인공지능 서비스가 제공하는 정보의 해석 수준이 사용자의 만족도와 친숙성에 미치는 영향
Construal Level of Information Provided by AI on User Satisfaction and Familiarity
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초록
연구 목적: 본 연구는 사용자의 만족도와 친숙성에 영향을 끼치는 인공지능의 특성으로 인지적인 요소 중 해석 수준(추상화 정도)의 영향을 탐색적으로 살펴보고자 실시되었다. 연구 방법: 온라인 설문을 통해 성인 214명을 대상으로 자료를 수집하였고 SPSS 프로그램을 이용해 기술통계 및 교차분석을 시행하였다. 연구 내용: 일상 대화의 여섯 개 주제에 대해 상위/중간/하위 해석 수준으로 조작한 인공지능의 답변을 제작하여 제시하고, 구체성/정확성/사람과의 유사성/만족도/지속사용의도가 가장 높은 응답이 무엇인지 관찰하였다. 결론 및 제언: 연구 결과, 상위 해석 수준으로 조작한 인공지능의 응답은 구체성은 낮지만 사람과의 유사성, 만족도, 지속사용의도가 높은 경향성이 있었다. 그리고 이러한 해석 수준 조작에 따른 종속측정치 결과는 주제영역에 따라 다르게 나타났다. 따라서 인공지능이 제공하는 정보는 주제영역에 따라 높거나 낮은 해석 수준에서 제공될 때 사용자의 만족감에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있다.
Abstract
This exploratory study aimed to investigate the impact of construal level (degree of abstraction) as a cognitive factor on user satisfaction and familiarity with artificial intelligence (AI). Data was collected through an online survey (n=214) and analyzed using the SPSS program. For six topics of everyday conversations, AI responses were manipulated into high, medium, or low construal levels. Specificity, accuracy, similarity to humans, satisfaction, and intention for continued use were assessed for each response. Results show that AI responses at a high construal level were less specific but more similar to humans, satisfying, and preferred for continued use. The observed tendencies varied depending on the topic domain. In conclusion, providing information at either a high or low interpretive level by AI, based on the topic domain, can enhance user satisfaction.
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