[논문]과업형 챗봇에서 개인화와 담화 종류에 따른 인터페이스의 차이가 수용의도, 만족도에 미치는 영향

박소현; 정윤현; 강현민

doi:10.17703/jcct.2021.7.1.595

[국내논문] 과업형 챗봇에서 개인화와 담화 종류에 따른 인터페이스의 차이가 수용의도, 만족도에 미치는 영향
Effects of Personalization and Types of Interface in Task-oriented Chatbot 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.7 no.1, 2021년, pp.595 - 607

박소현 (연세대학교 정보대학원 UX트랙) , 정윤현 (연세대학교 정보대학원 UX트랙) , 강현민 (연세대학교 정보대학원)

초록
AI-Helper

4차 산업 혁명과 비대면 서비스의 증가로 과업형 챗봇에 대한 수요와 공급이 증가하고 있다. 효과적인 정보 처리를 돕는 과업형 챗봇으로 사용자들에게 긍정적인 경험을 주기 위해서는 챗봇에서 제시할 정보 및 인터페이스에 대한 가이드라인이 필요하다. 본 연구는 과업형 챗봇의 맥락에서 개인화 및 담화 종류에 따른 인터페이스의 차이가 성과기대, 예상노력, 수용의도 그리고 만족도에 미치는 영향을 살펴봄으로써 추후 개발될 과업형 챗봇에 실무적 도움을 주고자 하였다. 연구 결과, 개인화 수준에 따른 주효과가 수용의도 및 만족도에서 보고되었으며, 닫힌 담화에 한해서 개인화 수준이 낮을 때에 수용의도와 만족도가 더 높은 것이 발견되었다. 본 연구는 과업형 챗봇 내에서 개인화 적용의 이점 및 닫힌 담화 내에서 개인화 수준에 따른 차이를 실증적으로 검증하고 있으며 이를 인지된 개인화, 기대불일치 이론, 프라이버시 염려, 프라이버시 역설에 근거하여 설명하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In response to increasing demand of contactless services, the overall usage of "task-oriented chatbots" in the industry is on the rise. The purpose of a task-oriented chatbot is to raise the efficiency of data sharing and workflow; in order to establish a guideline, there must be a discussion on "what" and "how" to share information. We investigate the effects of personalization and different types of the interface on 'performance expectancy', 'effort expectancy', 'intention to use', and 'satisfaction' in the context of a task-oriented chatbot. Results show that 'intention to use' and 'satisfaction' were higher when the level of personalization was higher. Within the closed-discourse interface, 'intention to use' and 'satisfaction' were higher when personalization was lower. We highlight the practical insights in the use of personalization and types of chatbot interface based on 'perceived personalization', 'expectation disconfirmation theory', 'privacy concern' and 'privacy paradox'.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 왼쪽: 신한은행 Orora, 오른쪽: 우리은행 위비봇 Figure 1. Left: Orora chatbot, Right: WiBee chatbot
그림 그림 2. 과업 제시 예시 Figure 2. Example of task given to research participants
그림 그림 3. 본 시행 챗봇 예시 (위: 높은 개인화-닫힌 담화 챗봇, 아래: 낮은 개인화-열린 담화 챗봇) Figure 3. Screenshots of chatbot interfaces provided to research participants (Upper: high personalization with closed discourse interface, Lower: low personalization with open discourse interface)
그림 그림 4. 연습 시행 (왼쪽: 열린 담화 인터페이스, 오른쪽: 닫힌 담화 인터페이스) Figure 4. Test run (Left: open discourse interface, Right: closed discourse interface)
표 표 1. 측정변인 설문 문항 Table 1. Questionnaire of dependent variables
표 표 2. 종속변인 통계 결과 Table 2. Results of dependent variables
그림 그림 5. 상호작용 그래프 비교 (위: 수용의도, 아래: 만족도) Figure 5. Comparison between two different graphs of interaction effect (Upper: intention to use, Lower: satisfaction)
그림 그림 6. 예상노력 상호작용 그래프 Figure 6. Graph of interaction effect on effort expectancy

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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