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학술저널
저자정보
김지원 (서울대학교) 정윤원 (서울대학교) 이윤경 (서울대학교) Sowon Hahn (서울대학교)
저널정보
한국심리학회 한국심리학회지: 건강 한국심리학회지: 건강 제28권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
1 - 25 (25page)
DOI
10.17315/kjhp.2023.28.1.001

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본 연구에서는 인간에게 공감할 수 있는 AI모델을 구축하기 위해 수집된 대규모 COVID-19 감정 일기 데이터를 기반으로, 제3자가 분류한 조망수용수준과 심리적, 정서적 특성의 관계를 확인하였다. 먼저 연구참여자 5,403명의 심리적 특성을 측정하기 위해 활용된 단축형 자기보고식 척도의 신뢰도를 측정하였다. 그 결과 신경과민성, 우호성, 외로움, 공감, 지각된 스트레스의 문항이 일부 선별되었다. 이후, 군집분석을 통해 연구참여자를 세 개의 조망수용 군집으로 나누고 각 군집간 심리적 특성의 차이를 살펴보았다. 높은 조망수용능력 군집은 낮은 조망수용능력 군집보다 높은 수준의 우호성, 공감 수준을 보였고, 보다 낮은 일기스트레스와 낮은 부정정서 수준을 나타냈다. 낮은 조망 수용능력 군집은 세 집단 중 가장 높은 수준의 신경과민성, 외로움, 지각된 스트레스, 일기스트레스, 그리고 높은 부정정서 수준을 보였다. 조망수용능력이 확인되지 않은 미결정 군집은 가장 낮은 신경과민성, 외로움, 지각된 스트레스와 부정정서 수준을 보였다. 미결정 집단을 제외한 조망수용수준과 심리적, 정서적 특성의 관계는 선행연구에서 시사된 바와 일치하였다. 마지막으로 논의에서는 본 연구의 의의와 빅데이터를 활용한 정신건강개입 발전 가능성에 대한 시사점을 제시하였다.

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