Mar 12th Journal Club

Presenters: HL(Hyunjoo Lee), SO(Serin Oh)

Topic 1: Empathic embarrassment towards non-human agents in virtual environments [HL]

선정 이유

가상현실을 이용한 심리 치료 및 재활이 대두되는 가운데, 사람이 가상현실 속의 에이전트와 얼마나 공감하는지 알아보기 위해 ‘공감적 당혹감’이라는 개념을 활용한 것이 새로워서 선정했다.

내용 요약

네 가지 환경(문 열고 나가기, 사람이 많은 곳을 지나가기, 수업 듣기, 춤추기)에 대해서 각각 당혹감을 느낄 만한 상황(e.g. 문에 부딪히기)과 그렇지 않은 상황(e.g. 문이 열리기를 기다리고 통과하기)을 상정해 총 여덟 가지 상황을 만들었다. 이를 사람 형태의 아바타 혹은 로봇 형태의 아바타가 수행하는 총 16개의 시나리오가 만들어졌으며, 참여자들은 무작위 순서로 시나리오를 시청했다. 각 시나리오에 대해 참여자는 자기당혹감과 행위자 당혹감(공감적 당혹감)을 7점 리커트 척도로 보고했으며, 피부전도수준도 측정되었다. 실험 결과 모든 상황에서 참여자는 로봇아바타보다 사람아바타에 대해 더 높은 자기당혹감을 느꼈고, 당혹스러운 상황에서는 로봇아바타와 사람아바타 둘 다 참여자에게 자기당혹감을 유발하였다. 또한, 당혹스러운 상황에서 참여자는 로봇아바타보다 사람아바타에 대해 더 높은 행위자 당혹감을 느꼈지만, 로봇아바타도 참여자에게 행위자 당혹감을 유발했다.

한계점(선택)

로봇아바타가 휴머노이드 로봇이었기 때문에 비인간 형태의 로봇에 비해 시청자에게 더 공감적 당혹감을 야기했을 수 있다. 또한, 가상현실에서 이루어진 시나리오를 실제 현실로 옮기면 참여자가 느끼는 바가 다를 수 있으며, 당혹감과 자부심을 하나의 스케일로 합친 척도에 대해 더 정교한 검증이 필요하다. 마지막으로, 문화와 성격에 따라 상황에 대해 느끼는 당혹감 혹은 자부심이 달라질 수 있음을 염두해야 한다.

의의

사람이 로봇에 대해 공감적 당혹감을 느낀다면, 그것은 곧 로봇이 주변의 시선을 의식하고 자기 성찰, 자기 평가등을 할 수 있는 높은 인지적 능력을 가지고 있다고 추정한다는 뜻이다. 지금까지 공감에 대한 연구가 주로 통증 유발 조건을 통해 이루어졌다면, 이 연구는 더 사회적인 상황에서의 공감을 살펴봄으로써 Human Robot Interaction 연구의 새로운 방향을 제시했다고 볼 수 있다.

참고 문헌

Hapuarachchi, H., Higashihata, K., Sugiura, M., Sato, A., Itakura, S., & Kitazaki, M. (2023). Empathic embarrassment towards non-human agents in virtual environments. Scientific Reports, 13(1), 13914. Cho, E. J., & Chung, B. Y. (2002). Embarrassment; a concept analysis. Korean Journal of Adult Nursing, 14(2), 276-286.

Topic 2: “I Hear You, I Feel You”: Encouraging Deep Self-disclosure through a Chatbot [SO]

선정 이유

최근 일상적인 영역에서도 챗봇을 적극적으로 사용하는 사람들이 늘어나고 있다. 특히나 개인의 고충을 토로하는 등 심리적 안정을 위해서 활용하는 사례들이 빈번히 보이는데, 이때 챗봇을 어떠한 방식으로 디자인하여야 사람들의 자기 개방을 도와 여러 긍정적인 유저 경험을 유도하고 감정적 도움을 제공할 수 있을지 그 실마리를 제공하는 논문으로 보여 선정하였다.

내용 요약

자기개방은 강력한 대인관계를 맺는 데 중요한 것은 물론이고, 사람들의 스트레스나 우울감 등을 완화하는 데도 효과적이다. 챗봇은 이러한 자기개방을 효율적으로 촉진할 수 있는 도구로서, 본 연구에서는 챗봇의 자기개방 수준이 사용자의 자기개방 수준에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하였다.

연구는 챗봇의 자기개방이 없는 조건(ND), 챗봇의 자기개방 수준이 낮은 조건(LD), 챗봇의 자기개방 수준이 높은 조건(HD)으로 구분되었으며, 이때 참가자들은 3주 동안 챗봇과의 대화 세션에 참여하였다. 대화 세션은 크게 현재 기분 등을 가볍게 공유하는 journaling, LD와 HD 조건 참여자들만이 참여하여 매일 두 가지 주제에 대해 얘기하도록 하는 small talk, 그리고 정신건강 등 민감한 주제에 대하여 대화하는 sensitive question으로 구성되었다.

그 결과, 챗봇의 자기 개방은 생각과 감정 측면에서 유저가 더 높은 수준의 자기 개방을 하도록 지원하였으며, 응답 길이 또한 챗봇의 자기 개방 수준에 따라 증가하였다. 이러한 상호 효과(reciprocal effect)는 챗봇의 자기 개방 수준이 높을수록 강력하였다. 또한, 해당 조건의 사용자들은 챗봇과의 친밀도와 즐거움 수준을 높게 평가하여 이후에도 지속적으로 챗봇과 대화하고자 하는 의사를 보였다.

의의

흔히 고유한 생각이나 감정 등이 없을 것으로 간주됨에도 불구하고, 챗봇의 자기 개방이 사용자의 자기 개방을 지원하여 사용자가 더 자유롭게 자신의 경험을 논하도록 만든다는 결과를 기반으로, 일상생활에서 사람들의 심리적인 안정을 돕기 위하여 어떻게 챗봇을 디자인하면 좋을지 제안한다는 점에서 의의가 있다. 단, 이러한 지원이 과도한 의존이나 챗봇이 실제 사람과 유사하다는 왜곡으로 이어지지 않도록 주의해야 한다고 본다.

참고 문헌

Lee, Y. C., Yamashita, N., Huang, Y., & Fu, W. (2020, April). “ I hear you, I feel you”: encouraging deep self-disclosure through a chatbot. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-12).