June 4th Journal Club

Themes: NLP, Social Presence, Role of Context in Emotion Perception, Social Robot and Human, COVID-19

Presenters: YK(Yoon Kyung), YW(Yoonwon), JE(Jaeun), IJ(Injoo), HY(Hoyoung)



Topic 1: Machine Learning and Text Data Handling with Google Colaboratory (Programming Mini-Workshop)[YK]

Jupyter Notebook의 대응체로 각광받고 있는 Google Colaboratory 사용법과 구글에서 배포한 example dataset, 파일 입출력, 핸들링, 그리고 .csv로 저장하는 방법에 대한 미니 워크샵을 진행했다. 아울러 랩에서 모은 텍스트 데이터를 기반으로 빈도 분석을 실시했던 코드를 공유하고 같이 살펴보았다.

Workshop 자료는 추후 깃헙에 공개

링크: Google colaboratory

Topic 2: Social Presence Review [YW]

선정 이유: 프로포절 설계에 사회적 현존감을 매개변수로서 설정하였다. 그 가설의 근거를 공부하기 위해 선정하였다.

내용 요약: 1)개념: Immersion은 실제적인 경험을 만들어낼 수 있는 기술적 가능성이라면 현존감은 주관적 경험이다. 그 중 하나인 사회적 현존감은 “진짜” 사람과 함께 있고 그 사람의 생각과 감정에 접근할 수 있다는 느낌으로, 현존감의 세 가지 하위 분류 중 하나이다.

2)예측 변인: 152개의 논문을 분석한 결과 사회적 현존감에 영향을 미치는 요인 3개가 가장 많이 연구되었고, 그 중 최근까지는 immersive quality를 중심으로 다양한 modality의 영향력을 탐구하다가 최근에는 맥락과 심리적 개인차 특성에 주목하기 시작했다. 2-1)Immersive quality: 텍스트보다는 추가적인 시청각적 단서가 있을 경우에 사회적 현존감이 더 높으나, 음성 단서와 시청각 단서가 사회적 현존감에 가져오는 차이에 대해서는 혼합된 결과가 나타난다. 시청각 단서를 구성하는 특성들 중에는 부재보다는 존재가, 시각적 실제성보다는 행동적 실제성이 중요하고, 특히 시각적 실제성은 행동적 실제성과의 일관성 정도에 따라 사회적 현존감에 차이를 가져온다. 시각적 입체성도 사회적 현존감을 높인다. 2-2)맥락적, 인구통계학적, 심리적 개인차 특성: 자기지향적 주의를 요하는 과제와 사회적 맥락에 대한 단서가 있는 맥락에서 상호작용하는 경우 그리고 상대의 정체성 단서가 있을 경우 사회적 현존감이 증가한다. 남성이 여성보다, 노인이 비노인보다 사회적 현존감을 덜 느낀다. 가상환경에 immerse되려는 경향성이 높고 사회적 상호작용을 가치있게 생각하거나 즐기는 사람이 사회적 현존감이 더 높다.

단점: 비록 변산을 줄이고 내적 타당도를 높이기 위한 조치였을지라도 사회적 현존감을 행동적, 생리적 지표만으로 측정한 연구를 리뷰에 포함하지 않았다는 점이 아쉽다.

의의: 연구 결과들을 통합하여 사회적 현존감을 예측하는 데에 있어 어떤 요인이 가장 영향력이 큰지에 대한 전체적인 이해를 도모하였다. 그리고 그것을 기반으로 가상 환경의 경험이 어떤 경우에 향상될 수 있는지에 대한 함의를 제공하였다.

비고: 사회적 현존감 척도를 잘 사용해야 한다: 조건 간 차이를 잘 반영할 수 있는 문항을 사용하는 것이 중요하다. 또한 노인이 경험하는 사회적 현존감의 경우 경험에의 개방성 특질이 미치는 영향에 대해 탐구해볼 수 있다.

Oh, C. S., Bailenson, J. N., & Welch, G. F. (2018). A systematic review of social presence: Definition, antecedents, and implications. Frontiers in Robotics and AI, 5, 114.

Topic 3: Emotion perception, Context, Top-down Control [IJ]

선정 이유: 감정 지각에 대한 맥락정보(context)의 영향을 어떤 방식으로 연구하고 있는지 궁금하여 읽어보았다. 내용 요약: 맥락정보의 유형, 맥락정보의 관련성, 지각하는 사람(perceiver)의 나이에 따라 감정 지각에 대한 맥락정보의 영향에 차이가 존재하는지 확인하고자 한 연구이다. 실험 참여자는 young adult와 older adult, 두 집단으로 구성되었으며, 실험자극으로 참여자들이 감정을 추론해야 하는 target face와 맥락정보(other face, object, scene)를 함께 제시하였다. 또한 참여자들의 맥락정보 사용이 자동적인 것인지 아니면 top-down processing에 의해 조절되는지 확인하기 위하여 지시문을 통해 맥락정보에 대한 주의와 관련성을 조작하였다. 그 결과 맥락정보가 scene의 형태로 제공될 때 감정 지각에 가장 크게 영향을 주는 것으로 나타났으며, 젊은 성인보다 노인이 감정 지각에 있어 맥락정보를 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 또한 참여자들은 맥락정보가 target face와 관련이 있다는 것을 알고 있을 때 맥락정보에 더 의존하는 경향을 보였고, 이는 top-down processing에 의해 맥락정보 처리가 조절되었다는 것을 의미한다.

장단점 장점: 맥락정보가 감정 지각에 미치는 영향에 관여하는 다양한 변수에 대하여 확인한 연구다. 단점: 사용한 감정들이 모두 부정적 감정(angry, disgust, fear)이라는 점이 아쉽다.

의의 감정 지각에 있어 맥락정보가 자동적으로 처리되는지, 아니면 top-down processing에 의해 조절되는지에 대하여 상반된 연구 결과가 존재해왔다. 본 연구는 물리적으로 얼굴과 독립된 맥락정보가 주어졌을 때, 사람들이 top-down processing을 통해 맥락정보 처리를 조절한다는 것을 보여주었다.

Ngo, N., & Isaacowitz, D. M. (2015). Use of context in emotion perception: The role of top-down control, cue type, and perceiver’s age. Emotion, 15(3), 292-302.

Topic 4: Social robot, human-robot interaction, authenticity, relational artifacts [JE]

선정 이유: Social robot과 인간의 상호작용에 대해 더 알아보기 위해 읽어보았다. 요약: -relational artifact: a computational object explicitly designed to engage a user in a relationship -Eliza effect: Eliza의 단순한 작동 방식에도 불구하고 사람들에게 강한 감정적 반응을 일으킴. 이후 다마고치, MIT의 Kismet, Furbies, Aibos, My Real Babies 등도 마찬가지였음.
-사람들은 기계가 실제로 우리의 삶과 감정을 이해했는지는 그다지 관심이 없음. 기계가 우리에게 관심을 보이면 (eye contact 등의 triggering behavior를 하면) 우리의 “Darwinian button”을 눌러 그것이 entity appropriate for relational purpose라는 신호를 보냄. 기계를 nurture하고자 하는 욕구는 매우 쉽게 생기며, 기계가 우리의 감정을 reciprocate한다는 환상도 쉽게 생김. -컴퓨터 문화로 아이들이 ‘살아있다’는 개념을 이해하는 방식이 바뀜 (physical autonomy > psychological autonomy, intelligent machine과 emotional machine의 구분도 점차 줄어듦). 기계에 대한 애착 때문에 이를 “sort of alive”라고 표현. -다마고치: nurturance가 기계와의 관계 형성에 특히 큰 역할

장점: 기계가 실제로 감정이나 지성을 가지고 있느냐의 여부보다 기계가 우리에게 어떤 감정을 느끼게 하느냐가 로봇과 사회적 관계를 맺는 데 더 큰 영향을 미친다는 통찰을 담음.다양한 소셜 로봇 연구 사례 정리.

의의: 사회적 로봇과의 상호작용에 있어서 사람이 관계 맺는 방식, 애착 등의 중요성을 잘 보여줌.

Turkle, S. (2007). Authenticity in the age of digital companions. Interaction studies, 8(3), 501-517.

Topic 5: Covid 19 [HY]

선정 이유: Covid-19의 감정적인 영향에 대해 확인하고 싶었음.

요약: 스트레스 이론에 따르면 이러한 대중적인 건강 비상사태가 오면 부정적인 감정에 영향을 끼친다. 장기적으로는 면역체계에 까지 영향을 끼쳐, 건강한 상태의 균형을 파괴한다. 동시에 제대로 관련한 가이드를 못 받으면 과하게 반응을 하는 경향도 있다. 따라서 잠재적 심리적 변화에 대한 순차적으로 이해하는 것은 필수적이다. 17,865 active Weibo users가 작성한 text를 대상으로 부정적인 감정을 나타내는 지표(걱정,우울,분함), 긍정적인 지표(옥스퍼드 happiness)의 , Cognitive indicators(social risk and life satisfaction) 변화를 1/20 전후로 각각 1주일씩 비교하는 t-test를 진행. 결과적으로 webot이라는 웹상에 표현하는 텍스트에서 코로나 19이후 부정적인 감정은 올라갔으며, 긍정적인 감정은 축소되었다. 또한 사회적 위험을 느끼는 지표도 올라갔으며 동시에 삶의 만족도는 떨어졌다.

장점: 코로나 19가 어떤 감정에 영향을 끼치는지 확인 할 수 있었다. 감정의 변화가 전체적인 건강 상태에 까지 영향을 있음을 확인하였다. 제한된 상황 및 데이터 내에서 의미 있는 자료를 추출하는 방식을 학습할 수 있었다. 단점 : 2020/1/20 전후로 1주일만 비교하여 데이터가 부정확할 수 있을 것 같다. 다소 뻔한 결과라서 논문의 의미를 잘 모르겠다.

의의:대중적 감정의 안정성을 향상시키면서, 코로나 19에 대한 계획을 세우고 대항할 수 있도록 정보를 제공할 수 있다.

Li, S., Wang, Y., Xue, J., Zhao, N., & Zhu, T. (2020). The impact of COVID-19 epidemic declaration on psychological consequences: a study on active Weibo users. International journal of environmental research and public health, 17(6), 2032.