2.1 OTA 플랫폼 다크패턴 메시지: 사회적 증거 ․ 시간 희소성

다크패턴(dark patterns)은 Brignull(2010)이 처음 명명한 개념으로, 사용자가 충분한 정보와 실질적인 선택권을 가졌다면 하지 않았을 행동을 하도록 유도하는 디지털 인터페이스 설계를 의미한다. Gray et al.(2018)은 이를 사용자보다 기업의 이익을 우선하는 사용자 경험(UX) 인터페이스 디자인으로 정의하였으며, Mathur et al.(2019)은 사용자를 유도하여 숙고적 선택을 약화시키거나 특정 행동 가능성을 높이는 설계로 정의하였다. 이러한 설계는 크게 두 가지 방식으로 작동하는데, 하나는 중요한 정보를 숨기거나 모호하게 제시하여 소비자의 판단을 왜곡하는 정보 차원의 개입이고, 다른 하나는 선택지의 배열, 시각적 강조, 절차적 마찰, 시간 압박 등을 이용하여 특정 행동을 더 쉽게 또는 더 어렵게 만드는 선택 설계 차원의 개입이다(Mathur et al., 2021; Waldman, 2020). 따라서 다크패턴은 단순한 광고 문구나 판촉 메시지가 아니라, 정보의 제시 방식과 선택 구조를 특정 방향으로 구성하여 소비자의 숙고와 자율적 선택에 영향을 미치는 구조적 개입으로 이해할 수 있다.

다크패턴은 온라인 환경에 광범위하게 확산되어 있다. 국제소비자보호집행기구(ICPEN)의 조사에 따르면 이커머스 사이트의 약 76%가 다크패턴을 사용하는 것으로 나타났다(Federal Trade Commission, 2024). 이에 한국 공정거래위원회를 비롯한 각국 규제 기관도 법적 대응에 나서고 있다(공정거래위원회, 2025). 그러나 다크패턴이 점차 정교해지고 이에 따른 소비자 피해가 확산됨에 따라, 유형의 분류와 사용 현황 파악을 넘어 다크패턴이 소비자의 의사결정에 영향을 미치는 구체적인 메커니즘에 대한 이해가 요구되고 있다.

다크패턴은 온라인 거래 전반에서 발견되지만(Mathur et al., 2019), 소비자가 어떤 유형의 다크패턴에 취약한지는 거래되는 상품의 속성과 의사결정 맥락에 따라 달라질 수 있다(Barton et al., 2022). OTA는 소비자와 숙박업체를 연결하는 중개 플랫폼으로, 소비자는 플랫폼이 제시하는 가격, 사진, 객실 유형, 부대시설 및 기타 서비스에 관한 정보를 바탕으로 숙박상품을 선택한다. 그러나 관광상품은 이용 전에 품질을 직접 확인하기 어려운 경험재이며(Zeithaml et al., 1985; Park and Nicolau, 2015), 특정 이용일이 지나면 미판매 객실의 판매 기회를 회복하기 어려운 소멸성 상품이다(Kimes, 1989). 가격과 예약 조건도 수요와 예약 시점에 따라 변동하며(Abrate and Viglia, 2016), 소비자는 이러한 불확실성 속에서 성격과 중요도가 서로 다른 여러 속성을 기준으로 다수의 숙박 대안을 비교해야 한다(Hu and Yang, 2020). 이러한 불확실성과 다속성 비교의 부담은 정보처리 부담과 선택 과부하를 높이고(Guo and Li, 2022; Park and Jang, 2013), 소비자가 플랫폼이 두드러지게 제시하는 단서에 의존할 가능성을 높인다(Sparks and Browning, 2011).

실제로 Hu and Yang(2020)은 소비자가 온라인에서 호텔 후보를 추리는 과정에서 모든 속성의 장단점을 종합적으로 상쇄하는 보상적 전략보다, 소수의 기준을 이용하여 대안을 신속하게 걸러내는 간편추론과 비보상적 전략을 사용하는 경향이 있음을 확인하였다. 이때 판단의 기준이 되는 소수의 단서는 소비자가 스스로 선택하기도 하지만, 플랫폼이 어떤 정보를 두드러지게 강조하는지에 따라 좌우되기도 한다. 인터페이스 설계가 소비자의 자율적 판단에 개입할 수 있다는 점은 정책 영역에서도 다루어져 왔으며, OECD(2022)는 다크패턴을 소비자의 자율성과 의사결정을 저해하는 디지털 선택설계로 규정하고 시장 기능만으로는 해소되기 어려운 문제로 보아 규제적 대응의 필요성을 제기한 바 있다.

본 연구가 다양한 다크패턴 가운데 사회적 증거와 시간 희소성 메시지에 주목하는 이유는, 두 단서가 앞서 논의한 관광상품의 속성과 맞물려 서로 다른 판단 문제에 개입하기 때문이다. 사회적 증거 메시지는 이용 전에 확인하기 어려운 품질에 관한 불확실성에 대응하여 ‘어떤 숙박상품을 선택할 것인가’라는 판단을 축약하고, 시간 희소성 메시지는 가격과 예약 조건의 변동 및 할인 기회의 소멸 가능성에 대응하여 ‘지금 결정할 것인가’라는 판단을 축약한다. 따라서 두 단서의 비교는 OTA플랫폼에서 사용되는 다크패턴을 하나의 동질적인 범주로 가정하지 않고, 서로 다른 판단 문제에 개입하는 단서가 구매충동 형성과정에서 어떻게 다르게 작동하는지를 규명하기 위한 것이다.

구체적으로 사회적 증거 메시지(social proof message)는 특정 숙박상품에 대한 다른 소비자의 조회, 관심 및 예약과 같은 행동 정보를 플랫폼 인터페이스에 제시함으로써, 해당 대안이 다수에 의해 선택되거나 사회적으로 검증된 것처럼 지각하게 하는 단서이다(Mathur et al., 2019). OTA에서는 “현재 24명이 이 숙소를 보고 있습니다”, “방금 예약되었습니다”, “어제부터 55번 예약됨”과 같은 형태로 구현된다(Kim et al., 2021). 사회적 증거 메시지는 다수가 선택한 대안을 더 가치 있고 신뢰할 만한 것으로 평가하고 그 선택을 따르려는 편승효과(bandwagon effect)를 작동 기제로 삼는다(Mathur et al., 2019). 이러한 효과는 불확실한 상황에서 타인의 행동을 적절한 선택의 준거로 활용하려는 심리적 경향에 근거한다(Cialdini, 2009). 특히 숙박상품은 이용 전에 품질을 직접 확인하기 어려우므로, 타인의 조회나 예약 정보는 상품의 품질과 인기를 판단하는 대리 단서로 기능하기 쉽다(Park and Nicolau, 2015; 송문령 & 정남호, 2025).

사회적 증거 메시지는 정확한 산출 근거가 제시된다면 소비자의 판단을 돕는 정보로 기능할 수 있다. 그러나 소비자는 메시지에 제시된 조회 수나 예약 수가 어떠한 기간과 기준에 따라 산출되었는지, 실제 수요를 어느 정도 반영하는지 확인하기 어렵다. 이처럼 정보의 산출 근거와 정확성이 충분히 공개되지 않은 상태에서 특정 상품이 인기 있거나 신뢰할 만한 대안인 것처럼 강조될 경우, 사회적 증거 메시지는 객관적 정보의 외형을 이용하여 소비자의 상품 선택을 일정한 방향으로 유도하는 다크패턴 단서로 기능할 수 있다(Mathur et al., 2019).

시간 희소성 메시지(time scarcity message)는 특정 숙박상품의 할인, 가격 조건, 예약 혜택 또는 구매 기회가 일정한 시간 이후 종료될 것임을 강조함으로써, 현재의 거래 기회가 시간적으로 제한되어 있다고 지각하게 하는 단서이다(Mathur et al., 2019). OTA에서는 “오늘만 할인”, “마감 임박”, “24시간 남음”과 같은 형태로 구현된다(Kim et al., 2021). 이는 거래나 할인 조건에 기한을 부과하여 의사결정과 구매를 가속하는 긴급성(urgency) 유형에 해당하며(Mathur et al., 2019), 이용 가능한 자원이 제한될수록 그 가치를 더 높게 평가하는 희소성 편향(scarcity bias)에 기반한다(Cialdini, 2009).

숙박상품은 특정 이용일이 지나면 판매 기회가 소멸하고, 가격과 예약 조건도 수요와 예약 시점에 따라 수시로 변동한다. 따라서 OTA플랫폼의 시간 제한 메시지는 실제 시장 상황을 반영하는 현실적인 정보로 받아들여질 수 있다. 그러나 소비자는 해당 혜택이 제시된 시점 이후 실제로 종료되는지, 동일하거나 유사한 조건이 반복적으로 제공되는지를 확인하기 어렵다. 더욱이 가격, 예약 조건 및 인터페이스의 제시 방식이 접속 조건이나 이용자 집단에 따라 달라질 수 있어(Hannak et al., 2014; Kaufman et al., 2017), 소비자는 제시된 시간 제한이 실제로 일관되게 적용되는 조건인지 외부적으로 비교․검증하기 어렵다. 이처럼 시간 제한의 실질적인 근거가 충분히 공개되지 않은 상태에서 즉각적인 결정을 유도하도록 강조될 경우, 시간 희소성 메시지는 정보 제공의 형식을 취하면서도 소비자의 비교와 숙고를 단축하고 결정을 압박하는 다크패턴 단서로 기능할 수 있다.

이상의 논의를 종합하면, 사회적 증거와 시간 희소성 메시지는 복잡한 OTA 의사결정을 두드러진 단서 중심의 판단으로 축약한다는 공통점을 지닌다. 그러나 사회적 증거는 타인의 행동을 상품 판단의 근거로 활용하게 하는 편승효과에, 시간 희소성은 제한된 기회의 가치를 높게 평가하게 하는 희소성 편향에 각각 기반한다. 따라서 두 단서가 구매충동 형성과정에서 동일한 방향과 경로로 작동한다고 전제할 수 없다.

2.2 OTA 다크패턴 메시지의 구매충동 형성 경로

구매충동(urge to buy)은 소비자가 쇼핑 환경에서 특정 상품을 접했을 때 이를 즉시 구매하고자 느끼는 욕구 상태를 의미한다(Beatty and Ferrell, 1998). 이는 실제 구매행동과 구별되는 심리적 반응으로, 사전 계획이나 충분한 숙고 없이 이루어지는 충동구매에 선행하는 핵심 개념으로 다루어져 왔다(Rook, 1987). 본 연구는 이러한 개념을 OTA 맥락에 적용하여, 소비자가 플랫폼에서 특정 숙박상품에 노출되었을 때 해당 상품을 즉시 예약하고자 느끼는 욕구 상태를 구매충동으로 정의한다.

일반 전자상거래 연구에서는 다크패턴이 충동구매와 같은 비계획적 구매를 촉진할 수 있으며, 이러한 효과가 인지적․정서적 메커니즘을 통해 나타날 수 있음이 보고되어 왔다(Moser et al., 2019; Koh and Seah, 2023; Sin et al., 2025; Xiao and Benbasat, 2011). 이에 본 연구는 두 단서가 구매충동에 직접 영향을 미치는 즉각반응 경로와, 미래의 선택 결과를 평가하는 과정에서 형성된 예상기쁨과 예상후회를 거쳐 구매충동에 영향을 미치는 정서평가 경로를 구분하여 살펴보고자 한다.

2.3 인지적 종결욕구의 경로 분기 역할

사회적 증거 및 시간 희소성 다크패턴에 대한 소비자 반응은 개인에 따라 체계적인 이질성을 보인다(Kaptein and Eckles, 2012). 본 연구는 이 이질성을 설명하는 핵심 개인차 변수로 인지적 종결욕구(Need for Cognitive Closure, 이하 NFCC)에 주목한다. NFCC는 불확실성과 모호함을 줄이고 확고한 지식 상태에 신속히 도달하려는 인식론적 동기로 정의된다(Kruglanski and Webster, 1996). 높은 NFCC 개인은 빠른 판단 종결을 선호하는 반면, 낮은 NFCC 개인은 판단 오류에 대한 우려로 종결을 유보하고 대안적 정보와 복수의 해석 가능성에 더 개방적인 경향을 보인다(Webster and Kruglanski, 1994).

NFCC는 판단 형성 이전의 포착(seizing)과 판단 형성 이후의 고착(freezing)이라는 순차적 기제를 통해 작동한다(Kruglanski and Webster, 1996). 포착은 불확실한 상황에서 가용한 단서를 빠르게 받아들여 판단을 형성하려는 경향이며, 고착은 일단 형성된 판단을 유지하고 새로운 정보에 의한 변화를 제한하려는 경향이다. 높은 NFCC 소비자는 광범위한 정보 탐색보다 즉각 활용 가능한 외부 단서에 의존하여 판단을 빠르게 종결하려는 경향을 보이므로(Choi et al., 2008; Vermeir and Van Kenhove, 2005), OTA 플랫폼처럼 대안과 속성이 많고 객관적 비교가 어려운 환경에서는 이러한 기제가 중요한 경계조건이 될 것이라 예측한다. 이에 본 연구는 NFCC가 다크패턴 단서의 초기 처리, 예상감정의 구매충동 전환, 구매충동의 충동구매의도 전환을 조절할 것으로 예측한다.

H6: 인지적 종결욕구(NFCC)는 사회적 증거 메시지와 시간 희소성 메시지가 예상감정 및 구매충동을 거쳐 충동구매의도로 이어지는 구조적 관계를 조절할 것이다.

2.3.3 고착 기제: 충동구매의도로의 고착

마지막으로 NFCC의 고착(freezing) 기제는 구매충동이 충동구매의도로 결정화(crystallization)되는 단계를 조절한다. 높은 NFCC 소비자는 선호와 구매충동이 형성되면 보상적 비교를 줄이고 이미 포착된 단서를 중심으로 판단을 고착시킨다(Kruglanski and Webster, 1996; Roets et al., 2015). 따라서 구매충동은 이들에게 일시적 욕구가 아니라 불확실성을 종결하는 근거로 기능하는 반면, 낮은 NFCC 소비자는 충동 이후에도 탐색을 지속하여 의도 전환 강도가 약화될 수 있다. 이에 본 연구는 다음과 같은 가설을 설정한다.

H6i: 구매충동이 충동구매의도로 전환되는 정(+)의 영향은 낮은 NFCC 집단보다 높은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타날 것이다.

이상의 가설을 종합한 전체 연구모델은 그림 1과 같다.

3.1 자료수집

본 연구는 OTA 다크패턴 메시지가 구매충동과 충동구매의도에 미치는 영향을 검증하기 위해, 2024년 10월 16일 CloudResearch를 통해 미국 내 만 18세 이상 성인을 대상으로 시나리오 기반 횡단 설문을 실시하였다. 표본은 최근 2년 이내 OTA 이용 경험이 있는 응답자로 한정하였다. 연구모형은 6개 잠재변수와 최종 22개 관측변수로 구성되었다. 효과크기 중간 수준, 검정력 0.80, 유의수준 0.05를 기준으로 산출한 다집단 SEM의 최소 요구 표본은 322명이었다(Soper, 2024). 최종 유효표본은 이를 상회하는 509명이다. 모든 참여자에게 연구 목적과 익명성을 고지하였다. 초기 응답자와 후기 응답자를 비교한 결과 인구통계와 주요 종속변수에서 유의한 차이가 나타나지 않아(p > 0.05), 무응답 편향의 가능성은 낮게 나타났다(Armstrong and Overton, 1977).

3.2 시나리오 설계 및 측정

본 연구는 대표적인 OTA 플랫폼인 Agoda.com을 바탕으로 모의 OTA 탐색 화면을 구성하였다. 참여자에게는 점심 식사 후 휴식 시간에, 다음 주 파트너와 멕시코 아카풀코로 떠날 여행을 위해 아직 정하지 못한 숙소를 OTA에서 둘러보는 상황이 제시되었다. 이후 참여자들은 모의 OTA 웹페이지에서 두 페이지에 걸쳐 12개의 호텔 옵션을 탐색하였다. 모의 웹페이지에서는 다크패턴 메시지를 제외한 별점(4성급), 가격대(210달러 미만), 이용자 평점(7.5/10) 등 주요 판단 정보를 동일한 수준으로 제시하였다. 첫 번째 탐색 화면에서는 사회적 증거 메시지인 “현재 예약 현황: 인기 선택! 어제부터 55번 예약됨”을, 두 번째 탐색 화면에서는 시간 희소성 메시지인 “오늘 하루만! 선택한 숙소 20% 할인”을 제시하였다(Mukherjee et al., 2025). 사회적 증거 메시지의 55회 빈도는 높은 사회적 증거 단서로 검증된 수치를 사용하였다(Park et al., 2017). 또한 목적지에 대한 사전 지식은 NFCC에 기반한 정보처리에 개입할 수 있으므로(Vermeir et al., 2002), 상대적으로 인지도가 낮은 멕시코 아카풀코를 목적지로 선정하였다(Park and Jang, 2013). 더불어 클릭 기록을 통해 참여자들이 해당 메시지가 포함된 모의 화면을 탐색했음을 확인하였다. 시나리오 현실성 점검 결과는 양호하였고(M = 3.81, SD = 1.00), 목적지 친숙도는 평균 이하로 나타나(M = 2.77, SD = 1.32), 참여자들이 제시된 상황을 비교적 현실적으로 인식하였으며 목적지에 대한 사전 친숙도는 높지 않은 것으로 확인되었다. 두 메시지를 모두 탐색한 후, 참여자들은 사회적 증거 메시지와 시간 희소성 메시지에 대한 지각을 각각 평가하였다. 이어 전체 OTA 탐색 경험을 바탕으로 예상기쁨, 예상후회, 구매충동 및 충동구매의도에 응답하였다. 사회적 증거와 시간 희소성 지각은 Meents et al.(2020)의 척도를, 예상감정은 Qu et al.(2023)의 척도를 사용하였다. 구매충동은 Verhagen and Van Dolen(2011)의 urge to buy 척도를, 충동구매의도는 동일 연구의 impulse buy 척도를 시나리오 기반 OTA 예약 맥락에 맞게 수정하여 측정하였다. 이들 구성개념은 모두 5점 리커트 척도로 측정하였다. 인지적 종결욕구는 Houghton and Grewal (2000)의 20문항으로 구성된 6점 리커트 척도로 측정하였다.

4.1 응답자 특성

총 509명의 유효 표본은 남성이 42% 여성이 57.6%로 나타났으며, 31~50세 연령층이 61.8%로 다수를 차지하였다. 보다 자세한 응답자의 인구통계 분포는 표 1에 제시하였다.

4.2 동일방법편의, 다중공선성 및 측정모형 검토

동일방법편의(Common Method Bias, CMB)를 검토하기 위해 Harman의 단일요인 분석을 실시한 결과, 첫 번째 요인이 전체 분산의 39.3%를 설명하여 기준치인 50%를 하회하였다(Fuller et al., 2016; Podsakoff et al., 2003). 또한 다중공선성 검토를 위한 분산팽창요인(VIF)은 1.444–1.887 범위로 나타나 일반적 기준인 10을 충분히 하회하였다(Hair et al., 2019). 따라서 동일방법편의와 다중공선성으로 인한 추정 왜곡 가능성은 낮은 것으로 판단하였다.

6개 잠재변수에 대해 AMOS의 최대우도법 기반 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였다. 문항 정제 과정에서 요인적재치가 0.70 미만인 예상후회 2문항과 충동구매의도 2문항이 삭제되었다. 다만 충동구매의도 문항 중 적재치가 0.649인 “My hotel booking was unplanned”는 충동구매의 핵심 속성인 사전 계획의 부재를 포착하는 문항으로 판단되어 유지하였으며, 원본 척도에서 0.86의 적재치를 보인 바 있어 내용 타당성 보존을 위해 유지하였다(Beatty and Ferrell, 1998; Verhagen and Van Dolen, 2011). Hair et al.(2019)에 따르면 CR과 AVE가 권장 기준을 충족하는 경우 0.60–0.70 범위의 요인적재치도 수용 가능하다. CFA 결과, 요인적재치(0.649–0.813), CR(0.773–0.862), Cronbach’s α(0.799–0.862), AVE(0.534–0.610)가 모두 권장 기준을 충족하였다. 측정모형 추정 과정에서 수정지수와 문항 내용의 유사성을 고려하여 충동구매의도 구성개념의 두 문항 간 오차상관을 설정하였다. 측정모형의 적합도 역시 양호하게 나타났다(χ²/df = 1.961, RMSEA = 0.043, SRMR = 0.0366, CFI = 0.968, NFI = 0.937). 또한 HTMT 값은 0.210–0.808 범위로 기준치 0.85를 하회하여 판별타당성이 확인되었다(Henseler et al., 2015). 측정모형 분석 결과는 표 2에, 판별타당성 결과는 표 3에 제시하였다.

4.3 전체 표본에 대한 구조모형 및 매개효과 분석

본 연구는 사회적 증거 메시지, 시간 희소성 메시지, 예상감정, 구매충동, 충동구매의도 간의 관계를 검증하기 위해 AMOS 24로 구조방정식 모형을 추정하였다. 분석 결과, 구조모형의 적합도는 양호하게 나타났으며(χ²/df = 3.021, RMSEA = .063, CFI = .932, TLI = .920, NFI = .902, SRMR = .0859). SRMR은 일반적 기준인 .080을 근소하게 상회하였으나, RMSEA와 증분적합도 지표가 권장 기준을 충족하여 전반적인 모형 해석에는 무리가 없는 것으로 판단하였다. 경로분석 결과, 사회적 증거 메시지는 구매충동, 예상기쁨, 예상후회에 모두 정(+)의 영향을 미쳐 H1a–H1c가 지지되었다. 이는 사회적 증거 메시지가 OTA 환경에서 다수가 선택한 대안이라는 즉각적 단서로 작동하는 동시에, 해당 대안을 확보했을 때의 기쁨과 놓쳤을 때의 후회를 함께 자극함을 의미한다. 시간 희소성 메시지는 예상기쁨과 예상후회에 정(+)의 영향을 미쳐 H2b와 H2c가 지지되었으나, 구매충동에는 가설과 반대 방향인 부(-)의 영향을 미쳐 H2a는 기각되었다. 이는 시간 희소성 메시지가 미래 기회 확보와 상실에 대한 감정적 평가를 자극하는 동시에, 즉각적 반응 수준에서는 결정 압박으로 지각될 수 있음을 시사한다. 또한 예상기쁨과 예상후회는 모두 구매충동에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 구매충동은 충동구매의도에 강한 정(+)의 영향을 미쳐 H3a, H3b, H5가 지지되었다(표 4 참조).

예상감정의 매개효과를 추가로 검토하기 위해 5,000회 부트스트래핑과 95% bias-corrected 신뢰구간을 적용하였다. 분석 결과, 사회적 증거 메시지는 예상기쁨(B = .170, 95% BC CI [.057, .455], β = .157**)과 예상후회(B = .254, 95% BC CI [.075, .983], β = .236**)를 매개하여 구매충동에 유의한 간접효과를 보여 H4a와 H4b가 지지되었다. 반면 시간 희소성 메시지의 간접효과는 예상기쁨(B = .061, 95% BC CI [-.061, .658], β = .060 n.s.)과 예상후회(B = .130, 95% BC CI [-.337, .327], β = .128 n.s.) 경로 모두에서 신뢰구간이 0을 포함하여 H4c와 H4d는 지지되지 않았다. 따라서 전체 표본에서 사회적 증거 메시지는 예상감정을 통한 유의한 정서평가 경로를 형성한 반면, 시간 희소성 메시지에서는 유의한 매개 패턴이 확인되지 않았다.

4.4 인지적 종결욕구의 측정 타당성

인지적 종결욕구(NFCC)의 조절효과 검증에 앞서 Houghton and Grewal(2000)의 20문항 6점 척도에 대해 별도의 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였다. 역문항은 역코딩한 후 분석에 투입하였다. 분석 결과, 예측가능성 욕구(desire for predictability) 차원의 문항들이 요인부하량 기준(.60)에 미달하여 제외되었으며(Hair et al., 2019), 최종적으로 질서 선호(Preference for Order and Structure), 결정성(Decisiveness), 모호함에 대한 불편(Discomfort with Ambiguity), 폐쇄적 사고(Closed-Mindedness)의 4개 하위차원 13문항을 사용하였다. 최종 모형은 요인부하량(.657–.856), CR(.748–.847), Cronbach’s α(.748–.857), AVE(.518–.634)가 모두 권장 기준을 충족하였고, 모형적합도 역시 양호하였다(χ²/df = 2.352, RMSEA = .052, SRMR = .040, CFI = .973, NFI = .954). 또한 HTMT 값은 .006–.513 범위로 기준치 .85를 하회하여 NFCC 하위차원 간 판별타당성이 확인되었다(Henseler et al., 2015). 이에 최종 13문항의 평균값을 산출하여 NFCC 점수로 사용하였다.

4.5 인지적 종결욕구의 조절효과 분석

NFCC 수준에 따라 다크패턴 메시지의 처리 경로가 달라지는지 검증하기 위해, 최종 NFCC 점수의 중앙값(3.92)을 기준으로 참여자를 낮은 NFCC 집단(n = 244)과 높은 NFCC 집단(n = 265)으로 분류한 후 다집단 구조방정식 분석(multi-group SEM)을 실시하였다. 본 연구는 NFCC가 개별 경로의 강도뿐 아니라 다크패턴 단서가 처리되는 구조적 경로 패턴을 어떻게 분기시키는지에 초점을 두므로, 집단별 구조모형을 비교하는 접근이 연구 목적에 적합하다고 판단하였다(Byrne, 2016; Hair et al., 2019).

집단 간 경로 비교에 앞서 측정 불변성을 검토하였다. 형태 불변성 모형은 수용 가능한 적합도를 보였고(χ² = 723.569, df = 388, χ²/df = 1.865, RMSEA = 0.041, SRMR = 0.053, CFI = 0.942, TLI = 0.931, NFI = 0.885, GFI = 0.884). 요인부하량을 집단 간 동등 제약한 측도 불변성 모형에서도 적합도 변화량이 기준치 .01을 하회하여(ΔCFI = 0.004, ΔTLI = –0.001), 측도 불변성이 충족되었다(Cheung and Rensvold, 2002). 이에 따라 후속 집단 간 구조경로 비교가 가능한 것으로 판단하였다. 집단 간 경로 차이는 비표준화 계수 차이에 기반한 Z-검정으로 평가하였다(Clogg et al., 1995). 분석 결과, NFCC의 조절효과는 메시지 유형과 처리 경로에 따라 차별적으로 나타났다(표 5 참조). 먼저 사회적 증거 메시지가 구매충동에 미치는 직접효과는 높은 NFCC 집단에서 한계적으로 유의하였으나, 두 집단 간 계수 차이는 유의하지 않아 H6a는 지지되지 않았다. 또한 사회적 증거 메시지가 예상기쁨과 예상후회에 미치는 효과는 두 집단 모두에서 유의하였으나, 가설과 달리 낮은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타나 가설 H6b와 H6c는 지지되지 않았다. 반면 시간 희소성 메시지는 높은 NFCC 집단에서 뚜렷한 경로 분기를 보였다. 시간 희소성 메시지가 구매충동에 미치는 직접효과는 높은 NFCC 집단에서 가설과 반대 방향인 부(-)의 효과로 나타나 H6d는 기각되었다. 그러나 시간 희소성 메시지가 예상기쁨과 예상후회에 미치는 효과는 높은 NFCC 집단에서만 유의하였고, 두 집단 간 차이도 유의하게 나타나 H6e와 H6f는 지지되었다. 예상감정이 구매충동으로 전환되는 단계에서도 NFCC에 따른 차이가 확인되었다. 예상기쁨이 구매충동에 미치는 영향은 낮은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타나 H6g가 지지되었고, 예상후회가 구매충동에 미치는 영향은 높은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타나 H6h가 지지되었다. 마지막으로 구매충동이 충동구매의도로 이어지는 효과는 높은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타나 H6i가 지지되었다. 종합하면, NFCC는 다크패턴 메시지에 대한 반응 강도를 일률적으로 증폭시키는 변수가 아니라, 메시지 유형과 처리 단계에 따라 단서 포착, 감정 전환, 의도 고착의 경로를 다르게 만드는 조절변수로 작동하였다.

5.1 연구결론

본 연구는 다크패턴이 충동구매에 미치는 영향을 주로 평균효과 수준에서 다루어 온 기존 논의를 확장하여, 다크패턴 단서의 유형과 해당 단서가 구매충동으로 연결되는 처리 경로를 구분하고, 이러한 경로별 관계가 인지적 종결욕구에 따라 어떻게 달라지는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 OTA 플랫폼의 사회적 증거와 시간 희소성 메시지가 충동구매의도로 이어지는 과정을 즉각반응 경로와 예상감정 기반 정서평가 경로로 구분하였다. 이후 미국 성인 509명을 대상으로 시나리오 기반 설문조사를 실시하고, 수집된 자료에 공분산 기반 구조방정식 모형(CB-SEM)과 다집단 분석(multi-group analysis)을 적용하였다.

첫째, 사회적 증거 메시지와 시간 희소성 메시지는 구매충동 형성 과정에서 서로 다른 관계 양상을 보였다. 사회적 증거 메시지는 구매충동과 정(+)의 관계를 보였고(H1a 지지), 예상기쁨 및 예상후회와도 유의한 정(+)의 관계를 보였다(H1b, H1c 지지). 또한 두 예상감정을 경유한 간접효과도 모두 유의하였다(H4a, H4b 지지). 즉, 사회적 증거는 본 연구에서 설정한 즉각반응 경로와 예상감정 기반 정서평가 경로 모두를 통해 구매충동과 일관되게 연결되었다. 반면 시간 희소성 메시지는 경로에 따라 상반된 관계를 보였다. 시간 희소성 메시지는 예상기쁨 및 예상후회와 정(+)의 관계를 보였으나(H2b, H2c 지지), 구매충동에 대한 직접경로에서는 가설과 반대되는 부(-)의 관계를 보여 H2a는 지지되지 않았다. 또한 두 예상감정을 경유한 간접효과도 유의하지 않아 H4c와 H4d는 지지되지 않았다. 이러한 결과는 시간 희소성 메시지가 예상감정의 형성과 구매충동에 대한 직접경로에서 서로 다른 방향의 관계를 나타낼 수 있음을 시사한다. 한편 예상기쁨과 예상후회는 모두 구매충동과 유의한 정(+)의 관계를 보여 H3a와 H3b가 지지되었으며, 구매충동은 충동구매의도와 유의한 정(+)의 관계를 보여 H5도 지지되었다.

둘째, NFCC의 조절효과는 메시지 유형과 처리 단계에 따라 선택적으로 나타났다. 사회적 증거 메시지와 구매충동 간 직접관계는 NFCC 집단 간 차이가 유의하지 않아 H6a는 지지되지 않았다. 또한 사회적 증거 메시지와 예상기쁨 및 예상후회의 관계는 가설과 달리 낮은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타나 H6b와 H6c도 지지되지 않았다. 높은 NFCC 집단에서는 시간 희소성 메시지와 구매충동 간 부(-)의 관계가 나타나 H6d는 지지되지 않았다. 그러나 시간 희소성 메시지와 예상기쁨 및 예상후회의 정(+)의 관계는 높은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타나 H6e와 H6f는 지지되었다. 더불어 예상기쁨과 구매충동의 관계는 낮은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타난 반면(H6g 지지), 예상후회와 구매충동의 관계 및 구매충동과 충동구매의도의 관계는 높은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타났다(H6h, H6i 지지).

이상의 결과를 종합하면, OTA 다크패턴 단서에 대한 소비자 반응은 단서의 유형, 심리적 처리 경로 및 소비자의 NFCC 수준에 따라 상이한 양상을 보였다. 사회적 증거는 구매충동에 대한 직접관계와 예상기쁨 및 예상후회를 통한 간접효과가 모두 동일한 방향으로 나타난 반면, 시간 희소성은 예상감정과는 정(+)의 관계를 보이면서도 구매충동과는 부(-)의 직접관계를 나타냈다. 또한 NFCC는 모든 다크패턴 단서의 영향을 일률적으로 강화하는 요인이 아니라, 어떤 단서가 어느 경로를 거치는가에 따라 관계의 강도와 방향을 달리하는 개인차 요인으로 나타났다. 따라서 OTA 다크패턴의 효과는 단순한 구매 촉진 여부보다 단서 유형, 처리 경로 및 소비자 특성의 결합에 따라 나타나는 경로 이질성의 관점에서 이해할 필요가 있다.

5.2 이론적 시사점

본 연구의 이론적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기존 관광․호스피탈리티 연구는 서로 다른 다크패턴을 하나의 범주로 묶어 그 효과를 측정해 왔다(Baldick and Jang, 2025; Kim et al., 2023). 그러나 다크패턴은 유형에 따라 서로 다른 인지편향에 기반한다. 사회적 증거는 다수가 선택한 대안을 더 가치 있게 평가하는 편승효과를, 시간 희소성은 제한된 기회를 더 높게 평가하는 희소성 편향을 활성화한다. 작동하는 인지편향이 다르므로 소비자의 반응 방식과 관계의 방향 또한 동일하지 않을 수 있다. 본 연구의 결과는 이러한 차이를 보여준다. 사회적 증거 메시지는 구매충동과 예상감정 모두와 일관된 정(+)의 관계를 보인 반면, 시간 희소성 메시지는 예상감정과는 정(+)의 관계를, 구매충동에 대한 직접관계에서는 부(-)의 관계를 보였다. 이처럼 본 연구는 다크패턴을 동질적으로 가정하기보다, 상이한 심리적 기반을 지닌 단서별로 구분하여 설명해야 할 필요성을 실증적으로 제시하였다.

둘째, 본 연구는 다크패턴 메시지가 구매충동과 연결되는 과정을 시스템 1의 처리방식에 기반한 즉각반응 경로와 인지적 평가이론에 근거한 정서평가 경로로 구분하여 개념화하였다(Kahneman, 2011; Lazarus, 1991). 특히 시간 희소성 메시지는 경로에 따라 상반된 방향의 관계를 보였는데, 이는 같은 단서라도 어떤 경로를 거치는가에 따라 소비자의 반응이 달라질 수 있음을 시사한다. 이러한 양상은 시간 희소성 단서가 지닌 양면성으로 해석할 수 있으며, 이는 심리적 반발 이론의 논의와도 부합한다(Brehm, 1966; Clee and Wicklund, 1980). 시간 제한이 거래 기회의 소멸을 알리는 단서로 지각되면 상품과 거래 기회의 획득 및 상실이 부각된다. 반면 결정 시점을 제한하는 외부 압박으로 받아들여지고 그 원인이 플랫폼의 설득 시도로 귀인되면, 심리적 반발에 따른 지연이나 회피 반응이 나타날 수 있다.

본 연구에서는 이러한 두 성격이 경로에 따라 다르게 부각되었을 가능성이 있다. 예상감정의 형성에서는 평가의 초점이 숙소와 할인 기회에 놓이면서 예약했을 때의 기쁨과 놓쳤을 때의 후회가 커졌을 수 있다. 반면 시스템 1의 직접경로에서는 시간 제한이 플랫폼이 부과한 압박으로 지각되어 구매충동과 부(-)의 관계로 이어졌을 수 있다. 이는 시간제한 혜택이 소비자의 선택 유연성을 제약할수록 심리적 반발을 통해 제품 평가에 대한 긍정적 효과가 약화되거나 부정적으로 전환될 수 있다는 Mukherjee et al.(2025)의 결과와도 맥을 같이한다. 다만 본 연구는 귀인 방식이나 심리적 반발을 직접 측정하지 않았으므로, 이러한 설명은 관찰된 경로 패턴과 부합하는 가능한 이론적 해석으로 한정할 필요가 있다. 그럼에도 본 연구는 다크패턴 단서의 효과를 단순한 노출의 결과가 아니라, 즉각적 단서 반응과 미래 결과에 대한 정서평가라는 두 경로로 구분하여 설명하였다는 점에서 다크패턴 단서가 구매충동으로 연결되는 경로에 대한 이해를 확장한다.

셋째, 본 연구의 핵심 이론적 기여는 NFCC가 OTA 다크패턴 효과를 가르는 경로 분기 변수임을 규명한 데 있다. 높은 NFCC 소비자가 포착(seizing) ․고착(freezing) 기제를 바탕으로 다크패턴 단서에 더 강하게 반응할 것이라는 가설과 달리, 본 연구의 결과는 보다 복합적이었다. 단서 포착(seizing) 단계에서 사회적 증거 메시지의 예상감정 형성 효과는 낮은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타났다. 이는 낮은 NFCC 소비자가 판단을 신속히 종결하기보다 추가적인 외부 정보에 상대적으로 개방적이기 때문에, 사회적 증거 메시지를 미래 결과를 평가하는 정보로 더 폭넓게 반영했을 가능성을 시사한다(Kruglanski and Webster, 1996). 이러한 해석은 판단 오류에 대한 우려가 성급한 종결을 억제하고 후속 정보에 대한 개방성을 높인다는 초기 lay epistemics 논의와도 연결된다(Kruglanski and Freund, 1983). 반면 시간 희소성 메시지는 높은 NFCC 집단에서 예상감정 형성 경로를 강화하였지만, 구매충동 직접경로에서는 부(-)의 효과를 보였다. 이는 높은 NFCC 소비자가 단순히 어떤 결론이든 빠르게 수용하는 것이 아니라, 자신이 수용 가능한 근거에 기반해 판단을 종결하려는 경향을 보이며, 외부에서 부과된 압박은 판단 자율성을 침해하는 단서로 해석될 수 있음을 시사한다(Bélanger et al., 2020). 따라서 본 연구는 시간 압박이 종결욕구를 활성화한다는 고전적 명제가 처리 경로에 따라 조건화될 수 있음을 보임으로써, NFCC 이론의 새로운 경계조건을 제시한다.

나아가 NFCC의 경로 분기 역할은 단서 포착 단계에 국한되지 않았다. 접근과 관련된 예상기쁨은 낮은 NFCC 집단에서, 기회 상실을 피하려는 예상후회는 높은 NFCC 집단에서 구매충동으로 더 강하게 전환되었다(Webster and Kruglanski, 1994; Schumpe et al., 2017). 또한 구매충동이 충동구매의도로 이어지는 관계는 높은 NFCC 집단에서 더 강하게 나타났으며, 이는 일단 형성된 판단을 유지하고 결정으로 진전시키려는 고착(freezing) 경향과 부합한다(Houghton and Grewal, 2000; Kruglanski and Webster, 1996). 이는 NFCC가 다크패턴 반응의 강도를 일률적으로 증폭시키는 변수가 아니라, 메시지 유형과 처리 단계에 따라 단서 포착, 감정 전환, 의도 고착의 경로를 다르게 만드는 개인차 변수임을 보여준다.

종합하면 본 연구는 다크패턴 단서에 대한 소비자 반응이 메시지 유형, 처리 경로 및 NFCC 수준에 따라 관계의 방향과 강도를 달리하였음을 보여줌으로써, 다크패턴 효과를 단일한 평균효과가 아니라 단서․경로․개인차의 세 층위에서 분기되는 현상으로 이해하는 이론적 관점을 제시하였다. 특히 OTA 메시지형 다크패턴 맥락에서 NFCC를 조절변수로 도입함으로써, 불확실성 해소를 향한 인식론적 동기가 정보 비대칭과 선택 과부하가 큰 OTA 의사결정에서 소비자의 반응 경로를 차별적으로 설명할 수 있음을 보여주었다.

5.3 실무적 시사점

본 연구의 결과는 OTA 플랫폼에서 사용되는 두 다크패턴 메시지가 동일한 전환 유도 장치로 기능하지 않으며, 따라서 서로 다른 운용 원칙을 요구함을 보여준다. 사회적 증거 메시지는 구매충동과 예상감정 모두에 일관된 정(+)의 효과를 보였다. 이는 품질을 사전에 확인하기 어려운 관광상품 맥락에서 '다수가 선택했다'는 정보가 신뢰할 만한 검증 단서로 기능하기 때문이며, OTA 플랫폼이 가장 안정적으로 활용할 수 있는 전환 경로임을 시사한다. 다만 그 효과는 메시지가 실제 행동 데이터에 근거한다는 신뢰를 전제로 하므로, 조회․예약 수의 산출 기준과 집계 기간이 불투명하면 검증 단서로서의 효력 자체가 흔들릴 수 있다. 따라서 사회적 증거는 억제할 대상이 아니라 근거를 투명하게 공개함으로써 강화해야 할 메시지다.

반면 시간 희소성 메시지는 예상감정과는 정(+)의 관계를 보였으나 구매충동 직접경로에서는 부(-)의 관계를 보였으며, 이 부적 관계는 높은 NFCC 집단에서 두드러졌다. 본 연구 결과와 같이 시간 압박이 근거 없는 외부 압박으로 지각되면 부정적 평가가 형성될 수 있다. 종결욕구가 강한 소비자의 판단은 일단 형성되면 쉽게 바뀌지 않으므로(Kruglanski and Webster, 1996), 이렇게 굳어진 평가는 플랫폼 신뢰와 재방문 의도를 장기적으로 손상시킬 수 있다. 즉 시간 희소성에 기댄 반복적 압박 설계는 단기 전환율을 높이더라도 특정 소비자층의 장기적 이탈이라는 비용을 수반한다.

한편 두 메시지의 운용 원칙은 다르지만 결과는 공통된 방향을 가리킨다. 두 메시지 모두 예상기쁨과 예상후회를 형성하는 경로에서는 일관된 정(+)의 관계를 나타냈다. 이는 소비자의 결정을 압박하기보다 미래의 선택 결과를 구체적으로 그려볼 수 있게 하는 방식이 더 안정적인 전환 경로가 될 수 있음을 시사한다. 이러한 기대 형성이 관광상품에서 특히 중요한 이유는, 관광상품의 효용이 실제 이용시점에만 발생하지 않기 때문이다. 기대 자체가 효용을 창출하며(Loewenstein, 1987), 소비자는 물질적 구매보다 경험적 구매를 기다리는 과정에서 더 큰 즐거움을 느낀다(Kumar et al., 2014). 이 기대는 탐색 단계에서 이미 형성되기 시작하므로, 소비자가 OTA 플랫폼에서 숙소를 탐색하는 것은 단순한 예약 준비 단계가 아니라 여행을 기대하고 구체화하는 고객여정의 일부로 보아야 한다.

그러나 전환 지표를 중심으로 설계된 OTA 플랫폼은 이 단계를 결제에 이르기까지 신속히 통과시켜야 할 마찰로 간주한다. 고객여정 관점에서 보면, 시간 희소성 단서가 구매충동과 보인 부(-)의 직접관계는 부수적 반응이라기보다 예약 전 고객경험 자체가 손상되었음을 시사하는 신호로 해석할 수 있다. 따라서 OTA 플랫폼은 소비자가 여행을 기대하고 계획하는 경험은 보존하고, 선택 결과를 구체적으로 그려볼 수 있게 하는 정보는 강화하는 방향으로 설계를 전환할 필요가 있다.

5.4 한계점 및 향후 연구방향

본 연구는 몇 가지 한계를 지닌다. 첫째, 본 연구의 충동구매의도는 실제 예약행동이 아니라 시나리오 상황에서 보고된 자기보고식 행동경향이므로, 후속 연구에서는 실제 클릭 및 예약행동을 통해 결과를 검증할 필요가 있다. 둘째, 본 연구는 호텔 예약이라는 단일 상품군에 한정되었으므로, 항공․렌터카․패키지 등 다른 OTA 상품군으로 확장하여 본 연구가 제시한 경로 이질성이 유지되는지 검토할 필요가 있다. 셋째, 본 연구는 두 메시지를 모든 참여자에게 동일한 순서로 제시하였으므로, 선행 자극의 이월효과를 완전히 배제하기 어렵다. 후속 연구에서는 자극 순서를 무작위화하거나 역균형화하여 메시지별 효과를 보다 엄밀하게 검증할 필요가 있다. 이러한 한계에도 불구하고, 본 연구는 OTA 다크패턴 단서에 대한 소비자 반응이 메시지 유형과 처리 경로, 소비자의 NFCC 수준에 따라 이질적으로 나타남을 실증함으로써 다크패턴 연구와 OTA 실무에 새로운 분석 관점을 제시하였다는 점에서 의의를 지닌다.