경향이 있다. 이들의 USDC는 ‘소속감’과 ‘인정’을 얻기 위한 수단이다.
    3. ‘이념가 (The Ideologist)’: ‘데이터 소유권’과 같은 Web3의 철학에 깊이 공감하는 그룹. 이들은 중앙화된 대안이 있더라도 의식적으로 탈중앙화된 프로토콜을 사용하며, 거버넌스에 적극적으로 참여한다. 이들의 USDC는 ‘신념’을 표현하는 도구이다.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안:
    1. 동인별 타겟 메시지: ‘실용주의자’에게는 “타사 대비 2% 높은 이자율”과 같은 구체적인 숫자와 효용을 강조하는 광고를 집행한다. ‘트렌드세터’에게는 유명 인플루언서와의 협업 캠페인이나 친구 추천 보상 프로그램을 진행한다. ‘이념가’에게는 프로젝트의 탈중앙화 로드맵과 투명한 거버넌스 구조를 상세히 설명하는 콘텐츠를 제공한다.
    2. 페르소나 기반 온보딩: ‘실용주의자’를 위해서는 명확한 수익률 계산기를, ‘트렌드세터’를 위해서는 인기 프로젝트 랭킹을, ‘이념가’를 위해서는 거버넌스 포럼 링크를 온보딩 과정의 첫 화면에 보여준다.

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