The Effects of Chatbot Anthropomorphism and Sport Consumers’ Relative Knowledge on Interaction Quality and Relationship Value: An Application of the Elaboration Likelihood Model

의인화된 챗봇은 대인 커뮤니케이션 도구로 활용되며, 많은 기업과 연구들은 이를 통해 사용자 수용도를 높이고자 한다. 그러나 모든 소비자가 의인화된 챗봇과의 상호작용을 긍정적으로 인식하는 것은 아니며, 메시지 특성과 소비자 개인 요인에 따라 반응이 달라질 수 있다. 본 연구는 정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model; ELM)을 기반으로, 챗봇 서비스의 의인화 수준(낮음 <br/>vs. 높음)과 스포츠 소비자의 상대적 스포츠 종목 지식 수준(낮음 vs. 높음)에 따른 상호작용 효과를 분석하였다. 표본은 정규 교육을 받은 성인이며, 스포츠 관람 경험을 바탕으로 눈덩이 표집법을 통해 모집하였다. 집단 간 실험설계를 적용하였으며, 참가자 집단은 스포츠 종목 지식 수준에 따라 구분하였다. 참가자들은 챗봇 사용 후 상호작용 품질, 관계 가치, 의인화 인식 등을 평가하였다. 총 251의 유효 설문지를 사용하였으며, 자료 분석은 SPSS ver. 24.0과 AMOS ver. 22.0을 사용하여 빈도 분석, 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 상관관계 분석, 일원분산분석(ANOVA), 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 챗봇의 의인화 수준이 높을수록 모든 집단에서 상호작용 품질에 대한 지각이 긍정적으로 향상되는 것으로 나타났다. 그러나 의인화 수준이 낮은 챗봇을 사용한 스포츠 종목 지식 수준이 상대적으로 높은 집단에서는 관계 가치가 긍정적으로 형성되지 않았으며, 챗봇과의 상호작용이 관계 가치에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 디지털 환경에서 스포츠 소비자의 AI 챗봇 상호작용에 정교화 가능성 모델을 적용한 점에서 의의가 있으며, AI 서비스 도입 시 소비자 특성을 고려한 차별적 전략이 필요함을 시사한다.