의인화를 넘어: 생성형 AI를 향한 심층 자기공개에서 인지된 비인간성과 구조적 유사성의 역할 탐색

본 연구는 의인화 (Anthropomorphism)를 넘어선 심리적 요인으로서 인지된 비인간성 (Perceived non-humanity)과 구조적 유사성 (Structural similarity)을 조사함으로써 생성형 AI (Generative AI)를 향한 심층 자기공개 (Deep self-disclosure)를 탐구합니다. 인지된 비인간성은 평가 우려 (Evaluation apprehension)를 줄일 수 있는 반면, 구조적 유사성은 사용자의 사고와 AI 응답 사이에서 인지되는 논리적 일치성을 의미합니다. 2025년에 수집된 2,400명의 참가자를 대상으로 한 횡단적 설문 데이터 (Cross-sectional survey data)를 사용하여, 본 연구는 자기공개의 발생 및 깊이와의 연관성을 분석했습니다. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic regression) 결과, 두 인지 모두 높은 그룹 (Segment D)은 기준 그룹 (Segment A; OR = 11.35)보다 자기공개 가능성이 유의미하게 높은 것으로 나타났습니다. 분산 분석 (ANOVA)은 자기공개 깊이에서도 그룹 간 유의미한 차이가 있음을 보여주었습니다. 이러한 연구 결과는 심층 자기공개에서의 신뢰 관련 행동이 의인화된 인지 이외의 요인을 포함할 수 있음을 시사합니다. 본 연구는 탐색적이며 자기 보고식 설문 데이터 (Self-reported survey data)를 기반으로 하므로, 결과는 인과 관계보다는 연관 관계로 해석되어야 하며, 향후 종단적 (Longitudinal) 또는 실험적 연구가 필요합니다.