AI 소셜 챗봇의 과의존을 막기 위한 디자인 프릭션 연구

유희준; 윤재영

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 유희준 (홍익대학교) 윤재영 (홍익대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집

발행연도: 2025.2

수록면: 637 - 643 (7page)

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본 연구는 AI 소셜 챗봇과의 상호작용에서 발생할 수 있는 과의존 문제를 예방하기 위해 다섯 가지 디자인 프릭션 유형(안내 문구형, AI 직접 소개형, 로봇 외형형, 가이드라인 제공형, AI/Human 모드 선택형)을 신뢰도, 몰입도, 만족도 관점에서 평가하였다. 연구 결과, AI 직접 소개형은 투명한 정보 제공을 통해 신뢰도와 만족도에서 가장 높은 평가를 받으며 과의존 예방에 효과적인 설계임을 확인하였다. 반면, 가이드라인 제공형은 몰입도는 높았으나 신뢰도가 낮았고, 로봇 외형형과 AI/Human 모드 선택형은 몰입도와 만족도가 전반적으로 낮게 나타났다. 본 연구는 AI 직접 소개형을 가장 적합한 설계로 제시하며, 다른 유형의 장점을 결합한 복합형 설계를 제안하였다. 이를 통해 AI 소셜 챗봇의 책임감 있는 설계를 촉진하는 데 기여하고자 한다.

#Social Chatbots #AI Chatbots #Design Friction #User Experience #Conversational AI

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윤재영

소속기관 홍익대학교 시각디자인과 교수

주요연구분야 복합학 > 학제간연구 예술체육학 > 디자인

논문수 47 이용수 1,907

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