AI 미디어와 의인화 : AI 음성 대화형 에이전트의 의인화 평가척도 개발 연구

Q: 이 논문에서 정의한 의인화란 무엇인가?

의인화는 자연현상이나 인간의 의식으로 이해하기 어려운 신비세계를 인간 중심적 관점에서 이해하는 인지 방식이다. 이는 인간이 가장 잘 이해하는 대상이 인간 자신이기 때문에 비인간 행위자에게 인간의 외양, 인지, 마음 상태와 같은 특성을 부여하는 것을 의미한다.

Q: AI 대화형 에이전트의 의인화는 어떤 요인들로 구성되는가?

연구 결과, AI 대화형 에이전트의 인지된 의인화는 이성적 및 정서적 지지, 합리성, 친밀성, 예의성, 그리고 인지적 개방성이라는 다섯 가지 요인으로 구성된다. 이 요인들은 AI 스피커 이용 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

임종수; 최진호; 이혜민

doi:10.20879/kjjcs.2020.64.4.012

학술저널 DBpia Top 5%

저자정보: 임종수 (세종대학교) 최진호 (한양대학교) 이혜민

저널정보: 한국언론학회 한국언론학보 韓國言論學報 제64권 제4호

오류 신고하기

피인용 34

검색

초록·키워드

본 연구는 AI 미디어를 매개로 한 AI 음성 대화형 에이전트(AI conversational agent)와의 커뮤니케이션 과정을 이해하기 위해 의인화적 관점에서 접근한다. 인간과 대화하는 사회적 로봇으로서의 AI 대화형 에이전트가 목소리나 대화내용 등에 있어 인간과 유사하게 설계되었다는 점에 주목한다. AI 대화형 에이전트에 대한 인지된 의인화를 구성하는 요소들은 무엇이며, 어떠한 문항들로 측정될 수 있는지 탐색하였다. 이러한 과정을 통해 개발된 척도의 신뢰도와 타당도를 다면적으로 검증하였다. 결과적으로 AI 대화형 에이전트에 대한 인지된 의인화는 이성적 및 정서적 지지, 합리성, 친밀성, 예의성, 그리고 인지적 개방성이라는 5개 요인으로 구성되는 것으로 확인되었으며, 이를 측정하기 위한 문항은 19개로 도출되었다. 의인화 구성요인 가운데 합리성, 친밀성, 예의성, 인지적 개방성이 AI 스피커에 대한 이용만족에 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 개발된 AI 대화형 에이전트 의인화 평가척도는 사람들의 AI미디어 이용행위를 비롯한 커뮤니케이션 과정을 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

This study seeks to develop a scale that measures people’s perception of an artificial intelligence (AI) conversational agent that utilizes a voice-user interface (VUI), owing to the increase in communication with social robots due to technological advances in AI, big data, and machine learning. The study focuses on the concept of anthropomorphism because an AI conversational agent, one of the social robots, is designed to simulate human voice and dialogue. Focusing on how people perceive the level of anthropomorphism of conversational agents while communicating with them, this study explores the dimension of perceived anthropomorphism and the questions to measure them. For this purpose, psychometric scale development procedures were followed and a large pool of items were rigorously tested for their reliability and validity. First, anthropomorphic factors were explored by researching the literature on anthropomorphism and interviewing experts in this area, and 35 measurement items were generated. The initial item pool consists of questions related to civility, rationality, refinement, intimacy, individuality, rational support, emotional support, and cognitive openness. In order to test the internal consistency among the initial question items, 81 university students were surveyed as preliminary research, and 35 measurement items were finalized. Another survey was conducted to examine whether the scale adequately reflected the proposed dimensional structure of the construct. Considering gender, age, and residence, 484 people who had experience using smart speakers within the last six months were surveyed, and their responses were analyzed. As a result, the perceived anthropomorphism of an AI conversational agent was identified as being composed of five factors- rational and emotional support, rationality, intimacy, civility, and cognitive openness-and 19 questions were developed to measure them. In particular, of the variables for perceived anthropomorphism, rationality, intimacy, civility, and cognitive openness had a positive effect on satisfaction with smart speakers. Reliability and validity were verified in multiple ways to ultimately develop a perceived anthropomorphic evaluation scale for an AI conversational agent. The scale developed by this study can be used to measure and assess subjective awareness of how human an AI conversational agent feels. This study is also expected to help predict users’ attitudes or behaviors regarding AI media that use conversational agents. As communication with agents in AI media increases, interactive AI agents’ quality increases, and they are producing increasingly better results. Consequently, this study is expected to contribute to understanding the process of communication with non-human actors and their communication strategies.

#AI media #AI conversational agent #Human-robot interaction (HRI) #Anthropomorphism #Scale development #AI 미디어 #AI 대화형 에이전트 #인간-로봇 상호작용(HRI) #의인화 #척도개발

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-070-001143553

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료