J Korean Soc Cosmetol > Volume 27(2); 2021 > Article
인구 통계학적 특성에 따른 미용실의 부정적 루머에 의한 사회적 동조, 루머신뢰, 기업의 대응전략 시 신뢰도차이 분석

Abstract

The rapid development of the media can cause not only negative effects on the company but also financial loss and image damage as a medium for the rapid delivery of the corporate crisis to the public. Therefore, the purpose of this study is to identify differences in consumer confidence, rumor trust, and response strategies based on demographic characteristics of hair salons, and to provide basic data for future marketing strategies to prevent negative rumors in the beauty industry. This study used 265 copies for the final analysis. First, the demographic of those surveyed is married to college/graduation, many female employees in their 20s are more than 4 million won a month, and secondly, there are more than 7 years, 1 to 3 times a month, and thirdly, there are less than 50,000 to 100,000 won, and all the differences in your average monthly income. The reliability of the response strategies of other beauty companies was partly significant for gender and age only. Rumors no longer spread to large corporations or celebrities. The beauty industry is a highly dependent industry on human resources in that it provides intangible services and directly delivers services by beauty workers. In addition, it is natural for people to have different perspectives because each beauty salon has different prices and services. Therefore, beauty companies should try to be honest and reliable with each customer and when providing beauty services.

I. 서 론

급격한 산업발전과 함께 발전한 미디어는 현대사회에서 가장 중요한 도구 중 하나이다. 정보통신 기술의 급격한 발전은 인터넷의 대중화 및 세계 각국을 연결하고 소통 할 수 있는 라인을 구축하였다.
이러한 인터넷의 대중화와 SNS, 인스타그램, 블로그, 페이스북등의 미디어의 사용인구 급증은 기업에게 마케팅을 위한 절대적으로 필요한 수단이 되었고 기업은 이러한 마케팅을 통해 소비자의 관심과 직접적인 커뮤니케이션을 통한 고객과의 상호작용으로 기업의 인식변화와 홍보, 이미지 개선 등을 도모하고 있다(Kang, 2018). 또한 이러한 기술적, 사회적 현상으로 인해 기업의 마케팅 담당자들도 SNS를 이용한 활동이 경쟁전략에 있어 중요한 수단이라고 인식하고 있으며 다양한 마케팅 활동을 통해 기업성과를 기대한다(Jang, 2016).
그러나 이러한 미디어의 급격한 발전은 기업의 작은 위기도 대중들에게 빠르게 전달하는 매개체가 되어 커다란 사회문제로 부각되었으며 언론의 관심을 받아 크게 확대되어 기업에 부정적인 영향뿐만이 아닌 재정적 손실과 이미지 훼손 등의 손실을 불러일으킬 수 있다(Lee, 2017). Tang (2015)은 루머가 광범 위하게 확산되어 사회적으로 불신과 혼란을 야기하여 엄청난 파급효과를 가진다고 하였고, Lee & Lee (2012)는 부정적인 루머에 노출된 기업이나 브랜드는 기업과 브랜드의 명성과 이미지 악화, 매출의 감소 등 실질적인 면에서부터 더 나아가 도산에 이르기까지 전면적인 충격까지 받을 수 있다고 하였으며 이러한 악의적 루머가 최근에는 기업뿐만이 아닌 유명인에게도 발생하며 그 대상자들은 이미지에 심한 타격을 입는다고 하였다.
이에 따라 루머에 노출되어 있는 기업이나 대상인들은 이러한 위기를 잘 관리하는 것이 생존과 미래를 위한 중요한 전략이라고 하였다(Lee, 2017).
최근 미용산업의 대규모 확장으로 인한 기업화 및 대규모 미용실의 증가로 인해 매출 증대를 위한 미용산업의 다양하고 차별화된 마케팅이 나타나고 있는데 그 중 대표적인 것이 미디어를 통한 마케팅이며 기업들은 미디어를 통한 차별화된 전략으로 이윤창출을 위한 마케팅 홍보에 주력하고 있다. 하지만 이러한 마케팅의 증가는 너무나 많은 양의 정보들을 소비자에게 전달하였고 소비자들은 모든 정보의 사실여부를 판단하기가 힘들게 되었으며 이러한 현상들로 인해 일부 내용들이 사실이 아니라 하더라도 소비자들은 이를 신뢰하면서 미용기업의 신뢰성 또한 떨어지고 있다. 또한 부정적인 루머가 유포될 경우 기업이 적절하게 대응하지 못한다면 루머로 인한 기업의 피해는 훨씬 심각해지고(Park, 2017), 또한 악성루머의 확산속도는 매우 빨라지고 있어 그 과정에서 루머의 내용이 더욱 커질 수 있기에 기업의 적절하고 신속한 대처는 매우 중요하며(Kim & Yoon, 2015), 이러한 루머의 확산을 막기 위해서는 기업의 적절한 대응이 필요하고 기업의 반박은 루머의 신뢰를 낮출 수 있고 루머의 확산을 방지할 수 있지만 기업이 루머에 적절하지 못한 대응을 할 경우 소비자들이 루머를 신뢰할 수 있는 계기가 된다(Jeon, 2012).
루머에 관한 기업들의 대처에 관한 선행연구를 살펴보면 Jung (2014)은 제과업체에 대한 악성 소비자 루머에 기업의 위기 커뮤니케이션 전략에 대해 연구하였고, Kim et al. (2015)은 루머 대응에 관한 기업의 적극성인 대응 시 나타나는 효과를 연구하였고, Kim (2018)은 유명인 루머 발생 대응 전략의 효과를 연구하였다.
이와 같이 기업이나 조직, 개인에 관한 루머의 문제점과 그에 따른 대응전략에 대한 연구는 활발히 이루어지고 있는 반면 미용기업의 부정적 루머에 대한 사회적 동조와 대응전략에 관한 연구는 미비한 실정이다.
이에 본 연구에서는 부정적인 미용기업의 루머 중 2018년 4월 14일 방영 된 ‘TV조선의 CSI소비자 탐사대’ 19회 미용실 편(Zum, News Zum, 2018)을 중심으로 미용실의 부정적인 루머 발생 시 인구통계학적 특성에 따라 소비자들의 사회적 동조, 루머신뢰, 미용기업의 대응전략에 대한 신뢰 차이를 알아보고 이러한 연구를 통해 향후 미용 산업의 부정적인 루머 발생 시 특성에 맞는 대응방안과 루머 확산 방지를 위한 마케팅 전략에 필요한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다.

II. 이론적 배경

1. 루머의 정의 및 부정적 루머

루머는 사전적으로 “아무 근거 없이 널리 퍼진 소문(Tang, 2015)”으로 정의 할 수 있으며 Peterson & Gist (1951)는 사물이나 사건, 이슈와 관련한 확인되지 않은 설명이라 하였고 Jang & Jo (2013, 재인용)은 루머는 상황적 불확실성을 해소해주는 근거 없는 정보이며 입증되지 않은 진술이라고 하였으며 인간의 행위에 있어 중요한 역할을 수행한다고 하였다.
Schultz & Göritz (2011)는 증명되지 않은 사람들이 관심을 가질만한 이슈의 주장을 루머라고 정의하면서 명백한 증거 없이도 사람들의 구전을 통해서 다른 소비자들에게 이를 신뢰하게 만든다고 하였고, Buckner (1965)는 구전 확산에 실제적 경험은 영향을 미치지만, 루머는 개인의 실제적 경험 사실이나 사실의 여부에 따라 루머 확산에 커다란 영향을 미치지 않는다는 점에서 구전과 구별되는 특징이 있다고 하였다.
Ahn & Lee (2011)는 대부분의 루머는 부정적인 메시지의 방향성을 띠고 있으며 루머의 방향성이 부정적으로 나타나는 이유는 루머의 내용이 소비자들의 주의를 끌고, 부정적으로 일탈할 수 있는 확률이 상대적으로 높기 때문이라고 하였다.
Fiske & Susan (1980)는 부정적 루머는 소비자의 기억에 오래남고 파급효과가 크기 때문에 영향력이 크다 하였고 소비자는 표적(target)에 관한 전반적인 평가를 할 때 부정적인 정보에 더 가중치를 두고 부정적 루머에 더 집중한다고 하였다.
부정적 루머는 기업의 평판이나 시장 점유율, 제품의 리콜, 나아가 브랜드의 자산 형성에까지 부정적 영향을 끼치며 또한 기업이 통제할 수 없는 범위 밖에서 갑작스레 발생하는 경우가 대부분이고 이것은 기업활동에 큰 피해를 가지고 온다(Lee, 2001).

2. 루머신뢰

루머 신뢰는 수용자들이 해당 사실이라고 믿는지 여부라고 정의할 수 있으며(Jang & Jo, 2013), 소비자들은 자신이 선호하는 결과와 불일치하는 정보에 대해 동기화된 의심을 하게 되어 해당 정보에 더 많은 주의와 사고를 기울이고 해당 정보를 반박하려 할 것이기 때문에 긍정적인 루머가 발생했을 경우에는 소비자들의 기업태도가 긍정적일 수록 루머신뢰가 높아지고 부정적인 루머가 발생했을 경우에는 기업태도가 부정적일수록 소비자들의 루머신뢰가 높게 나타날 것이라고 할 수 있다(Park, 2017).
이에 본 연구에서 루머신뢰는 루머 메시지의 신뢰성과 확실함의 정도로 측정하고자 한다.

3. 사회적 동조

동조(conformity)는 구성원들이 집단에 받는 실제압력이나 스스로 느끼는 가상의 압력으로 인해 개인의 신념이나 행동을 변화시키는 현상이며 개인이 가진 태도, 신념, 행동을 집단의 규범에 맞추려는 개인의 심리이다(Park et al., 2013).
사회적 동조는 개인에게 합리화 할 수 있는 근거를 제공하여 자신이 속한 집단에서 소외되지 않는 수단이며 집단 내에서는 타인의 의견과 행동을 따르는 동조과정을 통해 구전활동이 일어나는 이는 동조가 구전활동에 영향을 주는 사회적 과정을 설명하는 것이라 하였고 사회적 동조는 정보 및 동조화현상을 이끌어 내기에 사회적 동조가 있는 메시지는 폭포현상으로 인해 사회적 동조가 없는 메시지들보다 수용자 인식에 영향을 미친다고 하였다(Ahn & Lee, 2011).
Park et al. (2013)은 사회적 동조를 모방동조, 연결동조, 비교 동조의 3가지 차원으로 나누었고 그 중 시회적 모방동조를 SNS를 지속적으로 이용하게 하는 주된 요인이라 설명하였고 이는 SNS를 이용하는 이용자들이 사회적 동조의 환경 속에서 활동하고 있다고 하였고 Han & Ok (2012)은 사회적 네트워크를 통해 연결된 개개인이 자신의 이웃에게 영향을 받아 정보를 수용하는 현상을 사회적 전염이라고 정의하였다.
이와 같이 사회적 동조는 특히 루머에 대한 수용자들의 인식에 큰 영향을 미치고 사람들이 루머를 판단하는데 결정적인 요인으로 작용한다(Ahn & Lee, 2011).

4. 루머에 대한 기업 대응전략

스마트 미디어 시대에 맞게 루머의 확산속도는 예전과 비교할 수 없을 만큼 빠르게 퍼져가고 그에 따른 조직의 대응전략은 중요한 문제로 떠올랐다(Jang & Jo, 2013).
위기는 기업이나 개인에게 치명적인 영향을 미치는 예측 불가능한 위협이고 기업은 이러한 상황에서 루머로 인한 비난을 최소화하고 이미지 타격, 제품판매 감소 등의 손실을 막기 위해 대응전략을 구사해야 하며 조직의 책임과 위기에 따른 위기 대응 전략을 구사하는 것이 보다 효과적이라고 주장하였다(Coombs & Holladay, 2002).
Jang & Jo (2013, 재인용)는 악의적 루머에 대응하는 가장 일반적인 방법을 ‘반박전략’이라 하고 이는 신문 전면광고, 언론 및 웹 사이트 등을 통한 대표의 성명발표, 중립적인 제 3자에 의한 증명이라고 하였다. 소비자들의 기업태도는 기업에 대한 소비자들의 평가로 소비자들이 구매 결정 시 객관적이기보다는 자신이 가지고 있는 기업태도에 의존한다(Shimp, 1981).
또한 Laufer et al. (2005)은 명확하지 않은 기업의 잘못된 상황에서도 사람들이 구전을 통한 부정적 정보를 통해 기업은 돌이키기 힘든 피해를 볼 수 있으므로 기업은 루머가 발생했을 시 긍정적인 기업태도들 통해 소비자들의 신뢰를 강화시키기 위해 노력하고 긍정적인 정보들을 소비자들에게 노출시키려고 하고 있다. 결국 소비자들에게 기업대응전략은 기업에 대한 루머를 바로잡고 기업을 다시 신뢰하는데 중요한 요인으로 작용된다.

III. 내용 및 방법

1. 연구문제

본 연구는 미용실의 부정적인 루머발생 시 인구통계학적 특성에 따라 소비자들의 사회적 동조, 루머신뢰, 미용기업의 대응전략에 대한 신뢰 차이를 알아보고 향후 미용 산업에 필요한 마케팅 대응전략을 수립하고자 하는 것에 목적이 있다.
연구목적에 따른 연구문제는 다음과 같다.
첫째, 조사대상의 인구통계적 특성과 미용실 이용실태을 알아본다.
둘째, 인구통계학적 특성에 따른 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이를 알아본다.
셋째, 인구통계학적 특성에 따른 사회적 동조의 차이를 알아본다.
넷째, 인구통계적 특성에 따른 루머신뢰의 차이를 알아본다.
다섯째, 인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아본다.
여섯째, 인구통계적 특성에 따른 미용기업들의 대응 전략의 신뢰성의 차이를 알아본다.
일곱째, 인구통계적 특성에 따른 루머에 관한 기업의 대응전략 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아본다.

2. 연구대상 및 자료수집

본 연구의 목적에 따라 실증조사를 위해 자기기입식 설문조사를 실시하였으며, 측정도구로 사용된 설문 문항은 <Table 1>과 같다.
2019년 2월 1일부터 2019년 2월 9일까지 서울지역의 미용실을 이용하는 일반인을 대상으로 예비조사 50부를 실시하였고 문항의 어휘와 질문이 불분명한 부분들을 수정·보완하였다.
본 조사는 2019년 2월 12일부터 2019년 3월 10일까지 이루어졌으며 총 300부의 설문지를 배포하여 297부를 수거, 응답이 불성실한 32부를 제외한 265부를 최종 분석 자료로 사용하였다.

3. 측정도구 및 분석방법

수집된 자료는 SPSS 21.0을 통해 분석되었으며, 자료의 분석은 다음과 같은 연구문제에 맞춰 순차적으로 적용되었다.
첫째, 조사대상의 인구통계학적 특성과 미용실 이용실태를 알아보기 위해 빈도분석을 하였다.
둘째, 인구통계학적 특성에 따른 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이를 알아보기 위해 t-test, 분산분석을 실시하였다.
셋째, 인구통계학적 특성에 따른 사회적 동조의 차이를 알아보기 위해 t-test, 분산분석을 실시하였다.
넷째, 인구통계적 특성에 따른 루머신뢰의 차이를 알아보기 위해 t-test, 분산분석을 실시하였다.
다섯째, 인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아보기 위해 t-test, 분산분석을 실시하였다.
여섯째, 인구통계적 특성에 따른 미용기업들의 대응 전략의 신뢰성의 차이를 알아보기 위해 t-test, 분산분석을 실시하였다.
일곱째, 인구통계적 특성에 따른 루머에 관한 기업의 대응전략 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아보기 위해 t-test, 분산분석을 실시하였다.
분산분석의 사후검정으로는 Scheffe-test가 사용되었다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상의 인구통계적 특성

조사대상의 인구통계적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과는 <Table 2>와 같다.
성별은 여 72.1%, 남 27.9% 순으로 나타났다.
연령은 20대 27.9%, 40대 25.7%, 50대 이상 24.2%, 30대 20.8%, 10대 1.5% 순으로 나타났다.
최종학력은 대학교 재학/졸업 50.9%, 전문대 재학/졸업 21.9%, 고졸 이하 15.1%, 대학원 이상 12.1% 순으로 나타났다.
결혼 여부는 기혼 51.7%, 미혼 41.9%, 기타(이혼, 사별, 별거 등) 6.4% 순으로 나타났다.
월 평균 소득은 400만원 이상 30.6%, 200~300만원 미만 22.6%, 300~400만원 미만 18.5%, 100만원 미만 14. 3%, 100~200만원 미만 14.0% 순으로 나타났다.
직업은 회사원 21.9%, 전문직 21.1%, 학생 16.2%, 전업주부 15.8%, 자영업 13.2%, 기타 11.7% 순으로 나타났다.

2. 조사대상의 미용실 이용실태

조사대상의 미용실 이용실태를 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과는 <Table 3>과 같다.
미용서비스 이용 횟수는 1개월에 1~3회 38.1%, 1년에 3회 이상 28.3%, 1년에 1~3회 14.0%, 1개월에 3회 이상 8.3%, 1주일에 3회 이상 5.7%, 1주일에 1~3회와 거의 이용하지 않는다가 각각 2.3%, 매일 1.1% 순으로 나타났다.
미용실 이용 기간은 7년 이상 46.4%, 1년 미만 19.2%, 5년~6년 13.2%, 1년~2년 11.7%, 3~4년 9.4% 순으로 나타났다.
한 번에 지출하는 비용은 5만원~10만원 미만 26.0%, 10만원~15만원 미만 20.8%, 3만원 미만 16.2%, 15만원~20만원 미만 15.1%, 3만원~5만원 미만 12.8%, 20만원 이상 9.1% 순으로 나타났다.
미용실을 선택한 이유는 기술이 뛰어나서 37. 4%, 가까워서 11.7%, 서비스가 좋아서 10.6%, 시설 및 분위기가 좋아서 10.2%, 직원들이 친절해서와 주변의 권유로가 각각 9.1%, 우연하게 6.4%, 명성이 좋아서 5.3%, 마일리지 때문에 0.4% 미용실 이용실태에 따른 순으로 나타났다.

3. 인구통계적 특성에 따른 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이

인구통계적 특성에 따른 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이를 알아보기 위해 t-test와 분산분석을 실시한 결과는 <Table 4>와 같다.
그 결과 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이에 대하여 인구통계적 특성 모든 항목에서 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
t-test를 실시한 성별에 따른 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이를 살펴보면 성별에서는 내가 이용하는 미용실의 서비스에 대해 만족한다, 내가 이용하는 미용실에서 서비스를 받는 것이 즐겁다에서 여성이 남성보다 높은 평균치를 보였다.
분산분석을 실시한 연령, 최종학력, 결혼 여부, 월 평균 소득, 직업에서 사후검증인 Scheffe test를 통해 집단 간 차이가 확연히 나타난 부분을 살펴보면 다음과 같다.
연령에서는 나는 내가 다니고 있는 미용실을 신뢰한다, 내가 이용하는 미용실의 서비스에 대해 만족한다, 내가 이용하는 미용실에서 서비스를 받는 것이 즐겁다, 현재 미용실의 서비스를 이용하게 된 것은 좋은 경험이다 에서 10대가 20대와 30대에 비해 높은 평균치를 보였고, 나는 내가 다니고 있는 미용실을 믿는다, 내가 다니고 있는 미용실은 정직하다에서 10대가 20대, 30대, 40대에 비해 높은 평균치를 보였고, 내가 이용하는 미용실을 선택한 것은 최고의 선택이다 에서 10대가 타 연령층에 비해 높은 평균값을 보였다.
최종학력에서는 집단 간 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이가 없는 것으로 나타났다.
결혼 여부에서는 내가 다니고 있는 미용실은 정직하다, 내가 이용하는 미용실의 서비스에 대해 만족한다, 내가 이용하는 미용실에서 서비스를 받는 것이 즐겁다, 내가 이용하는 미용실을 선택한 것은 최고의 선택이다, 현재 미용실의 서비스를 이용하게 된 것은 좋은 경험이다에서 기혼이 기타(이혼, 사별, 별거 등)에 비해 높은 평균값을 보였다.
월 평균 소득에서는 나는 내가 다니고 있는 미용실을 신뢰한다, 나는 내가 다니고 있는 미용실을 믿는다, 내가 이용하는 미용실에서 서비스를 받는 것이 즐겁다에서 400만원 이상이 100에서 200만원 미만 집단에 비해 높은 평균값을 보였다.
직업에서는 집단 간 미용실에 대한 귀하의 평소 생각의 차이가 없는 것으로 나타났다.

4. 인구통계적 특성에 따른 사회적 동조의 차이

인구통계적 특성에 따른 사회적 동조의 차이를 알아보기 위해 t-test와 분산분석을 실시한 결과는 <Table 5>와 같다. 그 결과 사회적 동조의 차이에 대하여 인구통계적 특성의 연령, 결혼 여부, 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 10대의 사회적 동조가 다른 연령에 비해 높게 나온 이유는 10대가 핸드폰을 통해 가장 많이 뉴스를 검색하고 월 평균소득이 낮을수록 자기의 소득에 비해 미용실에 사용하는 비용이 비싸다고 판단하여 이러한 루머에 쉽게 동조할 수 있을 것으로 사료된다.
루머신뢰 및 확산의도에 영향을 미치는 요인에 관해 연구한 Kim (2016)의 연구에서 사회적 동조에 영향을 미치는 요인을 루머유형별로 나누어 살펴봤으며, 사실제시 유형은 성별과 심리적 요인으로 권력유형은 나이만 유의미한 변인으로 나타나 본 연구와 차이점을 보인다. 이는 조사내용과 대상자에 따라 차이가 있는 것으로 사료된다.

5. 인구통계적 특성에 따른 루머신뢰의 차이

인구통계적 특성에 따른 루머신뢰의 차이를 알아보기 위해 t-test와 분산분석을 실시한 결과는 <Table 6>과 같다. 그 결과 루머신뢰의 차이에 대하여 인구통계적 특성의 연령과 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
이러한 이유로는 본 연구의 사회적 동조의 변인이 연령과 월 평균소득에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났고 이는 사회적 동조가 클수록 루머에대한 메세지의 신뢰도가 큰 것으로 나타난 Ko (2018)의 연구가 본 연구의 결과를 지지하고, 루머신뢰 및 확산의도에 관해 연구한 Kim (2016)의 연구에서 루머신뢰에 영향을 미치는 인구통계학적 변인으로 연령에서 유의미한 결과가 나타나 본 연구의 결과를 지지한다. 이러한 이유로는 SNS미디어를 통루머의 신뢰 및 확산의도에 관련된 Kim (2016)의 연구에서 나이가 어릴수록 인터넷이나 SNS를 더 많이 접하고 루머를 더 신뢰하며 나이가 어릴수록 자기표현이나 심리적 안정을 위해 미디어를 사용하며 미디어에 의존이 커져가므로 루머신뢰도 커지는 것으로 사료된다.
악성루머에 대한 사회적 동조, 대응방법, 루머이력이 기업평가 및 루머신뢰에 미치는 영향에 관해 연구한 Jang (2013)은 루머와 마주한 상황에서 루머가 진실인지 거짓인지를 판단할 때 사람들은 타인과의 상호작용을 통해 결정하며 이 때문에 루머에 사회적 동조가 높아진다면 루머에 대한 신뢰가 높아진다고 하여 본 연구를 지지한다.

6. 인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이

인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아보기 위해 t-test와 분산분석을 실시한 결과는 <Table 7>과 같다. 그 결과 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이에 대하여 인구 통계적 특성의 연령, 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에서 나타나듯이 사회적 동조와 루머신뢰에 영향을 끼치는 인구통계적 요인들이 소비자들의 생각이나 느낌에도 부정적 영향을 끼치는 것으로 나타났다. Kim (2016)의 연구에서 루머신뢰, 사회적 동조롤 인한 감정반응을 알아본 연구결과 가계의 소득수준이 높을수록 루머에 관해 부정적인 감정을 보인다고 하여 본 연구의 결과와 차이를 보인다. 그러한 이유로는 본 연구는 다양한 연령과 성별, 소득 계층이 이용하는 미용실을 대상으로 연구를 하였기에 다양한 요인들이 결과로 나올 수 있지만 Kim (2016)의 연구는 정치를 중심으로 연구를 하였기에 소득의 차이에 따라 개인의 성향, 환경, 타인과의 상호작용에 차이가 있고 그러한 차이는 지각된 욕구나 욕망을 충족시키는데 요인으로 나타나는 것으로 사료된다. 또한 루머자체가 가지고 있는 부정적인 요소이기 때문에 개인의 감정도 부정적으로 흘러가고 이러한 부정적인 감정은 태도에 영향을 주고 태도는 행위적 반응으로 이어지므로 부정적인 루머는 부정적 감정반응으로 정의하였으며 정보신뢰도와 감정적 반응이 정당태도 변화에 미치는 영향에 관해 연구한 Choi et al. (2004)은 하나의 부정적인 정보에 노출된다는 것은 그 자체가 이미 부정적이므로 부정적인 감정 반응만 유도할 수 있다고 하였다.

7. 인구통계적 특성에 따른 미용기업들의 대응메세지의 신뢰성의 차이

인구통계적 특성에 따른 미용기업들의 대응 메시지의 신뢰성의 차이를 알아보기 위해 t-test와 분산분석을 실시한 결과는 <Table 8>과 같다. 그 결과 미용기업들의 대응 메시지의 신뢰성의 차이에 대하여 인구통계적 특성의 성별과 연령 항목에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
성별에서 기사내용은 여러 사람에게 루머가 사실이 아니라고 인식한다라고 생각한다는 문항에서 여성이 남성보다 높게 나타났고, 연령에서는 10대, 20대, 30대가 기사내용이 여러 사람에게 인정받고, 동의 받고 있다는 생각에서 40대 보다 높게 나타났다.
Jeon (2012)의 연구에서 기업의 단순대응과 적극대응은 루머 신뢰에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 이는 기업의 이미지가 긍정적인지 부정적인지에 영향을 받는 것으로 나타났다. 미용서비스는 인적자원서비스로 사람과 사람이 만나 이루어지는 서비스이므로 유대관계와 신뢰를 바탕으로 이루어지고 그러한 신뢰가 충성고객으로 연결되기에 기업에 관한 신뢰성에도 영향을 미치는 것으로 사료된다.
Lee et al. (2015)은 소비자들이 기업과 긍정적인 관계를 구축했다면 소비자들은 기업의 반박 메시지를 잘 받아들인다고 하였다.
이렇듯 미용기업은 소비자들과 신뢰구축을 위해 정직한 서비스를 제공하도록 노력해야 할 것이며, 대응전략 시 단순대응이나 적극대응 뿐만 아니라 성별이나 연령을 고려한 기업의 대응전략이 필요할 것으로 사료된다.

8. 인구통계적 특성에 따른 미용기업들의 대응 메세지 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이

인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아보기 위해 t-test와 분산분석을 실시한 결과는 <Table 9>와 같다. 그 결과 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이에 대하여 인구통계적 특성은 성별과 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 이유로는 대응메세지의 신뢰성의 결과에서 성별과 연령에서 유의한 차이가 나타났으므로 당연한 결과라고 사료된다.
악성소비자 루머에 대한 기업의 위기 커뮤니케이션 전략에 관해 연구한 Jung (2014)은 불확실성이 높은 루머상황에서 기업의 부인전략은 소비자들의 믿음을 감소시키고 메시지 수용, 기업과 제품에 대한 호의도, 행동의도에 까지 긍정적인 결과를 유출한다고 하였고, Jang (2013)는 기업의 적극적 대응방법으로 법적대응, 증거자료, 공식기자회견등이 가장 좋은 기업의 루머 대응 반응이라고 하였다.
이러한 선행연구를 토대로 미용기업에 관한 악성루머가 보도 되었을 때 소비자들의 루머신뢰를 줄이기 위해 적극적이고 적절한 대응전략이 필요한 것으로 사료된다.

V. 결 론

본 연구는 미용실의 부정적인 루머발생 시 인구통계학적 특성에 따른 소비자들의 사회적 동조, 루머신뢰, 미용기업의 대응전략 시의 신뢰도의 차이를 알아보고 이러한 연구를 통해 향후 미용 산업은 부정적인 루머 발생 시 특성에 맞는 대응방안과 루머 확산 방지를 위한 마케팅 전략을 구축하여 미용기업의 이미지를 보존, 수립하여 미용서비스 산업개발에 기여하고자 한다.
본 연구의 연구결과는 다음과 같다.
첫째, 조사대상자의 인구통계학적 특성과 이용실태를 알아본 결과 대학교 재학/졸업의 기혼, 20대의 월 평균 400만원 이상의 여성 회사원의 많은 것으로 나타났고 미용실의 기술이 뛰어나서 7년 이상 1개월에 1~3회 이상 방문과 방문 시 지출 비용은 5만원~10만원 미만의 고객이 많은 것으로 나타났다.
둘째, 인구통계적 특성에 따른 미용실에 대한 평소 귀하의 생각의 차이를 알아본 결과 모든 항목에서 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
셋째, 인구통계적 특성에 따른 사회적 동조의 차이를 알아본 결과 연령, 결혼 여부, 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
넷째, 인구통계적 특성에 따른 루머신뢰의 차이를 알아본 결과 연령과 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
다섯째, 인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아본 결과 연령, 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
여섯째, 인구통계적 특성에 따른 미용기업들의 대응전략의 신뢰성의 차이를 알아본 결과 성별과 연령에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
일곱째, 인구통계적 특성에 따른 기사를 읽고 난 후 미용실에 관한 귀하의 생각이나 느낌의 차이를 알아본 결과 성별과 월 평균 소득에서만 부분적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 결과를 통한 시사점은 다음과 같다.
루머는 더 이상 대기업이나 유명연예인을 대상으로 퍼지는 것은 아니다. 미용산업은 미용종사자가 직접적으로 서비스를 전달하는 서비스라는 점에서 인적자원의 의존도가 매우 높은 산업이다. 또한 미용실 마다 미용서비스 이용에 대한 가격이 다르고 서비스도 다르기 때문에 사람마다 관점이 틀린 것은 당연하다. 그러므로 미용기업은 고객마다 그리고 미용서비스를 제공할 때 정직하고 신뢰성이 갈 수 있도록 노력해야 할 것이다.
본 연구를 통해 평소 미용실에 관해 호감적이고 긍정적이였다고 하더라도 부정적인 루머가 발생하면 그로인해 사회적 동조와 루머에 관한 신뢰가 생기고 그러한 영향은 고객에게 부정적 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었으며 이러한 부정적 영향은 미용기업에 큰 영향을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
Jang & Jo (2013)는 사회적 동조는 루머를 사실로 믿게 하는 데 큰 역할을 하고 기업 신뢰도를 추락시킬 수 있는 중요한 요인이라고 하였고 기업은 사회적 동조를 관리하는 방안에 관해 고심해 보아야한다고 하였고 사회적 여론 관리에 주의를 기울여야 한다고 하였다. 따라서 본 연구를 통해 미용기업은 발생할 수 있는 부정적 루머에 대해 지속적으로 모니터링하고 관리를 해야 한다.
또한 Lee et al. (2015)은 루머가 발생 하였을 때 단순대응보다는 적극대응이 기업의 신뢰도를 줄일 수 있다고 하였고 Kim et al. (2015)은 반박의 강도가 소극적인 경우보다 적극적인 경우 루머 이후 훼손되었던 기업태도 회복이 더 효과적이라고 하였다. 따라서 본 연구를 토대로 미용루머에 관해 더 많은 연구와 미용기업의 대응전략에 관한 연구가 더 필요할 것으로 보이며 이러한 연구를 통해 향후 미용 산업에 필요한 마케팅 대응전략을 수립하고자 한다.
본 연구는 미용실에 관한 루머 발생 시 사회적 동조, 루머신뢰에 차이를 알아보고 루머에 관한 대응전량이 있을 경우 신뢰성에 관한 차이를 알아보고 내용을 분석하였지만, 다음과 같은 점에서 한계점이 있으며 이에 향후 연구방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 선행연구들을 바탕으로 연구를 하였으나, 실증분석을 위해 설문조사 시 표본이 서울지역으로 편중되어 있어 일반화하기에는 한계가 있다.
따라서 향후 연구에서는 다양한 지역의 집단으로부터 표본을 수집하고 설문조사를 실시하여 더욱 일반적이고 신뢰적인 검증이 필요하다고 사료된다.
또한 예전과 다르게 루머를 접할 수 있는 방법은 다양하므로 본 연구를 위해 사용된 미용실의 루머를 포함 더 많은 미용기업에 관한 루머를 조사하여 유형이나 규모, 특성에 따라서도 검증해 보는 것도 신뢰도 높은 연구 자료를 수집하는데 도움이 될 것이며 루머 발생 시 루머의 강도와 기업의 대응 전략의 강도의 차이를 알아보아 효과적인 대응전략에 관한 연구도 필요할 것이라 생각된다.
따라서 이러한 한계점을 보완하여 미용기업에 관한 루머가 발생하였을 때 생기는 문제점을 효과적으로 관리하고 통제할 수 있는 미용서비스마케팅 전략 연구들은 지속적으로 이루어질 필요가 있다.

Table 1.
Questionnaire Composition and Measurement
Survey Item Content Question number Scale Sources
Demographic characteristics Gender, age, final education, marital status, average monthly income, occupation 6 Nominal a researcher
Beauty salon usage status Reclamation of beauty service use, period of use of hair salon, expenditure expenses, and reason for choosing hair salon 4 Nominal a researcher
the degree of trust in hair salons positive, trust, trust, honesty, service satisfaction, pleasure, best choice, experience 8 isometric chart Kown (2012)
Lee (2017)
Modification·supplementation
social sympathy Trust, belief, accuracy, recognition, consent, truthfulness of the story 6 isometric chart Tang (2015)
Oh (2012)
Heo (2016)
Modification·supplementation
Rumor Confidence Trust in the rumor, reliable information, confidence 3 isometric chart Kim (2017)
Tang (2015)
Park (2007)
Heo (2016)
Modification·supplementation
Your thoughts on the hair salon after reading the rumor article Negative attitudes, dislikes, and feelings regarding the rumor 3 isometric chart Kim (2016)
Tang (2015)
Heo (2016)
Modification·supplementation
Reliability of response messages from beauty companies Confidence, belief, certainty, recognition, consent, and recognition of rumors regarding corporate response strategy messages 6 isometric chart Go (2014)
Tang (2015)
Oh (2012)
Fu (2018)
Modification·supplementation
Your thoughts on the hair salon after reading the company's response strategy article on rumors A positive attitude, a favorable attitude, and a feeling about a hair salon 3 isometric chart Kim (2017)
Tang (2015)
Fu (2018)
Modification·supplementation
All questions 39
Table 2.
Demographic Characteristics of the Survey Subjects (N=265, %)
Category Frequency (N) Percentage (%)
Gender Men 74 27.9
Women 191 72.1
Age 10s 4 1.5
20s 74 27.9
30s 55 20.8
40s 68 25.7
Over 50s 64 24.2
Final educational background Below high school graduation 40 15.1
a junior college/graduation 58 21.9
a college/graduation 135 50.9
graduate school and above 32 12.1
Married status Single 111 41.9
Married 137 51.7
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 17 6.4
Average monthly income Less than one million won 38 14.3
Less than 1 to 2 million won 37 14.0
Less than 2 to 3 million won 60 22.6
Less than 3 to 4 million won 49 18.5
Over 4 million won 81 30.6
Occupation Student 43 16.2
Office worker 58 21.9
Self-employment 35 13.2
Housewife 42 15.8
Professional position 56 21.1
ETC 31 11.7
Total 265 100.0
Table 3.
The Actual Condition of Use of Hair Salon Subjected to Investigation (N=265, %)
Category Frequency (N) Percentage (%)
Number of use of beauty service Everyday 3 1.1
1 to 3 times a week 6 2.3
More than three times a week 15 5.7
1 to 3 times a month 101 38.1
More than three times a month 22 8.3
1 to 3 times a year 37 14.0
More than three times a year 75 28.3
rarely use 6 2.3
Period of use of hair salons Less than a year 51 19.2
1 to 2 years 31 11.7
3 to 4 years 25 9.4
5 to 6 years 35 13.2
Over 7 years 123 46.4
One-time expenses Less than 30,000 won 43 16.2
Less than 30,000 won to 50,000 won 34 12.8
Less than 50,000 won to 100,000 won 69 26.0
Less than 100,000 won to 150,000 won 55 20.8
Less than 150,000 won to 200,000 won 40 15.1
over 200,000 won 24 9.1
Reason for choose a hair salon with great skill 99 37.4
for one's reputation 14 5.3
The facilities and atmosphere are good 27 10.2
for good service 28 10.6
The staff is so kind 24 9.1
for miles 1 0.4
by chance 17 6.4
in the proximity 31 11.7
at the recommendation of one's neighborhood 24 9.1
Total 265 100.0
Table 4.
Differences in your usual opinion of hair salons according to demographic characteristics
Situation I think positively about the hair salon I go to
I trust the hair salon I go to
I believe in the hair salon I go to
The hair salon I go to is honest
I am satisfied with the service of the hair salon I use
I enjoy getting a service at the hair salon I use
Choosing the hair salon I use is the best choice
It is a good experience to use the service of the hair salon now
M SD M SD M SD M SD M SD M SD M SD M SD
Gender Men 3.86 0.85 3.85 0.75 3.78 0.76 3.74 0.78 3.76 0.82 3.74 0.91 3.61 0.89 3.77 0.82
Women 3.97 0.72 3.95 0.67 3.92 0.69 3.85 0.74 4.06 0.69 4.04 0.71 3.81 0.85 3.90 0.76
t-value -.930 -.962 -1.353 -1.019 -2.784** -2.503* -1.687 -1.136
Age 10s 4.50 1.00 4.75 a 0.50 4.75 a 0.50 4.75 a 0.50 4.75 a 0.50 4.75 a 0.50 5.00 a 0.00 4.75 a 0.50
20s 3.80 0.72 3.73 b 0.71 3.68 b 0.74 3.68 b 0.81 3.82 b 0.76 3.80 b 0.72 3.46 b 0.88 3.72 b 0.77
30s 3.91 0.75 3.80 b 0.68 3.76 b 0.72 3.71 b 0.71 3.84 b 0.71 3.84 b 0.81 3.64 b 0.82 3.75 b 0.75
40' 3.90 0.81 4.01 ab 0.68 3.99 b 0.66 3.84 b 0.73 3.97 ab 0.69 4.01 ab 0.78 3.88 b 0.76 3.91 ab 0.77
Over 50s 4.14 0.69 4.09 ab 0.64 4.06 ab 0.64 4.00 ab 0.69 4.22 ab 0.72 4.13 ab 0.77 3.97 b 0.85 4.02 ab 0.79
F-value 2.464* 4.807** 5.124** 3.570** 4.278** 3.089* 6.372*** 3.045*
Final educational background Below high school graduation 3.68 0.92 3.80 0.72 3.83 0.71 3.78 0.73 3.82 0.75 3.90 0.74 3.78 0.89 3.75 0.87
a junior college/graduation 3.95 0.74 3.90 0.67 3.81 0.66 3.71 0.70 3.98 0.73 3.90 0.85 3.60 0.82 3.78 0.73
a college/graduation 4.01 0.67 3.93 0.69 3.90 0.72 3.88 0.76 3.86 0.76 4.01 0.72 3.77 0.87 3.91 0.76
graduate school and above 3.94 0.88 4.09 0.73 4.03 0.78 3.81 0.82 4.04 0.71 3.91 0.93 3.91 0.86 3.94 0.84
F-value 2.105 1.092 .769 .785 1.040 .420 .948 .791
Married status Single 3.90 0.75 3.81 0.73 3.73 0.73 3.73 ab 0.81 3.89 ab 0.73 3.86 ab 0.77 3.56 ab 0.91 3.77 ab 0.81
Married 4.01 0.74 4.03 0.64 4.02 0.69 3.94 a 0.70 4.08 a 0.73 4.06 a 0.77 3.96 a 0.77 3.99 a 0.71
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 3.65 0.86 3.76 0.75 3.76 0.56 3.41 b 0.51 3.65 b 0.79 3.71 b 0.77 3.35 b 0.86 3.41 b 0.87
F-value 1.980 3.558* 5.622** 5.260** 3.830* 2.872 9.001*** 5.833**
Average monthly income Less than one million won 3.87 0.70 3.92 ab 0.63 3.87 ab 0.66 3.76 0.75 4.05 0.73 3.89 ab 0.69 3.66 0.91 3.82 0.73
Less than 1 to 2 million won 3.92 0.68 3.62 b 0.72 3.59 b 0.72 3.59 0.90 3.86 0.63 3.73 b 0.73 3.57 0.80 3.68 0.75
Less than 2 to 3 million won 3.77 0.77 3.80 ab 0.63 3.80 ab 0.66 3.78 0.61 3.82 0.70 3.82 ab 0.75 3.67 0.86 3.72 0.78
Less than 3 to 4 million won 3.86 0.82 3.98 ab 0.63 3.84 ab 0.75 3.76 0.72 3.88 0.78 3.88 ab 0.83 3.59 0.86 3.78 0.77
Over 4 million won 4.16 0.73 4.11 a 0.74 4.11 a 0.69 4.01 0.77 4.16 0.77 4.23 a 0.76 4.04 0.81 4.12 0.76
F-value 2.824* 3.947** 4.048** 2.386 2.534* 4.251** 3.455** 3.667**
Occupation Student 3.86 0.71 3.88 0.70 3.81 0.73 3.74 0.79 4.00 0.79 3.88 0.73 3.63 0.95 3.84 0.72
Office worker 3.88 0.75 3.79 0.72 3.91 0.71 3.81 0.78 3.83 0.73 3.81 0.74 3.60 0.92 3.69 0.88
Self-employment 4.09 0.66 4.03 0.66 4.00 0.69 4.03 0.71 4.11 0.76 4.14 0.77 4.00 0.84 4.06 0.73
Housewife 4.12 0.83 4.14 0.61 4.02 0.64 3.90 0.76 4.14 0.75 4.12 0.80 3.95 0.79 4.00 0.73
Professional position 3.89 0.76 3.91 0.75 3.79 0.80 3.77 0.76 3.82 0.72 4.04 0.76 3.82 0.74 3.88 0.79
ETC 3.84 0.82 3.81 0.65 3.77 0.62 3.68 0.65 4.10 0.65 3.74 0.86 3.52 0.85 3.77 0.72
F-value 1.056 1.634 .977 1.011 1.825 1.875 2.145 1.374

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Scheffe : a>b

Table 5.
Difference of social consensus according to demographic characteristics
Situation The contents of the article above are reliable
The contents of the article above are reliable
The contents of the article above are clear
I think the contents of the above article are recognized by many people
I think the contents of the article above are agreed upon by many people
The above article suggests that rumors are perceived by many to be true by many people
M SD M SD M SD M SD M SD M SD
Gender Men 2.69 0.87 2.66 0.83 2.62 0.86 2.69 0.87 2.80 0.84 2.97 0.84
Women 2.67 0.82 2.67 0.82 2.56 0.78 2.72 0.81 2.69 0.82 2.91 0.86
t-value .166 -.071 .608 -.248 .981 .531
Age 10s 3.00 1.41 3.00 1.41 3.25 1.26 3.25 1.50 3.25 1.26 2.50 1.73
20s 2.76 0.82 2.73 0.82 2.62 0.73 2.76 0.79 2.78 0.80 3.14 0.76
30s 2.65 0.89 2.69 0.86 2.56 0.81 2.67 0.94 2.64 0.89 2.76 0.88
40s 2.74 0.86 2.72 0.79 2.66 0.78 2.78 0.79 2.85 0.83 3.10 0.78
Over 50s 2.52 0.73 2.50 0.78 2.39 0.83 2.58 0.75 2.53 0.76 2.67 0.86
F-value 1.009 1.026 1.852 1.040 1.948 4.216**
Final educational background Below high school graduation 3.86 0.78 2.65 0.86 2.60 0.84 2.75 0.90 2.88 0.85 2.88 0.79
junior college/graduation 2.63 0.87 2.67 0.89 2.52 0.82 2.76 0.84 2.67 0.82 2.78 0.88
college/graduation 2.64 0.81 2.70 0.80 2.59 0.77 2.71 0.80 2.71 0.81 3.01 0.83
graduate school and above 2.74 0.82 2.53 0.72 2.59 0.87 2.56 0.84 2.63 0.91 2.94 0.95
F-value .678 .388 .126 .434 .670 1.061
Married status Single 2.66 0.86 2.67 b 0.81 2.51 0.76 2.69 0.83 2.68 0.86 2.95 0.89
Married 2.64 0.79 2.61 b 0.79 2.60 0.84 2.69 0.83 2.74 0.81 2.92 0.80
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 3.06 0.97 3.18 a 0.95 2.76 0.75 2.94 0.83 2.76 0.83 2.88 1.05
F-value 1.938 3.754* .865 .711 .152 .055
Average monthly income Less than one million won 3.05 a 0.73 3.03 a 0.72 2.92 a 0.59 3.05 0.70 2.97 0.68 3.21 0.66
Less than 1 to 2 million won 2.49 b 0.93 2.41 b 0.83 2.38 b 0.89 2.62 0.92 2.76 0.93 3.05 0.94
Less than 2 to 3 million won 2.73 ab 0.69 2.75 ab 0.75 2.63 ab 0.76 2.75 0.77 2.57 0.79 2.78 0.72
Less than 3 to 4 million won 2.65 ab 0.90 2.65 ab 0.93 2.63 ab 0.93 2.73 0.95 2.78 0.94 2.88 0.90
Over 4 million won 2.56 ab 0.85 2.57 ab 0.79 2.42 b 0.74 2.54 0.76 2.65 0.79 2.88 0.93
F-value 2.998* 3.347* 3.361* 2.671* 1.614 1.819
Occupation Student 2.95 0.72 2.93 0.74 2.74 0.58 2.84 0.78 2.84 0.69 3.05 0.75
Office worker 2.69 0.75 2.71 0.82 2.64 0.81 2.74 0.78 2.71 0.88 2.98 0.83
Self-employment 2.51 0.78 2.49 0.78 2.29 0.79 2.51 0.82 2.49 0.78 2.71 0.89
Housewife 2.60 0.77 2.64 0.62 2.67 0.69 2.81 0.67 2.76 0.66 2.90 0.69
Professional position 2.75 1.01 2.66 0.94 2.57 0.91 2.70 0.93 2.80 0.96 2.95 1.02
ETC 2.42 0.85 2.48 0.93 2.42 0.92 2.58 0.96 2.61 0.92 2.90 0.87
F-value 2.005 1.597 1.742 .886 .970 .667

* p<.05

Scheffe : a>b

Table 6.
Differences in Confidence in Rumor by Demographic Characteristics
Situation I think the rumor is credible
I think the rumor is reliable information
I think the rumor is clear
M SD M SD M SD
Gender Men 2.55 0.95 2.59 0.87 2.53 0.88
Women 2.60 0.86 2.57 0.78 2.48 0.85
F-value -.353 .263 .388
Age 10s 2.25 0.96 2.25 0.50 2.25 0.96
20s 2.88 0.94 2.72 0.77 2.64 0.82
30s 2.58 0.83 2.56 0.88 2.45 0.90
40s 2.54 0.89 2.57 0.83 2.57 0.85
Over 50s 2.31 0.77 2.44 0.77 2.30 0.83
F-value 3.902** 1.193 1.634
Final educational background Below high school graduation 2.68 0.92 2.68 0.66 2.58 0.81
a junior college/graduation 2.59 0.92 2.60 0.84 2.64 0.89
a college/graduation 2.58 0.88 2.53 0.84 2.39 0.86
graduate school and above 2.50 0.84 2.59 0.84 2.56 0.76
F-value .238 .396 1.380
Married status Single 2.68 0.95 2.59 0.79 2.49 0.84
Married 2.50 0.82 2.53 0.82 2.48 0.86
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 2.65 0.86 2.82 0.81 2.65 0.93
F-value 1.441 1.091 .290
Average monthly income Less than one million won 2.89 a 0.73 2.74 0.69 2.66 0.58
Less than 1 to 2 million won 2.76 ab 1.01 2.68 0.82 2.73 0.90
Less than 2 to 3 million won 2.72 ab 0.76 2.70 0.65 2.68 0.83
Less than 3 to 4 million won 2.45 ab 0.91 2.53 0.96 2.31 0.98
Over 4 million won 2.35 b 0.90 2.38 0.85 2.28 0.81
F-value 3.774** 2.096 3.767**
Occupation Student 2.74 0.82 2.63 0.69 2.58 0.70
Office worker 2.66 0.95 2.60 0.86 2.52 0.86
Self-employment 2.34 0.80 2.49 0.85 2.51 0.92
Housewife 2.57 0.70 2.55 0.63 2.43 0.59
Professional position 2.70 1.04 2.64 0.92 2.52 0.99
ETC 2.32 0.79 2.45 0.85 2.35 1.02
F-value 1.622 .364 .322

** p<.01

Scheffe : a>b

Table 7.
Differences in your thoughts or feelings about hair salons after reading articles on demographic characteristics
Situation My attitude toward the hair salon is negative
My attitude toward the hair salon is unfavorable
I don't feel good about the hair salon after reading the article
M SD M SD M SD
Gender Men 2.38 0.84 2.32 0.91 2.57 0.99
Women 2.28 0.77 2.21 0.79 2.52 1.01
F-value .934 1.020 .318
Age 10s 1.50 b 0.58 1.50 0.58 1.50 b 0.58
20s 2.47 a 0.85 2.36 0.87 2.64 a 0.99
30s 2.33 ab 0.79 2.27 0.89 2.60 a 1.03
40s 2.37 a 0.75 2.34 0.77 2.60 a 0.96
Over 50s 2.08 ab 0.70 2.02 0.72 2.36 ab 1.04
F-value 3.446** 2.763* 1.884
Final educational background Below high school graduation 2.43 0.68 2.35 0.66 2.65 0.89
a junior college/graduation 2.40 0.79 2.28 0.83 2.76 1.10
a college/graduation 2.21 0.81 2.13 0.84 2.39 0.98
graduate school and above 2.41 0.80 2.50 0.88 2.63 1.01
F-value 1.441 2.125 2.238
Married status Single 2.35 0.86 2.28 0.91 2.59 1.03
Married 2.26 0.75 2.18 0.75 2.47 0.99
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 2.35 0.61 2.47 0.80 2.71 0.99
F-value .417 1.131 .630
Average monthly income Less than one million won 2.21 ab 0.81 2.16 ab 0.82 2.45 0.98
Less than 1 to 2 million won 2.46 ab 0.77 2.38 ab 0.83 2.84 1.04
Less than 2 to 3 million won 2.63 a 0.66 2.60 a 0.76 2.83 0.92
Less than 3 to 4 million won 2.24 ab 0.85 2.12 ab 0.88 2.49 0.98
Over 4 million won 2.07 b 0.75 2.02 b 0.74 2.25 1.01
F-value 5.209*** 5.177*** 4.087**
Occupation Student 2.26 0.88 2.16 0.81 2.44 1.01
Office worker 2.50 0.82 2.47 0.94 2.64 0.95
Self-employment 2.26 0.70 2.03 0.66 2.37 1.11
Housewife 2.10 0.73 2.05 0.66 2.29 0.83
Professional position 2.36 0.77 2.25 0.79 2.70 1.06
ETC 2.26 0.77 2.42 0.92 2.71 1.07
F-value 1.445 2.217 1.377

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Scheffe : a>b

Table 8.
Differences in Reliability of Response Messages of Beauty Companies by Demographic Characteristics
Situation The content of a person's article is reliable
The contents of the article above are reliable
The contents of the article above are clear
M SD M SD M SD
Gender Men 3.11 0.82 3.14 0.80 3.04 0.75
Women 3.26 0.74 3.25 0.71 3.15 0.76
F-value -1.419 -1.152 -1.078
Age 10s 3.75 0.50 3.50 0.58 3.25 0.50
20s 3.27 0.60 3.28 0.59 3.16 0.68
30s 3.29 0.83 3.33 0.77 3.25 0.80
40s 3.01 0.80 3.01 0.82 2.97 0.79
Over 50s 3.27 0.82 3.25 0.76 3.11 0.76
F-value 1.983 1.948 1.199
Final educational background Below high school graduation 3.18 0.87 3.15 0.80 3.05 0.90
a junior college/graduation 3.26 0.71 3.19 0.71 3.17 0.68
a college/graduation 3.20 0.75 3.22 0.71 3.09 0.76
graduate school and above 3.25 0.80 3.34 0.83 3.25 0.67
F-value .137 .451 .599
Married status Single 3.25 0.76 3.22 0.77 3.11 0.80
Married 3.22 0.75 3.23 0.73 3.13 0.73
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 2.94 0.90 3.12 0.60 3.12 0.70
F-value 1.223 .187 .029
Average monthly income Less than one million won 3.32 0.62 3.29 0.61 3.18 0.65
Less than 1 to 2 million won 3.32 0.71 3.27 0.65 3.14 0.79
Less than 2 to 3 million won 3.08 0.70 3.15 0.66 3.03 0.74
Less than 3 to 4 million won 3.18 0.86 3.24 0.83 3.16 0.75
Over 4 million won 3.23 0.84 3.20 0.83 3.12 0.81
F-value .828 .292 .308
Occupation Student 3.26 0.62 3.28 0.59 3.12 0.66
Office worker 3.19 0.74 3.24 0.73 3.12 0.77
Self-employment 3.17 0.82 3.14 0.69 3.06 0.80
Housewife 3.19 0.74 3.21 0.61 3.10 0.62
Professional position 3.36 0.84 3.32 0.86 3.27 0.82
ETC 3.03 0.84 3.00 0.89 2.97 0.84
F-value .805 .906 .737

Situation I think the contents of the above article are recognized by many peopl
I think the contents of the article above are agreed upon by many people
I think the above article recognizes that rumors are not true for many people
M SD M SD M SD

Gender Men 3.04 0.73 3.09 0.78 2.96 0.87
Women 3.24 0.76 3.19 0.78 3.30 0.75
F-value -1.951 -0.928 -3.210**
Age 10s 3.25 0.50 3.50 0.58 4.00 a 1.15
20s 3.22 0.58 3.27 0.60 3.18 ab 0.71
30s 3.38 0.87 3.27 0.85 3.27 ab 0.85
40s 2.91 0.82 2.93 0.85 3.01 b 0.82
Over 50s 3.27 0.70 3.19 0.79 3.34 ab 0.76
F-value 3.525* 2.438* 2.638*
Final educational background Below high school graduation 3.23 0.73 3.10 0.84 3.30 0.82
a junior college/graduation 3.16 0.72 3.24 0.76 3.17 0.84
a college/graduation 3.14 0.74 3.15 0.79 3.19 0.76
graduate school and above 3.38 0.87 3.19 0.74 3.25 0.84
F-value .900 .305 .281
Married status Single 3.23 0.75 3.26 0.79 3.22 0.80
Married 3.15 0.73 3.08 0.78 3.22 0.80
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 3.18 0.95 3.24 0.66 3.06 0.75
F-value .420 1.731 .315
Average monthly income Less than one million won 3.18 0.61 3.18 0.65 3.26 0.72
Less than 1 to 2 million won 3.19 0.70 3.38 0.68 3.27 0.80
Less than 2 to 3 million won 3.20 0.73 3.08 0.77 3.18 0.68
Less than 3 to 4 million won 3.18 0.83 3.20 0.79 3.16 0.90
Over 4 million won 3.17 0.82 3.10 0.87 3.20 0.86
F-value .011 1.039 .156
Occupation Student 3.23 0.57 3.28 0.63 3.30 0.80
Office worker 3.21 0.79 3.12 0.80 3.07 0.72
Self-employment 3.14 0.77 3.06 0.84 3.29 0.79
Housewife 3.05 0.62 3.07 0.68 3.19 0.59
Professional position 3.32 0.86 3.29 0.89 3.32 0.96
ETC 3.06 0.85 3.13 0.81 3.06 0.85
F-value .868 .754 .972

* p<.05,

** p<.01,

Scheffe : a>b

Table 9.
Differences in your thoughts or feelings about hair salons after reading articles on demographic characteristics
Situation My attitude toward the above room is positive
My attitude toward the above room is favorable
After reading the article above, I feel good about the hair salon
I think the contents of the above article are recognized by many people
I think the contents of the article above are agreed upon by many people
I think the above article recognizes that rumors are not true for many people
M SD M SD M SD M SD M SD M SD
Gender Men 3.31 0.79 3.26 0.83 3.12 0.98 3.04 0.73 3.09 0.78 2.96 0.87
Women 3.61 0.74 3.61 0.73 3.40 0.88 3.24 0.76 3.19 0.78 3.30 0.75
F-value -2.926** -3.424** -2.259* -1.951 -0.928 -3.210**
Age 10s 4.00 1.41 4.00 1.15 4.25 a 0.96 3.25 0.50 3.50 0.58 4.00 a 1.15
20s 3.39 0.70 3.41 0.81 3.26 ab 0.86 3.22 0.58 3.27 0.6 3.18 ab 0.71
30s 3.49 0.74 3.51 0.66 3.31 ab 0.92 3.38 0.87 3.27 0.85 3.27 ab 0.85
40s 3.62 0.75 3.47 0.78 3.22 b 0.94 2.91 0.82 2.93 0.85 3.01 b 0.82
Over 50s 3.59 0.81 3.66 0.78 3.47 ab 0.93 3.27 0.70 3.19 0.79 3.34 ab 0.76
F-value 1.362 1.360 1.757 3.525* 2.438* 2.638*
Final educational background Below high school graduation 3.38 0.87 3.33 0.83 3.23 0.95 3.23 0.73 3.10 0.84 3.30 0.82
a junior college/graduation 3.48 0.66 3.40 0.79 3.12 0.96 3.16 0.72 3.24 0.76 3.17 0.84
a college/graduation 3.60 0.76 3.59 0.75 3.43 0.89 3.14 0.74 3.15 0.79 3.19 0.76
graduate school and above 3.50 0.80 3.63 0.75 3.38 0.91 3.38 0.87 3.19 0.74 3.25 0.84
F-value 1.017 1.943 1.750 .900 .305 .281
Married status Single 3.47 0.74 3.41 0.83 3.25 0.93 3.23 0.75 3.26 0.79 3.22 0.80
Married 3.58 0.79 3.58 0.74 3.42 0.89 3.15 0.73 3.08 0.78 3.22 0.80
Other (divorce, bereavement, separation, etc.) 3.53 0.72 3.59 0.62 3.00 1.00 3.18 0.95 3.24 0.66 3.06 0.75
F-value .613 1.562 2.225 .420 1.731 .315
Average monthly income Less than one million won 3.53 0.80 3.55 0.76 3.42 ab 0.83 3.18 0.61 3.18 0.65 3.26 0.72
Less than 1 to 2 million won 3.41 0.64 3.27 0.77 3.16 ab 0.96 3.19 0.70 3.38 0.68 3.27 0.80
Less than 2 to 3 million won 3.37 0.69 3.43 0.67 2.97 b 0.96 3.20 0.73 3.08 0.77 3.18 0.68
Less than 3 to 4 million won 3.45 0.79 3.55 0.77 3.47 ab 0.77 3.18 0.83 3.20 0.79 3.16 0.90
Over 4 million won 3.75 0.80 3.64 0.84 3.53 a 0.92 3.17 0.82 3.10 0.87 3.20 0.88
F-value 2.876* 1.703 4.204** 0.011 1.039 0.156
Occupation Student 3.53 0.83 3.60 0.79 3.44 0.83 3.23 0.57 3.28 0.63 3.30 0.80
Office worker 3.43 0.62 3.45 0.73 3.24 0.94 3.21 0.79 3.12 0.80 3.07 0.72
Self-employment 3.69 0.93 3.57 0.78 3.26 1.04 3.14 0.77 3.06 0.84 3.29 0.79
Housewife 3.67 0.69 3.62 0.70 3.64 0.66 3.05 0.62 3.07 0.68 3.19 0.59
Professional position 3.50 0.71 3.45 0.83 3.18 0.97 3.32 0.86 3.29 0.89 3.32 0.96
ETC 3.39 0.88 3.42 0.85 3.23 0.99 3.06 0.85 3.13 0.81 3.06 0.85
F-value .989 .568 1.662 .868 .754 .972

* p<.05,

** p<.01,

Scheffe : a>b

References

Ahn, J. S., & Lee, W. J. (2011). Effect of Social Conformity and Individuals Information Processing Tendencies on Trust in Rumor Messages. Journal of Communication Science, 11(4), 296-320.
Buckner, H. T. (1965). A Theory of Rumor Transmission. Public Option Quarterly, 29:54-70.
crossref
Cho, S. Y., & Chung, M. H. (2011). Effects of Online Readers' Comments on Audiences' Belief Towards Negative Rumor about a Company. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 55(5), 312-339.
Choi, M. J., Lee, S. D., & Kim, J. Y. (2004). A Study on the Effect of Information Reliability and Emotional Response on the Change of Party Attitude: Focused on Malicious Rumors and Persuasive Self-Defense Measure. Journal of the Korea Distribution Association, 69-122.
Coombs, W. T., & Holladay, S. J. (2002). Helping crisis managers protect reputational assets. Management Communication Quarterly, 16(2), 165-187.
crossref
Difonzo, N. (1997). Rumor and prediction : Marking sense(but losing dollars) in the stock market. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 71(3), 329-353.
crossref
DiFonzo, N., & Bordia, P. (2007). Rumor psychology: Social and organizational approaches. American Psychological Association. Re-Citation. Jang, H. J., & Jo, S. Y. (2013). A Study on the Variables Influencing Corporate Evaluation according to Rumors and Judgment of the rumor’s credibility. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 57(4), 96-123.
Fishbein, M., & Ajzen, (1975). Belief, Attitude, Intention and Behaviour. An Introduction to Theory and Research, 21(1), 1-31.
Fiske, , & Susan, T. (1980). Attention and Weight in Person Perception : The Impact of Negative and Extreme Behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 38(6), 889-906.
crossref
Fu, Q. Q. (2018). The Effects of Types of Rumor and Types of Rumor-Rebuttal Strategy on Rumor Trustworthiness and Corporate Attitude -Rumor’s Place of Origin as a Moderating Variable-. Master's thesis, Dongguk University, Seoul, p.79-92.
Han, S. M., & Ok, K. Y. (2012). A Study on the Social Transmission and Random Effects in the Spread of Consumer Information on SNS. Consumer Studies, 23(2), 419-40.
Heo, J. K. (2016). A Study on the acceptability of rumor acceptance and rumor exploration by brand image. Master's thesis, Inje University, Gangwon, p.48-71.
Jang, H. J. (2013). A Study on the Variables Influencing Corporate Evaluation according to Rumors and Judgment of the rumor’s credibility. Master's thesis, Kyung Hee University, Seoul, p.78-87.
Jang, H. J., & Jo, S. Y. (2013). A Study on the Variables Influencing Corporate Evaluation according to Rumors and Judgment of the rumor’s credibility. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 57(4), 96-123.
Jang, J. K. (2016). Analysis of SNS Information Quality, Customer’s Perceived Factors, Satisfaction and Loyalty in Restaurant Business. Master's thesis, Yonsei University, Seoul, p.1-2.
Jeon, H. J. (2012). The Effect of Motivated Skepticism on Consumers' Trust in Rumors - Focused on Messages Strength, Attitude of Corporations, Types of Rumors, and Refutation of Corporations-. Master's thesis, Chung-Ang University, Seoul, p.2-4.
Jung, H. J. (2014). Study on corporate crisis communication strategy against malicious rumor among consumers - With focus on rumor type, crisis communication strategy, - social conformity and information processing motivation -. Doctoral dissertation, Dongguk University, Seoul, p.129-136.
Kang, Y. S. (2018). (A) study on the effect of the SNS image contents management on customer behavior : focusing on online kitchenware stores. Master's thesis, Sungkyunkwan University, Seoul, p.1.
Kim, H. G. (2018). A Study on Risk Communication Strategy for Vicious Rumor of a Sport Player. Doctoral dissertation, KyungHee University, Seoul, p.75-80.
Kim, M. J., & Yoon, Y. M. (2015). Effect of Multiple Media Use and Social Conformity on Percieved Credibility and Sharing Intention of Online Rumor. Journal of Public Relations, 19(2), 96-119.
crossref
Kim, T. Y. (2017). The Analysis of Effects of Corporate Type and Rumor Type on Brand Attitude. Doctoral dissertation, Hankuk University, Seoul, p.123-126.
Kim, T. Y., Yoo, M., & Kahn, H. S. (2015). A Study on Brand Trust Change by Rumor types and Refutation strategy toward Brand Rumor. Journal of Product Research, 33(2), 39-48.
Kim, M. G. (2016). An exploratory study on the Antecedents influencing on credibility and diffusing intention of rumor. Master's thesis, Hankuk University, Seoul, p.69-73.
Ko, E. K. (2014). A Study on the Influence of SNS in the Context of Social Confirmity, Locus of Control and Message Valence on Credibility Perception and Sharing Intention. Master's thesis, Hanyang University, Seoul, p.60-71.
Kwon, H. J. (2012). The Effect of Putting Trust in a Hair Designer on the Reliability of Transaction Customer Satisfaction and the Loyalty. Master's thesis, SeoKyeong University, Seoul, p.88-95.
Laufer, Daniel, K., Gillespie, McBride, B., & Gonzalez, S. (2005). “The role of severity in consumer attribution of blame: Defensive attribution in product-harm crises in Mexico. Journal of International Consumer Marketing, 17(2), 33-50.
Lee, B. C. (2001). Effects of negative information types on parents brand to the evaluation of extended brands. Master's thesis, Sogang University, Seoul, p.10-12.
Lee, E. J. (2017). Analysis of SNS Information Quality customer's Satisfaction and Loyalty in beauty salon. Master's thesis, Sungkyul University, Gyeonggi, p.102-105.
Lee, J. E., Jeon, H. J., & Yoo, D. H. (2015). The Effect of Corporate Attitude on Consumers’ Trust in Corporate Rumor - Focusing on Types of Rumor, Message Strength, and Refutation Strategy -. Journal of Korean Marketing Association, 30(2), 27-52.
crossref
Lee, S. J. (2017). A Study on Situational Crisis Communication Strategy According to the Type of Crisis in Korea. Master's thesis, Sookmyung Women’s University, Seoul, p.1.
Lee, W. J., & Lee, H. S. (2012). Consumer’s Negative Brand Rumor Acceptance and Rumor Diffusion. Journal of Asia Marketing, 14(2), 65-96.
Oh, S. M. (2012). Effects of Social Media Use, Social Conformity, and Risk Rumor Types on User’s Perception : Centering on Twitter. Master's thesis, EwhaWomans University, Seoul, p.62-67.
Park, C. U., Lee, S. B., & Kim, S. J. (2013). I Use SNS, Because You Use SNS. The Effect of Social Conformity on Social Network Service Stickiness. Korea Society of IT Services, 12(4), 25-40.
crossref
Park, S. J. (2017). The effect of Beauty corporate attitude on consumer's Confidence in rumor : Focusing on Types of Rumor, Message Strength, Refutation Strategy. Master's thesis, Sungkyunkwan University, Seoul, p.2-17.
Patterson, Bill (1993). Crisis Impact on Reputation Management. Public Relations Journal, 49(11), 47-48.
Peterson, W. A., & Gist, N. P. (1951). Rumor and public opinion. American Journal of Sociology, 49(11), 47-48.
crossref
Schultz, F., Utz, S., & Göritz, A. (2011). Is the medium the message perceptions of and reactions to crisis communication via twitter, blogs and traditional media. Public Relations Review, 37(1), 20-27.
crossref
Tang, Y. (2015). The Factors Affecting Customers ‘Trust in Rumor and Their Acceptance of Corporations’ Response Strategy. Doctoral dissertation, Cheongju University, Cheongju, p.107-120.
Zum News Zum (2018.4.14). ‘19th episode of TV Chosun's Csi Consumer Exploration Team’. 「Reserch date : 2019.1.18」 http://news.zum.com/articles/44500800.


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