ComArtSci 커뮤니케이션 부교수 Jingbo Meng은 인공 지능(AI) 챗봇이 지원 메시지를 전달하는 데 얼마나 효과적인지 알고 싶었습니다. 그래서 그녀는 연구를 시작하고 챗봇 개발 플랫폼을 사용하여 테스트했습니다.
그녀는 “챗봇은 문자 또는 음성 기반의 커뮤니케이션을 통해 고객 서비스에 널리 적용되고 있다”고 말했다. “AI 챗봇이 누군가의 이야기와 고민을 들은 후 공감을 제공하는 역할을 하는 방법에 대해 생각하는 것은 자연스러운 확장입니다.”
수다떨기
2019년 초 Meng은 공감 챗봇을 인간 채팅과 비교하여 그 효과를 평가하기 시작했습니다. 그녀는 디지털 건강 관리 및 웰빙 앱의 성장을 지켜보았고 정신 건강과 관련된 앱의 놀라운 성장을 보았습니다. 그녀는 이전에 MSU 엔지니어링 동료들과 협력하여 스트레스와 우울증의 행동 지표를 감지, 추적 및 쿼리하는 웨어러블 모바일 시스템에 중점을 두었습니다. 협업은 그녀가 행동 마커가 식별될 때 사용자와 대화를 시작하는 챗봇을 사용하도록 영감을 주었습니다.
Meng은 "일부 챗봇 통신은 작동할 수 있고 다른 일부는 작동하지 않을 수 있음을 감지했습니다."라고 말했습니다. "왜 우리가 정신 건강 앱 내에서 사용할 보다 효과적인 메시지를 개발할 수 있는지 이해하기 위해 더 많은 연구를 하고 싶었습니다."
Meng은 그녀의 연구를 위해 278명의 MSU 학부생을 모집하여 지난 달에 경험한 주요 스트레스 요인을 확인하도록 요청했습니다. 그런 다음 참가자들은 공감하는 채팅 파트너와 Facebook 메신저를 통해 연결되었습니다. 한 그룹은 챗봇과 대화할 것이라는 말을 들었고 다른 그룹은 인간과 대화할 것이라고 이해했습니다. 주름? Meng은 챗봇만 쿼리와 메시지를 전달하도록 설정하여 참가자들이 채팅 파트너가 사람이라고 생각했을 때 다르게 반응했는지 측정할 수 있었습니다.
Meng은 또한 참가자들이 20분 세션 동안 경험할 상호 자기 폭로 수준을 다양화했습니다. 일부 챗봇은 공감을 불러일으키기 위해 자신의 경험을 공유했습니다. 다른 챗봇은 참가자를 확인하지 않고 자신의 개인적인 문제를 설명했을 뿐입니다.”
서로 다른 상호 자기 공개 시나리오를 제외하고 대화의 내용과 흐름은 챗봇과 인지된 인간 채팅 파트너에 대해 정확히 동일하게 스크립트되었습니다. 챗봇은 참가자들에게 스트레스 요인을 식별하도록 요청했습니다. 참가자들의 기분이 어땠는지 물었다. 그들은 참가자들이 스트레스 요인이 특정 방식을 느끼게 한다고 생각하는 이유를 조사했습니다. 그런 다음 챗봇은 자신의 경험을 공유했습니다.
"그들은 참가자들이 스트레스가 많은 상황을 확인하고 도움이 되도록 프로그래밍되었습니다."라고 그녀는 말했습니다. "우리의 목표는 메시징이 얼마나 효과적인지 확인하는 것이었습니다."
돌보는
Meng은 챗봇과 대화하든 인간과 대화하든 참가자는 파트너가 지원적이거나 보살핌을 받고 있다고 느껴야 한다는 것을 발견했습니다. 그 조건이 충족되면 대화는 스트레스를 줄이는 데 성공합니다.
그녀의 연구는 또한 메시지에 관계없이 참가자들이 챗봇보다 인간이 더 보살핌과 지지를 받고 있다고 느꼈다고 밝혔습니다.
상호 자기 공개에 대한 그녀의 시나리오는 다른 이야기를 했습니다. 자신의 의도가 공감을 위한 것인지 아니면 자신의 문제에 대해 자세히 설명하기 위한 것인지에 상관없이 스스로를 공개한 인간 파트너는 스트레스 감소에 기여했습니다. 그러나 감정적 지원을 제공하지 않고 스스로를 드러내는 챗봇은 참가자의 스트레스를 줄이는 데 거의 도움이 되지 않았습니다.
Meng은 “인간은 단순히 더 친근하다. “다른 사람과 이야기할 때, 그들이 우리의 감정을 확인하지 않더라도 우리는 더 자연스럽게 관계를 맺을 수 있습니다. 그러나 챗봇은 더 명시적이어야 하고 고품질 메시지를 보내야 합니다. 그렇지 않으면 자기 폭로가 성가시고 불쾌할 수 있습니다.”
소스 인식
Meng은 2018년 MSU 커뮤니케이션 박사 과정 졸업생이자 홍콩 시립 대학교 교수인 Yue (Nancy) Dai와 함께 연구를 수행하고 분석했습니다. 그들의 연구 결과는 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 저널.
Meng은 이 연구가 정신 건강 앱에 사용되는 챗봇이 진정으로 배려하는 소스로 인식될 때 가장 잘 작동한다는 점을 강조한다고 말했습니다. 그녀는 돌봄 요소를 높이기 위해 메시징을 설계할 수 있는 방법을 조사하는 추가 연구와 함께 연구를 후속 조치할 계획입니다.
그녀는 정신 건강 앱이 사라지지 않고 실제로 사용과 가용성이 증가하고 있다고 말했습니다. 대부분의 사람들은 휴대전화를 사용할 수 있지만 많은 사람들은 치료사 또는 건강 보험에 액세스할 준비가 되어 있지 않습니다. 그녀는 앱이 개인이 특정 상황을 관리하는 데 도움이 될 수 있으며 추가 지원 치료에 대한 벤치마크를 제공할 수 있다고 말했습니다.
그녀는 “이런 앱과 챗봇은 결코 인간을 대체하지 않을 것”이라고 말했다. "우리는 하이브리드 모델이 AI 챗봇과 인간 치료사는 매우 유망할 것입니다.”
