How Do Critical Understanding and Trust in Government Personal Data Management Shape Preferences for AI Regulation? Evidence from 2022-2024 Panel Data

본 연구는 2022-2024년 전국 단위 개인연도 패널자료를 활용하여 비판적 이해 역량과 정부 개인정보 관리 신뢰가 AI·알고리즘 규제 선호에 미치는 영향을 CRE(Mundlak) 모형으로 분석하였다. 분석 결과, 두 변수는 모두 규제 선호와 유의한 정(+)의 관계를 보였으며, 정부 신뢰의 직접효과가 더 크게 나타났다. 또한 상호작용항은 유의한 음(-)의 방향을 보여, 정부 신뢰가 낮은 조건에서 비판적 이해 역량이 규제 선호를 높이는 효과가 더욱 강해졌다. 이는 알고리즘 추천서비스 규제 선호가 단순한 기술 위험 인식의 산물이 아니라, 시민의 인지적 역량과 제도적 신뢰가 결합되는 조건부 과정 속에서 형성됨을 보여준다. 특히 제도 신뢰가 낮을수록 시민의 비판적 판단이 규제 필요성 평가에서 더 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 따라서 AI 규제의 사회적 정당성을 확보하기 위해서는 알고리즘 리터러시 제고와 정부 개인정보 관리 신뢰강화가 병행될 필요가 있다.