개인화 영상 추천 알고리즘 신뢰도 향상을 위한 AI 기반 대화형 피드백 인터페이스
An AI-based Conversational Interface for Improving Algorithm Trust in Personalized Video Recommendations
- 발행
- 2025 등록KCI API에는 발행일 항목이 없어 원문 등록일을 쓰고 있습니다. 실측으로 발행보다 최대 6년 늦습니다 — 재수집하면 발행연월로 바뀝니다.
- 소속·발행
- 연세대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.17210/jhsk.2025.06.20.2.89
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
Algorithmic experience(AX), User experience(UX), Artificial intelligence, Recommendation algorithm, Conversational interface, Algorithmic experience(AX), User experience(UX), Artificial intelligence, Recommendation algorithm, Conversational interface
초록
온라인 동영상 플랫폼의 추천 알고리즘은 사용자 개인화 경험의 기술적 기반이지만, 현재의 터치형 인터페이스를 통한 유저 피드백은 사용자의 구체적 니즈를 반영하지 못하고 알고리즘 개선 결과를 체감하기 어렵다는 한계가있다. 이 연구는 유튜브 추천 알고리즘을 활발히 사용하는 30명을 대상으로 정성적 사용자 조사와 정량적 비교 평가를 수행하여 현행 피드백 시스템의 문제점을 파악하고 AI 기반 대화형 피드백 인터페이스를 제안하였다. 사용자 조사 결과, 참가자들은 관심 없는 주제나 자극적인 콘텐츠가 추천될 때, 혹은 지나치게 한정된 주제만 추천될 때 불만족을 경험했으며, ‘관심 없음’ 버튼 클릭 후 제공되는 이유 선택에서 실제 이유와 무관하게 상단 옵션을 선택하는 경향을 보였다. 또한 AI와의 대화를 통해 영상 길이, 정보 난이도, 추천 시간대 등 다양한 조건을 반영하고, 추천 알고리즘의 키워드나 주제를 직접 조정하고자 하는 니즈를 보였다. 비교 평가에서 제안된 대화형 인터페이스는 기존 터치형 방식 대비 투명성, 책임성, 신뢰도, 상호작용 만족도, 지속 사용 의도 등에서 유의미하게 높은 평가를 받았다. 특히 피드백을 기반으로 추천 결과 도출 과정이 더 명확히 이해된다는 점에서 투명성이 높게 평가되었고, 이는 알고리즘 신뢰도 제고로 이어졌다. 이 연구는 사용자가 추천 알고리즘 개선 과정에 능동적으로 참여할 수 있는 가능성을입증하고, 향후 온라인 동영상 플랫폼의 차세대 추천 알고리즘 설계에 유용한 방향성을 제시하였다.