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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Omtawan Mangkang (Hongik Uni.) Jae Young Yun (Hongik Uni)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
262 - 267 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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Depression is a highly prevalent illness not only in Korea but also around the world. Recently, an intervention of Artificial Intelligence (AI) has seen an increase usage and contribution in the area of mental health service as well. This study aims to identify the most preferred platform for evaluating mental health conditions, particularly depression by analyzing the usability of 3 different platforms; (i)paper-based, (ii)text-based chatbot and (iii)voice-based chatbot. The indicators of usability considered in this study are effectiveness, learnability, reliability, humanness, and likability. According to the survey and interview of 40 participants, the result shows that there is a significant difference in likability in all platforms, but there is no significant difference between text-based chatbot and voice-based chatbot in terms of effectiveness, learnability, reliability and humanness. Owing to the highest mean, voice-base chatbot is the most preferred choice of the respondents. Thus, it is predicted that effectiveness, learnability, reliability, humanness, and likability should be taken into account in the field of depression therapy in the near future.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Theory
3. Methodology
4. Result
5. Discussion
6. Conclusion
Reference

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