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Digital Identity: How Users Value the Attributes of Online Identifiers

Milton L. Mueller, Yuri Park, 이종수, Tai-Yoo Kim (2006) · Information Economics and Policy 18(4):405–422 · DOI ↗

한국 500 명 face-to-face 설문 (2005 년 1 월, 25 conjoint card × 6 alternative 의 contingent ranking) 으로 online identifier 의 7 속성 (서비스 제공자, 산업 부문, 월 비용, 개인정보 노출, 보안 수준, 식별자 coverage, 전환 dummy) 에 대한 가치 평가를 순위형 로짓 모형 + random-coefficient-discrete-choice + 베이지안 추정 (Gibbs sampling 20,000 draws) 로 추정. Coverage (확장 가능 사이트 비율) 의 quadratic 양수 — demand-side economies of scope 입증 (60% 임계값 이후 분산 폭발 → 강한 선호 부분집합 존재). Switching cost MWTP −9.73/월∗∗(72.69.73/월** (72.6% 가 음 효용) — 강한 lock-in. **Complete security MWTP +5.65/월 (91% 가 최고 보안 선호). E-mail 36.8%, Entertainment 30.5% 가 dominant 산업 부문. 정부·MS·Daum 등 brand premium 차이 미미 — 시장 진입 장벽 낮음.

  • RQ: 한국 인터넷 사용자가 online identifier 의 7 속성 — 서비스 제공자 brand, 사용 산업 부문, 월 비용, 노출 개인정보, 보안 수준, identifier coverage (single sign-on 범위), 전환 cost — 에 어떤 가치를 부여하는가? 특히 (1) demand-side economies of scope (Economides 1996), (2) switching cost (Klemperer 1987, 1995), (3) privacy/security premium 의 정량 추정?
  • 방법론: 컨조인트 분석 (contingent ranking, fractional factorial design 으로 25 conjoint card × 5 set × 6 alternative = status quo 1 + alternative 5), 순위형 로짓 모형 (McFadden 1974 random utility), random-coefficient-discrete-choice (Train 2003 IIA 완화 + 개인 이질성), 베이지안 추정 (Allenby-Rossi 1999, Train 2003 Gibbs sampling — burn-in 10K + 10K main 의 every 10th draw → 1,000 draws), log-normal transformation (COST, HO, SSNCR, S5, VS, CS 의 부호 일관성)
  • 데이터: 한국 인터넷 사용자 500 명 (15-59 세, 평균 28.2 세, 월 평균 소득 약 USD 3,000). 지역 분포: 농촌 16.4%, 중도시 (대전) 46.4%, 대도시 (서울) 37.2%. 2005 년 1 월 face-to-face interview. 7 속성 — 서비스 제공자 (Government, MS, Daum, Sangah-가상, Naver, Cyworld), 산업 부문 (Health, Finance, Travel, Education, E-mail, Entertainment, Other), 월 비용 (0/5,000/10,000 KRW), 개인정보 (Basic/HO/SSNCR), 보안 (CP/S5/VS/CS), Coverage (10/30/50% 자주 방문 사이트), 전환 dummy
  • 주요 발견: (i) Demand-side economies of scope 입증: COV 계수 +0.311, COV² +0.046, MWTP @ 100% coverage = 7.05/월∗(vs207.05/월* (vs 20% = 4.92). 60%+ 에서 variance 급증 → 강한 single sign-on 선호 subset 존재. (ii) Switching cost = strong lock-in: SW 계수 −0.603 (median −0.611), 72.6% 가 음 효용. MWTP for switching = −9.73/월(mean),−9.73/월 (mean), −5.61 (median). (iii) 보안 premium: CS (complete security) 계수 +0.423 — 91.1% 가 최고 보안 선호. MWTP for CS = +5.65/월∗.(iv)∗∗Privacypremium약함∗∗:SSNCR회피MWTP평균∗−5.65/월*. (iv) **Privacy premium 약함**: SSNCR 회피 MWTP 평균 *−1.80/월 (median −0.83),HO회피−0.83), HO 회피 −0.22/월 — 예상 보다 낮음. 한국의 국가 ID 카드 일상 이 일부 설명. (v) Brand premium 미미: GOV 10.64,MS10.64, MS 9.65, DAUM 10.26,∗가상Sangah10.26, *가상 Sangah 10.59 — 차이 negligible. Naver 만 음 brand equity ($-2.72). (vi) 산업 부문: E-mail 36.8%, Entertainment 30.5% 가 dominant identifier 산업. Health (2.3%), Finance (2.2%), Travel (3.3%), Education (4.4%) 은 negligible — e-mail 기반 identifier 의 universal centrality.
  • 시사점: (a) Demand-side scope economies + 높은 switching cost → IDM 시장의 oligopoly/monopoly tendency. Microsoft Passport (2001) 의 single sign-on 전략의 demand-side 정당화 + 동시에 반독점 우려의 근거. (b) E-mail address centrality → e-mail 기반 identifier 의 strategic value + 그 lock-in 의 비용편익 분석 필요. (c) 상대적으로 약한 privacy premium → 시장 자율 의 한계 + 규제 개입 의 정당성 (소비자가 privacy 가치를 underestimate 가능성). (d) No brand premium → 진입 장벽 낮음 — 경쟁 정책 의 lever. (e) Cyworld 같은 social network 의 sunk cost (graphic 구매, 사회 연결) 가 e-mail 외 lock-in source.

요약

본 paper 는 이종수 의 연구 궤적 제1기 Bayesian DCM 의 ICT 분야 본격 적용 의 대표작이며, digital identity 라는 emerging industry 의 수요 측 경제학 을 처음 empirical conjoint analysis 로 양화한 작업. Microsoft Passport 가 2001 출시되며 single sign-on 시장 형성 + privacy / network externality / 시장 집중 의 normative 정책 논쟁 이 활발했지만 — Electronic Privacy Information Center 의 FTC 제소 (2001), Liberty Alliance 의 federated 대안 등 — empirical 분석 은 거의 부재. Mueller (Syracuse, Internet governance 전문가) + SNU TEMEP (Yuri Park, 이종수, Tai-Yoo Kim) 의 협업으로 한국 인터넷 사용자 500 명 의 stated preference 를 contingent ranking conjoint 로 정량화. 한국 선정 이유 — 세계 최강 online economy 중 하나, Cyworld 와 같은 distinctive case 보유, 국가 ID 번호 일상화 의 unique privacy context.

방법론은 4 단계. (i) 컨조인트 분석 design — 7 속성 × 3-5 levels 을 fractional factorial design 으로 25 alternative card 로 압축, 5 choice set (each 6 cards = status quo + 5 alternative) 의 contingent ranking (rank-order 전체 응답). (ii) 순위형 로짓 모형 (Calfee-Winston-Stempski 2001, Layton 2000) — McFadden 의 random utility framework Uijt=βi,z′zijt+βi,SWSWijt+εijtU_{ijt} = \beta_{i,z}' z_{ijt} + \beta_{i,SW} SW_{ijt} + \varepsilon_{ijt} + ranking sequence probability L(ri∣β)=∏t∏j=1J−1eβ′xijt∑k=jJeβ′xiktL(r_i | \beta) = \prod_t \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{\beta' x_{ijt}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{\beta' x_{ikt}}}. (iii) random-coefficient-discrete-choice — βi∼N(b,W)\beta_i \sim N(b, W) 으로 IIA 완화 + 개인 이질성 포착. Bayesian Bernstein-von Mises 정리로 mean posterior 가 classical MLE 의 asymptotic 등가. (iv) 베이지안 추정 — Gibbs sampling 20,000 draws (burn-in 10,000 + main 10,000 의 every 10th retained = 1,000 inference draws). 가격 + 개인정보 + 보안 coefficient 는 log-normal transformation (부호 일관성 + WTP 의 finite 보장).

발견 중 가장 정책 함의 큰 것은 demand-side economies of scope 의 실증. Coverage 의 quadratic 양수 (COV² +0.046, COV +0.311) → marginal utility for scope 가 increasing — single sign-on 의 가치가 universal coverage 에 가까울수록 가속. 100% coverage 의 *MWTP 7.05/월∗vs207.05/월* vs 20% 4.92 — 43% 의 marginal value 증가. Variance 가 60%+ 에서 폭발 — 균질한 평균 아래 strong subset 의 universal coverage 선호. 이는 Economides (1996) 의 demand-side scope economies 의 직접 실증이며, IDM 시장 의 oligopoly/monopoly tendency 의 정량 근거. 동시에 strong switching costs — 72.6% 가 음의 SW 효용, *MWTP for switching = −9.73/월(mean)∗—의결합이∗MicrosoftPassport의supplierlock−in의economicbasis∗.Privacy/security의trade−off—∗919.73/월 (mean)* — 의 결합이 *Microsoft Passport 의 supplier lock-in 의 economic basis*. Privacy / security 의 trade-off — *91% 가 complete security 선호* (CS coefficient +0.423, MWTP 5.65/월) — 가 consumer trust 시장 분리 자체의 strategic asset; 그러나 SSNCR 회피 MWTP 가 단지 −$1.80/월 — predicted 보다 weak — 은 한국 사용자가 국가 ID 카드 일상화 의 self-selection. 따라서 정책 함의: competition 보호 (federation, 표준화 의무) + privacy regulation (소비자 underestimation 보완) 의 dual approach 필요.

한계: (i) Stated preference 의 hypothetical bias (Braden 1997, Clark-Crous 1999), (ii) 한국 single-country — Bellman et al. (2004) 의 cross-cultural privacy concern 차이 미반영 (특히 SSN 노출 의 US/EU vs Korea 차이), (iii) 7 속성으로 한정 — security breach 가능성, 조직 federated trust 등 미반영, (iv) 2005 시점 — 모바일 / SNS / blockchain DID 등 의 후속 진화 미반영. 이종수 의 Bayesian + 랜덤 coefficient DCM 의 ICT 표준 도구 의 정착에 본 paper 가 기여 — 후속 An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services 등 의 동일 방법론 라인 으로 확장.

핵심 결과

Transformed random coefficient (Table 3, Mean / Variance / Median, share with sign=most-preferred)

속성변수MeanVarianceShare
Service providerGOV+0.7280.68916.6%
MS+0.6750.70414.6%
DAUM+0.6800.67315.6%
SANG (가상)+0.7070.68116.2%
NAV−0.2821.4718.0%
CYW+0.6221.26727.5%
Private infoHO−0.0140.0017.5%
SSNCR−0.1320.03792.6% (회피)
IndustryEMAIL+0.0931.24536.8%
ENT+0.0450.87630.5%
HEA/FIN/TRA/EDU음—각 < 5%
CostCOST−1.1551.014100% (음)
CoverageCOV+0.3111.34460.9%
COV²+0.0460.92451.7%
SecurityCS (complete)+0.4230.21691.1%
SwitchingSW−0.6030.91872.6% (음)

MWTP in USD/month (Table 4)

AttributeMWTP meanMWTP median
Switching cost (SW)−$9.73−$5.61
Coverage @ 100%+$7.05+$3.64
Coverage @ 60%+$5.98+$3.02
Coverage @ 20%+$4.92+$2.51
Complete security (CS)+$5.65+$3.18
VS (very secure)+$0.81+$0.26
SSNCR 회피−$1.80−$0.83
HO 회피−$0.22−$0.07
GOV brand premium+$10.64+$6.75
Sangah (가상) brand+$10.59+$6.59
Naver brand−$2.72−$2.26

정량 결론. (i) **Switching cost 의 MWTP −9.73/월∗∗+Coverage@1009.73/월** + Coverage @ 100% 의 MWTP +7.05/월 → lock-in + scope economies 의 결합이 IDM 시장 monopoly tendency. (ii) *Complete security 의 MWTP +5.65/월∗∗—보안의strongpremium,단∗SSNCR회피MWTP가단지−5.65/월** — 보안 의 strong premium, 단 *SSNCR 회피 MWTP 가 단지 −1.80 의 mismatch — privacy 의 underestimation. (iii) Brand premium 차이 미미 (GOV 10.64≈Sangah10.64 ≈ Sangah 10.59) — 진입 장벽 낮음. (iv) E-mail + Entertainment 의 dominance (67% 합) — identifier 시장 의 segment 집중.

방법론 노트

컨조인트 분석 contingent ranking + 순위형 로짓 모형 + random-coefficient-discrete-choice + 베이지안 추정. 핵심: ranking 정보 활용 (단순 most-preferred 보다 정보량 多) + IIA 완화 + 개인 이질성 + log-normal 의 bounded distribution.

효용 함수 (Eq. 1):

Uijt=βi,z′zijt+βi,SWSWijt+εijtU_{ijt} = \beta_{i,z}' z_{ijt} + \beta_{i,SW} SW_{ijt} + \varepsilon_{ijt}

Ranking sequence probability (Eq. 3):

L(ri∣β)=∏t=1T∏j=1J−1eβ′xijt∑k=jJeβ′xiktL(r_i | \beta) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{\beta' x_{ijt}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{\beta' x_{ikt}}}

여기서 ritr_{it} 는 응답자 ii 의 choice set tt 에서 선호 내림차순 ranking. Random coefficient βi∼N(b,W)\beta_i \sim N(b, W) 으로 개인 이질성 모형. Log-normal transformation C(βi)=exp⁡(βi)C(\beta_i) = \exp(\beta_i) 로 COST, HO, SSNCR, S5, VS, CS 의 부호 일관성 보장:

Uijt=C(βi)′xijt+εijtU_{ijt} = C(\beta_i)' x_{ijt} + \varepsilon_{ijt}

식별은 (i) Gibbs sampling 의 Metropolis-Hasting 알고리즘 (Train 2003 pp. 302-306) 이 ranking sequence likelihood 를 직접 활용, (ii) Bayesian Bernstein-von Mises 정리로 mean posterior 가 classical MLE 의 asymptotic 등가 — fixed simulation draws 로 consistency 보장 (classical 의 draws 와 N 의 동시 증가 조건 비교 약함), (iii) Status quo + 25 alternative card 의 fractional factorial design 의 orthogonality. MWTP 계산 — coefficient ratio: MWTPk=−βk/βCOST\text{MWTP}_k = -\beta_k / \beta_{\text{COST}}. Income 항 없는 utility function 의 경우 compensating variation = MWTP (Eq. 4 의 결과).

연구 계보

본 paper 는 (a) Economides (1996 Int J Industrial Org) 의 demand-side economies of scope + network externality 이론 정통, (b) Mueller (1997 Universal Service AEI/MIT Press, 2005 Handbook of Telecom Econ) 본인 의 domain name + telephone number 시장 의 switching cost 경험 (Naples/AEI 정책 입장 연속), (c) Klemperer (1987, 1995 QJE / REStud) 의 switching cost economics 이론, (d) Calfee-Winston-Stempski (2001 REStat), Layton (2000 JEEM) 의 contingent ranking + random coefficient 방법론, (e) Allenby-Rossi (1999), Huber-Train (2001), Train (2003 Discrete choice methods) 의 Bayesian random coefficient 방법론, (f) Bechtold (2002) 의 namespace governance + Clarke (2004) 의 federated IDM critique 의 Internet governance literature 의 통합. Microsoft Passport (2001) 의 real-world policy controversy 가 motivating context — EPIC 의 FTC 제소 (2001), Liberty Alliance 의 federated 대안, ProComp (2001) 의 Microsoft monopoly 비판 등이 empirical 분석 필요성 의 trigger. 이종수 author page 의 제1기 Bayesian DCM 의 ICT 분야 본격 적용 라인의 대표작 (anchor: 후속 An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services 의 동일 방법론 라인). Tai-Yoo Kim 의 ICT 산업 경제 라인 의 Mueller 협업 분기 — Syracuse-SNU TEMEP 의 Internet governance + 경제학 cross-institutional 협력.

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