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_posts/paper/2024-09-04-Graph_RAG.md

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-title: From Local to Global A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization
+title: "[논문리뷰] From Local to Global A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization"
 author: BambooStreet
 date: 2024-09-04 00:00:00 +0800
-categories: [study]
+categories: [study,paper,NLP]
 tags: []
 image: assets/img/posts/20240904/main.png
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_posts/paper/2024-09-24-CASA.md

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+title: "Computers are Social Actors(CASA)"
+author: BambooStreet
+date: 2024-09-24 11:31:00 +0800
+categories: [study,paper,HCI]
+tags: []
+image: assets/img/posts/20240925/thumbnail.png
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+## CASA paradigm?
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+<img src="/assets/img/posts/20240925/thumbnail.png" alt="main" width="500" style="display: block; margin: auto;"/>
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+사람과 컴퓨터의 상호작용에서, 사람은 컴퓨터를 사회적 존재로 인식할까요? 최근 인공지능과 사람의 상호작용 사례가 늘어나고 있는 상황에서, 사람은 근본적으로 이 '컴퓨터' 혹은 '인공지능'(컴퓨터의 일종이라 볼 수 있겠죠)을 어떻게 생각하고 대하는지에 대해 생각해볼 가치가 있다고 생각합니다. 
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+CASA는 Computers-are-social-actors는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 HCI(Human-Computer-Interaction)분야의 대표적인 논문입니다. 이 논문에서는 사람들이 컴퓨터를 인간이 아닌 것을 알면서도, 사회적인 방식으로 컴퓨터와 상호작용 한다는 것을 실험을 통해 발견하는데요, 이 흥미로운 논문을 함께 살펴보시죠.
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+
+## Computers are Social Actors
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+![img](/assets/img/posts/20240925/figure1.png)
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+논문에서 진행된 실험 방식은 다음과 같습니다.
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+* 180명의 컴퓨터 사용이 능숙한 대학생들이 참여
+* 45분의 실험 시간
+* NeXT 워크스테이션 사용
+* 튜터링(Tutoring), 테스트(Test), 평가(Evaluation)의 세 세션으로 구성
+* **피험자들은 컴퓨터의 도움을 받아 위 세션들을 진행하고 마지막으로 각 세션에 대한 설문지를 작성**
+* 튜터링 시간에는 25~30개의 문제를 제공하고, 실제 테스트 시간에는 15개의 문제를 제시
+* 랜덤한 문제라고 소개했지만 실제로는 모든 참가자에게 같은 문제를 제공(변인 통제)
+* 실험 컴퓨터는 3대로 서로 다른 목소리가 녹음되어 있다.
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+![img](/assets/img/posts/20240925/experimental.png)
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+### 실험1. 인간은 컴퓨터를 대할 때, 에의(Politeness) 규범을 적용하는가?
+
+[실험]
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+33명의 피험자는 실험에서 컴퓨터 A를 사용하고 컴퓨터 A에 대한 평가를 작성했습니다. 작성 방법은 다음 3가지 중 1가지 방법으로 진행했습니다.
+
+1. 컴퓨터 A에 대한 평가를 컴퓨터 A에 입력
+2. 컴퓨터 A에 대한 평가를 컴퓨터 B에 입력
+3. 컴퓨터 A에 대한 평가를 수기로 입력
+
+[결과]
+
+* 피험자들은 1번 방법으로 평가를 진행할 때, 컴퓨터 A가 더 유능하다고 평가했습니다. 
+* 2번, 3번 방법 사이에는 유의미한 차이가 없었습니다.
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+이 실험의 결과로 피험자들은 컴퓨터를 대할 때, 예의 규범을 적용한다는 결과를 도출할 수 있었습니다.
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+<!-- ![img](/assets/img/posts/20240925/실험1.png) -->
+<img src="/assets/img/posts/20240925/실험1.png" alt="main" width="500" style="display: block; margin: auto;"/>
+
+
+### 실험2. 인간은 컴퓨터를 대할 때, 타인(Other) 개념을 적용하는가?
+
+실험2는 사람들이 컴퓨터를 '자아'와 '타인'으로 구분하는지 알아보는 것입니다. 44명의 피험자는 **평가 세션**에서 **튜터링 세션**와 같은/다른 목소리의 컴퓨터와 칭찬/비판 발화의 조합이 주어지는 컴퓨터를 사용합니다.
+
+
+[실험]
+1. 튜터링 단계와 같은 목소리 + 칭찬 발화
+2. 튜터링 단계와 같은 목소리 + 비판 발화
+3. 튜터링 단계와 다른 목소리 + 칭찬 발화
+4. 튜터링 단계와 다른 목소리 + 비판 발화
+
+
+[결과]
+* 피험자는 3,4번 실험인 다른 목소리 컴퓨터는 서로 다른 존재라고 일관되게 응답했습니다.
+* 피험자는 칭찬 발화에서 1번 같은 목소리보다 3번 칭찬 목소리일 때, 더 우호적이고 좋은 평가를 했습니다.
+
+이 실험의 결과로 피험자들은 신기하게도 컴퓨터에 '타인'이란 규범을 적용했고, 다른 사람이 칭찬해주는 것에 더 우호적인 사회적 규범을 컴퓨터에 적용했습니다. 
+
+<img src="/assets/img/posts/20240925/실험2.png" alt="main" width="500" style="display: block; margin: auto;"/>
+
+
+### 실험3. 인간은 컴퓨터를 대할 때, 무엇을 근거로 '존재를 구분'하는가?
+
+
+실험3은 실험2의 결과를 더 깊이 탐구해 사용자들이 컴퓨터를 '자아'와 '타인'으로 구분할 때 무엇을 기준으로 하는지 알아보는 실험입니다. 특히, 컴퓨터의 음성과 물리적 기기 중에 어떤 것이 더 구분에 영향을 미치는지 조사했습니다.
+
+
+[실험]
+* 66명의 피험자는 실험2와 동일하게 같은/다른 **목소리**와 칭찬/비판 **발화**의 조건과 추가적으로 같은/다른 **기기** 조건이 추가된 컴퓨터를 사용합니다.
+* 총 8가지의 경우의 수
+
+[결과]
+* 피험자는 컴퓨터가 같거다 다른 것에는 영향을 받지 않았습니다.
+* 다른 목소리는 다른 존재로 구분했습니다.
+* 같은 목소리는 같은 존재로 구분했습니다.
+
+
+결과적으로 인간은 컴퓨터를 대할 때, '목소리'를 근거로 '존재를 구분'했습니다.
+
+<img src="/assets/img/posts/20240925/실험3.png" alt="main" width="500" style="display: block; margin: auto;"/>
+
+
+### 실험4. 인간은 컴퓨터를 대할 때, '성별 고정관념'을 적용하는가?
+
+이 실험은 피험자들이 과연 컴퓨터에 성별 고정관념을 적용하는지 알아보는 것이 목적이었습니다.
+
+[실험]
+* 48명의 피험자는 24명 씩 남성/여성으로 구성 남성 목소리, 여성 목소리로 설계된 컴퓨터를 사용했습니다.
+
+[결과]
+* 피험자는 '남성의 칭찬이 여성의 칭찬보다 더 설득력 있다'는 고정관념을 적용
+* 피험자는 '여성이 남성보다 사랑과 인간관계에 대해 더 많이 알고있다'는 고정관념을 적용
+* 피험자는 '여성의 칭찬보다 남성의 칭찬이 더 좋다'는 고정관념을 적용
+* 피험자와 컴퓨터의 성별이 다를 경우, '사랑과 인간관계'에 대한 대화가 '더 유익하고, 더 폭넓은 선택을 하게 해준다'고 응답했습니다.
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+남자 목소리의 컴퓨터에 대해 '주장이 명확하고, 힘있고, 영향력있고, 파이팅넘친다'고 평가했으며, 여자 목소리의 컴퓨터에 대해 '더 정교하고, 넓고, 알려지지 않은 사실을 더 많이 알고있다'고 평가했습니다. 결과적으로 인간은 컴퓨터를 대할 때, '성별 고정관념'을 적용했으며, 음성 인터페이스 관점에서 주요한 인사이트를 제공합니다.
+
+<img src="/assets/img/posts/20240925/실험4.png" alt="main" width="500" style="display: block; margin: auto;"/>
+
+### 실험5. 인간이 컴퓨터를 대할 때, 무엇을 근거로 '사회적 존재로 인식'하는가?
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+이 실험은 사용자들이 컴퓨터에 사회적으로 반응할 때, 실제로 컴퓨터 자체와 상호작용한다고 느끼는지, 아니면 다른 대상(예: 프로그래머)과 상호작용한다고 느끼는지를 알아보는 것이 목적이었습니다. 또한, 컴퓨터가 자신을 "나"라고 지칭하는 것이 이러한 인식에 어떤 영향을 미치는지도 조사했습니다.
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+[실험]
+* 33명의 피험자가 2대의 컴퓨터 사용, 위에서 설명한 3개의 세션을 총 2번 경험
+* '컴퓨터' 조건에서는 컴퓨터와 실험자가 컴퓨터를 '이 컴퓨터' 혹은 '컴퓨터'로 지칭
+* '컴퓨터-나' 조건에서는 컴퓨터가 스스로를 '나'로 지칭, 실험자는 '컴퓨터'로 지칭
+* '프로그래머' 조건에서는 컴퓨터가 스스로를 '나'로 지칭, 실험자는 '프로그래머'로 지칭
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+[결과]
+* '컴퓨터' 조건일 때, 피험자는 '프로그래머' 조건일 때보다 '더 유능하고, 호감이 가고, 사용하기 쉽다'고 응답했습니다.
+* '컴퓨터와 나' 조건일 때, 피험자는 '프로그래머' 조건일 때보다 '더 긍정적'으로 응답했습니다.
+* '컴퓨터' 조건과 '컴퓨터와 나' 조건은 별 차이가 없었음
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+인간이 컴퓨터를 대할 때, '프로그래머'가 아닌 컴퓨터 자체와 상호작용 한다고 느낍니다.
+컴퓨터가 스스로를 '나'라고 지칭하는 것은 사회적 반응 유발에 필수적이지 않았습니다.
+결과적으로 피험자들을 컴퓨터에게 직접적으로 사회성을 부여했습니다.
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+<img src="/assets/img/posts/20240925/실험5.png" alt="main" width="500" style="display: block; margin: auto;"/>
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+CASA에서 파생된 연구들 주요 관점 정리
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+* 이처럼 다양한 연구를 통해서 인간은 컴퓨터를 사람처럼 대한다는 사실을 밝혀 왔는데, 당연하게도 여기에 모두가 다 동의하지는 않습니다.
+* 최근에 인공지능 관련 논문에서도 많이 인용되며 Human-Ai-Interaction 연구에 참고자료로 사용되고 있습니다.
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+## 결론
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+인공지능 챗봇을 공부하는 사람으로서, 항상 '좋은 채팅 모델은 뭘까?'에 대한 고민이 많았습니다. 고객이 만족하는 대화 에이전트의 요소에는 단순히 크기가 크고 평가지표 점수가 높은 모델도 있겠지만, 말투, 목소리의 성별, 채팅 인터페이스 등 복합적인 요소도 간과할 수 없다고 느꼈습니다. 향후 AI 서비스를 개발하면서 유저 입장의 서비스를 많이 고민할 것 같은데, 이러한 HCI,HAI연구에 귀를 기울여 보는 것도 하나의 실마리가 되겠구나 생각했습니다.
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_sass/colors/typography-dark.scss

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