뉴스 추천 알고리즘의 AI 개입 정도에 따른 사용자 만족도 평가
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학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
42-42(1쪽)
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Objective: 본 연구는 사용자들이 인공지능(Artificial Intelligent; AI) 기반의 뉴스 콘텐츠 추천 시스템 사용 시, 추천 뉴스의 인공지능 기여도에 따른 사용자 만족도를 분석하는 것을 목적으로 한다. Background: 뉴스 및 콘텐츠 추천 시 사용되는 AI 추천 알고리즘이 각광받고 있으며, 사용자의 취향과 특성을 고려한 개인화 콘텐츠 추천에 대한 관심도 높아지고 있다. 하지만 사용자의 실수로 인해 잘못 형성된 추천 정보들은 사용자 경험을 지속적으로 떨어뜨릴 수 있다. 또한, 개인화된 AI 추천 시스템으로 인해 사용자가 다른 분야의 정보를 탐색할 기회를 박탈당할 수 있으며 뉴스와 같이 다양한 정보가 제공되어야 하는 콘텐츠에서는 오히려 사용자의 편견을 강화할 수 있다. Method: 개발된 웹 프로토타입은 초기 설정된 개인의 취향 정보를 바탕으로 사용자들에게 뉴스를 제공하며, 인공지능 기여도에 따라 2가지 방식으로 분류되었다. A 프로토타입은 사용자 맞춤 추천율 90%, 랜덤 추천율 10%로 구성되었고, B 프로토타입은 사용자 맞춤 추천율 30%, 랜덤 추천율 70%이었다. 초기 회원가입 시 사용자들은 6개의 카테고리(정치, 경제, 사회, 생활/문화, 세계, it/과학)에서 관심 있는 카테고리를 설정하였다. 사용자 취향의 카테고리는 0.5의 가중치를 부여받게 되고 이외의 카테고리는 0.1의 가중치를 부여받았다. 또한, 사용자의 취향에 관한 설정을 매일 갱신하기 위해 사용자가 기사를 읽을 때마다 기사에 해당되는 카테고리에 0.1의 가중치를 더해, 기사를 읽은 기록들이 다음날 추천 결과에 영향을 주도록 하였다. 더해진 총 가중치는 100%의 비율로 전환하여 A, B 프로토타입의 추천율에 맞추어 제공되었다. 사용성 평가에 참여한 피험자는 총 30명으로 7일간 A와 B 프로토타입을 모두 사용하였다. 각각의 프로토타입을 3일간 사용하였으며, 사용자의 피로감을 최소화하기 위해 하루동안 휴식을 취하였다. 사용 순서로 인한 영향을 최소화하기 위해 A 프로토타입을 먼저 사용하는 그룹과 B 프로토타입을 먼저 사용하는 그룹으로 나누어 실험을 진행하였다. 실험 종료 후에는 설문지와 유저 다이어리를 활용하여 사용자 만족도를 측정하였다. Results: T-test 수행 결과 사용자 만족도에서 유의미한 차이가 발견되었으며, 대부분의 사용자들이 AI 개입이 적은 B 프로토타입에서 만족도가 높았다. 유저 다이어리 분석 결과 또한, B 프로토타입에서 더 높은 만족도를 보이는 코멘트들이 수집되었다. A 프로토타입은 단일화된 카테고리로 인해 정보 획득 시야가 좁아져 사용자에게 불편한 감정을 유발할 수 있다는 의견이 존재하였고, B프로토타입은 다양한 카테고리의 뉴스를 접하면서 새로운 취향을 발견할 수 있다는 의견이 존재하였다. Conclusion & Application: 뉴스 추천 시스템의 인공지능 기여도에 따른 사용자 만족도를 측정하였다. 인공지능 추천 알고리즘의 기여도가 낮을수록 더 높은 만족도를 제공할 수 있으며, 추천 알고리즘의 기여도가 높을수록 사용자의 정보 탐색의 기회를 제한하여 사용자 만족도를 떨어뜨릴 수 있다. 추후 사용자의 취향을 고려한 뉴스 컨텐츠를 기획하거나 AI 추천 알고리즘을 사용하는 매체들을 개발할 때 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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