An Empirical Analysis on Consumer Adoption of Mobile Phone and Mobile Content in Korea

Yuri Park, Hyunnam Kim, 이종수 (2010) · International Journal of Mobile Communications 8(6):667-688 · DOI ↗

모바일 폰 (12 alternatives) 과 모바일 콘텐츠 (20 alternatives) 의 동시 채택 을 다항로짓 (phone 단일 선택) + multivariate-probit (content multiple 선택) + 32-alternative MVP (joint adoption) 의 3-단계 이산선택 모형 로 분석. 2008 KISDI 설문 500명 진술선호법 데이터. 핵심 발견은 full-browsing capability 가 mobile phone 선택의 결정적 attribute 이고, full-browsing phone 이 대부분 mobile content (특히 communication · location-based) 와 양의 상관 — indirect network effect 의 정량 증거. Touch-screen 슬라이드 폰 (T_F_S) 이 base alternative 대비 가장 강한 양의 선호. 모바일 폰과 모바일 콘텐츠는 상호의존 — device + content 정책 통합 설계 필요.

RQ: (i) 한국 소비자가 mobile phone 의 어느 attribute 를 가치 있게 평가하는가? (ii) socio-demographic 특성이 mobile content 채택에 어떻게 영향을 미치는가? (iii) mobile phone 과 mobile content 의 동시 채택 의 상관 구조는 어떠한가?
방법론: 다항로짓 (mobile phone 12 alternatives, single choice), multivariate-probit (20 contents multiple choices, 베이지안 추정 + Gibbs sampling), MVP joint adoption (32 alternatives = 12 phones + 20 contents), 다차원 척도법 (MDS) correlation 시각화
데이터: KISDI Research Report 08-09 의 500명 설문 (2008.8.7-8.27, 15-60세, 서울, gang survey), 진술선호법 (3G 상용화 초기 단계라 RP 부족). 평균 연령 38, mobile internet 사용 49.4%, 현재 phone 의 full-browsing 11.6%, touch-screen 5.8% / QWERTY 0.8% / basic 93.4%
주요 발견: (1) Mobile phone — T_F_S (touch-screen + full browser + slide) ASC = +2.0746*** (가장 강한 선호), B_F_S = +1.2528*** (basic + full browser + slide), full-browsing 미지원 phone 은 모두 음. Full-browsing 의 dominance 명확. (2) Mobile content — CUS (customization) +0.8162**, MP3 +1.6328**, GAME +1.0282**, MMS +0.8978**, LOCA +0.9593**, P_TR +0.9417** 강한 선호. m-commerce (STOC −2.7962**, SHOP −0.8782**) 약함 — 보안 우려. (3) Socio-demographic — 교육 ↑ → 신형 phone + 다양한 content 채택 ↑, 연령 ↓ → content 채택 ↑, gender 효과: 남성 (NEWS · STOC · GAME · BANK), 여성 (MP3 · P_TR · CUS). 소득은 유의하지 않음 (Wareham & Levy 2002 와 상반). (4) Joint adoption — Full-browsing phone (T_F_S 특히) 이 대부분 content 와 양의 상관 (eBOOK · MMS · GAME · EMAIL · MSN · BLOG · NEWS · EDU · STOC · COU · NAV · FRI). 폴더/스위블 폰은 대부분 content 와 음의 상관
시사점: 모바일 산업 정책 + 콘텐츠 산업 정책의 통합 설계 필요. Full-browsing 표준화 + content-device interoperability guideline 이 정책 우선순위. Location-based service (NAV · P_TR · LOCA · FRI) 가 상호 보완 의 hub — 다른 content 와 결합 제공이 효과적 marketing

Fig 2. MDS map — 20개 mobile content 의 correlation 추정치를 2차원 평면에 시각화. CUS-MMS-COU 강한 cluster (customization 의 trio), VOD-BLOG-MSN cluster (entertainment + communication 의 sharing pattern), location-based content (LOCA · P_TR · NAV) 가 cross-cluster bridging 역할.

요약

본 paper 는 이종수 의 consumer choice + ICT 라인에서 device + content 의 joint adoption 을 empirical 로 분석한 초기 작업. Yuri Park (당시 KISDI 박사) · Hyunnam Kim (SK Telecom 매니저) 의 학계-정책-산업 삼각 공동 작업으로, 2007 3G 상용화 직후 content as growth engine (Middleton 2002, OECD 2005) 의 한국 검증. 핵심 motivation 은 indirect network effect — feature-rich phone 의 수요는 available content 에, content 수요는 facilitating phone 의 보급에 의존한다 (Pederson & Ling 2002, Wei 2008). 이전 연구는 phone 또는 content 한 쪽만 분석하거나 직관적 이었고, 본 paper 는 둘의 동시 empirical 분석 첫 시도.

방법론은 3-단계 이산선택 모형 의 결합. 첫째, 다항로짓 — mobile phone 12 alternative (keypad 3 × full browser 2 × structure 2) 중 single choice, $U_j = \alpha_j + \beta_{j,int} X_{int} + \beta_{j,edu} X_{edu} + \beta_{j,inc} X_{inc} + \varepsilon_j$ , type-I extreme value $\varepsilon$ . 둘째, multivariate-probit (MVP) — mobile content 20 alternatives × multiple choice, $\varepsilon \sim MVN[0, \Omega]$ 의 L × L variance-covariance matrix Ω 가 content 간 상관 추정 (IIA 완화). Likelihood 의 L-dim integral 계산을 베이지안 추정 + Gibbs sampling (McCulloch & Rossi 1994) 으로 회피. 셋째, 32-alternative joint MVP — 12 phones + 20 contents 의 cross-correlation 행렬 추정으로 device-content link 식별. 다차원 척도법 (MDS) 으로 content 간 상관을 2D 시각화 (Baourakis et al. 1996).

결과의 핵심 narrative. (i) Full-browsing dominance — Table 7 에서 full-browsing 미지원 phone (Q_F, T_F, B_F, T_S, B_S) 의 ASC 모두 negative, 지원 phone (T_F_S +1.7037**, B_F_S +1.0603, B_F_F +1.0363, T_F_F −0.0513) positive 또는 small. Touch-screen + 슬라이드 가 추가 premium. (ii) 교육 수준의 dominance — 교육 변수가 거의 모든 alternative 에서 양 + 유의, 소득은 거의 모두 비유의. 접근성보다 desire-to-explore 가 driver. (iii) Content category 별 차별화 — Communication (CUS · MMS) + entertainment (MP3 · GAME) + location-based (LOCA · P_TR) 는 양 선호, m-commerce (STOC · SHOP) 는 강한 음 선호 (보안 우려). (iv) Joint adoption — Table 9 의 variance-covariance 가 full-browsing phone 이 대부분 content 와 양의 상관 (T_F_S 가 11+ content 와 양 상관), 폴더/스위블 폰이 음. Communication content + location-based content 가 phone choice 와 가장 강한 상관 — device-content lock-in 의 채널.

본 paper 는 이종수 의 author page anchor 의 ICT consumer choice 시리즈 (mobile phone, broadband, IPTV 등) 의 device-content joint 갈래로 분류. 이전 작업 201103_ParkY_Adoption_dynamics_personal_navigation_device (location-based 단일 device 분석) 의 multi-content 확장이며, 후속 201210_ParkY_Joint_consumption_mobile 등으로 device-content joint adoption 라인이 발전. 한계: (i) phone attribute oversimplified (LED/LCD, camera spec, DMB, WiFi 미고려), (ii) 가격·요금제 미고려 — 한국 3G 의 고가 데이터 요금이 content 채택의 핵심 결정요인이지만 본 paper 에서 모형 외, (iii) 500명 single-city (서울) 표본의 representativeness, (iv) 2008 시점 — iPhone 한국 출시 (2009.11) 전이라 touch-screen 의 위치가 cohort-specific 가능성.

핵심 결과

Mobile phone 선호 (Table 6, ASC only, base = B_F):

Phone alternative	ASC	p-value
T_F_S (touch + browser + slide)	+2.0746*	2.9E-15
B_F_S (basic + browser + slide)	+1.2528*	1.8E-8
B_F_F (basic + browser + folder)	+0.7673*	0.0012
Q_F_S (QWERTY + browser + slide)	+0.2973	0.25
T_F_F (touch + browser + folder)	+0.0377	0.89
B_S (basic + no browser + slide)	−0.0800	0.78
T_S (touch + no browser + slide)	−0.7732*	0.027
Q_F_F (QWERTY + browser + folder)	−1.0609*	0.006
T_F (touch + no browser + folder)	−1.8718*	0.0005
Q_F (QWERTY + no browser + folder)	−2.1595*	0.0004
Q_S (QWERTY + no browser + slide)	−31.0815	0.9998 (no obs)

Full-browsing 의 dominance: 미지원 phone 모두 음의 ASC, 지원 phone 대부분 양. Touch-screen + 슬라이드 가 추가 premium.

Mobile content 선호 + Socio-demographic (Table 8 발췌):

Content	ASC	Gender (M)	Age	Internet	Education	Income
MP3	+1.6328	−0.378**	−0.022**	−0.058	+0.336*	−0.001**
GAME	+1.0282	+0.257*	−0.047**	0.064	−0.120	0.000
MMS	+0.8978	−0.191	−0.022**	0.035	0.123	0.000
LOCA	+0.9593	−0.200	−0.026**	0.028	+0.311*	0.000
P_TR	+0.9417	−0.359**	−0.022**	0.022	0.194	+0.001*
EMAIL	−0.9189**	0.098	+0.013*	+0.095*	+0.639*	0.000
BANK	−0.0210	+0.403*	−0.020	+0.096*	+0.451*	0.000
STOC	−2.7962	+0.479*	0.006	0.076	+0.606*	+0.001*
SHOP	−0.8782**	−0.096	0.007	0.015	−0.014	0.000

패턴: communication + entertainment + location-based 양 선호, m-commerce 음 선호 (보안 우려). 교육이 거의 모든 content 에서 양 + 유의, 소득은 거의 비유의.

방법론 노트

본 paper 의 식별 핵심은 multivariate-probit 의 covariance matrix Ω 가 content 간 (그리고 phone-content 간) joint adoption 의 상관 을 직접 추정한다는 것 — 유틸리티 maximization 의 결과 가 아닌 unobserved factor 의 상관 으로 link 식별.

MNL utility (Eq. 1) + closed-form 확률 (Eq. 3):

U_{ij} = V_{ij} + \varepsilon_{ij} = \alpha_j + \sum_{k=1}^{K} \beta_{jk} X_k + \varepsilon_{ij}

P_{ij} = \frac{\exp(V_{ij})}{\sum_{l=1}^{L} \exp(V_{il})}

MVP joint utility (Eq. 7) + multivariate normal error (Eq. 5):

U_j = \alpha_j + \beta_{j,gen} X_{gen} + \beta_{j,age} X_{age} + \beta_{j,int} X_{int} + \beta_{j,edu} X_{edu} + \beta_{j,inc} X_{inc} + \varepsilon_j

\varepsilon \sim MVN[0, \Omega]

여기서 $\Omega$ 는 $L \times L$ variance-covariance matrix ( $L = 20$ for content, $L = 32$ for joint phone+content). $\text{cov}(\varepsilon_{nj}, \varepsilon_{nk}) > 0$ 면 $j$ 와 $k$ 가 complementary (joint adoption tendency), $< 0$ 면 substitutive.

MVP likelihood 의 L-dim integral 계산:

p(y_i \mid \beta, \Omega) = p \int \cdots \int \phi_L(\varepsilon_1, \ldots, \varepsilon_L \mid 0, \Omega) \, d\varepsilon_1 \cdots d\varepsilon_L

L 차원 적분이 classical MLE 로는 infeasible — Gibbs sampling 의 베이지안 추정 으로 posterior 추정.

식별의 핵심은: (i) MNL phone choice 의 IIA 가정은 12 alternatives 중 single 선택 이라 정당화. (ii) Content 의 multiple choice 는 IIA 위반 → MVP 의 unrestricted Ω 가 적합. (iii) Joint phone-content 의 cross-correlation 은 phone substitutive within + content complementary within + phone-content cross 의 3 종 상관 동시 추정. (iv) Stated preference 의 한계 — RP 데이터로 robustness check 불가, hypothetical bias 가능.

연구 계보

본 paper 의 직접 ancestor: kim-lee-koh-2005-mobile-convergence (mobile device convergence 의 효과), pederson-ling-2002-mobile-services-adoption (mobile services 채택 review), sarker-wells-2003-mobile-device-adoption (mobile handheld 채택), wei-2008-mobile-mass-communications (advanced phone 의 content 사용 ↑). MVP 방법론: McCulloch & Rossi (1994) JOE (Bayesian MVP), Boztug & Hildebrandt (2005) SFB WP, Baltas (2004) EJOR. MDS: Baourakis et al. (1996) EJOR. MMS 채택: Hsu et al. (2007) Omega. 기존 phone 채택: Wareham & Levy (2002), Rice & Katz (2003), Biljon & Kotze (2007), Işıklara & Büyüközkan (2007). 한국 mobile 데이터 source: KISDI (2008) Report 08-09, NIPA (2008). TEMEP 내 직접 sibling: 이종수 의 ICT consumer choice 라인 — 같은 Yuri Park 의 An empirical analysis of switching cost in the smartphone market in South Korea 가 7년 뒤 스마트폰 시장의 후속 작업, Complementarity and contextuality in the adoption of information systems 이 information systems 의 complementarity 패턴으로 sibling. 이종수 author page anchor 의 제2기 (도구의 확산) 의 device-content joint adoption 갈래 의 핵심 작업.

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