이제 인터뷰 모더레이터도 인공지능이 하는 시대 (1)

TL;DR 최근 UX 리서치에 AI 도입이 급증하며, 연구 계획, 진행, 분석 전반에 걸쳐 활용되고 있습니다.
초기에는 단순 작업을 자동화하는 데 사용되던 AI가 이제는 질문 생성, 예측, 심층 인터뷰 모더레이팅 등 복잡한 작업도 수행합니다. 주요 기능으로 자동 질문 생성, 패널 모집, 기록 및 요약, 데이터 분석 등이 있습니다.

AI 모더레이팅은 대규모 인터뷰와 빠른 결과 도출에 유용하지만, 감정 파악, 문화적 맥락 이해, 윤리적 문제, 개인화의 한계가 있습니다. UX 리서처는 AI와 인간의 협업, 윤리적 고려, 편향 주의 등으로 AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다. AI는 UX 리서치의 효율성을 높이지만, 인간의 감정적 통찰력과 윤리적 기준도 중요합니다.

최근 몇 년간 UX 리서치 분야에서 인공지능(AI)의 도입이 급격히 증가하고 있습니다(출처). 과거에는 인공지능이 연구에 활용 될 때 단순히 반복 작업을 자동화하거나 번거로운 업무를 줄여주는 역할에 그칠 것이라 예상했지만, 오늘날의 AI는 연구를 계획하고 진행하며 분석하는 과정 전반에 걸쳐 사용될 수 있는 다양한 툴을 제공하고 있습니다. 이러한 변화에 대해서 여러 기대와 우려가 동시에 있지만 UX 리서치의 방법론과 범위를 크게 변화시키고 있습니다.

초기 AI 도구의 활용: 단순 작업에서 분석을 돕는 도구로

초기에는 AI가 연구 설계 과정에서 일부 질문을 작성하거나, 비교적 간단하고 구조화된 테스트(예: 사용성 테스트, A/B 테스트, 설문 조사)를 수행하는 데 사용되었습니다. 또한, AI는 연구 로우 데이터를 분류하고 분석하는 데 유용하게 사용되었습니다. 이러한 초기 단계의 AI 도구들은 리서처들이 시간과 노력을 절약할 수 있도록 도와주었습니다.

발전하는 AI 툴: 예측과 모더레이팅까지

해당 이미지는 Chat gpt 4o에 의해 생성되었습니다.

그러나 최근에 등장한 AI 툴들은 훨씬 더 발전된 기능을 제공하고 있습니다. 이제 AI는 진행할 연구를 사전에 예측하고, 테스트(예: 퍼소나 롤플레잉)를 수행하며, 반구조화된 형태의 심층 인터뷰(IDI)나 포커스 그룹 인터뷰(FGI)에서 모더레이터(moderator)로서 수행할 수 있습니다. 모더레이터로서 수행한 다는 것은 어떤 의미일까요? 가장 큰 차이는 ‘꼬리 질문'이라고 부르는 추가 질문을 맥락과 목적에 맞게 생성하여 응답을 깊이 있게 끌어낼 수 있음을 의미합니다. 이러한 기능들은 기존에 사람만이 할 수 있다고 생각했던 영역으로 AI의 범위를 확장하고 있습니다.

사용자 연구를 돕는 다양한 서비스가 등장하고 있지만 이번 글에서는 AI를 활용한 인터뷰 진행 경험을 토대로 좀 더 자세하게 소개해 보겠습니다.

AI 모더레이팅 서비스의 공통 기능

현재 AI 모더레이팅 서비스를 제공하는 툴들은 다음과 같은 공통적인 기능을 제공합니다

1. 자동 질문 생성: 인터뷰나 FGI를 위해 적절한 질문을 자동으로 생성하고 추천합니다.
2. 패널 모집 지원: 자체 패널을 활용할 수 있도록 돕거나 링크를 전달하여 손쉽게 패널을 모집할 수 있도록 지원합니다.
3. 꼬리질문 생성 지원 : 문맥과 목표에 맞춰 꼬리질문을 생성하여 질문합니다.
4. 자동 기록 및 요약: 인터뷰 내용을 자동으로 기록하고 요약하여 분석 시간을 단축시킵니다.
5. 데이터 분석 및 시각화: 인터뷰 내용을 자동으로 분류하여 패턴을 도출하고 시각화를 통해서 이해가 용이하게 함으로써 인사이트를 도출할 수 있도록 돕습니다.

인공지능 모더레이팅 서비스 비교

어떤 연구에서 AI를 활용한 모더레이터가 유용할까?

1. 대규모 인터뷰 또는 FGI를 진행하는 경우
   • 인터뷰에 할애되는 시간이 짧고 덜 심층적이지만 대규모로 수행함으로써 정성 연구에 정량적 분석을 동시에 만족시킬 목적으로 하는 연구
   • 정량적 수치가 중요하지만 수치가 가지고 있는 이유를 함께 수집할 필요가 있는 경우
2. 시간과 비용이 충분하지 않은 경우 (빠른 결과 도출이 중요한 경우)
   • 사전 테스트를 충분히 할 수 있음 (시행착오에 들어가는 시간과 비용을  줄일 수 있음)
   • 인터뷰 내용을 필사하고 분류하는 데 들어가는 시간을 획기적으로 줄일 수 있음
   • 심층인터뷰나 전문가 인터뷰에 비해 참여자 한명에게 들어가는 비용과 시간을 절약할 수 있음
   • 인터뷰를 진행하는 중간에도 피드백을 달거나 빠르게 수정하여 재 배포할 수 있음
     
3. 참여자의 참여 유도 용이
   • 참여에 대한 참여자의 부담감을 줄일 수 있음(시간, 상황, 장소, 다양한 인터뷰 방법 등)
   • 연구 참여자 범위를 비교적 쉽게 넓힐 수 있음 (국가에 대한 제한, 언어의 제약, 언어 또는 시각적 장애로 인한 제약 등)
     
4. 숙련된 연구자가 없는 경우 

AI 모더레이팅의 한계

AI 모더레이팅 서비스가 제공하는 다양한 이점에도 불구하고, 몇 가지 한계가 존재합니다.

1. 인간의 미묘한 감정 파악의 어려움: AI는 아직 인간의 미묘한 감정을 완벽하게 이해하고 반응하는 데 한계가 있음
2. 문화적 맥락의 부족: AI는 다양한 문화적 배경과 맥락을 고려하지 못할 수 있음
3. 윤리적 문제: AI를 통한 데이터 수집과 분석 과정에서 윤리적인 문제가 발생할 수 있음
4. 개인화의 부족: AI는 개인별로 맞춤형 피드백을 제공하는 데 한계가 있을 수 있음

UX 리서처로서 AI 활용 방안

UX 리서처로서 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 전략이 필요합니다.

1. AI와 인간의 협업: AI의 강점을 최대한 활용하면서도 인간의 감정적 통찰력과 창의성을 결합하여 최상의 결과를 도출함, 따라서 연구를 설계할 때, 인사이트를 도출하는 과정에서 사유할 수 있는 시간을 더 많이 할애할 수 있음
2. 윤리적 고려: 데이터 수집과 분석 과정에서 윤리적 기준을 철저히 준수해야함
3. 문화적 맥락 이해: 다양한 문화적 배경을 고려한 리서치를 진행하여 보다 포괄적인 인사이트를 도출
4. 편향 주의:  AI의 편향 문제를 인식하고 지속적인 관찰을 통해 이를 방지

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결론적으로, AI는 UX 리서치의 다양한 측면에서 변화를 가져오고 있습니다. AI 모더레이팅을 포함한 다양한 AI 툴을 적절히 활용함으로써 UX 리서처는 더욱 효율적이고 효과적인 연구를 수행할 수 있습니다. 그러나 AI의 한계를 인식하고, 인간의 감정적 통찰력과 윤리적 기준을 결합하는 것이 중요합니다. 앞으로도 AI와 인간이 협력하여 UX 리서치의 새로운 지평을 열어갈 수 있기를 기대합니다.