Earticle

챗봇은 구성요소의 표현방식에 따라 챗봇에 대한 이미지 가 다르게 나타날 것으로 예상되므로 챗봇 이미지에 대한 사 용자 인식 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 챗봇 이미지에 대한 사용자 인식을 살펴보기 위해 Q방법론을 활용한 챗봇 이미지 유형을 분석하고자 하였다. 연구 설계는 Q모집단을 구성하고 Q표본을 선정한 후 3단계로 진행되었으며, 1차 표 본 100개, 2차 요인별 표본 70개, 3차 전문가 및 심층 면접자 의 질의응답을 통해 최종적으로 챗봇 프로필 이미지 표현에 대한 항목 8개, 챗봇 대화방식에 대한 항목 9개, 챗봇 성격에 대한 항목 8개, 상호작용에 대한 항목 4개, 총 29개 진술문 표본을 추출하였다. 피실험자는 20~30대 남녀, 40명을 대상으로 진술문과 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, 유형별 긍정 진술문과 부정진술문의 표준점수의 값을 중심으로 챗봇 이미 지를 네 가지 유형으로 분류하고, 유형 1은 친구형, 유형 2는 비서형, 유형 3은 리더형, 유형 4는 상담형으로 명하였다. 본 연구는 Q방법론을 통해 챗봇 이미지에 대한 사용자의 필요와 욕구, 행동의 동기가 무엇인지를 살펴보았으며, 챗봇 이미지 에 대한 인식과 유형을 분류하는 도구가 되었다. 향후 Q방법론을 활용하여 챗봇 사용자의 인식을 다차원적인 방법으로 분석하고, 맞춤형 챗봇 이미지에 따른 챗봇 서비스 제공과 인 터페이스 디자인 방향에 차별화된 전략 수립에 활용하고자 한다.

Chatbots are expected to have different images depending on how their components are expressed, research on user perception of chatbot images should be conducted fir st. This study attempted to analyze chatbot image types using Q-Methodology to examine user perception of chat bot images. The research design was conducted in three stages after forming the Q population and selecting the Q sample. The first sample consisted of 100 items, the second sample by factor consisted of 70 items, and the third sample was conducted through questions & answers fr om experts and in-depth interviewers. Finally, there were 8 items about the chatbot profile image expression, 9 it ems about the chatbot conversation style, 8 items about the chatbot personality, and 4 items about interaction, in total. A sample of 29 items was extracted. Statements an d in-depth interviews were conducted with 40 subjects, men & women in their 20~30s. As a result, chatbot image s were classified into four types, focusing on the standard scores of positive and negative statements by type. Type 1 is a friend, Type 2 is a secretary, Type 3 is a leader, and Type 4 is a counsel. This study examined the process of discovering users’ needs, desires, and motivations for chatbot images through Q-Methodology, and served as a tool to classify the perception and type of chatbot images. In the future, we plan to use Q-Methodology to analyze chatbot users’ perceptions in a multidimensional way and use it to establish differentiated strategies for providing chatbot services and interface design direction according to customized chatbot images.

최근 여러 산업 분야에서 챗봇이라고 불리는 대화형 에이전트가 활용되고 있다. 특히 인공지능 기술이 탑재된 AI 챗봇은 이용자의 요구를 파악한 맞춤형 서비스를 제공하는 데 이르렀다. 이에 AI 챗봇의 이용자 정보 수집과 활용은 광고 맥락에도 적용될 것으로 보인다. 본 연구는 AI 챗봇이 이용자에게 맞춤형 광고를 제시하는 맥락에서, AI 챗봇의 유형(과업지향 vs. 사회지향), 프로필 이미지(로봇 vs. 인간 여성 vs. 인간 남성), 광고 메시지 초점(향상 메시지 vs. 예방 메시지)이 어떻게 이용자 반응에 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 이를 위해 2 × 3 × 2 집단 간 설계에서 298명의 대학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 참가자는 AI 챗봇과의 대화 및 광고 자극을 본 후, AI 챗봇에 대한 지각된 유용성, 경험된 즐거움, 프라이버시 우려, 이용 의도, 광고 및 제품 태도에 대해 응답하였다. 그 결과, AI 챗봇의 유형이 지각된 유용성, 경험된 즐거움, 프라이버시 우려를 매개하여 이용 의도, 광고 태도, 제품 태도에 영향을 미쳤으며, 광고 메시지 초점의 조절 효과가 확인되었다. 이를 바탕으로 AI 챗봇의 광고 활용에 대해 논의하고자 한다.

Recently, chatbots have been used in various industries. With the development of information technology, AI chatbots can identify customer needs and provide customized services. Therefore, the collection and utilization of personal information by AI chatbots may be applied to a personalized ad. In the context of a personalized ad by an AI chatbot, we studied the effect of the AI chatbot type (task-oriented vs. social), the AI chatbot profile image (robot vs. human female vs. human male), and the message focus of the ad (promotion vs. prevention) on users’ responses. In a 2×3×2 between-subjects design, we conducted a survey of 298 undergraduate students. As a result, it was found that perceived usefulness, experienced pleasure, and privacy concerns mediate the effects of AI chatbot types on usage intention, attitude toward advertising, and attitude toward the product. Furthermore, the moderating effects of the ad message focus were confirmed. Based on these findings, we discuss the use of AI chatbots in advertising.