데이터 프라이버시 의사결정 요인과 경로 실증 분석: 프라이버시 계산 이론을 중심으로

Abstract

‘프라이버시 패러독스(Privacy Paradox)’는 사용자에게 비대칭한 정보 구조로 인해 개인정보 제공에 대한 태도가 실제 정보 제공 행동으로 이어지지 않는 불일치를 의미한다. 프라이버시 패러독스가 심화되는 플랫폼 구조에서는 Web 3.0 이 지향하는 사용자의 주체적 판단이 제대로 실현되지 못하는 한계가 있다. 본 연구는 개인정보의 데이터 활용 맥락에서 사용자 의사결정을 분석해 보호와 거래 보상의 사용자의 권익이 실현되는 프라이버시 디자인 개선에 목적을 둔다. 연구는 기존 프라이버시 계산(Privacy Calculus) 모형을 확장하여 사용자의 성향이 위험·편익 지각을 거쳐 경제적 가치로 이어지는 과정을 모형화하였다. 분석 대상은 맞춤형 헬스케어 시나리오 기반 온라인 설문 응답(N=547, 국내 스마트폰 사용자)을 활용하였으며, 모형은 PCA–SEM–부트스트랩 분석을 통해 검증하였다. 연구 결과, 사용자의 성향은 단일 요인이 아닌, 우려 성향과 긍정적 기대 성향으로 구분되며 두 가지 성향 모두 지각된 혜택을 경유하는 간접 경로가 유의했다. 성향에 따라 간접 경로의 방향은 상반되었다. 우려 성향은 경제적 가치 평가에 대한 직접 경로와 지각된 혜택을 경유한 간접 경로가 모두 유의하여, 맥락에 따라 다른 방식으로 작동하는 성향 요인의 특성을 보여주였다. 본 연구 결과는 개인 성향을 정교하게 이해해 보호와 활용을 차별화하는 사용자 맞춤형 프라이버시 디자인 필요성을 강조한다. 성향 기반의 데이터 보호 및 거래 지원 디자인은 향후 데이터 기술 발전 가능성을 뒷받침한다.

The privacy paradox refers to the discrepancy between users’ stated privacy concerns and their actual disclosure behavior. In platform-centric environments, this Privacy Paradox intensifies and undermines the user autonomy envisioned in Web 3.0. This study aims to explore design strategies that strengthen user rights and to examine privacy decision-making in the context of data utilization. This study’s conceptual model extends the Privacy Calculus model by illustrating how users’ dispositions shape risk–benefit perceptions in context, which in turn influence the economic valuation of personal data. An online survey (N=547, Korean smartphone users) based on a personalized healthcare scenario was analyzed using PCA, SEM, and bootstrapping. Results show that user disposition consists of two distinct traits, concern-oriented and benefit-oriented disposition. Both dispositions indirectly influenced value evaluation through perceived benefits, although the direction of these effects differed. The concern-oriented disposition had significant direct and indirect effects on economic value through perceived benefits, indicating that this disposition operates differently depending on the contextual evaluation. These findings highlight the need for user-tailored privacy design that differentiates protection and value use based on individual dispositions. Disposition-based privacy and data-exchange support design provides a foundation for future data technology development.