• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권2호
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• pp.585-619
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• 2024

This paper delves into the comparative analysis of human interactions with AI agents based on the presence or absence of a facial representation, combined with the presence or absence of paralanguage voice elements. The "CASA (Computer-Are-Social-Actors)" paradigm posits that people perceive computers as social actors, not tools, unconsciously applying human norms and behaviors to computers. Paralanguages are speech voice elements such as pitch, tone, stress, pause, duration, speed that help to convey what a speaker is trying to communicate. The focus is on understanding how these elements collectively contribute to the generation of flow, intimacy, trust, and interactional enjoyment within the user experience. Subsequently, this study uses PLS analysis to explore the connections among all variables within the research framework. This paper has academic and practical implications.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.15-32
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• 2022

본 연구는 의인화와 긍정적인 사용자 경험의 기제를 밝히기 위해 수행되었다. 이때 CASA (Computers Are Social Actors) 패러다임 접근법을 차용해 사회적 반응과 의인화의 인과관계를 검증하고 이 패러다임에 대한 올바른 이해를 도모했다. 본 연구는 대인관계에서 나타나는 깊은 자기개방의 친밀감 형성 및 의인화 효과를 사람과 대화형에이전트의 관계에 적용해 사회적 반응과 의인화를 모두 유도했다. 그리고 친밀감으로 치환되는 사회적 연결감과 의인화의 인과관계를 밝히는 심리학 모델로 깊은 자기개방의 의인화 효과에 대한 친밀감의 매개효과를 탐색했다. 더 나아가 대인 특성이 적용된 에이전트 사용 경험이 긍정적으로 나타나는 데 친밀감과 의인화가 어떻게 관여하는지 탐구했다. 연구 결과, 자기개방 깊이가 깊을수록 에이전트가 더 친밀하고 사람답게 지각됐으며, 사용자 경험이 더 긍정적이었다. 그리고 자기개방 깊이가 의인화와 긍정적인 사용자 경험에 미치는 영향을 친밀감이 완전히 매개하였다. 사람이 사회적 단서를 가지는 대상에 사회적으로 반응하기 때문에 대인 특성이 반영된 컴퓨터를 의인화하고 긍정적으로 평가하는 것이다. 본 연구는 CASA 패러다임과 의인화 연구를 연결하며 인간 - 컴퓨터 상호작용에 대한 심리학적 설명 가능성을 시사한다. 그리고 의인화와 긍정적인 사용자 경험의 충분조건으로서 사회적 반응 즉, 친밀감의 중요성을 강조한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.110-117
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• 2006

컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.