I.Introduction
도전감(perceived challenge)은 어떤 과업을 수행하는 데 필요한 노력의 정도와 연 관되는 개념으로(Shim, Forsythe, & Kwon, 2015), 개인이 어떻게 몰입 경험에 빠지 는지 설명하는 몰입 이론(flow theory)에서 등장한다. Csikszentmihalyi(1991)가 제안한 몰입 이론에 따르 면, 몰입(flow)이란 사람이 어떤 행위에 완전히 빠져 서 다른 어떤 것도 신경 쓰지 않는 상태를 뜻하며, 몰 입 경험 자체가 매우 즐겁기 때문에 많은 노력이 따 르더라도 순수한 동기를 가지고 그 일에 임한다고 한 다. Csikszentmihalyi(1991)는 또한 몰입의 전제 조건 으로, 어렵지만 수행할 가치가 있는 어떤 일과 그 일 을 성취하기 위한 자발적인 노력을 꼽았다. 이는 각 각 도전감과 숙련도(skill)로 개념화할 수 있다. 몰입 을 야기시킬 만한 과업은 어려우면서도 감당할 수 있 어야 하기 때문에, 상당히 높은 수준의 도전감은 몰 입을 경험하기 위한 선행조건이라고 할 수 있다. 일 상 생활(Voelkl & Ellis, 1998), 인간-컴퓨터 상호작용 (Hoffman & Novak, 1996, 2009; Novak, Hoffman, & Yung, 2000), 온라인 학습(Wang & Hsu, 2013), 온라 인 쇼핑(Shim et al., 2015) 등 다양한 맥락의 선행 연 구에서 몰입을 경험하기 위해 높은 도전감이 필요하 다는 것을 공통적으로 언급해왔다.
도전감이 몰입의 중요한 선행 변수라고 원론적으 로 여겨왔음에도 불구하고, 도전감이 몰입에 미치는 영향을 구체적으로 밝힌 선행 연구는 많지 않다. 온 라인 쇼핑에서의 몰입을 다룬 다수의 선행 연구들은 몰입을 이끄는 또 다른 새로운 선행 변수를 찾으려는 경향이 강하며, 도전감이 쇼핑 웹사이트에서의 몰입 에 영향을 미치는지 검증하는 데에는 상대적으로 소 홀하다. 예를 들어, Fan, Lee, and Kim(2013)은 웹사 이트의 질(website quality)을 구성하는 차원 중 편의 성(convenience)과 상호작용성(interactivity)이 몰입을 경험하는 데 영향을 준다고 밝혔다. 또, 다른 몰입의 선행 변수로는 지각된 사용편의성(perceived ease of use), 지각된 유용성(perceived usefulness), 그리고 조 절적합성(regulatory fit)이 있으며(Hsu, Wu, & Chen, 2013), 웹의 환경적 특성들(Guo & Poole, 2009; Lee & Rhee, 2014; Nah, Eschenbrenner, & DeWester, 2011) 이나 인지욕구(need for cognition) 및 기분(mood) (Li & Browne, 2006)도 온라인 쇼핑에서의 몰입을 이끄 는 선행 변수로 확인되었다. 반면, 도전감은 이러한 선행 연구의 연구 모형에 포함되지 않았기 때문에, 몰 입 이론에서 제안한 도전감과 몰입 간 관계가 선행 연 구의 결과로 지지된다고 말하기 어렵다.
온라인 쇼핑의 맥락에서 도전감의 어떤 측면이 몰 입에 영향을 미치는지 구체적으로 밝힌 선행 연구가 부족한 이유는 온라인 쇼핑에서의 도전감을 측정할 만한 적합한 척도가 없었기 때문일 수도 있다. 연구 모형에 도전감을 포함시킨 선행 연구들을 살펴보면, Novak et al.(2000)이 개발한 척도를 채택하여 사용하 는 경우가 대부분이다(e.g., Rose, Clark, Samouel, & Hair, 2012; Shim et al., 2015). 그러나 이 척도는 온 라인 경험의 맥락에서 개발되었다는 점에서 온라인 쇼핑에서의 도전감을 측정하는 데 다소 맞지 않을 수 도 있다. 온라인 경험은 온라인 쇼핑보다는 더 일반 적인 맥락으로, 쇼핑 웹사이트에서의 경험뿐만 아니 라, 개인이 운영하는 웹사이트, 사교를 위한 웹사이트, 검색 웹사이트, 은행 웹사이트, 그 외의 다양한 사업 용 웹사이트 등 온라인 환경에서 얻을 수 있는 모든 종류의 경험을 포함하기 때문이다. 따라서 Novak et al.(2000)이 개발한 척도를 가지고 온라인 쇼핑으로 연구의 맥락을 좁혀서 사용한다면 몰입 이론을 완전 히 지지하는 데 실패하는 결과를 불러일으킬 수 있 다. 예를 들어, 온라인 쇼핑에서의 소비자 경험을 연구 한 Rose et al.(2012)의 연구에서는 Novak et al.(2000) 의 척도를 활용하여 숙련도와 도전감을 측정하였는 데, 그 결과 도전감만이 몰입에 영향을 미치고, 숙련도 및 숙련도-도전감 간 상호작용은 영향력이 유의하지 않은 것으로 나타나, 몰입 이론을 부분적으로 지지할 수밖에 없었다.
나아가, 과업의 세부사항에 따라 도전감이 다르게 지각될 수도 있기 때문에 온라인 쇼핑에서의 도전감 은 다차원적으로 측정되어야 할 필요가 있다. 숙련도 와 도전감을 측정하는 두 가지 다른 방법을 비교한 선 행 연구에 의하면, 숙련도와 도전감이 행위(activity) 에 초점을 맞추어 측정되었을 때가 주의(attention)에 초점을 맞추어 측정되었을 때보다 몰입 이론을 잘 지 지하는 것으로 나타났다(Voelkl & Ellis, 1998). 과업 의 행위에 대한 도전감이 몰입 이론을 지지한다면, 온 라인 쇼핑 시 도전감의 척도 역시 온라인 쇼핑 행위의 세부사항을 포괄하여 다차원적으로 반영해야 한다. 예를 들어 소비자가 쇼핑 웹사이트에서 어떤 종류의 제품을 탐색하고 있느냐, 즉 쇼핑하는 제품의 범주에 따라 도전감이 대체로 낮을 수도 있고, 높을 수도 있 다. 특히, 패션 제품은 온라인 쇼핑 시 제품에 대한 불 확실성이 높기 때문에(Yu, Lee, & Damhorst, 2012) 소 비자들은 다른 제품군에 비해 패션 제품의 온라인 쇼 핑 행위에서 상대적으로 높은 도전감을 지각할 수 있 다. 따라서 제품의 특성과 관련한 도전감이 하나의 차 원으로 부상할 수 있다. 비슷한 맥락으로, Shim et al. (2015)은 패션 제품의 온라인 쇼핑에 대한 도전감을 측정하기 위해 Novak et al.(2000)의 단차원적 척도를 사용하는 것은 한계가 있다고 지적하였다. 이는 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 도전감을 측정하기 위한 다차 원적 척도 개발이 필요하다는 주장에 무게를 실어준다.
본 연구의 목적은 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 소 비자가 지각할 수 있는 도전감을 측정하기 위한 다차 원적 척도를 개발하는 것이다. 이를 위한 세부적인 연구 목표는 다음과 같다. 첫째, 소비자들이 쇼핑 웹 사이트에서 패션 제품을 탐색할 때 느낄 수 있는 도 전감에 대해 질적으로 탐색하여 도전감의 차원을 밝 힌다. 둘째, 각 도전감 차원을 반영하여 측정 문항을 생성하고 정제한다. 셋째, 개발된 도전감 척도에 대한 타당성 및 신뢰성을 검증한다. 다차원적 도전감 척도 는 패션 제품의 온라인 쇼핑에서 느낄 수 있는 도전 감의 다양한 측면을 반영하기 때문에, 보다 구체적이 고 통찰력 있는 조언을 관련 학계와 산업에 제공하는 데 기여할 것이다.
II.Literature Review
온라인 쇼핑 시 도전감의 다차원적 척도를 개발하 기 위해, 먼저 도전감과 관련한 선행 연구들을 검토하 여 도전감 차원의 이론적 근거를 확인하였다. 도전감 의 개념이 소개된 몰입 이론에서는 숙련도와 도전감 의 높고 낮은 수준에 따라 무관심, 지루함, 걱정, 몰입 의 4가지 유형으로 분화된다고 하였다(Csikszentmihalyi, 1991). 그러나 이러한 유형은 과업을 수행하면 서 겪는 경험의 유형이지 도전감의 차원이라고는 보 기 어렵다. 따라서 몰입 이론에서의 도전감은 낮거나 높은 수준의 단차원적 개념으로 볼 수 있으며, 도전감 을 다루는 대부분의 선행 연구에서는 이러한 단차원 적 개념을 채택해왔다(e.g., Novak et al., 2000; Wang & Hsiao, 2012).
그러나 도전감을 단순히 과업 수행에 대한 어려움 으로 치부하기에는 다면적 측면이 있다. 어려운 과업 을 수행하기 위해 목표를 높게 설정하는 것은 오히려 노력을 이끌고 열정을 돋울 수 있기 때문이다(Locke & Latham, 2002). 즉, 도전감은 부정적 측면뿐 아니 라, 긍정적 측면도 동시에 가지고 있다고 할 수 있다. 최근의 연구에서도 도전감의 차원이 다양하게 존재할 수 있으며, 그 중 일부 차원만 몰입에 이르는 데 긍정 적인 역할을 할 수 있다고 제안하였다(Shim, 2016).
도전감이 발현되는 과정은 소비자의 구매 의사 결 정 시 정보 처리 과정에서 엿볼 수 있다. 소비자들은 구매 의사 결정의 필요성을 인식하면, 자동적으로 결 정에 도움이 될 만한 내부 지식을 탐색하고, 부족 시 외부 정보를 추가적으로 탐색한다(Locke & Latham, 2002; Solomon, 2014). 이 때 내부 지식에 문제가 있 거나, 외부 정보에 문제가 있어 결정을 내리는 데 필요 한 정보가 충분히 쌓이지 않으면 소비자는 구매를 꺼 린다는 결과가 선행 연구를 통해 반복적으로 나타났다.
먼저 내부 지식의 부족은 소비자가 높은 수준의 위 험(risk)을 지각하도록 하여 구매를 저해할 수 있다 (Nepomuceno, Laroche, & Richard, 2014). 특히 패션 제품은 시각, 촉각, 시착과 관련한 위험이 높은 제품 군이기 때문에(Yu et al., 2012), 제품 특성에 대한 내 부 지식 수준은 도전감과 밀접한 연관이 있을 것으로 보인다. 아울러, 온라인 쇼핑에 대한 사전 경험 역시 소비자의 온라인 쇼핑 행동에 중요한 역할을 한다(Lian & Yen, 2013; Román & Riquelme, 2014). 굳이 온라 인 쇼핑 경험이 아니더라도 일반적인 인터넷 사용 경 험이 온라인 쇼핑을 촉진시킨다는 선행 연구 결과도 있다(Varma Citrin, Sprott, Silverman, & Stem, 2000). 내부 지식 중에서도 특히, 제품에 대한 지식과 온라 인 쇼핑에 대한 사전 경험이 소비자의 구매 행동에 영 향을 미친다는 점은 이들이 도전감의 발현에도 관여 할 수 있다는 것을 시사한다.
외부 정보 탐색과 관련하여 나타날 수 있는 도전감 도 마찬가지로, 제품과 관련한 정보와 쇼핑 웹사이트 에서의 탐색 경험이라는 두 측면으로 나누어 살펴볼 수 있다. 외부 정보의 양이 지나치게 많거나 정보의 내용이 유사하거나 모호할 때 소비자 혼란(consumer confusion)이 야기되는데(Schweizer, Kotouc, & Wagner, 2006; Walsh & Mitchell, 2010; Mitchell, Walsh, & Yamin, 2005), 이는 다시 제품 혼란과 프로모션 혼 란 등으로 구분될 수 있다. 제품 혼란은 제품의 선택지 가 너무 많거나 제품들간 유사도가 높을 때 외부 정보 의 양이 증가하여 구매 의사 결정을 방해하는 것이다 (Mitchell & Papavassiliou, 1999). 특히 패션 제품은 제품 구색이 다양하여 선택의 폭이 넓다는 특징이 있 으므로(Park, Kim, Funches, & Foxx, 2012) 쇼핑 웹 사이트에서 얻을 수 있는 제품 정보에 따라 도전감이 결정될 수 있다. 한편, 프로모션 혼란은 유통업자가 소비자에게 정보를 모호하거나, 잘못 전달하여 구매 의사 결정을 방해하는 것이다. 즉, 쇼핑 웹사이트에서 정보가 전달되는 방법에 따라 도전감이 달라질 수 있 다. 웹사이트가 사용하기 편하고 충분한 정보를 제공 한다면 소비자의 지각된 위험을 낮추고, 온라인 쇼핑 을 촉진시킨다는 실증적 연구 결과가 이를 뒷받침한다 (Gao, Zhang, Wang, & Ba, 2012; Pappas, 2015).
선행 연구 검토를 토대로, 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 소비자는 내부 지식과 외부 정보에 따라 도전감을 지각할 것으로 보인다. 내부 지식은 제품 지식과 온라 인 쇼핑 사전 경험으로, 외부 정보는 제품 정보와 쇼 핑 웹사이트에서의 탐색 경험으로 구체화시킬 수 있 다. 이론적 근거에 의해 도출된 4가지 기준 차원이 실 제로도 검증되는지 확인하기 위해, 수정된 척도 개발 과정에 의거하여(Baldus, Voorhees, & Calantone, 2015; Churchill, 1979; Gerbing & Anderson, 1988) 이후 연 구를 진행하였다. 이어지는 장에서는 척도 개발 과정 의 각 단계를 포함한 두 연구에 대해 기술한다. 연구 1은 질적 연구로 선행 연구 검토 결과, 나타난 이론적 차원들을 실제로 추출하기 위해 도전감의 측정 문항 을 생성하고 정제한다. 연구 2는 양적 연구로, 연구 1 에서 개발된 측정 문항들을 계속 정제하여 타당성과 신뢰성의 기준을 충족시키는 최종 척도를 개발한다.
III.Study 1: Item Generation and Purification
1.Methods
연구 1의 목표는 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 도전 감의 차원을 반영하는 구체적인 측정 문항을 생성하 고, 안면 타당도(face validity)를 충족하는 적합한 측정 문항을 선택하는 것이다. 도전감의 차원성(dimensionality) 을 통합적으로 설명할 수 있는 선행 연구가 거의 없어 측정 문항을 생성하기 위한 이론적인 근거가 부 족하기 때문에, 이를 보완하고자 개방적 질문을 활용 한 설문을 통해 질적 연구가 수행되었다.
설문 대상은 온라인 쇼핑 경험이 풍부한 대학생을 대상으로 미국 동남부의 대규모 4년제 대학에서 편의 표본추출법에 의해 모집하였다. 패션 관련 강좌의 수 강생을 대상으로 “패션 제품을 온라인 쇼핑할 때 어 떤 점에서 도전적이라고 느꼈습니까?”를 묻는 설문지 를 배부하여 199개의 응답을 수집하였다. 응답자의 나 이는 평균 20.3세로, 대부분이 여학생(85.4%)이었다. 3학년(48.2%)의 비중이 가장 높았으며, 이어서 2학년 (27.1%), 1학년(14.6%), 4학년(9.0%), 대학원생(1.0%)의 순으로 높은 비중을 보였다. 이 중 “도전적인 점이 전 혀 없다”는 응답과 불성실한 응답을 제외하고, 총 190 개의 응답이 내용 분석(content analysis)에 사용되었다.
내용 분석법을 훈련 받은 2명의 평가자(coder)가 독 립적으로 응답을 읽고, 내용이 유사한 문항들끼리 나 열하면서 반복되는 주제(theme)를 도출하는 방식으로 분류하였다. 평가자간 신뢰도(inter-coder reliability)는 .897로 .7이 넘지 않아 신뢰성이 확립되었으며(Miles & Huberman, 1994), 평가자 간 의견이 불일치한 부분은 대면 토의를 통해 의견을 조정하였다. 이 때, 하나의 응답이 여러 개의 주제를 포괄하는 경우는 각 주제에 해당하는 부분을 발췌하여 분류하였다. 이에 따라 분 석에 사용된 총 자료의 수는 271개로 늘어났고, 각 주제별 자료의 빈도를 계산하여 특정 도전감 주제가 얼마나 자주 언급되었는지 살펴보았다.
이어서 전문가 평가(expert review)를 통해 안면 타 당도를 확인하였다. 패션 상품학 분야로 대학원 이상 의 고등교육을 받은 전문가 2인과 온라인 쇼핑을 통 해 패션 제품을 구매한 경험이 있는 소비자 4인으로 구성된 6인의 심사 위원단이 편의표본추출법으로 모 집되었다. 이들은 대면 토론을 통해 도전감의 차원성 과 각 도전감 주제의 정의를 검토하고, 중복되는 자 료를 삭제하여 각 차원(주제)을 대표하는 26개 문구 를 선택하였다. 연구자는 심사 위원단의 의견을 토대 로 문구를 정제하고(Churchill, 1979), 일관된 문체를 갖도록 수정하여 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 도전감 을 측정할 수 있는 총 26개 문항을 개발하였다.
2.Results and Discussion
내용 분석 및 전문가 평가 결과, 패션 제품의 온라 인 쇼핑 시 도전감을 측정하기 위한 총 26개의 문항이 개발되었다. 구체적으로, 제품 지식(product knowledge) 차원에 대한 7개 문항, 사전 경험(previous experience) 차원에 대한 6개 문항, 웹사이트 기능성(website functionality) 차원에 대한 6개 문항, 제품 가용성(product availability) 차원에 대한 7개 문항이 다차원적 도전 감 척도를 구성하였다. 이 4개 차원은 모두 선행 연구 검토 결과와 일관성을 보였다. 즉, 제품 지식과 사전 경험 차원은 내부 지식 중 제품 지식과 온라인 쇼핑 에 대한 사전 경험에 각각 해당하며, 웹사이트 기능 성과 제품 가용성은 외부 정보 중 쇼핑 웹사이트에서 의 탐색 경험과 제품 정보에 각각 해당한다. 언급 빈 도로는 제품 지식, 사전 경험, 웹사이트 기능성이 모 두 높게 나타난 반면, 제품 가용성은 상대적으로 낮 은 양상을 보였다. 각 도전감 차원의 정의와 빈도, 대 표적인 인용구는 <Table 1>에 제시하였다.
IV.Study 2: Item Refinement and Scale Validation
1.Methods
연구 2의 목표는 연구 1에서 정제된 측정 문항들 은 추가적으로 정제하고 요인 구조를 확인한 후 최종 척도의 타당성을 검증하는 것이다. 이러한 목표를 달 성하기 위해, 온라인 쇼핑 과업과 설문지로 구성된 설 문 조사를 설계하였다. 설문 대상으로, 시장 조사 회 사의 패널에서 미국 성인 소비자 표본을 새로이 추출 하였다. 설문 대상자 중 일부는 선별 질문에서 요구 하는 조건을 충족시키지 못하여 본격적인 설문을 시 작하기 전에 제외되었다. 선별 질문에서 요구한 조건 은 20세에서 34세 사이의 여성으로 사전에 패션 제품 을 온라인 쇼핑한 경험이 있어야 하는 것이다. 설문 대상자의 연령과 성별을 20세에서 34세 사이의 여성 으로 제한한 이유는 설문 중 수행해야 하는 온라인 쇼핑 과업에서 자극물 브랜드의 목표 시장과 설문 응 답자들이 부합해야 하기 때문이다.
온라인 쇼핑 과업은 설문 응답자들에게 특정 패션 브랜드의 쇼핑 웹사이트를 방문하여 사고 싶은 제품 을 하나 고르라고 요구하였다. 도전감은 과업의 세부 사항에 따라 달라질 수 있기 때문에(Voelkl & Ellis, 1998), 추가적으로 설문 응답자들에게 몇 가지 조건 을 맞추어 과업을 수행해 달라고 세부사항을 제시하 였다. 구체적으로, 50달러의 예산 안에서 사고 싶은 티 셔츠를 찾되, 자신이 이미 가지고 있는 다른 옷에 잘 어울릴 법한 디자인을 고르라고 지시하였다. 이렇게 과업의 세부사항을 제시함으로써 설문 응답자가 높 은 수준의 도전감을 느껴 몰입 상태를 경험하도록 자 극할 수 있다. 과업에서 탐색할 쇼핑 웹사이트로, 10 개의 패션 브랜드 중 하나의 쇼핑 웹사이트가 응답자 에게 무작위로 할당되었다. 이 10개의 브랜드는 패션 마케팅 분야의 전문가 3인이 선별한 것으로, 응답자 특성과 유사한 시장을 목표로 하고 있는지(i.e., 젊은 여성 소비자), 목표 소비자들에게 인지도가 높은지, 쇼핑 웹사이트에 50달러 이하의 티셔츠 제품을 상당 수 보유하고 있는지의 3가지 선별 기준을 고려하였다. 이러한 쇼핑 웹사이트의 무작위 할당은 연구 결과가 편향될 가능성을 최소화하기 위해 고안되었으며, 통 제하지 못한 공변수의 영향력을 분산시키는 효과가 있다. 즉, 특정 브랜드의 쇼핑 웹사이트에서 패션 제 품을 탐색하는 경험에는 브랜드와 관련한 공변수(e.g., 브랜드 경험이나 브랜드에 대한 사전 지식)가 도전감 이나 몰입에 영향을 미칠 수 있으므로, 여러 개의 브 랜드 자극물 중 하나에 무작위 할당하여 브랜드 특성 에서 기인하는 예상치 못한 효과를 상쇄시키는 것이 다. 이렇게 무작위 추출법으로 공변수의 영향을 분산 시키는 것은 공분산분석 등 통계적 분석 방법을 통해 공변수에 의한 편향을 바로잡는 것보다 더 바람직하 다(Suresh, 2011).
설문지에는 본 연구에서 새롭게 개발된 도전감 척 도뿐 아니라, 선행 연구에서 사용된 기존의 도전감 척 도와 몰입 척도도 포함시켰다. 도전감의 기존 척도는 웹 탐색 중 느낄 수 있는 도전감을 4개 문항으로 측정 할 수 있는 단차원적 척도로(Novak et al., 2000), 본 연구에서 새롭게 개발하는 다차원적 척도와 문항이 중복되지 않는다. 단차원인 도전감의 기존 척도를 병 용한 이유는 높은 수준의 도전감을 나타내는 응답만 을 거르기 위해서이다. 즉, 도전감을 단차원으로 측정 후 평균 점수를 산출하여, 그 중간값을 기준으로 높 은 도전감과 낮은 도전감의 두 집단으로 자료를 분리 하고, 낮은 도전감 집단은 이후 분석에서 제외시키는 것이다. 중간값 기준 분리(median-split) 방법을 통해, 높은 도전감 집단에 소속한 모든 응답자들은 설문 중 간에 주어진 온라인 쇼핑 과업에서 정말로 도전 의식 을 느꼈다는 것을 확인할 수 있다. 아울러, 몰입의 기 존 척도를 포함시킨 이유는 Csikszentmihalyi(1991)의 몰입 이론에서 제안한 도전감과 몰입 간의 관계를 검 증하여 새롭게 개발된 도전감 척도의 예측타당성을 확 인하기 위해서이다. 여러 선행 연구들로부터 수집된 측정 문항들을 가지고(Guo & Poole, 2009; Jackson & Marsh, 1996; Klein, 2003; Webster, Trevino, & Ryan, 1993) 패션 제품의 온라인 쇼핑 맥락에 맞게 수정된 (Shim et al., 2015) 23개 문항의 몰입 척도가 채택되 었다. 설문지의 모든 문항은 1점(매우 동의하지 않음) 부터 7점(매우 동의함)까지의 7점 리커트 척도로 측 정되었다.
선별 질문을 모두 통과한 설문 응답자에게는 먼저 온라인 쇼핑 과업에 대한 안내문을 제시하였다. 이 안 내문을 통해 응답자가 할당된 쇼핑 웹사이트로 이동 할 수 있는 URL을 누르고, 그 웹사이트에서 자신이 사 고 싶은 패션 제품을 고르도록 지시하였다. 이 때 앞 서 제시한 과업의 세부사항을 고려하여 제품을 선택 할 것을 함께 요구하였다. 온라인 쇼핑 과업을 수행한 후에는 설문 웹사이트로 돌아와서 선택한 제품의 종 류, 색상, 사이즈, 가격 등에 대해 상세히 묘사하도록 하였다. 선택한 제품에 대해 성실하고 자세하게 묘사 했다면, 응답자가 주어진 과업을 정직하게 수행한 것 으로 간주하였다. 온라인 쇼핑 과업에서 얻은 생생한 경험을 토대로, 응답자는 도전감 및 몰입의 측정 문 항들에 응답하였다. 도전감이 몰입과 함께 온라인 쇼 핑 과업 이후에 측정된 이유는 과업 전에 측정된 도 전감보다 과업 후에 측정된 도전감이 몰입 이론을 잘 뒷받침하기 때문이다(Shim & Kwon, 2016).
총 657개의 완성된 설문지가 회수되었다. 이 중, 157개의 응답은 리커트 척도에 한 번호로만 응답하거 나 온라인 쇼핑 과업에서 선택한 제품을 묘사하라는 필수 질문에 대해 불명확하게 응답하였다. 따라서 이 러한 불성실한 응답은 분석 결과의 질을 향상시키기 위해 분석에서 제외되었다. 추가적으로, 낮은 도전감 집단에 속한 232개의 응답도 분석에서 제외되었다. 이들은 단차원적 도전감 척도의 평균값이 전체 평균 값들의 중간값보다 작아서 낮은 도전감 집단으로 분 류되었으며, 자세한 제외 과정은 결과 및 토론 부분에 이어서 제시하고 있다. 결과적으로 총 268개의 높은 도전감 집단에 속한 응답이 이후 분석에 활용되었다.
교차타당성(cross-validation) 검증의 목적으로, 이 268개의 자료는 다시 두 개의 세분화된 자료로 분리 되었다. 전체 자료에서 약 50%를 무작위로 추출하는 방법을 통해, 하나의 자료(n=130)는 탐색적 요인 분석 (exploratory factor analysis, EFA)에 사용되었고, 또 다른 자료(n=138)는 확인적 요인 분석(confirmatory factor analysis, CFA)에 사용되었다. EFA의 목적은 잠 재적인 요인 구조를 확인하고, 새롭게 개발된 도전감 의 본래 변량을 최대한 보전하면서 측정 문항 수를 줄 이는 것이다(Conway & Huffcutt, 2003). 반면, CFA 의 목적은 EFA에서 확인한 요인 구조를 검증하고, 새 롭게 개발된 도전감 척도의 차원성을 확인하는 것이 다(Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010). EFA와 CFA 의 결과를 토대로, 수렴타당성(convergent validity)과 판별타당성(discriminant validity)의 기준을 충족시킬 때까지 도전감 척도는 계속해서 정제되었다. 수렴타당 성은 평균 분산 추출(average variance extracted, AVE) 을 통해 판단하였고, 판별타당성은 AVE의 제곱근과 다른 구성개념들 간의 상관 계수 절대값을 비교하여 판단하였다(Fornell & Larcker, 1981). 척도의 신뢰성 은 크론바흐 알파(Cronbach’s alpha)와 합성신뢰도 (composite reliability)를 기준으로 판단하였다(Fornell & Larcker, 1981; Nunnally, 1978). 나아가, 최종 도전 감 척도를 몰입 이론에 적용함으로써 예측타당성(predictive validity)을 검증하였다. 이를 위해 구조방적식 모형(structural equation modeling, SEM)을 실시하여, 몰입 이론에서 제안한대로(Csikszentmihalyi, 1991) 도 전감이 몰입의 선행변수로서 몰입에 유의한 영향을 미치는지 살펴보았다.
2.Results and Discussion
1)Exploratory factor analysis
다차원적 도전감 척도에 대한 EFA 이전에, 단차원 적 도전감 척도에 대한 EFA를 선행하여 전체 자료를 높은 도전감 집단과 낮은 도전감 집단으로 나누는 데 활용하였다. 먼저, 단차원적 도전감을 측정한 자료가 EFA 수행에 적합한지 알아보기 위해 카이저-메이어-올킨(Kaiser-Meyer-Olkin, KMO)의 표본적합도(measure of sampling adequacy)와 바틀렛 검정(Bartlett's test)을 실시하였다. 그 결과, KMO의 표본적합도는 .710로 나타나 .6 이상의 기준을 충족하였으므로(Kaiser, 1974) 양호한 것으로 보인다. 바틀렛 검정 결과도 유의한 것으로 나타나(χ2(6)=675.184, p<.001) 모상관 행렬이 단위행렬이 아닌 것으로 판단하고 EFA를 계 속 진행하였다. 최대우도법(maximum likelihood)과 프 로맥스 회전(Promax rotation)을 사용하여 EFA를 실 시한 결과, 단차원적 도전감의 4개 문항을 예상했던 대로 단일 요인으로 묶였으며, 이 요인의 아이겐값(eigen value)는 2.479이고, 누적 분산 비율(cumulative % of variance)은 50%로 나타났다. 4개 문항에 대한 크 론바흐 알파값은 .795로 .7 이상의 기준을 충족하였으 므로 내적 일관성을 갖추었다고 판단하였다. 이에 따 라 4개 문항의 평균값을 도전감 점수로 환산하였으며, 전체 평균값들의 중간값(3.75)을 기준으로 이보다 낮 은 도전감 점수를 가진 응답들을 낮은 도전감 집단으 로 분류하여 이후 분석에서 제외시켰다. 평균 이상의 도전감을 느꼈다고 응답한 자료들만 다차원적 도전감 척도의 검증에 활용하여 자료의 질을 향상시켰기 때 문에, 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 도전감에 대한 차 원성을 보다 명확하게 밝힐 수 있다.
앞서 제시한 분석 과정과 마찬가지로, 26개의 문항 으로 다차원적 도전감을 측정한 자료가 요인타당성 (factorability)을 충족시키는지 검증하기 위하여, KMO 의 표본적합도와 바틀렛 검정을 선행하였다. 그 결과, KMO의 표본적합도는 .928이고, 바틀렛 검정 결과도 유의한 것으로 나타나(χ2(325)=3,815.135, p<.001), 자 료가 EFA 수행에 적합하다고 판단하였다. 최대우도 법과 프로맥스 회전을 사용하여 EFA를 실시한 결과, 아이겐값 1 이상인 4개 요인을 26개의 측정 문항으로 부터 추출하였다. 이 4개 요인의 누적 분산 비율은 70%로 나타났다. 요인 1에는 대체로 사전 경험 문항 들이 적재되었고, 요인 3은 제품 지식 문항들로만 구 성되어 이들은 개념을 잘 구성하고 있는 것으로 보인 다. 그러나 요인 2와 요인 4는 추가적인 문항의 정제 가 필요하다고 판단하였다. 요인 2에는 과반수 이상 의 웹사이트 기능성 문항들과 제품 가용성 문항들이 함께 적재되었으며, 요인 4는 오직 2개의 제품 가용 성 문항들로만 구성되었기 때문이다.
문항의 선별 과정은 3가지 기준을 근거로 진행되 어, 이론적 근거가 있는지, 주적재치(primary factor loading)가 .5 이상인지, 부적재치(cross-loading)가 .3 이상인 문항은 없는지에 대해 살펴보았다(Hair et al., 2010). 몇 차례의 EFA를 실시한 결과, 총 7개의 측정 문항을 탈락시켜 요인 구조를 강화하였다. 첫 번째 EFA 수행 후 2개 문항을 탈락시켰는데, 이들은 위의 3가지 기준을 아무것도 충족하지 못하였기 때문에 우 선적으로 제외되었다. 구체적으로, 제품 지식 문항인 “This task challenged me because it was hard to find an appropriate key word for searching the product that I was looking for”와 제품 가용성 문항인 “This task challenged me because it was hard to find a product that met the requirements”이 이론적으로 관련 없는 요 인에 .5 이하의 주적재치를 보였으며, 이론적으로 관 련 있는 요인에는 .3 이상의 부적재치를 보였기 때문 에 탈락하였다. 이어지는 EFA에서도 이와 같이 5개 측정 문항이 추가적으로 탈락하였다. 3개의 제품 가용 성 문항은(i.e., “This task challenged me because there were too many products that I would like to select,” “This task challenged me because the product I wanted to buy was out of stock,” and “this task challenged me because It was hard to find a product that I liked”) 어떠한 요인에도 .5 이상의 요인적 재치를 보이지 않 아서 탈락하였으며, “This task challenged me because it was hard to navigate the brand’s website” 문항은 이론적으로 관련 없는 요인에 .3 이상의 부적재치를 보여서 제외되었다. 마지막으로 “This task challenged me because the sizes might not fit me” 문항은 이론 적으로 관련 있는 요인에 적재되긴 하였으나, 그 적재 치가 .5 이하로 약하게 나타났고, 문항 선별 과정 내 내 요인적재치가 .5 이상으로 증가하지 않아 최종 선 정에서 탈락하였다. 결과적으로 19개의 문항이 도전 감 척도에 잔류하였다.
최종 19개의 측정 문항을 가지고 최대우도법과 프 로맥스 회전을 사용한 EFA를 실시하여 도전감의 차 원을 확인하였다. 그 결과, 3개 요인이 도전감의 차원 으로 추출되었으며, 이들은 전체 분산의 71%를 설명 하였다. 최종 EFA 결과는 <Table 2>에서 확인할 수 있다. 모든 측정 문항들은 .5 이상의 주적재치와 .3 미 만의 부적재치를 가지고 있어, 단순 명료한 요인 구 조를 보여주었다.
또한 각각의 요인을 지지하는 이론적 근거를 확보 했기 때문에, 이 3요인 해법을 도전감 척도로 채택하 기에 정당하다. 제품 가용성 문항들을 제외한 나머지 문항들은 이론적으로 의도된 요인에 적재되었다. 첫 째, 6개의 사전 경험 문항들은 요인 1에 적재되었는 데, 요인 1은 일반적인 온라인 쇼핑에 대한 경험 부족 에서 느낄 수 있는 도전감을 설명하기 때문에 ‘전자 상거래 도전감(E-Commerce Challenge)’이라고 명명 하였다. 둘째, 5개의 웹사이트 기능성 문항들과 3개의 제품 가용성 문항들은 요인 2에 함께 적재되었다. 원 래 제품 가용성 문항들 중 과반수가 EFA 시행 도중 삭제되었고, 남은 3개 문항들이 웹사이트 기능성 문 항들과 함께 하나의 요인으로 묶인 것이다. 요인 2는 유통업자가 쇼핑 웹사이트 상에서 제공하는 제품이 나 서비스의 수준 때문에 느낄 수 있는 도전감을 설 명하기 때문에 ‘유통업자 도전감(Retailer Challenge)’ 이라고 명명하였다. 마지막으로, 5개의 제품 지식 문 항들은 요인 3에 적재되었으며, 이는 제품에 대한 지 식 부족 때문에 느낄 수 있는 도전감을 설명하므로 ‘제품 도전감(Product Challenge)’으로 명명하였다.
전체 19개의 측정 문항에 대한 크론바흐 알파값은 .967로 나타나, .7 이상으로 척도의 신뢰성을 확보하 였다. 각 요인에 대한 크론바흐 알파값 역시 모두 .7 이상으로 나타나 내적 일관성을 입증하였다. 구체적 으로, 전자상거래 도전감 요인은 .967, 유통업자 도전 감 요인은 .939, 제품 도전감 요인은 .884의 크론바흐 알파값을 산출하였다. 따라서 최종 19개의 측정 문항 으로 구성된 3요인 해법이 이후 타당성 및 신뢰성 검 증에 사용되었다.
2)Confirmatory factor analysis
EFA로 추출된 3요인 구조로 모형을 설계한 후, 모 형이 실제 자료에 부합할 때까지 반복적으로 CFA를 수행하면서 모형의 적합도를 나쁘게 하는 측정 문항 을 제외하였다. 이 때 모수 추정 방법은 최대우도법을 사용하였다. 모형의 적합도를 평가하기 위한 적합도 지수로 TLI(Tucker-Lewis Index), CFI(Comparative Fit Index), 그리고 RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)값을 중심으로 참고하였다. 이들은 표 본 크기에 상대적으로 덜 민감하고 모형의 간명성을 잘 반영할 뿐 아니라, 선행 연구에서 제안하는 해석 기 준이 존재하기 때문에(Hu & Bentler, 1999) 적절하다 고 판단하였다. 권장되는 해석 기준은 CFI와 TLI가 모 두 .95 이상이어야 하며, RMSEA는 .06 이하여야 모형 이 자료에 적합하다고 판단할 수 있으나(Hu & Bentler, 1999) .10 이하라면 나쁘지 않은 적합도라고 할 수 있 다(Kline, 2016). 카이제곱 검정은 표본 수가 커질수 록 모형이 적합하지 않을 가능성이 급격하게 증가하 기 때문에(Marsh, Hau, & Wen, 2004) 모형의 적합도 를 판단하는 데 고려하지 않았다.
1차 CFA 실시 결과, TLI 및 CFI<.95, RMSEA>.10의 값을 보여 모형이 자료에 적합하다고 보기 어려웠다 (χ2(149)=492.531, p<.001; GFI=.740; AGFI=.669; TLI=.832; CFI=.853; RMSEA=.130). 구성개념의 단 일차원성(uni-dimensionality)을 저해하는 문항을 삭제 하여 전체적인 모형 적합도를 개선하기 위해 각 문항 의 표준화 추정치와 표준화된 잔차를 검토하였다(Gerbing & Anderson, 1988). 그 결과, 유통업자 도전감의 잠재변수에 적재되어 있던 “This task challenged me because there was not enough product choices” 문항 이 다른 문항들보다 낮은 표준화 추정치(.582)를 나타 냈으며, 표준화된 잔차 역시 상대적으로 큰 경향을 보 였다. 또한, 이 문항은 원래 제품 가용성을 반영하기 위한 문항으로 개발되었으나, 척도가 정제되는 과정 에서 웹사이트 기능성 문항들과 함께 하나의 잠재변 수에 적재되었기 때문에, 구성개념의 단일차원성을 저 해할 수 있다고 판단하여 모형에서 제외되었다.
2차 CFA 실시 후에도 모형 적합도는 크게 개선되지 않았다(χ2(132)=457.954, p<.001; GFI=.748; AGFI= .674; TLI=.834; CFI=.857; RMSEA=.134). 모든 문항 의 표준화 추정치가 .60 이상의 높은 값을 보였기 때 문에, 문항을 삭제하는 대신 수정 지수(modification index)를 활용하여 모형 적합도의 카이제곱값을 감소 시키고자 하였다. 따라서 공분산 수정 지수가 20 이 상의 높은 수치를 보인 오차들 간 공분산을 연결시켰 다. 이 때 모형의 요인 구조를 최대한 훼손하지 않기 위해, 동일한 잠재변수에 적재하는 측정치의 오차들 끼리만 공분산을 연결시키고, 잠재변수가 상이한 경 우 수정 지수가 크더라도 모형을 수정하지 않았다. 그 결과 3개의 오차 공분산이 추가되었다.
3차 CFA 실시 결과, 모형적합도가 상당히 개선되었 다(χ2(129)=243.192, p<.001; GFI=.841; AGFI=.789; TLI=.940; CFI=.950; RMSEA=.080). CFI는 권장값인 .95 이상을 충족하였으며, TLI는 권장값인 .95 이상은 아니었지만 상당히 근접한 수치를 보였다. 그러나 RMSEA는 여전히 권장값인 .06보다 높게 나타났다. 유통 업자 도전감의 잠재변수에 적재되어 있던 “This task challenged me because the product that I would like to select had a high price” 문항의 표준화 추정치가 .582로 낮게 나타났으며, 표준화된 잔차도 비교적 크 게 나타났기 때문에, 이 문항을 제외시켜 모형적합도 를 더욱 개선하고자 하였다. 또한 이 문항 역시 제품 가용성과 관련한 문항으로 웹사이트 기능성 문항들 과 함께 하나의 잠재변수에 적재되었기 때문에, 구성 개념의 단일차원성을 저해할 수 있다고 판단하였다.
4차 CFA 실시 후, 모형적합도는 오히려 다소 나빠 졌다(χ2(114)=228.297, p<.001; GFI=.840; AGFI=.785; TLI=.934; CFI=.945; RMSEA=.086). 모든 문항의 표 준화 추정치가 .60 이상의 높은 값을 보여, 추가적인 문항 삭제 없이 수정 지수를 활용하여 모형을 수정하 였다. 모형의 요인 구조를 훼손하지 않으면서 공분산 수정 지수가 10 이상의 수치를 보인 오차들 간 공분산 을 연결시켜, 1개의 오차 공분산이 추가되었다.
5차 CFA 실시 결과, 모형적합도는 다소 개선되었다 (χ2(113)=213.153, p<.001; GFI=.853; AGFI=.801; TLI=.942; CFI=.951; RMSEA=.080). 각 문항의 표준화 추 정치도 .60 이상으로 모두 높게 나타나, 단일차원성에 도 큰 문제가 없다고 판단하였으며, 수정 지수에 의 거하여 더 이상 추가할만한 오차 공분산도 없었다. 그 러나 이 모형은 이어지는 타당성 및 신뢰성 검정에서 판별타당성을 충족하지 못했기 때문에 최종 모형으로 적합하지 않다고 판단하였다. 유통업자 도전감의 AVE 제곱근(.806)이 유통업자 도전감-전자상거래 도전감 간의 상관관계 절대값(.813)보다 작기 때문에, 두 잠 재변수가 상이한 구성개념이라고 하기에 무리가 있어 추가적인 모형 수정이 불가피하였다. 따라서 유통업 자 도전감 잠재변수에 적재되어 있는 문항들 중, 표 준화 측정치가 가장 낮으면서 내용상 다른 문항들과 가장 거리가 먼 제품 가용성 문항 “This task challenged me because a product that I wanted to buy was expensive.”을 제거하였다.
6차 CFA 실시 결과, 모형적합도는 다소 개선되었다 (χ2(98)=181.609, p<.001; GFI=.867; AGFI=.815; TLI =.948; CFI=.958; RMSEA=.079). TLI는 권장값인 .95 를 초과하지는 않았지만 매우 근접한 수치를 보였으 며, CFI는 권장값인 .95 이상을 충족하였다. RMSEA 는 여전히 권장값인 .06보다는 높은 값을 보였지만, 여러 차례에 걸친 모형 수정에도 불구하고, 더 이상 크게 개선될 여지가 없어 보였으며, .10보다는 낮은 수 치이기 때문에 받아들일 수 있는 수준의 적합도라고 판단하였다. 따라서 16개 측정 문항이 적재된 3요인 모형을 자료에 비교적 부합하는 최종 모형으로 채택 하였다(Table 3). 각 문항의 비표준화 및 표준화 추정 치, C.R.(critical ratio)을 고려할 때, 모든 표준화 추정 치가 p<.001 수준에서 유의하였으므로 모형의 안정 성을 입증한다.
3)Validity and reliability check
최종 CFA 결과를 토대로, 16개 문항으로 구성된 3 요인 모형의 타당성과 신뢰성을 평가하였다. <Table 4>에 나타나있듯이, 각 잠재변수에 대한 AVE가 모두 .5보다 큰 것으로 나타나 수렴타당성이 충족되었다. 또한 각 잠재변수의 AVE 제곱근이 다른 잠재변수와 의 상관관계 절대값들보다 작은 것으로 나타나, 판별 타당성도 충족되었다. 마지막으로, 각 잠재변수에 대 한 크론바흐 알파와 합성신뢰도 모두 .7보다 큰 것으 로 나타나, 신뢰성이 충족되었다. 따라서 16개 문항의 3요인 모형은 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 도전감을 측정하는 데 타당하고 신뢰할 수 있는 척도이다.
4)Predictive validity
타당성과 신뢰성 검사까지 통과한 도전감 척도가 예측타당성도 충족시키는지 확인하기 위해서, 16개 문 항의 도전감 척도를 몰입 이론에 적용하여 도전감이 몰입의 선행변수로 나타나, 이론이 재현되는지 살펴보 았다. 몰입 척도는 선행연구에서 요인 구조가 밝혀진 바 있어(Shim et al., 2015), 본 연구에서는 EFA 없이 전체 표본을 활용한(n=268) CFA만 실시하여 선행연 구에서 밝힌 요인 구조가 나타나는지 확인하였다. 몰 입 척도의 1차 CFA 결과, ‘원격실재감(telepresence),’ ‘자기목적적 경험(autotelic experience),’ ‘제어감(control)’ 의 3요인 모형이 받아들일 수 있는 모형적합도 를 보였다(χ2(227)=457.777, p<.001; GFI=.873; AGFI =.845; TLI=.952; CFI=.957; RMSEA=.062). 그러나 타당성과 신뢰성 검정에서 수렴타당성과 신뢰성은 충 족시킨 반면, 판별타당성은 충족되지 못하였다. 자기 목적적 경험의 AVE 제곱근(.846)과 제어감의 AVE 제곱근(.802)이 이 두 잠재변수 간 상관관계 절대값 (.879)보다 낮아, 자기목적적 경험과 제어감이 명확하 게 구분되는 요인이라고 보기 어렵다. 이렇게 판별타 당성이 충족되지 않고 문제가 되는 두 요인 간 상관 계수가 .80에서 .90 사이라면 두 요인을 합치는 것이 바람직하다는 Farrell(2010)의 제안을 고려할 때, 자기 목적적 경험과 제어감의 상관계수는 .879이므로 두 요인을 병합할 수 있다. 따라서 원격실재감 요인에 적 재된 문항의 평균값을 원격실재감 점수로, 자기목적 적 경험과 제어감에 적재된 문항의 평균값을 ‘통달감 (mastery)’ 점수로 문항묶음(item parceling)하여 이어 지는 구조방정식 모형에 활용하였다.
최종 CFA에서 사용된 16개 문항, 3요인의 도전감 모형에 원격실재감과 통달감이라는 2개 관측변수를 더하고, 도전감의 각 요인은 원격실재감과 통달감에 영향을 미친다는 관계를 추가하여 새로운 모형을 생 성하였다. 최대우도법을 활용한 구조방정식 모형 실 시 결과, 권장값에는 다소 못 미치지만 받아들일 수 있는 수준의 모형적합도를 보였다(χ2(125)=369.523, p<.001; GFI=.871; AGFI=.824; TLI=.931; CFI=.944; RMSEA=.086). 원격실재감에 유의한 영향을 미치는 도전감 요인은 전자상거래 도전감(β=.372, p=.002)으 로 나타났으며, 유통업자 도전감(β=–.075, p=.570)과 제품 도전감(β=–.052, p=.649)의 영향력은 유의하지 않았다. 반면, 통달감에는 유통업자 도전감(β=–.315, p=.017)이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전자상거래 도전감(β=–.094, p=.417)과 제품 도전감은 유의한 영향(β=.123, p=.277)을 미치지 않았다. 각 몰 입 차원에 영향을 미치는 도전감 요인은 다른 양상을 보였으나, 모든 몰입 차원에 하나 이상의 도전감 요 인이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 도전감 이 몰입의 선행변수라는 몰입 이론의 명제가 지지되 어, 16개 문항으로 구성된 3요인의 도전감 척도는 예 측타당성을 충족시킨다고 할 수 있다.
V.Conclusion
본 연구에서는 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 소비자 가 지각할 수 있는 도전감을 측정하기 위한 다차원적 척도를 개발하였다. 선행 연구 검토 및 질적 연구를 통해 제품 지식, 사전 경험, 웹사이트 기능성, 제품 가 용성이라는 4가지 도전감의 차원을 탐색하고, 각 차 원을 반영하는 측정 문항을 생성하였다. 이어지는 양 적 연구를 통해 생성된 문항들을 정제하여, 타당성과 신뢰성이 확보된 도전감 척도를 개발하였다. 이 과정 에서 처음에 제안되었던 4개 차원의 구조는 3개 차원 의 구조로 수정되었다. 최종 척도는 총 16개 문항으로 구성되어 있으며, 이들은 전자상거래 도전감에 대한 6개 문항, 유통업자 도전감에 대한 5개 문항, 제품 도 전감에 대한 5개 문항으로 구체화할 수 있다.
본 연구의 결과를 통해 도전감의 다면적 측면을 실 증적으로 검증할 수 있었으며, 도전감을 측정할 수 있 는 도구를 보다 전문화, 다양화했다는 점에서 본 연 구의 학문적 가치를 찾을 수 있다. 특히, 제품 도전감 과 전자상거래 도전감은 각각 제품 지식의 부족과 온 라인 쇼핑 경험의 부족으로 야기되는 도전감 차원이 기 때문에, 패션 제품의 온라인 쇼핑 시 제품이나(Yu et al., 2012), 온라인 쇼핑에 대한 사전 지식이 없으면 (Lian & Yen, 2013; Román & Riquelme, 2014) 소비 자는 높은 수준의 위험을 지각한다는 선행 연구와 맥 락을 같이 한다. 또한, 유통업자 도전감은 쇼핑 웹사 이트에서 소비자가 유통업자로부터 충분한 서비스를 받지 못했을 때 야기되므로, 외부 정보의 양이나 질 에 따라 소비자 혼란을 겪을 수 있다는 선행 연구의 결과를 뒷받침한다(Mitchell & Papavassiliou, 1999). 그러나 유통업자 도전감을 구성하는 측정 문항들은 모두 웹사이트 기능성에 대한 문항으로 나타났고, 제 품 가용성에 대한 문항은 척도 개발 과정에서 모두 탈락하였다. 제품 가용성은 내용 분석 결과에서도 현 저히 낮은 빈도를 보였기 때문에, 실증적으로 소비자 들이 제품에 대한 외부 정보에 의해 도전감을 느끼지 는 않는다고 해석할 수 있다.
또한, 본 연구에서 개발한 다차원적 도전감 척도는 각 차원이 몰입에 어떠한 영향을 미치는지 검증하여 몰입 이론을 보다 정교하게 발전시킬 수 있다는 점에 서 학문적으로 기여할 뿐 아니라, 패션 제품의 온라인 쇼핑에서 느낄 수 있는 도전감의 다양한 측면을 반영 하여 보다 구체적이고 통찰력 있는 조언을 관련 산업 에 제공하는 데 기여할 수 있다. 일반적인 온라인 경 험의 맥락에서 개발된 Novak et al.(2000)의 단차원적 도전감 척도와 달리, 본 연구에서 개발된 다차원적 도 전감 척도를 활용하면 어떤 도전감 차원이 몰입을 이 끄는 데 얼마나 영향을 미치는지 구체적으로 밝힐 수 있기 때문이다. 본 연구에서의 예측타당성 검증 결과, 오직 전자상거래 도전감만 원격실재감에 그리고 유 통업자 도전감만 통달감에 영향을 미쳤으며, 제품 도 전감은 어떠한 몰입 차원에도 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로, 몰입 을 이끄는 도전감의 긍정적 측면은 전자상거래 도전 감과 유통업자 도전감이며, 제품 도전감은 긍정적 측 면에 해당하지 못한다고 해석할 수 있다. 따라서 온 라인 쇼핑에 대한 사전 경험이 부족하거나, 쇼핑 웹사 이트가 제공하는 서비스의 수준이 낮아 야기되는 도 전감은 오히려 몰입 상태로 유도하기 위한 소비자 경 험을 설계하는 데 활용될 수 있다는 점을 시사한다. 예를 들어, 온라인 쇼핑에 익숙지 않은 소비자들에게 증강현실 기반 사용자 인터페이스를 제공하여 원격실 재감을 느끼도록 유도하거나, 쇼핑 웹사이트에서 제 공하는 서비스가 질적으로 다소 부족한 경우 소비자 의 참여도를 높여 통달감을 느낄 수 있도록 참여형 프 로모션을 개발하는 것이 유용할 수 있다. 그러나 제품 에 대한 사전 지식 부족으로 인해 지각하는 도전감은 몰입으로 이어지지 않기 때문에 유통업자들은 제품 에 대한 정보를 충분히 제공하여 이러한 도전감을 해 소시켜 주어야 할 것이다.
본 연구의 도전감 척도는 합리적인 소비를 전제로 한 정보 처리 과정에 근거하여 개발되었기 때문에, 충 동구매와 같이 정보 처리 과정을 거치지 않고 이루어 지는 소비자 행동에는 적용이 어려울 수 있으므로 연 구의 맥락에 맞추어 사용에 주의해야 한다. 아울러, 본 연구는 척도의 일반화 가능성을 높이기 위해 문화 적 다양성이 높은 국가의 전국 표본을 활용하였으나, 다른 국가의 표본을 활용했을 때 여전히 일관된 구조 를 보일지는 아직 미지수이다. 특히, 국가마다 온라인 쇼핑 환경이 구축된 기반 시설이 다를 수 있기 때문 에 전자상거래 도전감이나 유통업자 도전감은 본 연 구와 다른 구조를 보일 가능성이 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해, 후속 연구에서는 미국이 아닌 다른 국가의 표본으로 본 연구에서 개발된 도전감 척도가 재현되는지 살펴보고, 일반화 가능성을 검토해야 할 것이다. 예를 들어, 한국인을 표본으로 한다면, 본 연 구의 도전감 척도를 한국어로 번역 후 역번역하는 번 안 과정을 거쳐 타당성 검사를 다시 거쳐야 할 것이 다. 마지막으로, 시간의 흐름과 상관없이 안정적이고 신뢰할 만한 척도인지 확인하는 검사-재검사 신뢰도 (test-retest reliability)를 검증하는 후속 연구를 통해 본 연구에서 개발된 도전감 척도가 강건한지 확인할 수 있을 것이다.
