Lived Experience in Dialogue: Co-designing Personalization in Large Language Models to Support Youth Mental Well-being
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Haebom
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저자
Kathleen W. Guan, Sarthak Giri, Mohammed Amara, Bernard J. Jansen, Enrico Liscio, Milena Esherick, Mohammed Al Owayyed, Ausrine Ratkute, Gayane Sedrakyan, Mark de Reuver, Joao Fernando Ferreira Goncalves, Caroline A. Figueroa
개요
청소년들이 정신 건강 지원을 위해 대규모 언어 모델(LLM)에 점점 더 의존하는 가운데, 현재 LLM의 개인화 기능이 청소년의 다양한 경험을 간과할 수 있다는 문제점을 지적합니다. 이 연구는 청소년, 부모, 청소년 케어 워커(N=38)를 대상으로 공동 제작된 청소년 페르소나를 활용하여 LLM이 청소년의 정신 건강을 지원하기 위해 어떻게 더 의미 있는 개인화를 제공할 수 있는지에 대한 커뮤니티의 관점을 도출하는 참여 연구를 수행했습니다. 분석 결과, 순간적인 필요에 대응하는 사람 중심의 맥락화, 범위 및 오프라인 연계에 대한 명확한 경계 설정, 성찰과 자율성을 위한 대화형 스캐폴딩의 세 가지 주요 주제가 확인되었습니다. 이러한 주제를 작업 제안, 사회적 촉진, 시스템 신뢰도에 대한 설득력 있는 디자인 기능에 매핑하고, LLM 미세 조정을 위한 해당 대화 발췌문을 만들었습니다. 연구 결과는 청소년과 그들의 커뮤니티의 현실에 LLM 기반 개입을 더 잘 맞춰 효과적으로 개인화된 디지털 웰빙 도구를 개발하는 데 기여할 수 있는 LLM의 디자인 기능을 알리기 위해 어떻게 경험적 지식이 활용될 수 있는지를 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM 기반의 정신 건강 지원 도구의 개인화를 위해 청소년의 경험을 반영하는 것이 중요함을 제시.
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순간적인 필요에 대응하는 맥락화, 경계 설정, 대화형 스캐폴딩 등 구체적인 디자인 원칙 제시.
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청소년, 부모, 케어 워커 등 다양한 이해관계자의 참여를 통해 연구의 유효성 확보.
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설득력 있는 디자인 기능과 LLM 미세 조정을 위한 대화 발췌문을 제시하여 실제 적용 가능성 강조.
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한계점:
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연구 대상자 수가 제한적일 수 있으며, 특정 커뮤니티의 특성을 반영할 수 있음.
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제시된 디자인 원칙 및 대화 발췌문의 실제 효과는 추가적인 연구를 통해 검증해야 함.
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LLM 기술의 발전 속도가 빠르므로, 연구 결과가 최신 기술 동향을 따라가지 못할 수 있음.
