1. 연구의 목적
본 연구의 목적은 감성기반 인공지능(AI) 심리상담 챗봇(Chatbot)에 관한 소셜 미디어 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 인공지능(AI) 심리상담에 대한 대중 인식, 질적 의미 및 소셜 네트워크(social network)를 살펴봄으로서 4차산업시대에 등장한 상 ...

1. 연구의 목적
본 연구의 목적은 감성기반 인공지능(AI) 심리상담 챗봇(Chatbot)에 관한 소셜 미디어 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 인공지능(AI) 심리상담에 대한 대중 인식, 질적 의미 및 소셜 네트워크(social network)를 살펴봄으로서 4차산업시대에 등장한 상담의 새 유형인 인공지능(AI) 심리상담에 대한 기초자료를 구축하는 것이다.

2. 연구문제
첫째, 인공지능(AI) 심리상담에 관한 대중 담론의 주요개념과 그 질적 의미는 무엇인가?
둘째, 인공지능(AI) 심리상담의 소셜 네트워크는 어떠한가?

3. 연구의 필요성

1) 4차산업시대 새로운 상담유형인 인공지능(AI) 심리상담 기초자료 구축의 필요성
시대가 변하고 기술이 발달함에 따라 새로운 상담유형이 생겨나면서 심리치료의 범위를 확장해왔다. 현대에는 인터넷의 발달로 용이성, 접근성, 익명성(이동훈 외, 2015)의 생활리듬에 맞춰 스마트폰을 이용한 상담이 자리 잡아가고 있다. 또한 4차산업기술인 대화형 인공지능 로봇(챗봇, Chatbot)과 심리치료를 결합하여(송선영, 2017) 현대인이 쉽게 접할 수 있는 감성기반 인공지능 심리상담 챗봇으로 진화하고 있다. 테라피 챗봇은 사람들이 필요할 때 수치심 없이 시간, 장소에 구애받지 않고 상담 서비스를 받게 되었다는 평가를 받는다(송선영, 2017, 49-76). 그러나 인공지능 심리상담은 현재 개발 초기이며 4차산업 기술 발달과 더불어 계속 진화하고 발전하는 분야이기 에 아직 관련연구들이 부족한 형편이다. 이에 본 연구를 통해 기존 상담 분야로 하여금 인공지능 테라피에 대한 관심을 환기시키고, 과학기술과 심리상담의 융복합 연구 자세를 격려하며, 인공지능 심리상담 관련 빅데이터의 다면적인 분석으로 이에 대한 기초자료 구축의 필요성이 있다.

2) 시대 트랜드에 따른 해석적 응답의 필요성
4차산업혁명은 일상 속에서 현실로 구체화되고 있기에 동시대 사회변화 흐름에 계속해서 동행하며 대중인식 심층의 의미를 읽어내야 할 필요가 있다. 최근 4차산업혁명에 대하여 인공지능(AI)과 포스트휴먼(Post-human) 및 트랜스휴먼(Trans-human) 담론이 활발하지만(신상규, 2008), 목회상담 분야에서 4차산업이나 인공지능 심리상담 연구는 희박한 실정이다. 이에 과학과 상담의 융복합지식으로 출현한 인공지능 상담에 대한 해석적 응답을 통해 향후 치유역량을 발전시켜야 할 필요성이 있다.

3) 인공지능 심리상담 빅데이터 연구의 필요성
4차산업시대에 등장한 새로운 상담유형인 인공지능 심리상담에 대한 대중 인식과 동향, 소셜 네트워크 등 사회적 패턴 및 흐름을 빅데이터 분석을 사용하여 거시적 수준에서 밝힐 필요가 있다. 특히 4차 산업혁명 같은 시대적 전환기에는 예측할 수 없는 테크놀로지의 결과와 수용경험에 대해 꾸준히 데이터를 분석하여 응용, 감시 및 융합 연구의 필요가 있다. 또한 현대사회에서 담론이 소통, 구성되는 소셜 미디어는 사회구성원의 인식과 의미체계를 조사할 수 있는 빅데이터인데(전채남, 서일원, 2013, 183). 현재 과학기술의 수혜자요 주체인 대중들이 인공지능 심리상담 테크놀로지에 대해 어떤 보편 인식을 갖고 있는가에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 소셜 미디어 빅데이터 분석을 통해 인공지능 심리상담에 대한 대중의 보편 인식과 동향, 소셜 네트워크에 대한 다면적 분석이 필요하다.

4)인공지능 심리상담 텍스트 질적 연구를 통해 내용타당도를 높여야 할 필요성
그러나 빅 데이터가 미처 담아내지 못하는 미시적 목소리에 주의하여 인공지능 심리상담에 대해 일상적 삶에서 어떤 의미를 부여하는지 질적으로 밝히는 것도 필요하다.(Creswell. John W, 1998). 그리하여 인공지능 심리상담 빅데이터 분석과 더불어 텍스트 질적 연구도 병행함으로서 연구의 내용타당도를 높이고 현상에 대한 보다 통합적이고 심층적인 이해로 나아갈 필요성이 있다.

1. 연구결과의 학문적 기대효과

1) 학문적 관심과 치료적 격려로서 심리치료의 범위와 관심영역 확장
4차산업시대의 새 상담유형인 인공지능 심리상담에 대한 본 연구는 기존 심리상담 분야로 하여금 인공지능 테라피에 대한 학문적 관심을 환기시키고, 최첨단 과학기 ...

1. 연구결과의 학문적 기대효과

1) 학문적 관심과 치료적 격려로서 심리치료의 범위와 관심영역 확장
4차산업시대의 새 상담유형인 인공지능 심리상담에 대한 본 연구는 기존 심리상담 분야로 하여금 인공지능 테라피에 대한 학문적 관심을 환기시키고, 최첨단 과학기술과 심리상담의 융복합에 대한 치료적 관심도 격려함으로서 심리치료 범위와 영역 확장의 기대효과가 있다. 이를 위해 연구 결과물을 학술지 게재하여 독자들에게 분야에 대한 이해와 성찰 기회를 제공하게 될 것이다.

2) 이론구축을 위한 현실성 있는 자료제공
소셜 미디어의 생생하고 동시대적인 현장성에서 비롯된 본 연구의 결과물을 통해 인공지능 심리상담에 대한 현실성 있는 정보를 얻고, 연구결과물을 통해 인공지능 심리상담의 특징, 장단점, 전망과 비전에 대한 통찰을 얻음으로서, 이론 구축을 위한 현실성 있는 기초자료로서 구체적으로 사용될 것이라는 기대효과가 있다.

3) 후속 연구를 위한 토대작업
본 연구는 인공지능 심리상담에 대한 후속 연구를 위한 토대로 사용 될 것이다. 예를 들어 본 연구는 인공지능 심리상담의 사용자가 주로 소셜미디어를 사용하는 젊은 층이라는 연구대상의 한계가 있다. 이에 따라 후속 연구에서는 인공지능 심리상담 사용자 연령 특성이나 중장년층 및 노년층을 위한 인공지능 심리상담에 대한 논의로 확장될 수 있다.

4) 과학기술과 심리학의 융복합 연구 격려
본 연구는 4차산업기술과 심리상담의 융합 영역을 심리상담 챗봇에 한정하였다는 한계가 있다. 그러나 이 연구를 바탕으로 다양한 융복합 연구들이 파생할 수 있다. 다양한 정신병리 증상에 따른 인공지능 치료 논의, 성별 및 직업적 특성에 대한 연구, 인공지능 심리상담의 타당성 연구, 인공지능 심리상담에 대한 테크놀로지 개발, 그리고 인공지능을 통한 심리검사 개발 등으로 논의를 파생시킴으로서 4차산업기술과 심리상담 융복합 연구 확장을 위해 긍정적 기여를 할 수 있을 것이다.

5) 심리상담과 문화 콘텐츠 융합 연구의 선례 제공
심리상담 이론화 작업의 사례선택을 위해 소셜 미디어 빅데이터, 문화콘텐츠를 활용하는 선례가 됨으로서 향후 상담 연구를 위한 대안적이고 창의적인 조사방법 확장에 기여할 것이다. 본 연구 결과를 토대로 인공지능 상담 텍스트를 보다 다양하게 해석하고 방법론적으로 읽어내는 기호학적 분석이나 수용자 대상 심층 인터뷰 질적 연구도 파생될 수 있다.

2. 연구결과의 사회적 기여

1) 감성기반 인공지능 개발 촉진에 기여
연구 결과는 감성기반 대화형 인공지능 개발 정책 촉진에 긍정적 영향을 미칠 것이다. 또한 현재 인공지능 관련 산업에 종사하거나 인공지능 심리상담 개발자들에게 자신의 성과에 대한 직접적인 피드백으로서의 가치가 있을 것이다. 기술의 수용자인 대중들의 인식과 요구를 반영한 산업적 생산품이나 인공지능 서비스 효율성을 위해 구체적인 적용이 이루어질 것이다.

2) 대중적 심리상담 정보 제공
이 연구 결과물을 통해 대중들은 자신들이 항상 접하는 소셜 미디어에 치료의 손길이 가까이 있다는 사실을 알게 될 것이다. 그리하여 정신적 압박이 많은 한국사회에서 보다 많은 대중이 편리하게 인공지능 심리상담사(테라피 챗봇)로부터 심리정서적 지원을 제공 받을 수 있을 것이며 향후 사회치료적인 효과도 기대할 수 있을 것이다.

3. 교육과의 연계를 통해 학문후속세대를 양성

1) 대학생 및 석.박사 대학원생들 참석하는 연구 세미나 개최
본 연구자는 연구에서 산출된 결과물을 소속 대학의 대학생 및 석⋅박사 과정의 대학원생들과 공유하고 논의에 대한 세미나를 개설하여 학문 후속 세대들과의 연계작업을 실천하고자 한다. 학문후속세대들이 주제 토론을 통해 자신들의 논의를 발전시켜나가고, 관련 연구에 대한 후속 연구 비전도 탐색하도록 격려할 것이다.

2) 강의를 통한 주제 전달, 토론 및 확장
특히 심리상담, 목회상담과 관련된 교과목에서 인공지능 심리상담 관련 논의를 다루어 학생들의 흥미를 이끌어내면서 주제를 전달, 토론 및 확장하면서 본 연구의 결과물을 사용하게 될 것이다. 그리하여 심리상담 및 목회상담 관련 전공생들은 4차산업시대 상담 유형들을 탐색하고, 자신들이 주축이 될 미래 상담분야에 대해 예상하여 적극적으로 적용하는 준비 과정이 될 것이다. 이러한 노력을 통해 학문후속세대에게 비전을 주고 4차산업기술이 인간의 삶 속에 치료적 자원으로 구체적으로 융합되는 것을 배우는 시의적절한 논의를 제공할 것이다.

1.중점 연구내용
본 연구의 목적인 인공지능 심리상담에 대한 기초자료 구축을 달성하고자 중점 연구내용으로 인공지능 심리상담에 관한 소셜 미디어 빅데이터 분석과 텍스트 질적 연구를 수행하고자 한다. 이를 통해 한국사회에서 심리상담 챗봇에 관한 대중 인식의 주 ...

1.중점 연구내용
본 연구의 목적인 인공지능 심리상담에 대한 기초자료 구축을 달성하고자 중점 연구내용으로 인공지능 심리상담에 관한 소셜 미디어 빅데이터 분석과 텍스트 질적 연구를 수행하고자 한다. 이를 통해 한국사회에서 심리상담 챗봇에 관한 대중 인식의 주개념, 질적 의미 , 소셜 네트워크를 밝힘으로서 4차산업시대에 등장한 상담의 새 유형인 인공지능 심리상담에 대한 통합적 논의로 이끌고자 한다.
연구의 이론적 민감성을 위한 전략으로는 첫째, 4차산업혁명의 학술적, 비학술적 담론을 검토하되 긍정적, 부정적 측면 을 아울러 살펴본다. 둘째, 연구학회와 챗봇 체험의 현장 조사를 진행하여 실천적, 질적 민감성을 유지한다.
2. 연구방법
본 연구는 1차년도 연구이며, 두 가지 방법론을 사용할 것이다. 첫째는 텍스트 마이닝을 통한 소셜 미디어 빅데이터 분석이다. 두 번째는 미디어텍스트 질적 분석방법이다.
1) 텍스트 마이닝을 통한 소셜 미디어 빅데이터 분석
(1)분석 도구와 연구 사례
자료 수집 및 분석을 위한 빅데이터 분석 도구로 한국어에 최적화된 ‘텍스톰’(textom)을 활용할 것이다. 텍스톰은 자연언어 처리 기술을 활용하여 소셜 미디어 상의 광범위한 비정형 텍스트 데이터를 수집, 분석, 정제를 통해 정형화하고, 특징을 추출하여 의미 있는 정보를 발견하도록 하는 텍스트 마이닝과 네트워크 매트릭스를 생성하여 분석을 돕는 빅데이터 분석 프로그램이다. 분석을 위해 대중적 인지도와 높은 사용율을 참고하여 테라피 챗봇인 워봇(Woebot)과 헬로우봇(hellobot)을 연구 사례로 선정할 것이다. 그 다음 선정된 인공지능 챗봇과 관련하여 페이스북, 블로그, 카페, 트위터에 생성된 텍스트들을 분석의 대상으로 삼아 텍스톰(textom)을 이용하여 빅데이터 분석을 하게 된다.
(2)분석방법 및 절차
1단계는 데이터 수집(Collecting)의 단계이다. 2017년 12월 31일부터 2018년 12월 31일까지 1년 동안 네이버와 다음에서 제공하는 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북에서 ‘챗봇’, ‘chatbot’, ‘워봇’, ‘woebot’, ‘심리상담 챗봇’ ‘헬로우봇’, ‘hellobot’ 키워드로 텍스트 원자료(Raw date)를 수집한다.
2단계로 텍스트 마이닝(Text Mining)을 통해 관련 핵심단어 빈도분석을 하게 된다.
3단계에서는 단어와 관련 단어 간의 동시 출현 빈도와 단어 위치에 따라 방향성을 부여하는 방법인 N-gram분석을 할 것이다.
4단계로 감성분석(Sentiment analysis)에서는 도출된 주요 단어들에 대해 대중들이 갖고 있는 기쁨, 분노, 슬픔, 두려움 등의 보편적인 감성과 긍정적 혹은 부정적인 평가를 확인할 수 있게 된다.
5단계에서는 소셜 네트워크 분석을 위하여 연구자가 선택한 주요 정제된 단어 간의 공출현 빈도수로 작성된 유사도 계수의 매트릭스(Matrix)를 추출하여 소셜 네트워크의 정확한 수학적 수치를 확인하게 된다.
6단계는 중요 키워드의 시각화(Visualization)이다. 핵심단어들을 선택하고 워드 클라우드, 막대그래프, 에고네트워크를 작성하여 핵심 단어의 빈도수를 시각화하게 될 것이다.
7단계는 소셜 네트워크의 시각화(Visualization)이다. 동시출현 단어 간 연결정도
와 중심성을 분석하여 굵기와 화살표로 단어의 빈도와 흐름을 나타내는 네트워크 그래프와 네트워크 워드트리를 추출하게 된다.
8단계는 빅데이터 분석 결과에 대하여 이론적 민감성으로 해석하여 연구결과를 제시하게 된다.

2) 미디어 텍스트 질적 분석방법
이 단계는 미디어 수용자 분석방법(조항제, 2015)으로 인공지능심리상담에 대한 대중 인식의 주관적 의미를 이해하는 단계이다. 이를 통해 빅 데이터 분석결과가 미처 담아내지 못하는 질적 의미를 밝혀서 빅데이터 분석결과의 타당도를 높이고 텍스트를 생산하는 주체들이 현상에 어떤 의미를 부여하고 있고 공유하고 있는지에 대한 이해도를 높이고자 한다.
구체적으로 1단계는 소셜 미디어 빅데이터 수집 과정에서 각 채널의 세션별( 블로그, 카페, 페이스북, 트위터)로 수집된 원자료 데이터를 A4용지로 출력한다. 2단계에서는 출력한 원자료를 이론적 민감성을 유지하면서 직설적(literary), 해석적(interpretive), 성찰적(reflexive)으로 여러 번 읽는다. 3단계에서는 자료를 범주화(categorizing&coding) 하면서 주제별로 묶는다. 4단계에서는 각 범주에 대한 해석 및 설명을 한다.

3. 연구의 평가
첫째, 다양한 자료의 원천을 활용하는 삼각 검증법(triangulation)으로 신뢰성을 검증할 것이다(Strauss,A.,&Corbin J.,1988). 연구결과에 대하여는 ‘감시자’(Guba&Lincoln,1981) 평가로 비슷한 연구를 수행한 연구자 2명에게 자문을 받을 것이다. 둘째, 빅데이터 분석 결과와 질적 텍스트 분석 결과를 교차검증하면서 내용타당도를 확인할 것이다.