Sharing economy platforms offer opportunities for sellers to generate profits by sharing idle assets to buyers. This transaction leads to the critical dependence of the buyer’s experience on the seller’s behavior. However, as the platform provides only limited information about the seller, buyers are having difficulty in predicting the seller’s opportunistic behavior, which is called seller uncertainty. While there is rich literature exploring the seller uncertainty within the scope of the traditional p2p market, little is known about the seller uncertainty in sharing economy, although the expanded role of the seller exacerbates the risk of uncertainty. Therefore, this paper aims to investigate the effect of seller uncertainty in sharing economy by using signaling effect theory. We utilized a deep learning-based face detection model to extract the number of faces from profile pictures of 14,799 hosts in Airbnb and analyzed the impact of pictures on occupancy rate. The result demonstrates that profile pictures have a signaling effect in sharing economy platforms. Moreover, by showing the moderating effect of the crime rate, this paper indicates that seller uncertainty in sharing economy involves concern for safety.
공유경제는 유휴자원의 공유를 통한 수익창출이라는 새로운 형태의 거래방식을 제공한다. 이러한 거래방식은 기존의 온라인 플랫폼과는 달리 구매자와 판매자가 같은 공간을 점유하는 등 높은 확률로 물리적인 만남을 수반한다. 즉 공유경제 플랫폼의 판매자는 소비자의 전체적인 상품경험에 중대한 영향을 미친다는 점에서 온라인 플랫폼과 차별점을 가진다. 하지만 전통적인 온라인 시장의 판매자 불확실성에 대해서는 풍부한 문헌이 존재하는 반면, 공유경제 플랫폼의 판매자에 대한 연구는 미비하다. 이에 본 연구는 신호이론에 근거하여 판매자가 단체사진을 활용, 판매자 불확실성을 낮춘다는 사실을 밝히고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반의 얼굴인식 모델인 이중촬영 얼굴인식 방법론(DSFD)을 활용하여 14,000명의 에어비앤비 호스트 프로필 사진에서 얼굴의 개수를 추출했다. 연구 결과 추출된 얼굴 개수는 숙소 예약률에 긍정적인 영향을 미치며 이러한 효과는 범죄율에 의해 조절되는 것으로 나타났다. 해당 결과는 프로필 사진의 신호효과를 입증함과 동시에 해당 신호가 안전과 관련되었다는 것을 보여준다. 본 연구는 기존에 연구된 바 없는 공유경제의 판매자 불확실성을 정의하고 이에 미치는 요인을 파악하여 판매자와 플랫폼 관리자 모두에게 실용적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
