오늘날 소비자들은 미디어 환경의 발전으로 OTT (Over-The-Top) 서비스를 통해 언제, 어디서나 원하는 시간에 보고 싶은 방송 프로그램과 영상 콘텐츠를 시청할 수 있게 되었다. 모바일 기기의 보급과 SNS의 일반화된 활용으로 현 시대는 지금 이 순간에도 계속해서 새로운 콘텐츠가 생산되고 있으며 ‘콘텐츠 스모그 시대’ 라는 용어가 나올 정도로 소비자들은 넘쳐나는 콘텐츠 속에서 살아가고 있다. 이를 해결하고자 기업들은 소비자들을 분석하여 이들의 취향과 선호를 예측하고 개개인에게 맞는 정보나 제품을 추천해줌으로써 소비자들이 보다 선택을 편리하게 할 수 있도록 하는 추천서비스를 제공하게 되었다. 콘텐츠 추천서비스의 핵심은 소비자들의 서비스 이용 데이터를 토대로 많은 정보 콘텐츠 중 소비자가 가장 원하는 정보와 콘텐츠를 선별해 내고, 이를 추천해주는 것이다.
콘텐츠 추천서비스는 AI를 기반으로 하여 보다 정확하게 소비자들이 좋아할 만한 콘텐츠들을 추천해줌으로써 그들의 선택을 편리하게 해준다는 장점이 있다. 그러나 이러한 서비스를 사용함에 있어 발생할 수 있는 단점 또한 간과할 수 없다. 자동화된 추천서비스로 인해 소비자의 중요한 권리인 선택권과 자율성이 침해받을 수도 있으며, 추천을 받기 위해 소비자들이 제공한 개인정보가 기업에 의해 지속적으로 수집되면서 소비자프라이버시 문제가 발생 할 수 있다.
본 연구에서는 콘텐츠 추천서비스를 사용하는데 있어 소비자들이 가지고 있는 소비자프라이버시 염려를 데이터 수집?판매?보유에 관한 염려, 기기?서비스 공유에 관한 염려, 필터버블에 관한 염려 세 가지 염려로 나누어서 살펴보았다. 그리고 소비자프라이버시 염려에 영향을 미치는 요인을 일반적인 소비자프라이버시 요인, 개인적 요인, 상황적 맥락 요인으로 나누어 영향요인 별로 소비자프라이버시 염려에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 마지막으로 콘텐츠 추천서비스 이용 시 소비자프라이버시 염려가 소비자프라이버시 보호행동에 미치는 영향에 대해서 살펴보았다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 콘텐츠 추천서비스를 이용함에 있어서 소비자들이 맥락에 따라 보다 차별화된 소비자프라이버시 염려를 느끼고 있음을 확인할 수 있었다. 세 가지 차원의 염려 중 데이터 수집?판매?보유에 관한 염려, 기기?서비스 공유에 관한 염려 그리고 필터버블에 관한 염려 순으로 염려가 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 이를 통해 온라인상에서 제공되는 서비스인 만큼 전반적으로 소비자들은 자신에 대한 정보가 타인에 의해서 수집?보관되며 타인이 자신에 대한 정보를 많이 알고 있는 것에 대한 두려움이 가장 높음을 알 수 있었다.
둘째, 콘텐츠 추천서비스를 이용할 때 소비자들이 갖는 염려 중 데이터 수집?판매?보유에 관한 염려는 평소 프라이버시 침해 경험이 있는 소비자, 프라이버시 보호 인식을 갖고 있는 소비자, 그리고 예민한 성격을 가진 소비자의 경우 유의하게 나타났다. 이를 통해 프라이버시가 침해된 경험을 통해 동일한 경험을 겪는 것에 대한 염려를 가질 수밖에 없으며, 프라이버시를 보호해야 한다는 인식을 갖고 있는 경우 자신의 데이터가 기업에 의해 수집, 판매되거나 보유되는 것에 대한 염려에 영향을 미침을 알 수 있다. 또한, ‘신경증’과 같은 예민한 성격을 가진 소비자의 경우 자신의 데이터가 기업에 의해 오?남용되거나 과도하게 사용될 수도 있음에 대한 염려를 할 수 밖에 없음을 알 수 있다.
셋째, 콘텐츠 추천서비스를 이용할 때 소비자들이 갖는 염려 중에 기기?서비스 공유에 관한 염려는 평소 프라이버시 침해 경험이 있는 소비자의 경우 정(+)적으로 유의하였으며 외향적인 성격을 가진 소비자들의 경우 음(-)적으로 유의하게 나타났다. 자신에 대한 개인적인 정보가 침해된 경험이 있는 사람들은 기기나 서비스를 다른 사람들과 공유하게 되면 당연히 자신의 프라이버시가 침해될 것이라는 우려를 할 수 밖에 없다. 외향적인 사람의 경우 기기 및 서비스를 타인과 공유할 때 자신의 시청내역과 활동내역이 공개되어 자신의 취향이 드러나는 것에 대해 크게 신경 쓰지 않으며 이것이 개인의 프라이버시를 침해하는 것이라는 염려를 하지 않음을 알 수 있다.
넷째, 콘텐츠 추천서비스를 이용할 때 소비자들이 갖는 염려 중에 필터버블에 관한 프라이버시 염려는 평소 프라이버시 침해 경험이 있거나 민감 콘텐츠를 많이 시청하는 소비자들의 경우 유의한 것으로 나타났다. 평소 프라이버시 침해 경험이 있는 소비자들의 경우, 자신에게 잘못된 방향으로 돌아올 수 있음을 알고 있으며 이러한 콘텐츠 추천서비스가 자신의 선택권을 제약하는 방향으로 돌아올 수도 있다는 염려를 가질 수밖에 없다. 또한 민감 콘텐츠를 많이 시청하는 경우, 콘텐츠 추천서비스가 자신의 취향을 인지하고 이와 관련된 콘텐츠를 지속적으로 추천해줌으로써 자신을 인지하고 식별하는 것에 대한 염려를 가질 수밖에 없다.
다섯째, 콘텐츠 추천서비스 이용 시 갖는 소비자프라이버시 염려와 소비자프라이버시 보호행동 간의 관계를 통해 알 수 있는 점은 다음과 같다. 기기?서비스 공유에 관한 프라이버시 염려와 필터버블에 관한 염려만 보호행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사람들은 기기나 서비스를 공유할 땐, 자신의 정보를 다른 사람이 확인할 수 있다는 사실 때문에 시청내역, 검색내역 그리고 활동내역을 삭제하는 행동을 많이 한다. 이를 통해 자신에 대한 정보가 타인에게 보이는 것을 꺼려함을 알 수 있다. 또한 자신의 시청내역이나 검색내역을 기반으로 하여 추천서비스가 제공되는 만큼 이것이 자신이 시청할 수 있는 콘텐츠를 제한하거나, 지속적으로 유사한 콘텐츠만을 추천함으로써 개인의 선택을 제약할 수도 있기에 시청내역, 검색내역, 좋아요 표시한 콘텐츠?재생 목록, 구독 내역 등을 삭제하는 행동을 보임을 알 수 있다.

In an environment where supply exceeds demand, choosing the most appropriate alternative among many has become a key issue for today''s consumers. With the spread of mobile devices and the general use of SNS, the current era continues to produce new contents even at this moment, and consumers are living in overflowing contents to the extent that the term ''content smog'' emerges. To solve this problem, companies analyze consumers, predict their tastes and preferences, and recommend information or products that are tailored to each individual. By using recommendation service consumers can make their choices easier. In this study, we will look into how this recommendation service is implemented in the media environment market.
With the development of the media environment, consumers can watch broadcast programs and video contents that they want to watch anytime and anywhere through OTT (Over-The-Top) service. We will focus on “YouTube,” which is used by the largest number of consumers among various OTT services.
Consumers use YouTube which has full of numerous information and contents, but through the content recommendation service, they can easily obtain the information and contents they want. The core of the content recommendation service is to select and recommend the information and contents that consumers want the most among many information contents based on data from consumers using the service.
Content recommendation services have the advantage of making consumers’ choices more easier by recommending content that consumers will like more accurately based on AI. However, the possible disadvantages of using these services are also not to be overlooked. Automated referral services can also violate consumer choice and autonomy. In addition, consumer privacy problems may occur as the personal information provided by consumers to receive recommendations is continuously collected by the companies.
This study examined the consumer privacy concerns that consumers have in using content recommendation services. By dividing consumer privacy concerns into three concerns: data collection ? sales ? retention concerns, device and service sharing concerns, and filter bubble concerns. The factors affecting consumer privacy concerns were divided into privacy-related factors in the general context, privacy-related factors in the personal context, and privacy-related factors in the contextual context. Finally, we examined the effects of consumer privacy concerns on consumer privacy protection behaviors when using content recommendation services.
The results of this study are as follows. First, in using the content recommendation service, it is confirmed that consumers are more concerned about the privacy of consumers according to the context. Among the three levels of concern, the highest concern was in order of concern about data collection ? sale ? retention, concerns about device and service sharing, and concerns about filter bubble. As a result, as a service provided in online, consumers generally found that information about themselves was collected and stored by others, and that fear of others knowing much about themselves was the highest.
Second, among the concerns that consumers have when using the content recommendation service, concerns about data collection ? sale ? retention were found to be significant among consumers who have experiences of privacy infringement, consumers with privacy protection awareness, and those with sensitive personalities. This can lead to concerns about having the same experience through experiences where privacy has been breached, and can affect the concern about your data being collected, sold, or retained by the company if you are aware that privacy should be protected. In addition, consumers who have high neuroticism personalities have privacy concern because their data may be misused by the company.
Third, among the concerns that consumers have when using the content recommendation service, concerns about sharing devices and services are positive(+) significance for consumers who have experience of invading privacy, and negative(-) significance for consumers with extravert personalities. People who have experience invading personal information about themselves are bound to fear that sharing their device or service with others will infringe their privacy. When extroverts share their devices and services with others, they know that their views and activities are public, so they don''t care much about their tastes and don''t worry that this violates their privacy.
Fourth, among the concerns that consumers have when using the content recommendation service, privacy concerns regarding filter bubbles have been shown to be significant in the case of consumers who usually experience privacy infringement or watch a lot of sensitive contents. Consumers who have experienced privacy infringement know that they may return in the wrong direction to them, and they have to worry that the content recommendation service may return to restrict their options. In addition, if consumers who watch a lot of sensitive content, the consumers can be worried about that the content recommendation service identify who they are.
Fifth, the relationship between consumer privacy concerns and consumer privacy protection behavior when using the content recommendation service is as follows. Only privacy concerns regarding device and service sharing and concerns about filter bubbles have a significant effect on protection behavior. When people share a device or service, they often delete their viewers'' history, searches, and activities because of the fact that others can see their information. In addition, as the recommendation service is provided based on his / her viewing history or search history, this may limit the content that he / she can watch. And limiting the individual''s choice by continuously recommending similar contents.