Dividing network externality into the number of peers and users: Focusing on sociability and enjoyment in online games

Hana Kim, Daeho Lee, 황준석 (2018) · Information Technology & People · DOI ↗

Katz-Shapiro (1985) 이후 network externality 는 총 사용자 수 단일 변수로 측정돼 왔으나, peer 와 익명 user 가 동일한 효용을 주는지는 검정된 적이 없다. 한국 온라인 게임 이용자 508 명의 survey 에 self-determination theory (PENS) 와 uses and gratifications theory 를 결합한 SEM 을 적합. fit 지수 (χ²/df=3.72, CFI=0.918, TLI=0.907, RMSEA=0.070) 모두 통과. peer 수와 user 수 모두 attitude 에 양 (+) 의 영향이지만 총 user 수 효과가 peer 수의 약 1.6 배. 더 중요한 발견은 loneliness·SWL·happiness·escapism 같은 perceived life quality 가 두 외부성의 효과를 다르게 조절한다는 점. 외로움 차원에서는 오프라인 성향이 온라인에 그대로 반영, enjoyment 차원에서는 온라인이 오프라인 결핍을 보완.

• RQ: 온라인 게임의 network externality 를 peer 수와 총 user 수로 분리하면 두 효과는 다른가, 그 차이를 만드는 perceived life quality 의 moderating 효과는 무엇인가
• 방법론: 구조방정식 모형 (Hair et al. 2010 표준), Cronbach’s α, AVE, CFI / TLI / RMSEA fit indices, two-group moderation analysis
• 데이터: 한국 온라인 게임 이용자 508 명 dataSpring 온라인 survey (2016), 성별 남 55.7% / 여 44.3%, 연령 10~40+ 균등, 80.1% 가 paid player, 52.6% 가 7 년 이상 플레이
• 주요 발견: H1 채택 (competence·autonomy·relatedness → enjoyment 모두 양 (+)), H2-H3 채택 (enjoyment·flow → attitude 양 (+)), H4-1, H4-2 채택 (peers·users → attitude 양 (+), users 효과가 peers 의 약 1.6 배), H5-1 채택 약함 (less lonely 그룹에서 peers→attitude 가 lonely 보다 1.7 배 강함, p<0.1), H5-2 기각 (SWL 무관), H5-3 채택 (happy 군에서 peers, unhappy 군에서 users 가 유의), H5-4 채택 (escapism 군에서 flow·users 유의, peers 무의미)
• 시사점: 게임 service 설계는 단일 user base 가 아니라 친구 네트워크와 전체 모집단을 분리해 두 외부성을 동시 활성화해야 한다. 외로운 사용자에게는 peer-매칭이 아닌 user-volume signaling 이, 만족도 낮은 사용자에게는 enjoyment-driven content 보완이 효과적. SNS / 플랫폼 사업자에게 “installed base” 단일 KPI 의 한계를 보여줌

요약

Katz & Shapiro (1985) 의 network externality 정의 이래 SNS·메시징·미디어 연구에서 외부성 측정은 세 가지 분기를 보였다: (A) peers 와 users 를 구분 없이 합산 (Cremer 2000, Zhao-Lu 2012, Chiu et al. 2013, Wei-Lu 2014), (B) 총 user 수만 사용 (Song-Walden 2007, Yang et al. 2010), (C) peer 수만 사용 (Lin-Bhattacherjee 2008, MäNtymäKi-Salo 2013, Kraut et al. 1998). Sundararajan (2007), Jackson-Yariv (2007) 의 이론은 두 효과가 다르다고 보지만 empirical 검정과 그 차이를 설명하는 moderator 가 부재했다. Lin-Lu (2011) 이 SNS 에서 peer-user 분리 사용을 처음 시도했으나 차이의 원인을 추적하지 않았다. 본 논문은 PENS (Player Experience of Need Satisfaction, Ryan et al. 2006 의 self-determination theory 게임 응용) 와 UGT 를 결합해 perceived life quality (loneliness·SWL·happiness·escapism) 를 moderator 로 도입한다.

분석 단위는 individual gamer. 한국 온라인 게임 이용자 508 명을 dataSpring 패널 (2016) 로 수집. 측정 변수는 autonomy / competence / relatedness (PENS 척도), enjoyment (Hsu-Lu 2007), flow (Ha et al. 2007), peers / users (Lin-Lu 2011), attitude (Hsu-Lu 2004), intention to use (Shin-Shin 2011) 의 9 개 latent. 신뢰도 모두 Cronbach’s α ≥ 0.89, AVE ≥ 0.62 으로 통과. discriminant validity (대각선 AVE 제곱근이 비대각 상관 < 보다 큼) 도 통과. peers-users 간 상관 0.73 으로 높지만 별개 construct. moderator (loneliness·SWL·happiness·escapism) 는 각 sample 을 중위 기준 두 그룹으로 분리해 multi-group SEM 으로 path 계수 비교. fit indices: χ²/df=3.72 (<5), CFI=0.918 (>0.9), TLI=0.907 (>0.9), RMSEA=0.070 (<0.08) 모두 통과.

결과는 두 외부성이 수준이 아닌 source 에서 달라진다는 점이다. 첫째, pooled model 에서 peers 와 users 모두 attitude 에 양 (+) 의 영향이지만 users 효과가 peers 의 약 1.6 배로 더 크다 (Lin-Lu 2011 의 SNS 결과와 반대). 둘째, lonely group 에서는 users 만 유의 (0.291, p<0.05), peers 는 유의하지 않음 (0.001) — 외로운 사람은 익명의 큰 user base 에서 위안을 얻고, peer relationship 자체에는 가치를 두지 않음 (오프라인 외로움의 연장). 반대로 less lonely group 은 peers 가 유의 (0.264, p<0.05), users 효과는 약함 (0.154, p<0.1). 셋째, SWL·happiness 가 낮은 group 에서는 enjoyment→attitude 가 약 1.5 배 강함 (오프라인 낮은 enjoyment 의 온라인 보완). escapism 가 높은 group 에서는 relatedness 효과가 2 배, flow 와 users 가 유의. 두 외부성의 효과 차이의 원인은 perceived life quality 의 방향성 — sociability 차원에서는 오프라인 성향이 온라인에 그대로 투영되지만, enjoyment 차원에서는 온라인이 오프라인 결핍의 보완재 역할. limitation 으로 (i) heavy-player under-representation, (ii) survey vs observational data, (iii) 모형의 의도적 simplicity. TEMEP 내 황준석 · Hana Kim · Daeho Lee 라인의 3 기 (2014~2019) 작업으로 network externality 의 micro-foundation 을 player-level 효용으로 해체.

핵심 결과

가설	Path	채택 / 기각	비고
H1	Competence·Autonomy·Relatedness → Enjoyment	채택	p<0.05~0.01
H2	Enjoyment → Attitude	채택	p<0.01
H3	Flow → Attitude	채택	p<0.01
H4-1	Peers → Attitude	채택	+
H4-2	Users → Attitude	채택	+ (peers 의 1.6 배)
H5-1	lonely 에서 users 효과 더 큼	채택 약함	p<0.1
H5-2	satisfied 에서 peers 효과 더 큼	기각	NS
H5-3	happy 에서 peers, unhappy 에서 users	채택	분기 일치
H5-4	escapism 에서 users 효과 더 큼	채택	p<0.05~0.1
H6	Attitude → Intention to Use	채택	p<0.01

두 외부성의 효과 차이는 수준 이 아니라 life quality 의 source 에서 갈린다. sociability (외로움) 는 오프라인이 온라인에 그대로 이전, enjoyment 는 온라인이 오프라인을 보완하는 비대칭 패턴.

방법론 노트

PENS + UGT 통합 model 의 measurement-structural model 동시 추정 (다음은 path 의 일반 형태):

$$\eta_{\text{Attitude}} = \beta_1 \eta_{\text{Enjoy}} + \beta_2 \eta_{\text{Flow}} + \beta_3 \eta_{\text{Peers}} + \beta_4 \eta_{\text{Users}} + \zeta$$ $$\eta_{\text{Enjoy}} = \gamma_1 \xi_{\text{Auton}} + \gamma_2 \xi_{\text{Compet}} + \gamma_3 \xi_{\text{Related}} + \zeta'$$

moderation 은 sample 을 두 group ($g \in \{lo, hi\}$) 으로 분리해 path 계수 $\beta^{(g)}$ 의 cross-group invariance 를 critical ratio 로 검정. discriminant validity 는 $\sqrt{AVE_j}$ 가 모든 비대각 $\rho_{jk}$ 보다 큰지로 확인 (Fornell-Larcker 1981 기준). 모형 fit 은 χ²/df, CFI, TLI, RMSEA 의 4 지표 동시 통과.

연구 계보

직계 ancestor: Katz-Shapiro (1985) network externality, Rochet-Tirole (2003) two-sided market, Katz-Blumler (1973) UGT, Deci-Ryan (1985), Ryan-Deci (2000), Ryan-Rigby-Przybylski (2006) self-determination theory & PENS, Csikszentmihalyi (1989) flow, Davis (1989) TAM. peer-user 구분 시도의 sibling: Lin-Lu (2011, SNS), Wei-Lu (2014, mobile social games), Sundararajan (2007) local network effects 의 이론적 기반. perceived life quality moderator 의 ancestor: Pittman-Reich (2016) loneliness, Lyubomirsky-Lepper (1999) happiness, Diener et al. (1985) SWL, Korgaonkar-Wolin (1999), Ko (2000) escapism. TEMEP 내 황준석 · Hana Kim · Daeho Lee 라인의 3 기 (2014~2019) 작업으로 황준석 의 platform / network 라인을 player-level micro-foundation 으로 확장.

See also

• 황준석
• Hana Kim
• Daeho Lee
• Information Technology & People
• 네트워크 외부성
• 구조방정식 모형
• user-gratification
• self-determination-theory
• 플랫폼 생태계
• 온라인 게임
• The effect of online platform maturity on the efficiency of offline industry
• Replacing Self-Efficacy in Physical Activity: Unconscious Intervention of the AR Game, Pokémon GO

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• Replacing Self-Efficacy in Physical Activity: Unconscious Intervention of the AR Game, Pokémon GO
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