The Impact of AI Chatbots’ Affectionate Expressions on User Experience
Chae Yoon Lee, Ji Won Park, YuJin So, Lubin Sung Jin, Yong Gyu Jang, Jae-young Yun · Journal of Communication Design · 2025
최근 AI 챗봇과의 대화를 통해 정서적 교류를 경험하는 사용자가 증가하고 있다. 단순한 정보 전달을 넘어, 감정적 상호작용을 시도하는 챗봇은 사용자에게 몰입감을 제공하지만, 이로 인해 과도한 감정 이입이나 현실과의 경계 혼란을 유발할 수 있다는 우려도 제기된다. 특히 애정 표현과 같은 정서적 메시지는 사용자 경험에 깊이 관여하며, 그 표현 방식에 따라 사용자의 만족도와 신뢰 형성에 상이한 영향을 미친다. 이에 본 연구는 AI 챗봇의 애정 감정 표현 방식을 네 가지 유형 (직접 표현형, 간접 표현형, 회피형, 차단형)으로 분류하고, Knapp의 관계 발전 단계 중 실험(Experimenting), 강화(Intensifying), 통합(Integrating) 단계에 기반하여 AI 애정 표현이 사용자 만족도와 지속 사용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구는 총 80명(남성 40명, 여성 40명)을 대상으로 실험을 수행하였으며, 10명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하여 AI 챗봇과의 정서적 상호작용에 대한 심리적 반응과 태도를 정성적으로 분석하였다. 분석 결과, 간접적이고 절제된 방식의 애정 표현이 사용자로부터 가장 높은 만족도와 지속 사용 의도를 이끌어낸 반면, 지나치게 직접적이거나 방어적인 표현 방식은 오히려 불쾌감과 불신을 유발하였다. 또한 일부 참가자는 감정적 몰입이 심화될수록 AI를 현실의 관계처럼 인식하는 경향을 보이며, 정서적 혼란이나 의존 가능성에 대한 우려도 함께 나타냈다. 이러한 결과는 AI 챗봇이 단순한 정보도구를 넘어 정서적 파트너로 기능할 가능성을 보여준다.