[논문 리뷰] What Makes People Install a COVID-19 Contact-Tracing App? Understanding the Influence of App Design and Individual Difference on Contact-Tracing App Adoption Intention

Tianshi Li, Camille Cobb외 7명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 22.

COVID-19 Digital Contact Tracing참고 문헌 49인용 수 12

한 줄 요약

이 연구는 미국 전역의 설문 조사 실험(N=1963)을 통해 앱 설계와 개인적 차이가 코로나19 접촉 추적 앱 설치 의도에 어떻게 영향을 미치는지 조사한다. 연구 결과, 개인적 요인인 이타심과 인식된 공중보건 이점이 설계 선택보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 개인의 이점 인식과 공동체의 수용이 개인정보 보호 우려보다 설치 의도를 더 크게 이끄는 것으로 밝혀졌다.

ABSTRACT

Smartphone-based contact-tracing apps are a promising solution to help scale up the conventional contact-tracing process. However, low adoption rates have become a major issue that prevents these apps from achieving their full potential. In this paper, we present a national-scale survey experiment ($N = 1963$) in the U.S. to investigate the effects of app design choices and individual differences on COVID-19 contact-tracing app adoption intentions. We found that individual differences such as prosocialness, COVID-19 risk perceptions, general privacy concerns, technology readiness, and demographic factors played a more important role than app design choices such as decentralized design vs. centralized design, location use, app providers, and the presentation of security risks. Certain app designs could exacerbate the different preferences in different sub-populations which may lead to an inequality of acceptance to certain app design choices (e.g., developed by state health authorities vs. a large tech company) among different groups of people (e.g., people living in rural areas vs. people living in urban areas). Our mediation analysis showed that one's perception of the public health benefits offered by the app and the adoption willingness of other people had a larger effect in explaining the observed effects of app design choices and individual differences than one's perception of the app's security and privacy risks. With these findings, we discuss practical implications on the design, marketing, and deployment of COVID-19 contact-tracing apps in the U.S.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 접촉 추적 앱 수용 의도에 영향을 주는 앱 설계 선택과 개인적 차이의 상대적 영향을 조사하기 위해.
• 보안, 개인정보, 공중보건 이점, 공동체 수용에 대한 인식이 설계 요소와 개인적 요소가 수용 의도에 미치는 영향를 매개하는 방식을 이해하기 위해.
• 특히 취약 인구 집단에서 수용률을 높일 수 있는 설계 및 메시징 전략을 규명하기 위해.
• 앱 설계 유형과 사용자 하위군 간의 위험-이점 인식의 차이에 대한 정량적 이해 부족을 보완하기 위해.
• 실제 현장에서 효과적인 접촉 추적 앱을 설계, 마케팅, 배포하기 위한 실질적인 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• 1,963명의 미국 성인을 대상으로 실생활 앱 선택 상황을 시뮬레이션한 피어슨 간 요인 설문 조사 실험을 실시함.
• 접촉 추적 아키텍처(분산형 대비 중심형), 위치 데이터 사용 여부, 앱 제공자(지자체 보건소 대비 기술 기업), 보안 위험 제시 방식의 네 가지 핵심 설계 요소를 다양화함.
• 수용 의도, 인식된 위험, 인식된 이점, 공동체 수용 기대치에 대한 데이터를 수집함.
• 설계 요소와 개인적 특성의 영향을 설명하는 데 있어 공중보건 이점 인식과 공동체 수용률이 어떻게 매개 역할을 하는지 분석하기 위해 중재 분석을 사용함.
• 설계 선택과 개인적 특성의 상대적 영향을 수용 의도에 미치는 영향을 비교하기 위해 정량적 분석을 적용함.
• 인구 통계 변수를 통제하고 통계 모델링을 통해 각 요소의 영향을 고립함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 앱 설계 선택이 코로나19 접촉 추적 앱 수용 의도에 얼마나 영향을 미치는가?
• RQ2 개인적 차이가 코로나19 접촉 추적 앱 수용 의도에 얼마나 영향을 미치는가?
• RQ3 사용자가 접촉 추적 앱에 대해 인식하는 위험과 이점은 앱 설계 선택과 개인적 특성이 수용 의도에 미치는 영향를 어떻게 매개하는가?
• RQ4 어떤 설계 요소와 개인적 특성의 조합이 가장 높은 수용 의도를 낳는가? 그리고 수용률을 높이기 위한 핵심 개선 포인트는 무엇인가?
• RQ5 공중보건 이점 인식과 공동체 수용률 인식이 개인정보 보호 및 보안 위험 인식보다 수용 결정에 더 큰 영향을 미치는가?

주요 결과

• 개인적 특성—이타심, 코로나19에 대한 인식된 위험, 기술 수용 준비도, 인구 통계적 요소—가 앱 설계 선택보다 수용 의도에 더 큰 영향을 미침.
• 인식된 공중보건 이점과 타인이 앱을 수용할 것이라는 믿음이 보안 및 개인정보 보호 위험 인식보다 수용 의도의 더 강력한 매개 변수로 작용함.
• 일부 앱 설계는 하위 집단 간 선호도의 격차를 악화시켜 수용성의 불균형을 가중시킬 수 있음(예: 농촌 주민 대비 도시 주민, 지자체 제공자보다 기술 기업 제공자에 대한 신뢰도가 높은 사용자 등).
• 보안 위험을 제시하거나 분산 아키텍처를 사용하는 것이 중심형 설계 또는 위험 제시 없음과 비교해 수용 의도에 유의미한 영향을 미치지 못함.
• 높은 공중보건 이점 인식과 높은 공동체 수용 기대율이 결합된 조합은 다양한 사용자 집단에서 수용 의도를 크게 높임.
• 필수 종사자 및 농촌 지역 거주자 중 일부는 특정 설계 조건에서 수용 의도가 낮게 나타나, 타겟 맞춤형 설계 및 홍보 전략의 필요성을 시사함.