온·오프라인 사회적 자본에 대한 이용자 특성의 영향 : 소비특성과 온라인네트워크 사용특성을 중심으로 한 군집 및 판별분석 :소비특성과 온라인네트워크 사용특성을 중심으로 한 군집 및 판별분석

차문경; 이희태

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 차문경 (한국방송통신대학) 이희태 (한남대학교)

저널정보: 대한경영학회 대한경영학회지 대한경영학회지 제31권 제5호

발행연도: 2018.5

수록면: 963 - 980 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

온·오프라인 사회적 자본에 대한 이용자 특성의 영향 : 소비특성과 온라인네트워크 사용특성을 중심으로 한 군집 및 판별분석

차문경 , 이희태 대한경영학회지 2018.05 학술저널

부익부 빈익빈, 온라인 셀럽은 오프라인에서도 셀럽 : 온 · 오프라인 사회적 자본에 대한 이용자 특성의 영향 : 소비특성과 온라인네트워크 사용특성을 중심으로 한 군집 및 판별분석

차문경 , 이희태 대한경영학회 학술발표대회 발표논문집 2018.04 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 소비자 특성으로 대변되는 이용자의 특성과 네트워크 능력에 의해 소비자를 유형화하고, 이들이 지닌 두 가지 영역에서의 사회적 자본, 즉 온라인 사회적 자본과 오프라인 사회적 자본의 특성을 살펴보고자하였다. 본 연구는 217명의 응답자에 대한 설문으로 진행되었으며, 크게 두 가지 연구 목적을 지니고 탐색적 연구를 실시하였다.
첫째, 군집분석을 이용하여 소비자특성(독특성추구소비, 순응적소비, 혁신성)과 네트워크 활용경향 (모바일을 통한 온라인 활동 참여수준, 정서적·인지적 SNS 관여도, 온·오프라인 네트워크능력)을 통해 이용자를 군집화하고 이를 다시 판별분석으로 검증하였다. 둘째, 본 연구를 통해 유형화한 3개의 군집(온·오프 만능형, 오프중심형, 온·오프 나홀로형)의 집단적 특징에 따라 이들이 보유한 온·오프라인 사회적 자본의 수준이 상이한지를 ANOVA를 통해 검증하였다. 분석 결과, ‘온·오프 만능형’의 소비자들은 연결적, 결속적 사회자본에 있어서 온라인과 오프라인에 걸쳐 가장 높은 수준의 자본을 보유하고 있으며, 이는 판별분석에서 제시된 바와 같이 혁신성을 바탕으로 한 높은 수준의 SNS 관여도와 순응소비경향, 그리고 네트워크 능력을 두루 지닌 군집이기에 가능한 결과로 해석된다. ‘온·오프 나홀로형’은 온라인과 오프라인에서 모두 낮은 수준의 사회적자본을 보유하고 있었다. 이것은 사회적 자본을 높게 오프라인에서의 대인능력이 낮은 편이고, 순응적 소비성향으로 대변되는 집단주의적 성향이 낮은 것에서 기인하는 것으로 판단할 수 있다. 이들은 상대적으로 오프라인보다 온라인 자본을 약간 높은 수준으로 보유한 것으로 나타났는데, 이는 여타 두 군집이 자신이 지닌 사회적 자본이 온라인보다 오프라인에서 풍부하다고 응답한 것과는 상반되는 결과이다. 이들은 SNS에 대한 높은 관여도를 보이는데 이는 오프라인에서의 낮은 사회적 자본을 상대적으로 보완하려는 온라인에서의 노력으로 해석할 수 있을 것이다. 마지막으로 ‘오프중심형’ 소비자는 낮은 온라인 참여수준과 SNS관여도를 보이기 때문에 온라인 사회적 자본은 낮은 수준이지만, 오프라인에서의 네트워크능력은 높기 때문에 오프라인 사회적 자본은 온·오프 만능형에 뒤지지 않은 수준으로 보유하고 있는 집단으로 확인되었다.
본 연구는 몇 가지 추가분석을 통해 주요 연구결과와 더불어 이론적·실무적 시사점을 제공하였으며, 연구의 한계를 통해 향후 연구에 대한 가능성을 제시하였다.

The purpose of this study is to classify consumers by characteristics of users represented by consumer characteristics and network ability and to examine their social capital portfolio. For this, a survey was performed with 217 respondents to conduct an exploratory study. Firstly, using cluster analysis, consumers were categorized according to consumer characteristics (need for uniqueness, need for conformity, innovativeness) and network usage tendency (online engagement via mobile, emotional/cognitive SNS involvement, online/offline network competency). Users were clustered again and verified by discriminant analysis. Secondly, ANOVA tested whether the level of on-line and off-line social capital differs across clusters.
The main results of this paper are as follows. First, three clusters were derived (On·Off universal, On·Off alone, Off only). As expected, cluster 1 (On·Off universal) consumers have the highest level of social capitals both online and offline in bonding and bridging social capital. This can be interpreted as a result of high level of SNS involvement, network competency, and consumer innovativeness as presented in discriminant analysis. Cluster 2 (On·Off alone) have a low level of social capital both online and offline. This can be attributed to their low network competency, need for conformity, and innovativeness. They have a relatively richer online capital than offline social capital, which is in contrast to the other two clusters’ tendency. Given that they showed high level of emotional SNS involvement, it can be interpreted as online efforts to complement poor social capital offline. Cluster 3 (Off only) consumers showed low online engagement and SNS involvement, even though their network competency is not low. This made their offline social capital is much richer than online social capital.

[그림 본문 참조]
This research provides some theoretical and practical implications. We extended the results of past studies on social capital by classifying consumers through consumer characteristic factors and network use tendency. This provides a strategic viewpoint to the consumer segmentation. We can use social capital retention style to understand consumers and their behaviors, which is difficult to explain by existing criteria such as demographic information. Limitations and future research are also mentioned.

#사회적 자본(결속적 vs. 연결적) #네트워크능력 #독특성추구 #SNS관여도 #혁신성 #Social capital (bonding vs. bridging) #Need for uniqueness #Need for conformity #Network competency #SNS involvement #Innovativeness #Online(via mobile) engagement

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

차문경

소속기관 한국방송통신대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 3 이용수 753

이희태

소속기관 한남대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 사회과학 > 관광학

논문수 20 이용수 3,671

이 논문과 함께 이용한 논문

SNS에 대한 소비가치와 사회적 자본이 소비자만족과 지속이용의도에 미치는 영향

김정숙 , 이승신 가정과삶의질학회 학술발표대회 자료집 2018 .11

유망기술의 정의와 분류 : 특허분석 기반 연구를 중심으로

지정훈 , 이성주 한국경영과학회 학술대회논문집 2019 .04

금융부문에서 블록체인의 수용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 혁신저항 효과의 실증연구

고제욱 , 김종윤 , 김해웅 외 1명 디지털콘텐츠학회논문지 2019 .04

소비자 특성이 기업의 공익활동 인식 및 기업평가에 미치는 영향

이승신 가정과삶의질연구 2019 .03

소비자의 SNS뱅킹 이용시 지각된 위험과 기술적 특성이 SNS를 통한 확산의도에 미치는 영향 : 카카오뱅크 이용자를 중심으로

이예림 , 김학민 e-비즈니스연구 2019 .02

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)