Adding versus Deleting Items: Which Increases the Perceived Accuracy of Recommendations?

기업이 사용자에게 제공하는 추천 리스트의 품질은 여러 요소에 바탕을 두지만 그 중 제일 중요한 것은 정확도이다. 정확도는 추천 리스트가 사용자의 취향과 얼마나 잘 맞는가를 뜻하는데 이를 사용자 관점에서 평가한 것을 주관적 정확성이라고 한다. 본 연구는 추천 리스트를 수정하는 두 개의 방식, 즉 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추가하느냐 아니면 싫어할 만한 아이템을 제거하느냐에 따라 사용자가 느끼는 주관적 정확성이 달라지는가를 살펴보았다. 세 개의 실험을 통해 추가보다는 삭제 방식에서 주관적 정확성이 향상됨을 보였다. 이 차이는 삭제 방식으로 수정된 추천 리스트가 정교함 측면에서 더 많이 향상됐다고 인식하기 때문에 나타난다(실험 1). 또한 정교함 향상 인식의 매개효과는 사용자의 탐색적 소비성향에 따라 조절되는데 탐색적 소비성향이 강한 경우 삭제 방식이 추천 리스트의 정교함 향상 인식에 미치는 긍정적 영향은 감소되어 매개효과가 줄어든다(실험 2). 마지막으로 추가 대비 삭제 방식에서 높아진 추천 리스트의 주관적 정확성은 구매 의도까지 높이는 것으로 나타났다(실험 3). 본 연구는 추천 리스트의 정확성 평가에서 과업 프레임(선택 vs. 거부)의 영향을 조명했다는데 시사점이 있다.