An Analysis of the Comparative Importance of Heuristic Attributes Affecting Users' Voluntary Payment in Online News Content

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Journal of Information Technology Services https://doi.org/10.9716/KITS.2017.16.4.177

자발적 독자구독료에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 휴리스틱 속성 간 상대적 중요도 분석

이형주*․정누리**․양성병***

An Analysis of the Comparative Importance of Heuristic Attributes Affecting Users’ Voluntary Payment in Online News Content

Hyoung-Joo Lee*․Nuree Chung**․Sung-Byung Yang****

Abstract

Submitted：November 15, 2017 1^st Revision：November 26, 2017 Accepted：November 29, 2017

* 아주대학교 일반대학원 경영학과 박사과정

** 경희대학교 일반대학원 경영학과 석사과정

*** 경희대학교 경영대학 경영학과 부교수, 교신저자

Traditionally, news was consumed only through printed newspapers and broadcasting media, such as radio and television. However, the Internet has enabled people to consume news content online. Since most of online news content has been provided for free, it is not easy for news providers to charge the fixed subscription fee for online news content. Therefore, as an alternative strategy, some online news providers have tried to adopt the Pay-What-You-Want (PWYW) pricing model, which allows users (readers) to pay as much as they want after consuming news content.

As this pricing model shows some possibility to grow and replace the unsuccessful monetization strategy of online news content, we therefore examined the comparative importance of seven heuristic attributes (i.e., article evaluation, article share, article comment, article information design, article length, writer SNS, and writer information) affecting readers’ voluntary payment behavior through a conjoint analysis with 379 news articles collected from online news Website (i.e., Ohmynews.com) where the PWYW model has been working successfully. This study found that article share and article length are the most important factors which affect online news content users’ voluntary payment.

Finally, two major and eight minor propositions are suggested based on the findings of the study. This study would suggest guidelines for how to create online news content which induces much more voluntary payment.

Keyword：Online News Content, Heuristic Attributes, Users’ Voluntary Payment, PWYW(Pay- What-You-Want) Pricing Model, Conjoint Analysis, Ohmynews.com

韓國IT서비스學會誌第16卷第4號

2017年 12月, pp.177-195

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178 Hyoung-Joo Lee․Nuree Chung․Sung-Byung Yang

1. 서 론

스마트폰, 태블릿 PC(Personal Computer) 등 모 바일 기기의 보급에 힘입어 SNS(Social Networ- king Service)가 급속도로 확산된 이후, 전통적인 미디어 산업인 TV(Television), 라디오, 종이신문 등은 급속한 변화를 겪고 있다. 방송국이나 신문 사에서 제작하는 뉴스도 TV나 종이신문으로 접하 기 보다는 인터넷, 모바일 기기 등으로 이용하는 것이 훨씬 보편화된 생활이 되었으며, 최근엔 온 라인 채널을 통해서만 뉴스를 제공하는 온라인 뉴 스 매체(예 : 허프포스트, 오마이뉴스 등)도 큰 인 기를 끌고 있다(Lee and Kim, 2013).

미래창조과학부(현 과학기술정보통신부)에서 발 표한 ‘2016년도 국외 디지털 콘텐츠 시장조사’ 보고 서에 따르면, 모바일 기기로 유통되는 온라인 콘텐 츠의 소비가 빠르게 증가함에 따라, 사용자들의 음 악, 영화, 교육 등과 같은 온라인 콘텐츠에 대한 유 료결제 경험이 증가하고 있으며, 이에 따른 세계 디 지털 콘텐츠 시장은 연평균 11% 이상의 성장률을 기록하며 2015년 약 1조 3,080억 달러 규모로 성장 한 이후, 2020년에는 약 2조 2,010억 달러 규모까지 성장할 것으로 예상되고 있다(Ministry of Science, ICT, and Future Planning, 2016).

이와 같이 온라인 콘텐츠의 유료화가 여러 분야 에서 정착되어 가고 있으나, 온라인 뉴스 콘텐츠의 경우 여전히 유료화 전환에 어려움을 겪고 있다. 실 제 2016년 국내 온라인 유료 디지털 콘텐츠 서비스 가입률은 음악 부문이 7.9%로 가장 높게 나타났으 며, 신문․잡지․책(웹툰 포함) 부문이 1.4%로 가 장 낮은 것으로 조사된 바 있다(KISDI, 2016). 이 는 일반적으로 온라인 뉴스 콘텐츠가 신문사에서 대형 포털사이트로 무료 제공되면, 대형 포털사이 트가 이를 다시 이용자에게 무료 배포하는 구조로 공급되고 있어, “온라인 뉴스는 공짜”라는 인식이 독자들에게 만연해 있기 때문으로 풀이된다(Lee et al., 2013a). 그런데, 최근 이러한 독자들의 인식이 조금씩 변화하고 있다. 가령, 뉴욕타임즈(The New

York Times)는 최근 페이월(Paywall) 방식의 수 익모델, 즉, 일부의 뉴스 콘텐츠만을 무료로 제공한 후, 독자들이 추가 기사를 보고자 할 경우 주간 혹 은 월간 정기구독료를 부과하는 방식의 과금 방식 을 채택함으로써, 2017년 2분기 흑자전환에 성공했 을 뿐만 아니라 온라인 뉴스 광고와 구독료 매출이 오프라인 인쇄 광고 부문 매출을 최초로 넘어서는 실적을 달성하였다(The New York Times, 2017).

하지만, 이러한 페이월 모델이 성공하기 위해서는 충성도 높은 독자의 충분한 확보가 필수이기 때문 에, 충성 고객의 확보가 어려운 대부분의 온라인 뉴 스 매체에서 이 수익모델을 그대로 적용하기에는 다소 무리가 있다.

한편, 일부 온라인 뉴스 매체(예 : 오마이뉴스, 다 음 스토리 펀딩 등)에서는 독자가 자발적으로 구독 료를 책정하여 지불하는 Pay-What-You-Want (이하 PWYW) 방식의 수익모델을 대안으로 활용 하고 있다. PWYW 모델은 서비스 및 재화 공급자 는 가격에 대한 가이드라인을 제공하지 않은 채, 소 비자가 스스로 지불할 가격을 결정하는 방식의 수 익모델을 의미한다(Johnson and Cui, 2011; Kim et al., 2009). 이러한 PWYW 모델이 적용된 온라 인 뉴스 매체에서는 다른 뉴스 매체와 마찬가지로 모든 뉴스 콘텐츠를 무료로 제공하지만, 기사를 읽 은 독자(사용자)로 하여금 공감이 가는 기사에 대 해서는 소액의 구독료를 자발적으로 지불할 수 있 는 수단을 제공함으로써, 높은 품질의 기사를 담보 할 수 있을 뿐만 아니라 일정 부분의 수익 또한 창 출할 수 있게 되었다.

이에 본 연구는 PWYW 모델이 성공적으로 정착 하는 데 필수적인 독자들의 자발적 구독료 지불행 위에 영향을 미치는 요인들, 그 중에서도 휴리스틱 (Heuristic) 특성요인들을 선행연구 분석을 통해 도출하고, 이들 간 상대적 중요도를 컨조인트 분석 을 통해 비교해 보고자 한다. 좀 더 구체적으로는, (1) 선행연구 및 연구대상이 되는 PWYW 모델 적 용 온라인 뉴스 콘텐츠 매체(오마이뉴스)에 대한 분석을 통해 독자들의 자발적 구독료 지불행위에

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An Analysis of the Comparative Importance of Heuristic Attributes Affecting Users’ Voluntary Payment in Online News Content 179

영향을 줄 수 있는 여러 휴리스틱 특성요인(속성) 들을 도출한 후, (2) 컨조인트 분석을 통해 이러한 휴리스틱 특성요인들이 자발적 구독료에 미치는 영 향력 정도를 비교해 보고자 한다. 더 나아가 (3) 각 휴리스틱 특성요인 내 하위수준(등급) 간 상대적 중요도 또한 도출해 본 후, 마지막으로, (4) 이러한 컨조인트 분석결과를 바탕으로 향후 실증적 연구의 출발이 될 수 있는 몇 가지 명제들을 제안하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 온라인 뉴스 콘텐츠 유료화 정책의 대안으로서 PWYW 모델이 자리 잡 을 수 있게 되기를 기대한다.

2. 기존문헌 연구

2.1 자발적 지불 및 컨조인트 분석 관련 선행 연구

온라인 콘텐츠 이용자의 자발적 지불행위에 대한 연구는 다양한 분야의 콘텐츠를 대상으로 진행되고 있다. Benkler(2011)는 음원 이용자가 음원 가격을 자발적으로 책정하여 원하는 만큼 지불할 수 있게 한 음반사와 아티스트 사례분석을 통해 인지도가 없어 음반 제작비용을 조달하기 힘든 비인기 가수 의 경우 PWYW 모델을 적용하는 방식이 효과적 인 대안이 될 수 있음을 주장하였다. 한편, Ganley (2011)는 온라인 콘텐츠에 대한 자발적 지불행위에 영향을 미치는 휴리스틱 선행요인으로 웹사이트에 나타난 평가 수, 댓글 수, 구독자 수 등을 도출하고, 그 영향 관계가 온라인 잡지 사이트와 전자상거래 사이트에서 어떻게 다르게 나타나는지를 연구하였 다. 국내에서는 Lee et al.(2013a)이 온라인 뉴스 사 이트에서 기사의 공유 수, 기사의 길이 등과 같은 휴리스틱 요인이 독자의 자발적 구독료 지불행위에 유의한 영향을 미침을 밝혀낸 바 있다.

이처럼 온라인 콘텐츠 사이트에서 사용자의 자 발적 지불행위에 영향을 미치는 휴리스틱 요인을 도출하고 이에 대한 검증을 시도한 연구는 그 동 안 비교적 활발히 진행되어 왔으나, 이러한 영향

요인들이 자발적 지불행위에 미치는 영향력의 상 대적 중요도를 비교 분석하는 연구는 부족한 실정 이다. 이에 본 연구에서는 컨조인트 분석을 통해 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 이용자의 자발적 지불 행위에 영향을 미치는 휴리스틱 속성 간 상대적 중요도를 비교 분석해 보고자 한다.

컨조인트 분석은 여러 속성(Attribute)을 가진 서비스나 제품에 대해 이용자가 상황에 따라서 어 떠한 조합을 선택하는 것이 효용을 극대화 할 수 있을지를 알아보기 위해 사용하는 방법이다(Yang et al., 2017). 즉, 각각의 속성에 대한 이용자 인식 정도를 전체 인식에 대한 분해를 통해 도출함으로 써 속성 간 상대적 중요성을 파악하는 방법으로, 그 결과는 각 속성에 대한 효용이 수치로 도출된다.

온라인 뉴스 콘텐츠 사용 맥락에서는 Constantiou et al.(2012)이 온라인 뉴스 매체 이용자가 기사를 선택할 때 영향을 미치는 휴리스틱 속성 간의 상 대적 중요도를 비교 분석한 바 있다. 하지만, 이들 의 연구는 무료로 제공되는 온라인 뉴스 콘텐츠를 이용하는 이용자가 특정 기사를 선택하는 환경에 서 활용되는 휴리스틱 속성간의 상대적 중요도를 살펴본 것으로, 본 연구에서 살펴보고자 하는 온 라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불행위에 영향 을 미치는 휴리스틱 속성과는 분명한 차이가 존재 한다. 따라서, 본 연구를 통해 온라인 뉴스 콘텐츠 에 대한 자발적 지불행위에 영향을 주는 요인 간 상대적 중요도를 비교 분석해 봄으로써, 온라인 뉴스 선택에 한정되었던 선행연구의 한계를 구체 적 지불행위로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

2.2 온라인 뉴스의 휴리스틱 속성

온라인 콘텐츠는 일반 제품과 다르게 이용자가 서비스를 이용한 후, 그 가치를 결정하게 되는 경험 재적 특성을 가지고 있다(Choi and Kim, 2004).

따라서 온라인 콘텐츠 구매의사 결정을 내리기 전 콘텐츠와 관련하여 제공되는 정보가 콘텐츠의 품질 예측 및 구매에 직접적인 영향을 미치게 된다(Lee

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180 이형주․정누리․양성병

et al., 2007). 가령, Lee et al.(2007)에 따르면 VoD (Video on Demand) 콘텐츠 이용자는 온라인 VoD 콘텐츠 관련 여러 휴리스틱 특징(예 : 가격, 장르, 부가서비스, 연기자 등)으로 콘텐츠를 평가하며, 이 러한 평가는 이용자들이 VoD를 선택하고 구매할 때 영향을 미치게 되는 것이다.

그러나, 이러한 휴리스틱 요인만이 이용자가 온 라인 콘텐츠를 선택하게 만드는 기제로 작용하는 것은 아니다. 정보처리능력, 인지적 욕구, 관심 등 과 같은 개인적 차원의 속성 및 정보를 이용할 당 시의 상황에 따라 휴리스틱 요인보다는 체계적 (Systematic) 요인들이 더 큰 영향을 미칠 수도 있 다(Yang, 2011). 하지만 사회적으로 중요한 사안을 다루는 뉴스 콘텐츠처럼 타인도 중요하게 생각하는 정보를 알고 싶어 하는 욕구가 큰 상황에서는 휴리 스틱 요인의 영향력이 상대적으로 더 크게 나타날 수 있다(Knobloch-Westerwick et al., 2005). 가 령, 온라인 뉴스 사이트에서는 소셜평가시스템을 활용해서 독자가 기사를 추천할 수 있게 하며, 추천 수가 많은 기사를 상위에 노출하기 때문에, 대부분 의 독자들은 이 기사를 더욱 많이 보게 된다. 이처 럼 사람들은 친숙하고 가까운 사람들에게서 개인적 영향(Personal Influence)을 받아 특정 주장이나 주제에 관심을 기울이기도 하지만, 반대로 관심을 기울이는 사람이 많거나 언급되는 양이 많은 경우 그 주장이나 주제에 관심을 기울이기도 하는데, 이 를 비개인적 영향(Impersonal Influence)이라고 한 다(Mutz, 1992). 온라인 뉴스 상에 표시되는 기사 의 여러 평가 수치(예 : 기사 자체의 “좋아요” 및 댓 글 수, 페이스북 공유 및 “좋아요” 수, 트위터 공유 및 “RT” 수 등)는 이러한 비개인적 영향의 한 종 류라고 할 수 있다(Knobloch-Westerwick et al., 2005). 온라인 뉴스 콘텐츠 이용자들은 이러한 비개 인적 영향요인을 활용해 수많은 온라인 뉴스 중에 서 다른 사람들이 많이 선택한 기사를 우선적으로 선택함으로써 정보의 과부화(Information Overload) 현상을 극복하고, 품질이 좋은 기사를 찾는 데 필요 한 인지적 노력을 줄일 수 있게 된다(Tversky and

Kahneman, 1975). 즉, 기사의 여러 평가 수치가 일종 의 편승효과(Bandwagon Effect)를 유발하고(Sundar and Nass, 2001), 휴리스틱 단서로서의 역할을 수 행하게 되는 것이다(Eagly and Chaiken, 1993). 이 에 본 연구에서는 독자가 특정 온라인 뉴스 콘텐츠 에 대한 자발적 구독료 지불행위를 결정할 때 어떠 한 휴리스틱 속성이 상대적으로 더욱 중요하게 작 용하는지를 컨조인트 분석을 통해 살펴보고자 한다.

이를 위해 PWYW 모델이 성공적으로 적용된 온라 인 뉴스 사이트를 대상으로 구체적인 휴리스틱 속 성들을 도출하였다.

한편, Tversky and Kahneman(1975)는 휴리스 틱 속성을 대표성 휴리스틱(Representative Heu- ristic), 감정 휴리스틱(Affect Heuristic) 및 가용성 휴리스틱(Availability Heuristic) 등으로 구분하여 설명하였는데, 이 연구를 바탕으로 한 후속연구에 서 정보수용자의 태도나 행동에 영향을 미치는 다 양한 휴리스틱 요인이 도출, 실증된 바 있다(예 : Constantiou et al., 2012; Yang et al., 2017). 대표 성 휴리스틱은 전체 정보를 간결하게 표현한 대표 성을 가진 정보를 의미한다(Yang et al., 2017). 온라 인 뉴스 콘텐츠 맥락에서는 기사의 중요성을 가늠 하는 척도로 기사에 대한 독자들의 긍정적 평가인

“좋아요” 수나 소셜미디어를 통해 공유된 횟수, 기 사에 대한 독자의견으로 작성된 댓글의 양 등이 활 용될 수 있다(Constantiou et al., 2012). 이에 본 연구에서는 기사 평가, 기사 공유, 기사 댓글 등이 대표성 휴리스틱 요인으로 작동하여 온라인 뉴스의 자발적 독자 구독료 지불에 영향을 줄 것으로 가정 하였다. 한편, 감정 휴리스틱은 무언가를 평가할 때 영향을 미치는 감정의 역할을 고려하여 도출된 휴 리스틱 속성이다(Bazerman and Moore, 2008). 가 령, 뉴스 기사에서는 이미지로 유발된 각성이나 욕 망과 같은 감정이 독자의 정서적 측면을 강화시킨 다(Noh and Har, 2012). 이에 본 연구에서는 온라 인 뉴스 매체에도 기사에 포함된 이미지(기사 정보 디자인)가 감정 휴리스틱으로 작동하여 온라인 뉴 스의 자발적 독자구독료 지불에 영향을 줄 것으로

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자발적 독자구독료에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 휴리스틱 속성 간 상대적 중요도 분석 181

가정하였다. 마지막으로, 가용성 휴리스틱은 정보를 평가할 때 사전 경험이나 배경지식으로 활용될 수 있는 단서를 뜻한다(Bazerman and Moore, 2008).

즉, 제품이나 서비스에 대한 긍정적인 경험이나 배 경지식이 있으면 해당 제품이나 서비스를 긍정적 으로 평가하고 반복적으로 선택하게 되는 것이다.

온라인 뉴스 콘텐츠 맥락에서는 사이트에 공개된 기자의 개인정보나 SNS를 통해 해당 기사를 작성 한 기자에 대한 배경지식 또한 얻을 수 있는데, 이 때 좋지 않은 경험이나 배경지식을 가지게 되면 비 록 온라인 뉴스 사이트에서 많이 추천되는 기사라 할지라도 그 기사를 선택하고 자발적 구독료를 지 불할 의사를 가질 확률이 줄어들게 되는 것이다 (Constantiou et al., 2012). 이에 본 연구에서도 기 자 정보 및 기자 SNS가 가용성 휴리스틱으로 작동 하여 온라인 뉴스 자발적 독자 구독료에 영향을 줄 것이라고 가정하였다.

더불어 본 연구에서는 온라인 기사 관련 휴리스 틱 속성으로 기사 길이를 추가적으로 검토하고자 한다. Chaiken(1980)에 따르면 상황 관여도 따라 이용자의 정보처리 프로세스가 다르게 나타나는데, 고관여 상황에서는 콘텐츠의 내용을 중요하게 여겨 체계적 정보처리로 텍스트를 처리하지만, 저관여 상황에서는 정보원의 신뢰도나 글의 길이와 같은 휴리스틱 단서를 활용한 정보처리 과정을 따르게 된다. 따라서, 저관여 상황에서는 텍스트의 길이가 글의 충실도를 나타내는 지표로 활용되어 휴리스틱 정보처리 과정을 따르게 된다(Constantiou et al., 2012). 이에 본 연구에서는 온라인 뉴스의 기사 길 이도 독자의 자발적 구독료 지불에 영향을 미치는 휴리스틱 속성으로 보고, 다른 속성들과 함께 중요 도를 비교 분석해 보고자 한다.

3. 연구방법 및 자료수집

3.1 연구 설계

본 연구에서는 컨조인트 분석을 통해 온라인 뉴

스 콘텐츠 이용자의 자발적 구독료 지불행위에 영 향을 미치는 온라인 뉴스의 휴리스틱 속성 간 및 각 속성 내 하위수준 간 상대적 중요도를 도출하 고, 그 결과를 바탕으로 향후 실증적 연구의 배경 이 될 수 있는 몇 가지 명제를 제안한다. 이를 위 해 국내에서 PWYW 모델을 성공적으로 적용하 고 있는 대표적 온라인 뉴스 매체 중 하나인 ‘오마 이뉴스’를 연구대상으로 하여 자료를 수집하였다.

3.2 속성추출

앞선 온라인 뉴스 콘텐츠 맥락에서의 휴리스틱 영향요인에 관한 토의 내용을 ‘오마이뉴스’ 사이트 에 적용하여, 3개의 대표성 휴리스틱(기사 평가, 기 사 공유, 기사 댓글), 1개의 감정 휴리스틱(기사 정 보디자인), 2개의 가용성 휴리스틱(기자 SNS, 기자 정보) 및 1개의 기타 휴리스틱(기사 길이) 등 총 7 개의 휴리스틱 속성(Attribute)을 도출하였으며, 도출된 속성들은 다시 그 특성에 따라 각각 기사관 련 속성 및 기자관련 속성으로 분류하였다(<Table 1> 참조). 각 속성에 대한 하위수준(Level)은 모두 5개로 통일함으로써 컨조인트 분석시 나타날 수 있 는 등급의 수 편차에 의한 편의(Large-Number- of-Levels Effect) 문제를 최소화하였다(Hair et al., 1998). 기사관련 속성들에 대한 하위수준의 구 분은 사분위수(Quartile)를 기준으로 이루어졌으 며, 기자관련 속성들에 대한 하위수준은 각각 연결 된 SNS 수(기자 SNS) 및 공개된 정보항목의 수 (기자 정보)를 기준으로 구분하였다.

우선, 기사관련 속성은 (1) 기사 평가(평가 없음, 아주 적은 평가, 적은 평가, 많은 평가, 아주 많은 평가), (2) 기사 공유(공유 없음, 아주 적은 공유, 적은 공유, 많은 공유, 아주 많은 공유), (3) 기사 댓글(댓글 없음, 아주 적은 댓글, 적은 댓글, 많은 댓글, 아주 많은 댓글), (4) 기사 정보디자인(이미 지 없음, 아주 적은 이미지, 적은 이미지, 많은 이 미지, 아주 많은 이미지) 및 (5) 기사 길이(기사 없는 기사, 아주 짧은 기사, 짧은 기사, 긴 기사,

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Online news’ heuristic attributes Levels References

Article-related attributes

Representative heuristic

Article evaluation

1 : Not evaluated 2 : Least evaluated 3 : Less evaluated 4 : More evaluated 5 : Most evaluated

Drulă(2013) Park et al.(2013)

Article share

1 : Not shared 2 : Least shared 3 : Less shared 4 : More shared 5 : Most shared

Cankir et al.(2015) Jin and Yeo(2010) Kwon and Wen(2010)

Article comment

1 : Not commented 2 : Least commented 3 : Less commented 4 : More commented 5 : Most commented

Kim and Seon(2006) Kim(2010)

Affect heuristic

Article information

design

1 : None 2 : Few images 3 : A few images 4 : Some images 5 : A lot of images

An(2012)

4. 자료 분석

4.1 분석개요

본 연구에서는 온라인 뉴스의 자발적 독자구독 료 지불행위에 대한 컨조인트 분석을 목적으로 하 기 때문에 선택기반 컨조인트 분석으로 자료를 분 석하였다(Constantiou et al., 2012). 선택기반 컨 조인트 분석에서는 응답자 별로 부분가치를 추정 하지 않고, 각 응답자가 선택집합에서 선택한 결 과를 전체에 걸쳐 종합자료로 생성한 수로 컨조인 트 분석을 실행한다. 본 연구에서는 앞서 도출된 7 개의 휴리스틱 속성 간 상대적 중요성을 도출한 후(연구 1), 각 속성 내 하위수준 간 상대적 중요 성을 추가적으로 파악한다(연구 2).

4.2 연구 1 : 휴리스틱 속성 간 상대적 중요성 분석

연구 1에서는 도출된 온라인 뉴스 콘텐츠 관련 7개의 휴리스틱 속성 간 중요도 순위를 컨조인트

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Levels within article evaluation

Importance

score Ranking

1 Not evaluated 0.339 5

2 Least evaluated 0.366 4

3 Less evaluated 0.489 3

4 More evaluated 0.655 2

5 Most evaluated 0.858 1

Attribute Importance

Score Ranking

Article evaluation 0.143 4

Article share 0.208 1

Article comment 0.160 3

Article information design 0.064 7

Article length 0.207 2

Writer SNS 0.129 5

Writer information 0.089 6

<Table 2> All of Seven Attributes’ Comparative Importance Scores and Rankings

0.143 0.208

0.160

0.064 0.207

0.129

0.089

0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250

Article evaluation

Article share

Article comment

Article information

design Article

length

Writer SNS Writer information

<Figure 1> All of Seven Attributes’ Comparative Importance

<Table 3> The Comparative Importance Scores and Rankings of Levels within Article Evalua- tion Attribute

0.339 0.366

0.489

0.655

0.858

Not evaluated Least evaluated Less evaluated More evaluated Most evaluated

<Figure 2> The Comparative Importance of Levels within Article Evaluation Attribute 분석 방법으로 평가하였다. 중요도 점수가 가장

높은 속성은 다른 속성들 보다 온라인 뉴스의 자 발적 독자구독료 지불에 상대적으로 많은 영향을 미치는 속성으로 볼 수 있다.

분석결과를 살펴보면, 기사 공유가 중요도 점수 0.208로 가장 높았고, 다음으로 기사 길이가 중요도 점수 0.207로 높은 것으로 나타나, 이 두 개의 속성 이 가장 큰 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 다음 으로는 기사 댓글(0.160), 기사 평가(0.143), 기자 SNS(0.129) 순으로 자발적 독자구독료에 영향을 미치는 것으로 평가되었고, 나머지 두 개의 속성인 기자 정보(0.089)와 기사 정보디자인(0.064)은 자발 적 독자구독료에 미치는 영향이 미미한 것으로 분 석되었다. 이상의 컨조인트 분석결과는 <Table 2>

와 <Figure 1>로 정리하였다.

4.3 연구 2 : 각 속성에 대한 하위수준 간 상대적 중요성 분석

연구 2에서는 연구 1의 컨조인트 분석결과를 바 탕으로 자발적 독자구독료에 영향을 미치는 속성 별 하위수준의 상대적 중요도를 비교하고자 한다.

연구1의 결과와 동일한 컨조인트 분석 방법으로 하위수준의 정규화 점수를 비교하여, 각 하위수준 이 자발적 독자 구독료 지불에 미친 상대적 영향 을 평가하였다.

먼저, 기사 평가 속성에서 ‘아주 많은 평가’의 정 규화 점수는 0.858로 자발적 독자 구독료에 제일 중요한 수준으로 밝혀졌다. ‘많은 평가’는 0.655,

‘적은 평가’는 0.489, ‘아주 적은 평가’는 0.366, ‘평 가 없음’은 0.339로 측정되었다(<Table 3> 참조).

이를 그래프로 나타내면 페이스북의 “좋아요” 수 가 많을수록 중요도가 선형적으로 증가함을 확인 할 수 있다(<Figure 2> 참조).

기사 공유 속성에서는 정규화 점수에 의해 차별 화되는 속성이 두 개의 그룹으로 나누어진다. ‘아 주 많은 공유’가 정규화 점수 1.000으로 자발적 독 자 구독료에 지불에 제일 중요한 수준으로 밝혀

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Levels within article share Importance

score Ranking

1 Not shared 0.243 5

2 Least shared 0.434 4

3 Less shared 0.456 3

4 More shared 0.488 2

5 Most shared 1.000 1

<Table 4> The Comparative Importance Scores and Rankings of Levels within Article Share Attribute

0.243

0.434 0.456 0.488

1.000

Not shared Least shared Less shared More shared Most shared

<Figure 3> The Comparative Importance of Levels within Article Share

Levels within article share Importance

score Ranking

1 Not commented 0.388 5

2 Least commented 0.650 2

3 Less commented 0.492 4

4 More commented 0.515 3

5 Most commented 0.971 1

<Table 5> The Comparative Importance Scores and Rankings of levels within Article Comment Attribute

0.388

0.650

0.492 0.515

0.971

N ot com m ented Least com m ented

Less com m ented

M ore com m ented

M ost com m ented

<Figure 4> The Comparative Importance of Levels within Article Comment

Levels within article

information design Importance

score Ranking

1 No image 0.603 3

2 Few images 0.704 1

3 A few images 0.469 5

4 Some images 0.571 4

5 A lot of images 0.691 2

<Table 6> The Comparative Importance Scores and Rankings of Levels within Article Information Design

0.603

0.704

0.469

0.571

0.691

No image Few images A few im ages Some im ages A lot of im ages

<Figure 5> The Comparative Importance of Levels within Article Information Design 졌다. 한편 ‘많은 공유’가 0.488, ‘적은 공유’가 0.456

과 ‘아주 적은 공유’가 0.434로 거의 유사한 중요 도를 가지는 것으로 나타났고, ‘공유 없음’은 0.243 으로 최소 중요도를 나타냈다. 구체적인 분석결과 는 <Table 4>와 <Figure 3>으로 정리하였다.

기사 댓글의 경우 ‘아주 많은 댓글’이 정규화 점 수 0.971로 자발적 독자구독료 지불에 제일 중요한 수준으로 밝혀졌고, 나머지 ‘많은 댓글’, ‘적은 댓글’,

‘아주 적은 댓글’, ‘댓글 없음’은 각각 0.515, 0.492, 0.650, 0.388로 비슷한 영향을 주는 것으로 나타났 다. 구체적인 결과는 <Table 5>와 <Figure 4>로 정리하였다.

기사 정보디자인 속성은 ‘아주 적은 이미지’가 정규화 점수 0.704, ‘아주 많은 이미지’가 0.691로 높은 중요도를 가진 것으로 평가되었고, 다음으로

‘이미지 없는 기사’(0.603)가 중요하게 평가되었다.

한편, ‘적은 이미지’는 0.469로 중요도가 가장 낮은 것으로 평가되었다. 구체적인 결과는 <Table 6>

과 <Figure 5>로 정리하였다.

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Levels within article length Importance

score Ranking

1 None 0.000 5

2 Very short article 0.402 4

3 Short article 0.430 3

4 Long article 0.707 2

5 Very long article 0.753 1

<Table 7> The Comparative Importance Scores and Rankings of Levels within Article Length

0.000

0.402 0.430

0.707 0.753

None Very short article

Short article Long article Very long article

<Figure 6> The Comparative Importance of Levels within Article Length

기사 길이 속성은 ‘아주 많은 기사’가 정규화 점 수 0.753으로 자발적 독자구독료에 영향을 주는 제일 중요한 수준으로 나타난 반면, 가장 적은 영 향을 주는 것은 ‘글이 없는 기사’로 0.000의 정규 화 점수를 나타냈다. 구체적인 결과는 <Table 7>

과 <Figure 6>으로 정리하였다.

기자 SNS 속성의 경우는 두 개 이상의 SNS 채널을 동시에 사용하는 ‘다중 사용’이 0.844로 가 장 중요한 수준으로 나타났다. SNS 채널을 사용 하는 경우에는 ‘트위터만 사용’(0.598), ‘페이스북 만 사용’(0.469), ‘블로그만 사용’(0.415) 순으로 중 요하게 고려하는 것으로 나타났다. 한편 SNS 채 널을 전혀 사용하지 않는 경우의 정규화 점수는 0.505로, 블로그 혹은 페이스북만 사용하는 경우보 다 높게 조사되었다. 구체적인 결과는 <Table 8>

과 <Figure 7>로 정리하였다.

기자 정보는 ‘정보 한 개’와 ‘정보 세 개’가 공개 된 경우 정규화 점수가 각각 0.654와 0.623으로 높 게 평가되어 자발적 독자구독료에 가장 많은 영향 을 미치는 것으로 나타났다. 반면 ‘정보 네 개 이 상’이 공개된 경우는 정규화 점수 0.331로 자발적

독자구독료에 가장 적은 영향을 미치는 것으로 나 타났다. 구체적인 결과는 <Table 9>와 <Figure 8>로 정리하였다.

Levels within writer SNS Importance

score Ranking

1 Not using SNS 0.505 3

2 Only using Blog 0.415 5

3 Only using Facebook 0.469 4

4 Only using Twitter 0.598 2

5 Using more than two SNSs 0.884 1

<Table 8> The Comparative Importance Scores and Rankings of Levels within Writer SNS

0.505

0.415 0.469

0.598

0.884

Not using SNS Only using blog Only using Facebook

Only using Twitter

Using more than two SNS

<Figure 7> The Comparative Importance of Levels within Writer SNS

Levels within writer SNS Importance

score Ranking

1 No information 0.516 3

2 One information 0.654 1

3 Two information 0.459 4

4 Three information 0.623 2

5 Four or more information 0.331 5

<Table 9> The Comparative Importance Scores and Rankings of Levels within Writer Information

<Figure 8> The Comparative Importance of Levels within Writer Information

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5. 결과 및 토의

연구 1의 결과를 살펴보면 온라인 뉴스 독자들은 자발적 독자구독료를 지불할 때 여러 온라인 뉴스 콘텐츠의 휴리스틱 속성 중, 우선적으로 기사 공유 수로 기사를 판단하는 경향이 있음을 알 수 있다.

즉, 온라인 뉴스의 소셜평가시스템 기능이 독자들 의 온라인 뉴스 선택 및 구독료 지불 의사결정에 도움을 주는 것이다. 이 결과를 바탕으로 온라인 뉴 스 사이트 운영자는 각 뉴스 콘텐츠별 공유 수가 우선적으로 노출되도록 웹사이트를 디자인함으로 써 자발적 구독료 지불을 촉진할 수 있을 것이다.

자발적 독자구독료 지불에 있어 두 번째로 중요한 온라인 뉴스 콘텐츠의 휴리스틱 속성은 기사의 길 이인 것으로 나타났다. 실제 Park and Lee(2010) 의 연구에서도 기사의 길이가 뉴스의 정보성 및 품 질과 정(+)의 상관관계가 있음이 밝혀진 바 있다.

따라서, 온라인 뉴스 사이트 운영자는 기자가 콘텐 츠의 내용을 충실히 작성할 수 있도록 기사 길이와 관련된 가이드라인을 제시할 필요가 있다.

한편, 기사 댓글, 기사 평가 및 기자 SNS 속성 은 기사 공유 및 기사 길이 속성 다음으로 중요한 상대적 영향력을 가진 것으로 나타났는데, 이는 이 세 가지 속성들 또한 자발적 독자구독료 지불 촉진을 위해 적절한 관리가 필요함을 시사한다.

이 결과를 바탕으로 온라인 뉴스 사이트 운영자는 웹사이트의 설계시 이러한 속성들 또한 보조적으 로 노출될 수 있도록 함으로써, 자발적 구독료 지 불을 촉진할 수 있을 것이다.

마지막으로, 기자 정보 및 기사 정보디자인은 상대적 중요도가 낮은 것으로 분석되었다. 흥미롭 게도 선행연구에서는 기자관련 정보 및 기사에 포 함된 이미지의 수가 기사의 선택에 유의한 영향을 주는 요인으로 검증된 바 있지만(An, 2012; Lee and Chung, 2013), 기사 선택이 아닌 자발적 독 자구독료 지불 맥락에서 다른 휴리스틱 속성들과 함께 그 영향력을 검증해 본 결과, 이들의 영향력 이 상대적으로 높지 않게 평가되었다. 기사 정보

디자인 속성의 상대적 중요도가 매우 낮게 조사되 었다고 해서 온라인 뉴스 콘텐츠의 구성요소로 정 보디자인의 역할이 작다고 할 수는 없다. 하지만, 인터넷 신문사가 주 수입원으로 의존하는 광고 이 미지가 기사와 함께 노출되고, 온라인 뉴스 페이 지에서 광고 이미지가 차지하는 비중이 점차 커지 면서, 기사 정보디자인에 대한 독자의 인식이 점 점 옅어지고 있는 실정으로 인해 이와 같은 결과 가 나온 것으로 해석할 수 있다. 이에 본 연구의 결과를 바탕으로 온라인 뉴스 사이트 운영자는 PWYW 모델을 적용하여 광고수익 의존도를 줄 이는 동시에, 기사 내용과 관련된 소수의 이미지 만을 사용함으로써 독자들의 유료이용 의사를 높 이는 방안을 고려해 볼 수 있다. 이상의 연구1 결 과에 대한 토의로부터 다음과 같은 향후 실증 연 구의 배경이 될 수 있는 명제(Proposition)들을 도 출하였다.

Proposition 1 : 온라인 뉴스 콘텐츠의 휴리스틱 속성은 자발적 독자구독료 지불행위에 각각 다른 중요도를 가질 것이다.

Proposition 1a : 휴리스틱 속성 중 기사 공유 및 기사 길이 속성은 자발적 독자구독료 지불행 위에 가장 큰 역할을 할 것이다.

Proposition 1b : 휴리스틱 속성 중 기사 댓글, 기사 평가 및 기자 SNS 속성은 자발적 독자구 독료 지불행위에 어느 정도의 역할을 할 것이다.

Proposition 1c : 휴리스틱 속성 중 기자 정보 및 기사 정보디자인 속성은 자발적 독자구독료 지불행위에 큰 역할을 수행하지 못할 것이다.

연구 2에서는 컨조인트 분석을 통해 각 휴리스틱 속성별 하위수준의 상대적 중요도를 살펴보았다.

우선, 기사 평가 속성은 ‘아주 많은 평가’ 수준이 자 발적 독자구독료에 제일 큰 영향을 주는 것으로 나 타났다. 이는 독자들이 “좋아요” 수가 많은 기사일 수록 신뢰도가 높다고 인식함으로써 자발적 구독 료 지불행위를 더욱 많이 하게 됨을 시사한다.

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기사 공유 속성은 ‘아주 많은 공유’가 다른 수준 들보다 자발적 독자구독료 지불행위에 중요한 수준 으로 나타났다. 이는 독자들은 소셜미디어를 통해 자신의 관심 정보와 경험을 서로 공유하게 되는데 (Lee et al., 2013b), 소셜미디어를 통해 가까운 사 람들로부터 관심이 있는 뉴스 정보가 전달되면 뉴 스에 대한 신뢰도가 높아지고 그 기사에 더욱 주목 하게 되어, 결과적으로 자발적 구독료 지불행위를 더욱 많이 하게 되는 것으로 해석할 수 있다.

기사 댓글 속성은 ‘아주 많은 댓글’이 자발적 독자 구독료에 제일 중요한 수준으로 조사되었다. 기사 댓 글은 온라인 뉴스에 대한 독자 의견을 적극적으로 표현하는 수단으로, 이용자 참여와 상호 작용을 가장 활성화시킬 수 있는 장치이자 다른 이용자의 의견을 들을 수 있는 창구로(Kim, 2010), 온라인 뉴스에 독 자가 직접 의견을 등록할 때 기사에 대한 몰입이 상 당히 높다(Kim and Seon, 2006). 독자의 높은 몰입 의 결과로 온라인뉴스 독자들은 자발적 독자구독료 지불행위를 하게 되는 것으로 해석할 수 있다.

기사 정보디자인 속성은 하위수준 간의 차이가 적게 나타난 가운데, ‘아주 적은 이미지’와 ‘아주 많은 이미지’가 가장 큰 영향력을 나타내는 것으 로 조사되었다. 현재 온라인 신문의 정보디자인은 전통적인 신문의 정보디자인과 많은 차이점이 있 다. 가령, 온라인 뉴스 매체에서는 이미지뿐만 아 니라 동영상과 인포그래픽스(Infographics) 등 다 양한 정보디자인을 제공하고 있기 때문에 독자들 은 단순히 이미지의 양 뿐만 아니라 기사의 내용 을 정확히 이해하는 데 도움이 되는 다양한 정보 디자인을 활용하여 품질을 판단하기 때문에 나타 난 결과로 볼 수 있다(Gibson et al., 2001). 따라 서, 향후 연구에서는 인포그래픽스 및 동영상에 대한 추가 고려가 필요할 것으로 판단된다.

기사 길이 속성은 글이 ‘아주 많은 기사’ 수준이 자발적 독자구독료 지불행위에 가장 높은 중요성 을 보였다. 즉, 기사의 길이가 길면 길수록 자발적 독자구독료 행위도 많아질 것으로 해석할 수 있다.

기자 SNS 속성은 ‘다중 사용’이 제일 높은 중요

도로 평가되었다. 단일 사용만 하는 경우는 ‘트위 터 사용’이 ‘페이스북 사용’과 ‘블로그 사용’보다 조 금 높게 평가되었는데, 이는 트위터 이용자들이 기사와 같은 정보형 콘텐츠를 다른 SNS 이용자들 보다는 더 선호하기 때문인 것으로 보인다(Kim and Seon, 2006).

마지막으로, 기자 정보 속성은 ‘정보 한 개’와 ‘정 보 세 개’ 수준이 중요한 하위수준 그룹으로 평가되 었고, ‘정보 네 개 이상’ 수준이 제일 낮은 중요도로 평가되었다. 이는 연구의 대상이 되는 오마이뉴스 매체의 특성에서 그 근거를 찾을 수 있는데, 오마이 뉴스가 제공하는 기자관련 정보 제공 기능(‘기자 프 로필’ 기능)을 살펴보면, 소개글의 문자수가 115자 미만으로 제한되어 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 트위터의 140자 제한과 유사한 기능으로, 기자와 관련한 제한적 정보로 인해 독자들이 이 기능으로 부터 기자에 대한 정보를 충분히 얻지 못함으로 인 해 발생한 결과로 해석된다. 이는 실제 오마이뉴스 독자들이 기자와 관련된 정보를 얻기 위해 이러한

‘기자 프로필’ 기능보다는 기자의 SNS 계정을 좀 더 많이 활용하는 이유이기도 하다. 추후 연구에서 는 독자들이 온라인 뉴스 콘텐츠를 소비할 때 기자 와 관련된 어떠한 정보를 필요로 하는지를 좀 더 세밀히 조사하여 이를 기사와 함께 제공할 필요가 있을 것으로 판단된다.

이상의 결과에 대한 논의를 통해 다음과 같은 명제(Proposition)들을 도출하였다. 이러한 명제들 또한 향후 연구에서 실증될 필요가 있다.

Proposition 2 : 온라인 뉴스 콘텐츠의 각 휴리 스틱 속성별 하위수준들은 자발적 독자구독료 지 불행위에 각각 다른 중요도를 가질 것이다.

Proposition 2a : 기사 평가 속성에서, ‘아주 많은 평가’ 수준은 자발적 독자구독료에 가장 중요한 역할을 할 것이다.

Proposition 2b : 기사 공유 속성에서, ‘아주 많은 공유’ 수준은 자발적 독자구독료에 가장 중요한 역할을 할 것이다.