컴퓨팅 심리학(Psychology)

이 글은 Crash Course의 Computer Science를 보고 정리한 글입니다.

  유용하며 유능하고, 또한 즐길 만한 컴퓨터 시스템을 구축하려면, 컴퓨터와 인간의 강점과 약점 모두를 이해할 필요가 있다. 이러한 이유로, 훌륭한 시스템 설계자는 소프트웨어를 만들 때 사회적, 인지적, 행동 및 지각 원칙을 사용한다. 

 

  우리는 컴퓨터를 사용하면서 괴상망측하거나 진행을 방해하는 물리적인 또는 컴퓨터 인터페이스를 겪어 보았을 것이다. 이러한 인터페이스는 사용성(Usability;유용성)이 좋지 않은 것이다. 사용성(또는 유용성)은 소프트웨어처럼 인간이 만든 인공물이 효율적, 효과적으로 목표를 달성할 수 있는 정도를 말한다. 인간의 작업을 용이하게 하기 위해 시스템 설계자는 인간이 보거나 생각하는 방식과 어떻게 반응하고 상호작용 하는지를 이해해야 한다.

  예를 들어, 인간 시각 시스템은 심리학자들에 의해 잘 연구되었다. 마찬가지로, 우리는 사람들이 색의 강도를 정렬하는 것에 능숙하다는 것을 안다. 이 선천적인 능력 때문에, 색상 강도는 연속적인 값으로 데이터를 표시하기 위한 좋은 선택이다.

  반면에, 인간은 색을 정렬하는 것을 어려워한다. 아마 이것을 무지개처럼 빛의 파장에 의해 정렬할 수 있다고 생각할 수 있다. 이것은 생각할 것이 많다. 대부분의 사람들은 색을 정렬하는 데 훨씬 더 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 시각 시스템의 선척적인 기량 부족으로 인하여, 색을 사용해 연속적인 데이터를 표시하는 것은 형편없는 디자인 선택이 될 수 있다. 이러한 시스템을 사용한다면 사용자들은 항목을 비교하기 위해 끊임없이 색상 범례를 참고하게 될 것이다.

  그러나, 색상은 범주화된 데이터와 같이 순서가 없는 이산형일 경우 완벽하다. 이는 명백해 보이지만, 여러분은 얼마나 많은 인터페이스가 이러한 기본적인 문제를 일으키는지에 놀랄 것이다.

 

  시각적 인식 이외에 인간의 인지 능력을 이해하면 마음이 어떻게 작용하는지에 따라 인터페이스를 설계하는 데에 도움이 된다. 마찬가지로, 인간도 읽고 기억하고 정보를 처리할 때 조각으로 나누어져 있는 것이 더 효율적이다.(Chunked) 즉, 항목을 작고 의미 있는 그룹으로 함께 넣을 때를 말한다. 

  인간은 일반적으로 7개 내외의 항목을 단기 기억으로 조직할 수 있다. 보수적인 입장에서는, 일반적으로 5개 이하의 그룹으로 본다. 이러한 이유로 전화번호가 010-5555-3897과 같은 덩어리(청킹; chunking)로 나뉜 것이다. 잊기 쉬운 10개의 독립된 자릿수 대신 3개의 덩어리로 만든 것이다.

  컴퓨터의 관점으로 이는 불필요하게 더 많은 시간과 공간을 필요로 하므로 비효율적이다. 그러나 인간에게는 훨씬 효율적이다. 청킹(Chunking)은 드롭 다운 메뉴 항목 및 버튼이 있는 메뉴 모음과 같은 항목을 위해 컴퓨터 인터페이스에 적용되었다. 낭비되는 메모리와 스크린 공간 때문에 모든 것을 함께 모으는 것이 컴퓨터에게는 효율적이다. 그러나 청킹 방식으로 인터페이스를 디자인하면 더 쉽게 시각적으로 스캔하고 기억하며 접근할 수 있다.

 

  인터페이스 디자인에서 사용되는 또 다른 핵심 개념은 행동 유도성(Affordance)이다. 컴퓨팅에 이 용어를 보급한 Don Norman에 따르면, "행동 유도성은 사물의 조작에 대한 강력한 단서를 제공한다. 판(Plate)은 밀기 위한 것이다.  노브(Konb)는 돌리기 위한 것이다. 슬롯(Slot)은 물건을 삽입하기 위한 것이다. [...] 행동 유도성을 활용할 때, 사용자는 단지 보기만 하는 것으로 무엇을 해야 하는지 알 수 있다 : 그림, 레이블 또는 설명이 필요하지 않다." 여러분이 만약 문을 열어야만 한다는 것을 깨닫기 위해 문 손잡이를 당겨본 적이 있다면, 여러분은 행동 유도성을 발견한 것이다. 반면에, PUSH 같은 문패 디자인은 단지 여러분에게 미는 옵션만을 제공하기 때문에 더 좋다. 이렇게 문은 매우 간단하다. 만약 문을 열기 위해 설명서를 써야 할 필요가 있다면, 그것은 처음부터 잘못 설계된 것이다.

  행동 유도성은 그래픽유저 인터페이스에서 광범위하게 사용된다. 이는 컴퓨터가 명령 라인을 사용하는 것보다 사용하기 훨씬 쉬워진 이유 중 하나이다. 여러분이 버튼 같이 생긴 화면상의 어떤 것들이 클릭 가능한 지 추측할 필요가 없다. 버튼은 튀어나와 있어서, 여러분이 눌러주길 기다리고 있다.

  사용가가 화면상의 요소를 끌고 갈 수 있는 널링(Knurling)도 좋은 행동 유도성이다.

그림의 텍스쳐는 그립력을 높이고 어딜 잡아야 가장 좋을지 여러분에게 보여준다. 이 아이디어와 패턴은 실제 물리적인 장비에서 빌려왔다.

 

  행동 유도성의 개념과 관련하여 인지심리학(Recognition)과 회상(Recall)이 있다. 이 효과는 테스트에서 잘 알 수 있다. 객관식 질문이 왜 주관식 질문보다 더 쉬울까? 일반적으로 인간은 단어, 그림 또는 소리와 같은 감각적 단서가 촉발될 대 훨씬 더 잘 기억한다. 이것이 인터페이스가 그림을 사용하여 기능을 나타내는 아이콘(Icon)을 사용하는 이유이다. 사용자는 아이콘이 무엇을 하는지 기억할 필요 없이 인식하기만 하면 된다. 이것은 어떤 명령을 사용할지 기억해야 하는 명령 라인 인터페이스에 비하면 커다란 발전이다. 파일을 없애기 위해 입력해야 하는 것은 "삭제", "지우기", "쓰레기" 또는 "쏘기" 등 무엇이든 될 수 있다. (실제로 리눅스에서는 "rm"이다.)

 

  발견하고 배우기 쉽게 만드는 것은 종종 접근하기엔 느리고 전문성이라는 심리학 개념과 충돌한다. 인터페이스에 대한 경험을 쌓으면서 작업 속도를 높이고 효율적으로 작업하기 위한 정신적 모델을 만들 수 있다. 따라서 좋은 인터페이스는 목표를 달성하기 위한 다양한 경로를 제공한다. 이러한 예로 Word의 수정(Edit) 드롭 다운 메뉴에서 찾을 수 있는 복사 및 붙여 넣기이며, 키보드 단축키로도 실행될 수 있다. 한 접근법은 초보자에게 도움이 되는 반면, 다른 접근은 전문성을 충족시키고 어느 쪽도 속도를 늦추지 않는다. 그럼 사용자는 가능한 좋은 것만을 취할 수 있다. 

 

  인간을 보다 효율적으로 만드는 것 외에, 우리는 컴퓨터를 정서적으로 유용하게 사용하고 싶어 한다. 영향(Affect)이라고도 하는 사용자의 정서적인 상태에 컴퓨터가 적절하게 반응하도록 행동을 조정하는 것이다. 이것은 경험을 더 공감하며 즐겁고 기쁘게 만들어 줄 수 있다. 이 비전은 1995년 Rosalind Picard가 Affective Computing에 대한 논문에서 분명히 밝혔듯이, 심리학, 사회학 및 컴퓨터 과학의 측면을 결합한 학제적 분야에 시동을 걸었다.

  이것은 인간의 영향을 인식, 해석, 시뮬레이션 및 변경할 수 있는 컴퓨팅 시스템에서 작업을 촉진했다. 감정이 학습, 의사소통 및 의사 결정과 같은 일상적인 작업의 인지 및 인식에 영향을 끼치는 것을 알기 때문에 이것은 엄청난 거래이다.

  영향 인식 시스템은 가끔 장착되어 있는데, 땀과 심장 박동 같은 생체 인식뿐 아니라 얼굴과 음성 비디오를 찍는 센서를 사용한다. 이 다양한 센서 데이터는 컴퓨터 모델과 결함하여 사용되는데, 사람들이 행복과 좌절, 우애와 신뢰와 같은 사회적 상태를 발생시키고 표현하는 방법을 나타내는 컴퓨터 모델과 결함하여 사용된다. 

  이 모델은 사용자의 특정 상태에 있는 가능성을 측정하고 시스템의 목표를 달성하기 위해 해당 상태에 가장 잘 응답하는 방법을 파악한다. 이것은 사용자를 진정시키고, 신뢰를 쌓고, 숙제를 끝내도록 도와줄 것이다.

 

  2012년 페이스북(메타)에서 사용자의 영향을 조사한 연구가 수행되었다. 일주일 동안, 데이터 과학자들은 수십만 사용자의 콘텐츠를 변환했다. 어떤 사람들은 긍정적인 내용의 항목을 더 많이 보여주고, 또 어떤 사람들은 부정적인 내용을 더 많이 보여주었다. 연구원들은 그 주에 게시물을 게재한 사용자를 분석하여 긍정적인 내용을 보여준 사람들이 긍정적인 내용을 더 많이 게시하는 경향이 있음을 발견했다. 반면에, 부정적인 것을 더 본 사용자는 부정적인 게시물을 더 많이 올리는 경향이 있었다.

  이러한 연구는 Facebook 및 기타 서비스들이 여러분에게 절대적으로 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 콘텐츠의 게이트 기퍼로서 막대한 기회와 책임이 있다. 그래서 이 연구는 꽤 논란의 대상이 되며 끝이 났다.

  또한 컴퓨터 프로그램이 어떻게 인간의 의사소통에 반응해야 하는지에 대한 흥미로운 질문을 제기한다. 사용자가 부정적이면, 아마 컴퓨터는 명랑하고 낙관적인 방식으로 응답하여 성가시게 굴면 안 될 것이다. 어쩌면 조금 어색하더라도 컴퓨터가 긍정적인 반응을 불러일으키려 시도해야 할 수도 있다. 이러한 "올바른" 행동은 공개된 연구 문제이다.

 

  Facebook은 또 다른 연구 분야인 컴퓨터 매개 통신(CMC; Computer-Mediated Communication)의 훌륭한 예이다. 여기에는 모든 참가자가 온라인 상태인 영상통화와 같은 동기식 통신뿐만 아니라, 트윗, 이메일, 문자메시지와 같이 언제든 가능하고 원할 때 응답할 수 있는 비동기식 통신도 포함한다.

  연구원은 이모티콘 사용, 차례 교환과 같은 규칙, 다양한 통신 채널에서 사용된 언어 등을 연구한다. 한 가지 흥미로운 사실은, 사람들이 컴퓨터를 통한 대화에서 높은 수준으로 개인정보를 공개하는 자기 노출을 보여준다는 점이다. 얼굴을 보면서 대화하는 상황과는 대조적이다. 따라서 사용자의 사생활을 알 수 있는 시스템을 만들고 싶다면 얼굴이 있는 가상 에이전트보다 채팅 봇을 만드는 것이 좋다고 할 수 있다.

 

  심리학 연구는 또한 시선이 설득, 교육, 이목을 집중시키기에 매우 중요하다는 것을 입증했다. 말하는 동안 다른 사람을 바라보는 것을 상호응시(Mutual Gaze)라고 한다. 이것은 대화의 목표를 달성하는 것을 돕고 참여를 높이는 것을 보여주었다. 그것이 학습 참여, 친구를 사귈 때, 비즈니스 거래 종료 등 어느 때든지 말이다. 녹화된 강의와 같은 상황에서, 강사는 카메라를 거의 안 보고 일반적으로 강의실에 있는 학생들은 본다. 그곳에 있는 학생들을 위해서는 좋지만 강의를 온라인으로 보는 학생들의 참여가 줄어들 수 있음을 의미한다.

  이에, 연구원은 컴퓨터 비전과 그래픽 소프트웨어를 개발하여 머리와 눈을 왜곡시켜 강사가 카메라를 쳐다보듯이 원격 뷰어에서 바로 볼 수 있게 했다. 이 기술을 시선 증강(Augmented Gaze)이라고 한다. 비슷한 기술이 화상 회의 전화에도 적용되어 거의 항상 화면 위에 위치하는 웹캠의 위치를 바로잡아 준다. 일반적으로 화상회의에서 사용자들이 웹캠을 똑바로 응시하기보다 상대방을 보고 있기 때문에 항상 사용자들이 아래를 보고 있는 것처럼 상대방에게 나타난다. 이는 상호 시선을 끊고 힘의 불균형과 같은 모든 종류의 불행한 사회적 부작용을 만들 수 있다. 다행히도, 이것은 디지털 방식으로 교정될 수 있다. 

 

  인간은 또한 의인화된 대상을 사랑한다. 컴퓨터도 예외는 아니다. 로봇은 지난 세기 동안 널리 보급된 산업 분야를 넘어 인간과 자주 상호작용하는 의료, 교육 및 엔터테인먼트 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있다. HRI(Human-Robot Interaction)라고 하는 인간-로봇의 상호작용을 연구하기 위한 전담 분야는 사람들이 다른 로봇의 행동과 형태를 어떻게 인식하는지, 로봇이 인간의 사회적 단서를 해석하여 어색하지 않게 하는 것과 같은 상호작용을 연구하는 분야이다.

  외모와 상호작용에서 인간과 닮은 로봇을 만드는 탐구는 계속되고 있다. 엔지니어가 1940년대와 50년대에 처음 만든 로봇은 전혀 인간과는 다르게 생겼다. 그것들은 거의 인간과 유사성이 없는 오로지 산업 기계였다. 시간이 지나면서, 엔지니어들은 인간을 닮은 로봇을 더 잘 만들어냈다. 하지만 인간인 척할 수는 없었다. 인간에 더 가까워지게 만들기 위해 카메라를 인공눈으로 대체하고 금속 새시를 합성된 살로 덮으면서 상황이 조금 이상하게 되기 시작했다. 섬뜩하고 불안한 느낌을 이끌어냈다. 거의 인간과 실제 인간 사이의 리얼리즘에 대한 이 움푹 들어간 부분을 Uncanny Valley(불쾌한 골짜기)라고 한다.

  로봇이 인간처럼 행동해야만 하는지에 대한 논쟁이 있다. 로봇이 우리처럼 행동하지 않더라도 사람들은 사회의 관습을 알고 있는 것처럼 로봇을 대할 것이라고 많은 증거들이 이미 주장한다. 그리고 로봇들이 당신 앞에 끼어들거나 발 위에서 구르고 사과하지 않는 것 같이 이러한 규칙들은 어기면 사람들은 화가 날 것이다.

 

  의심의 여지없이, 심리학과 컴퓨터 과학은 강력한 조합이고 우리의 일상생활에 엄청난 영향을 줄 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 이는 우리에게 많은 질문을 남긴다. 만약 사용자가 노트북에 거짓말을 한다면, 노트북도 사용자에게 거짓말을 해야 할까? 그것이 사용자를 더 효율적으로 또는 행복하게 한다면? 아니면 소셜 미디어 회사가 사용자들을 사이트에 더 오래 머물게 하여 더 많은 제품을 구입할 수 있도록 하는 콘텐츠를 선별해야 하는가? 소셜 미디어 회사들을 정말 그렇게 한다.

  이러한 유형의 윤리적 고려 사항은 대답하기 쉽진 않지만 적어도 심리학은 우리가 컴퓨팅 시스템에서 디자인 선택의 영향과 의미를 이해하는 데 도움이 된다. 또한 긍정적인 면에서, 디자인을 넘어 심리학을 이해하는 것은 접근성이 향상될 수 있다.