기존의 연령별 얼굴정서 인식 비교 연구에서는 정서별로 연령 간에 어떤 차이가 있는지 밝혔다. 이에 Kim(2021) 연구에서는 개별 정서가 아닌 정서공간에서 표상된 정서를 연령 간 비교하였다는 점에서 의의가 있으나, 기술적(descriptive) 비교만 시행하였을 뿐, 통계적 유의미 검증을 하지 않았다는 한계가 있다. 본 연구에서는 표상 유사성 분석(representational similarity analysis) 방법을 통해 연령간 실제 데이터 및 정서 모델 유사성행렬을 직접적으로 비교하였다. 또한 개인차 다차원척도법(individual differences multidimensional scaling)을 통해 연령간 정서 차원에 대한 비중을 비교하였다. 그 결과 실제 데이터 비교에서 노년 집단은 청년 및 중년 집단과 가장 유사하지 않았으며, 쾌불쾌 차원이 포함된 정서 모델과의 유사성 비교에서도 가장 유사하지 않았다. 또한 노년 집단은 각성 차원에 대한 비중이 청년 및 중년 집단과 유사하지 않음이 발견되었다. 본 연구는 실제 데이터, 정서 모델, 그리고 정서 차원 비중이라는 세 가지 측정치에 대해 노년 집단과 청년 및 중년 집단과의 차이를 통계적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
정서표상에 대한 논의 중 첫 번째는 정서가 차원에서의 정서표상, 두 번째는 감각양상에 따른 정서표상을 설명하는 것이다. 선행연구에서는 정서표상을 설명하기 위해 정서가 모델(부호 정서가, 비부호 정서가), 감각양상에 따른 정서표상 모델(감각보편성, 감각특징성)들이 제시되었다. 본 연구에서는 최근에 등장한 ASMR을 이용하여 기존 연구에서 제시된 모델들을 비교하여 어떠한 모델이 정서표상을 잘 설명하는지 확인하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 Kim & Kim(2022)에서 수집한 3개의 정서유형(부정, 중립, 긍정) 및 2개의 감각양상(청각, 시청각)으로 구분된 ASMR 자극에 대한 정서평정자료를 사용하였다. 이후, 해당 자료에 대한 다차원척도법, 표상 유사성 분석 및 이원 변량분석, 다중회귀분석 및 이원 변량분석을 실시하였다. 다차원척도법 결과, 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성에서 자극의 정서유형 간 구분이 잘 이루어졌다. 다차원척도법 결과와 유사하게, 표상 유사성 분석 및 다중회귀분석 결과 또한 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성이 유의하게 정서표상을 잘 설명하였다. 이러한 결과는 정서가 모델 중 1차원의 양극단에 긍정과 부정이 위치하는 모델이 ASMR에 대한 정서표상을 잘 설명하며, 감각양상과 상관없이 정서표상이 일관적임을 시사한다.
본 연구는 참가자 간 표상 유사성 분석(intersubject representation similarity analysis: IS-RSA)을 이용하여 3개의 선행연구에서 얻어진 데이터의 참가자 반응 일치성 패턴을 확인하고 각 실험의 정서 조건 간 차이가 있는지 살펴보았다. 3개의 실험은 각각 ASMR 자극, 시각 및 청각 자극, 시계열적 정서 동영상 자극을 사용하였으며 각 실험의 조건에 맞게 정서 평정치와 생리측정치를 측정하였다. 참가자 간 표상 유사성 분석을 계산하기 위해서 각 실험에 있는 각 자극에 대한 참가자들의 측정치를 쌍별로 피어슨 상관계수를 구하였다. 실험의 조건 간 비교를 위해 분산분석과 평균을 비교하였다. 연구 결과, ASMR과 시각 및 청각 데이터의 참가자 간 반응의 일치성은 시계열적 정서동영상 참가자들 반응의 일치성에 비해 일관적이었다. ASMR 실험은 긍정 자극에서 참가자 간 반응의 일치성이 높았다. 청각 및 시각 실험은 높은 각성수준과 시각 자극에서 참가자들의 반응 일치성이 높았다. 본 연구 결과는 생리적, 행동적 반응에 대한 측정치의 IS-RSA가 다차원적인 데이터의 정보를 요약하여 제시하며 이를 하나의 분석 데이터로 변환 가능하다는 것을 확인하였다. 이를 통해, IS-RSA가 참가자들의 반응 일관성에 대한 전반적인 정보를 제시할 수 있는 새로운 분석 방법으로의 가능성을 제시하였다.
최근 소셜미디어 이용이 심리적 웰빙에 미치는 영향이 부각되고 있으나 어떤 요소가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지에 대한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 COVID-19로 인한 자가격리 동안 인스타그램 활동과 외로움, 우울 등의 심리 상태가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 성인 95명을 대상으로 자가격리 중과 자가격리 해제 후 시점에서 외로움, 인스타그램 활동, 소셜미디어 상에서의 관계, 우울 등에 대해 자기보고식 설문에 응답하도록 하였다. 그 후, 다차원 척도법과 표상유사성분석, 분류분석을 각 시점에 대해 수행하였다. 다차원척도법 결과, 1차원에서 인스타그램 이용 시간과 우울이 다른 변인들과 구별되었으며, 2차원에서 외로움과 수동적 이용이 다른 변인들과 구별되었다. 그 후 소셜미디어 상에서의 관계의 질의 고,저 집단에 대해 표상유사성분석을 실시한 결과, 소셜미디어 상에서의 관계의 질이 높은 집단은 낮은 집단보다 자가격리의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 분류분석 결과에서도 소셜미디어 상에서의 관계의 질 예측 변인이 사회적 고립의 여부에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 사람들이 사회적 고립 상황에 있지 않을 때 인스타그램 이용 변인과 심리적 변인이 소셜미디어 상에서의 관계를 더 잘 예측할 수 있음을 시사한다.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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