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영어

This study examined how dialogue strategies in home social robots affect emotional states and user experience-specifically autonomy, appropriateness, and relatedness-among early parents with high emotional sensitivity and limited external support. We designed a 2×2 experimental framework combining proactive AI utterance timing (preemptive vs. responsive) and long-term memory (LTM) usage (automatic vs. manual). Emotional responses and user perceptions were measured after interacting with the robot. Across all conditions, joy significantly increased and sadness decreased, confirming the robot’s emotional support effectiveness. For user experience, a significant interaction was found: automatic memory improved autonomy and appropriateness in preemptive utterance conditions, while manual memory was more effective in responsive ones. Relatedness was enhanced by automatic memory use regardless of utterance timing. These results highlight the importance of adaptive dialogue strategies tailored to user context, offering practical implications for designing emotionally supportive social robots in caregiving environments.

한국어

본 연구는 정서적 민감도가 높고 외부 지원을 받기 어려운 초기 양육자를 대상으로, 가정용 소셜 로봇의 대화 전략이 정서 변화와 사용자 경험(자율성, 적절성, 연결감)에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 Proactive AI(선행 발화 vs. 후행 발화)와 LTM 시스템(자동 vs. 수동) 사용 전략을 조합한 2×2 실험을 설계하고, 각 조건에서의 정서 반응 및 사용자 경험 요인을 측정하였다. 분석 결과, 모든 조건에서 로봇과의 상호작용 후 즐거 움은 유의미하게 증가하고 슬픔은 감소하여, 소셜 로봇의 정서적 지원 효과가 확인되었다. 사용자 경험 측면에서는 자율성과 적절성 인식에 있어 Proactive AI와 LTM 전략 간 유의미한 상호작용이 나타났으며, 선행 발화 조건에서는 자동 기억이, 후행 발화 조건에서는 수동 기억이 더 긍정적인 경험을 유도하였다. 연결감의 경우에는 LTM 전략의 주효과가 나타나, 자동 기억 방식이 보다 높은 유대감을 형성하는 데 기여한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 초기 양육자의 맥락에 유연하게 적응하는 대화 전략이 정서적 지원과 사용자 경험 향상에 효과적임을 시사하며, 향후 가정 용 소셜 로봇을 위한 인간-로봇 상호작용 설계에 중요한 방향성을 제공한다.