사용자 참여도 저하 문제점 파악
사용 증진 위한 기술 및 서비스 개발 방향 제시

현대 사회에서 스트레스, 우울 등 정신건강 문제가 심화됨에 따라 이를 완화하기 위한 다양한 정신건강관리 애플리케이션(앱)이 출시되고 있다.
그러나 이들 앱이 실제로 장기적으로 사용되는 경우는 드물다. 많은 앱이 ▲개인 맞춤형 기능 부족 ▲반복적인 과업 요구 ▲흥미를 유지하기 어려운 콘텐츠 구성 등 제약을 안고 있다.
학계에서는 임상적 근거에 기반한 콘텐츠 설계와 효과 검증이 활발히 이루어지고 있지만, 이러한 연구 성과를 실제 서비스로 전환하는 데에는 여전히 높은 장벽이 존재한다.
이에 한 교수 연구팀은 정신건강 앱이 기대만큼 효과를 발휘하지 못하는 주요 원인으로 '사용자 참여율(engagement)의 저조'를 지목하고 이에 대한 구조적인 분석과 해결책을 제시했다. 연구진은 1267편의 관련 선행 논문 중 111편을 정밀 분석했다.

또한 개발자나 정신건강 전문가 중심의 앱 설계가 실제 사용자 요구와 사용 맥락을 충분히 반영하지 못하면서 '관계성(relatedness)'의 결여가 참여 저하의 핵심 요인으로 작용하고 있다고 분석했다.
한 교수팀은 이를 극복할 방안으로 '자기결정(Self-Determination) 이론'을 분석 틀로 삼고 대규모언어모델(LLM: Large Language Model) 기술의 도입 가능성을 제안했다.
사용자의 기분 변화, 앱 사용 이력, 스마트폰 센서 데이터를 종합 분석해 정서적이고 개인 맞춤형 소통이 가능한 챗봇 시스템을 구현함으로써 사용자와의 신뢰 관계를 형성하고 장기적인 사용을 유도할 수 있다는 설명이다.
한편 이번 연구 결과는 지난 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 개최된 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ACM CHI 2025에서 발표됐다.
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