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알고리즘 혐오와 자율주행차 사고에 대한 대중의 인식 : 통제가능성, 불안도, 사고에 대한 책임을 중심으로
How Do People Interpret an Autonomous Vehicle’s Accident? : Perceived Controllability, Anxiety, and Responsibility

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제7권 8호 (2023.08)바로가기
  • 페이지
    pp.1346-1357
  • 저자
    주연경
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A434431

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원문정보

초록

영어
This study investigates whether mere exposure to an AV accident can lead to negative perceptions of autonomous driving technology. An online experiment was conducted employing a 2(car type: autonomous vehicle vs. traditional car) x 2(cause of accident: system’s or driver’s error vs. external factors) factorial design. In the experiment, participants completed a questionnaire after reading an accident scenario. The results indicated that exposure to an AV accident triggered algorithmic aversion, a preference for human agents over artificial intelligence. Participants in the AV condition perceived lower controllability and reported higher anxiety than those in the traditional vehicle condition. Furthermore, such AV accidents, regardless of the cause, were interpreted as uncontrollable and triggering anxiety. Also, the autonomous driving system was perceived as more responsible for the accident than their human counterpart. These findings demonstrate that algorithm aversion can manifest in the context of autonomous driving.
한국어
본 연구는 자율주행차 사고에 대한 단순 정보를 접하는 것이 자율주행 기술에 대한 부정적인 편견으로 이어질 수 있는지를 온라인 실험을 통해 탐구하였다. 실험 참가자들은 차의 유형(자율주행차 vs. 일반 자동차)와 사고 원인(시스템 혹은 운전자 실수 vs. 외부 요인)이 다른 네 개의 사고 시나리오를 읽고, 사고 상황에 대한 통 제가능성, 유사 사고에 대한 불안도, 주행자의 사고에 대한 책임 정도에 대해 응답하였다. 연구 결과, 자율주행차 사고에 대한 정보를 접한 경우, 자율주행 시스템의 통제가능성은 낮게 평가되고 유사 사고에 대한 불안도는 높아 졌다. 또한 사고에 대한 책임 역시 자율주행 시스템이 인간 운전자보다 높게 인식되었다. 자율주행차 사고에 대한 이러한 비판적인 경향은 사고의 원인이 자율주행차에 있지 않더라도 크게 감소되지 않았다. 본 연구의 결과는 자 율주행차 사고에 대한 단순 정보가 자율주행차 기술에 대한 부정적 편견으로 직결되지 않도록 유의해야 함을 시 사한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 논의
2.1 알고리즘 혐오(Algorithmic aversion)
2.2 자율주행차 사고에 대한 대중의 인식
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구대상 및 연구 절차
3.2 실험 디자인 및 처치물
3.3 주요 변인 측정
Ⅳ. 결과
4.1 통제가능성
4.2 사고 불안도
4.3 사고에 대한 책임
Ⅴ. 결론 및 논의
REFERENCES

키워드

자율주행차 사고 자율주행 무인자동차 인공지능 알고리즘 혐오 Autonomous vehicles Autonomous driving Driverless cars AI Algorithmic aversion

저자

  • 주연경 [ Yeon Kyoung Joo | 명지대학교 디지털미디어학과 부교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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