Psychology of Computing: Crash Course Computer Science #38

0:03 안녕하세요, 저는 Carrie Anne입니다. 컴퓨터 과학 특강에 오신 것을 환영합니다!

0:05 이 강의의 전반에서 우리는 거의 독점적으로 컴퓨터를 두텁게 만드는 회로와 알고리즘에 중점을 두었습니다.

0:10 이 강의의 전반에서 우리는 거의 독점적으로 컴퓨터를 두텁게 만드는 회로와 알고리즘에 중점을 두었습니다.

0:12 왜냐하면 ... 이 강의는 컴퓨터 과학에 관한 것이기 때문입니다.

0:15 하지만 궁극적으로, 컴퓨터는 사람에 의해 쓰여지는 도구입니다.

0:17 그리고 인간은.... 지저분합니다.

0:19 우리는 인간 공학자에 의해 처음부터 알려진 성능 사양으로 설계되지 않았습니다.

0:23 우리는 인간 공학자에 의해 처음부터 알려진 성능 사양으로 설계되지 않았습니다.

0:24 우리는 한 순간은 논리적이고 그 다음엔 비이성적일 수 있습니다.

0:27 여러분의 네비게이션에 화를 내 본적 있습니까? 아무 생각없이 wikipedia를 서핑 해보았습니까?

0:32 인터넷 브라우저가 빨리 로딩하도록 간청해 본 적 있나요?

0:34 로봇청소기에 별명을 붙여 주었나요?

0:35 이러한 행동은 본질적으로 인간적입니다.!

0:37 유용하며 유능하고, 또한 즐길 만한 컴퓨터 시스템을 구축하려면,

0:41 우리는 컴퓨터와 인간의 강점과 약점 모두를 이해 할 필요가 있습니다.

0:45 이러한 이유로, 훌륭한 시스템 설계자는 소프트웨어를 만들 때 사회적, 인지적, 행동 및 지각 원칙을 사용합니다.

0:50 이러한 이유로, 훌륭한 시스템 설계자는 소프트웨어를 만들 때 사회적, 인지적, 행동 및 지각 원칙을 사용합니다.

1:02 아마 여러분은 좌절스럽게 하거나 진행을 방해하는 물리 적인 또는 컴퓨터 인터페이스를 겪어 보았을 것입니다.

1:06 아마 여러분은 좌절스럽게 하거나 진행을 방해하는 물리 적인 또는 컴퓨터 인터페이스를 겪어 보았을 것입니다.

1:08 어쩌면 여러분이 그것을 이해하지 못하고 그냥 포기할 정도로 형편없게 설계되었을 수도 있습니다.

1:12 그 인터페이스는 사용성이 좋지 않은 것입니다.

1:14 유용성은 소프트웨어처럼 인간이 만든 인공물이 효율적, 효과적으로 목표를 달성할 수 있는 정도를 말합니다.

1:18 유용성은 소프트웨어처럼 인간이 만든 인공물이 효율적, 효과적으로 목표를 달성할 수 있는 정도를 말합니다.

1:21 인간의 작업을 용이하게 하기 위해 우리는 인간이 보거나 생각하는 방식과

1:26 어떻게 반응하고 상호작용 하는지를 이해해야 합니다.

1:27 예를 들어, 인간 시각 시스템은 심리학자들에 의해 잘 연구되었습니다.

1:31 마찬가지로, 우리는 사람들이 색의 강도를 정렬하는 것에 능숙하다는 것을 압니다.

1:34 여기 세 개의 색이 있습니다.

1:35 가장 밝은 것부터 가장 어두운 것 순서로 이것들을 배열 할 수 있습니까?

1:38 그것에 대해 너무 많이 생각할 필요는 없을 것입니다.

1:40 이 선천적인 능력 때문에, 색상 강도는 연속적인 값으로 데이터를 표시하기 위한 좋은 선택입니다.

1:44 이 선천적인 능력 때문에, 색상 강도는 연속적인 값으로 데이터를 표시하기 위한 좋은 선택입니다.

1:45 반면에, 인간은 색을 정렬할 때 끔찍합니다.

1:48 다른 정렬의 예를 들어 보겠습니다. 파란색 전에 주황색입니까, 파란색 뒤입니까?

1:53 녹색은 어디일까요?

1:54 아마 이것을 무지개처럼 빛의 파장에 의해 정렬할 수 있다고 생각할 수 있습니다.

1:57 그것은 생각할 것이 많습니다.

1:59 대부분의 사람들은 정렬하는 데 훨씬 더 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

2:03 시각 시스템의 선천적인 기량 부족으로 인하여, 색을 사용해 연속적인 데이터를 표시하는 것은

2:07 형편 없는 디자인 선택이 될 수 있습니다.

2:09 여러분은 항목을 비교하기 위해 끊임없이 색상 범례를 참고하는 자신을 발견하게 될 것입니다.

2:14 그러나, 색상은 범주화 된 데이터와 같이 순서가 없는 이산형일 경우 완벽합니다.

2:18 그러나, 색상은 범주화 된 데이터와 같이 순서가 없는 이산형일 경우 완벽합니다.

2:19 이는 명백해 보이지만, 여러분은 얼마나 많은 인터페이스 가 이러한 기본적인 문제를 일으키는 지에 놀랄겁니다.

2:23 이는 명백해 보이지만, 여러분은 얼마나 많은 인터페이스 가 이러한 기본적인 문제를 일으키는 지에 놀랄겁니다.

2:23 시각적 인식 이외에, 인간의 인지 능력을 이해하면

2:26 마음이 어떻게 작용하는지에 따라 인터페이스를 설계하는 데에 도움이 됩니다.

2:30 마찬가지로, 인간도 읽고 기억하고 정보를 처리할 때 조각으로 나누어져 있는 것이 더 효율적입니다.

2:35 즉, 항목을 작고 의미있는 그룹으로 함께 넣을 때를 말합니다.

2:38 인간은 일반적으로 7개 내외의 항목을 단기 기억으로 조직할 수 있습니다.

2:43 보수적인 입장에서는, 우리는 일반적으로 5개 이하의 그룹으로 봅니다.

2:46 그것이 전화번호가 317, 555, 3897과 같은 덩어리로 나뉜 이유입니다.

2:51 잊기 쉬운 10개의 독립된 자릿수 대신 그것은 3개의 덩어리입니다,

2:55 우리는 더 잘 기억할 수 있습니다.

2:56 컴퓨터의 관점으로 이는 불필요하게 더 많은 시간과 공간을 필요로 하므로 비효율적입니다.

3:00 컴퓨터의 관점으로 이는 불필요하게 더 많은 시간과 공간을 필요로 하므로 비효율적입니다.

3:01 그러나 인간에게는 훨씬 효율적입니다.

3:04 우리가 쇼를 운영하기 때문에 거의 항상 우리가 유리하게 거래합니다. 아직까진요.

3:09 청킹은 드롭 다운 메뉴 항목 및 버튼이 있는 메뉴 모음과 같은 항목을 위해 컴퓨터 인터페이스에 적용되었습니다.

3:12 청킹은 드롭 다운 메뉴 항목 및 버튼이 있는 메뉴 모음과 같은 항목을 위해 컴퓨터 인터페이스에 적용되었습니다.

3:14 낭비되는 메모리와 스크린 공간 때문에 모든 것을 함께 모으는 것이 컴퓨터에게는 효율적입니다.

3:18 낭비되는 메모리와 스크린 공간 때문에 모든 것을 함께 모으는 것이 컴퓨터에게는 효율적입니다.

3:20 그러나 이런 식으로 인터페이스를 디자인하면 더 쉽게 시각적으로 스캔하고 기억하며 접근할 수 있습니다.

3:24 그러나 이런 식으로 인터페이스를 디자인하면 더 쉽게 시각적으로 스캔하고 기억하며 접근할 수 있습니다.

3:25 인터페이스 디자인에서 사용되는 또 다른 핵심 개념은 '행동 유도성'입니다.

3:29 컴퓨팅에 이 용어를 보급한 Don Norman에 따르면,

3:33 "행동 유도성은 사물의 조작에 대한 강력한 단서를 제공합니다.

3:36 판은 밀기 위한 것입니다.

3:37 노브는 돌리기 위한 것입니다.

3:39 슬롯은 물건을 삽입하기 위한 것입니다.

3:41 [중략..] 행동 유도성을 활용할 때, 사용자는 단지 보기만 하는 것으로 무엇을 해야 하는 지 알 수 있습니다.

3:45 그림, 레이블 또는 설명이 필요하지 않습니다. "

3:48 여러분이 만약 문을 열어야만 한다는 것을 깨닫기 위해 문 손잡이를 당겨 본 적이 있다면,

3:52 여러분운 행동 유도성을 발견했습니다.

3:54 반면에, 문패 디자인은 단지 여러분에게 미는 옵션만을 제공하기 때문에 더 좋습니다.

3:57 반면에, 문패 디자인은 단지 여러분에게 미는 옵션만을 제공하기 때문에 더 좋습니다.

3:58 문은 매우 간단합니다. 만약 문을 열기 위해 설명서를 써야 할 필요가 있다면,

4:01 여러분은 아마 그림판으로 돌아가야 할 것입니다.

4:04 행동 유도성은 26강에서 다루었던 그래픽유저 인터페이스에서 광범위하게 사용됩니다.

4:08 행동 유도성은 26강에서 다루었던 그래픽유저 인터페이스에서 광범위하게 사용됩니다.

4:09 이는 컴퓨터가 명령 라인을 사용하는 것보다 사용하기 훨씬 쉬워진 이유 중 하나입니다.

4:13 여러분은 버튼 같이 생긴 화면상의 어떤 것들이 클릭 가능한 지 추측 할 필요가 없습니다.

4:18 그들은 튀어 나와 있어서, 여러분이 눌러주길 기다리고 있습니다.

4:20 제가 좋아하는 행동 유도성 중 하나는 사용자가 화면상의 요소를 끌고갈 수 있는 널링입니다.

4:26 그 텍스쳐는 그립력을 높이고 어딜 잡아야 가장 좋을지 여러분에게 보여줍니다.

4:28 그 텍스쳐는 그립력을 높이고 어딜 잡아야 가장 좋을지 여러분에게 보여줍니다.

4:30 이 아이디어와 패턴은 실제 물리적인 장비에서 빌려왔습니다.

4:33 행동 유도성의 개념과 관련하여 인지심리학과 대 회상이 있습니다.

4:38 이 효과는 테스트에서 잘 알 수 있습니다. 객관식 질문이 왜 빈칸 채우기보다 더 쉬운가요?

4:42 이 효과는 테스트에서 잘 알 수 있습니다. 객관식 질문이 왜 빈칸 채우기보다 더 쉬운가요?

4:43 일반적으로 인간은 단어, 그림 또는 소리와 같은 감각적 단서가 촉발될 때 훨씬 더 잘 기억합니다.

4:47 일반적으로 인간은 단어, 그림 또는 소리와 같은 감각적 단서가 촉발될 때 훨씬 더 잘 기억합니다.

4:48 이것이 인터페이스가 그림을 사용하여 기능을 나타내는 아이콘을 사용하는 이유입니다.

4:53 파일이 삭제되면 가는 휴지통과 같은 아이콘과 같이요.

4:56 우리는 아이콘이 무엇을 하는지 기억할 필요 없이 인식하기만 하면 됩니다.

4:59 이것은 어떤 명령을 사용할 지 기억해야 하는 명령 라인 인터페이스에 비하면 커다란 발전이었습니다.

5:03 이것은 어떤 명령을 사용할 지 기억해야 하는 명령 라인 인터페이스에 비하면 커다란 발전이었습니다.

5:05 입력해야 하는 것이 '삭제'또는 '지우기' 또는 "쓰레기" 또는 "쏘기"일까요? 뭐든 될 수 있습니다.

5:10 실제로 리눅스에서는 "rm"이지만 어쨌든, 발견하고 배우기 쉽게 만드는 것은

5:14 종종 접근하기엔 느리고 전문성이라는 심리학 개념과 충돌합니다.

5:19 인터페이스에 대한 경험을 쌓으면서 작업 속도를 높이고 효율적으로 작업하기 위한 정신적 모델을 만들 수 있습니다.

5:23 인터페이스에 대한 경험을 쌓으면서 작업 속도를 높이고 효율적으로 작업하기 위한 정신적 모델을 만들 수 있습니다.

5:25 따라서 좋은 인터페이스는 목표를 달성하기 위한 다양한 경로를 제공합니다.

5:28 이것의 훌륭한 예는 워드의 수정(Edit) 드롭 다운 메뉴에서 찾을 수 있는 복사 및 붙여 넣기이며,

5:33 키보드 단축기로도 실행될 수 있습니다.

5:36 한 접근법은 초보자에게 도움이되는 반면, 다른 접근은 전문성을 충족시키고

5:39 어느 쪽도 속도를 늦추지 않습니다.

5:41 그럼 여러분은 가능한 좋은 것만을 취할 수 있습니다!

5:43 인간을 보다 효율적으로 만드는 것 외에, 우리는 컴퓨터를 정서적으로 유용하게 사용하고 싶습니다.

5:48 영향이라고도 하는 사용자의 정서적인 상태에 컴퓨터가 적절하게 반응하도록 행동을 조정하는 것 입니다.

5:52 영향이라고도 하는 사용자의 정서적인 상태에 컴퓨터가 적절하게 반응하도록 행동을 조정하는 것 입니다.

5:54 그것은 경험을 더 공감하며 즐겁고 기쁘게 만들어 줄 수 있습니다.

5:58 이 비전은 1995년 Rosalind Picard가 Affective Computing에 대한 논문에서 분명히 밝혔듯이,

6:03 심리학, 사회학 및 컴퓨터 과학의 측면을 결합한 학제적 분야에 시동을 걸었습니다.

6:08 심리학, 사회학 및 컴퓨터 과학의 측면을 결합한 학제적 분야에 시동을 걸었습니다.

6:09 그것은 인간의 영향을 인식, 해석, 시뮬레이션 및 변경 할 수있는 컴퓨팅 시스템에서 작업을 촉진했습니다.

6:13 그것은 인간의 영향을 인식, 해석, 시뮬레이션 및 변경 할 수있는 컴퓨팅 시스템에서 작업을 촉진했습니다.

6:14 감정이 학습, 의사 소통 및 의사 결정과 같은 일상적인 작업의 인지 및 인식에 영향을 끼치는 것을 알기 때문에

6:21 이것은 엄청난 거래였습니다.

6:23 영향 인식 시스템은 가끔 장착되어 있는데,

6:26 땀과 심장 박동 같은 생체 인식 뿐 아니라 얼굴과 음성 비디오를 찍는 센서를 사용합니다.

6:31 이 다양한 센서 데이터는 컴퓨터 모델과 결합하여 사용되는데,

6:33 사람들이 행복과 좌절, 우애와 신뢰와 같은 사회적 상태를 발생시키고 표현하는 방법을 나타내는

6:40 컴퓨터 모델과 결합하여 사용됩니다.

6:42 이 모델은 사용자의 특정 상태에 있는 가능성을 측정하고

6:46 시스템의 목표를 달성하기 위해 해당 상태에 가장 잘 응답하는 방법을 파악합니다.

6:50 이것은 사용자를 진정시키고, 신뢰를 쌓고, 숙제를 끝내도록 도와줄 것 입니다.

6:55 2012년 페이스북에서 사용자의 영향을 조사한 연구가 수행되었습니다.

6:59 일주일 동안, 데이터 과학자들은 수십만 사용자의 콘텐츠를 변환했습니다.

7:03 일주일 동안, 데이터 과학자들은 수십만 사용자의 콘텐츠를 변환했습니다.

7:03 어떤 사람들은 긍정적인 내용의 항목을 더 많이, 또 어떤 사람들은 부정적인 내용을 더 많이 보여주었습니다.

7:07 어떤 사람들은 긍정적인 내용의 항목을 더 많이, 또 어떤 사람들은 부정적인 내용을 더 많이 보여주었습니다.

7:08 연구원들은 그 주에 게시물을 게재한 사용자를 분석하여 긍정적인 내용을 보여준 사람들이

7:13 긍정적인 내용을 더 많이 게시하는 경향이 있음을 발견했습니다.

7:16 반면에 부정적인 것을 더 본 사용자는 부정적인 게시물이 많이 올리는 경향이 있었습니다.

7:21 명백히, Facebook 및 기타 서비스들이 당신에게 절대적으로 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

7:25 명백히, Facebook 및 기타 서비스들이 당신에게 절대적으로 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

7:25 콘텐츠의 게이트 키퍼로서 막대한 기회와 책임이 있습니다.

7:29 그래서 이 연구는 꽤 논란의 대상이 되며 끝이 났습니다.

7:32 또한 컴퓨터 프로그램이 어떻게 인간의 의사소통에 반응해야 하는지에 대한 흥미로운 질문을 제기합니다.

7:35 또한 컴퓨터 프로그램이 어떻게 인간의 의사소통에 반응해야 하는지에 대한 흥미로운 질문을 제기합니다.

7:37 사용자가 부정적이면, 아마 컴퓨터는 명랑하고 낙관적인 방식으로 응답하여 성가시게 굴면 안 될 것입니다.

7:41 사용자가 부정적이면, 아마 컴퓨터는 명랑하고 낙관적인 방식으로 응답하여 성가시게 굴면 안 될 것입니다.

7:43 어쩌면 조금 어색하더라도 컴퓨터가 긍정적인 반응을 불러 일으키려 시도해야 할 수도 있습니다.

7:47 어쩌면 조금 어색하더라도 컴퓨터가 긍정적인 반응을 불러 일으키려 시도해야 할 수도 있습니다.

7:48 "올바른"행동은 공개된 연구 문제 입니다.

7:51 Facebook에 관해서는, 또다른 연구 분야인 컴퓨터 매개 통신 또는 CMC의 훌륭한 예입니다.

7:56 Facebook에 관해서는, 또다른 연구 분야인 컴퓨터 매개 통신 또는 CMC의 훌륭한 예입니다.

7:57 여기에는 모든 참가자가 온라인 상태인 영상통화와 같은 동기식 통신뿐만 아니라,

8:03 트윗, 이메일, 문자메시지와 같이 언제든 가능하고 원할 때 응답 할 수 있는 비동기식 통신도 포함합니다.

8:06 트윗, 이메일, 문자메시지와 같이 언제든 가능하고 원할 때 응답 할 수 있는 비동기식 통신도 포함합니다.

8:09 연구원은 이모티콘 사용, 차례 교환과 같은 규칙, 다양한 통신 채널에서 사용된 언어 등을 연구합니다.

8:13 연구원은 이모티콘 사용, 차례 교환과 같은 규칙, 다양한 통신 채널에서 사용된 언어 등을 연구합니다.

8:15 한 가지 흥미로운 사실은, 사람들이 컴퓨터를 통한 대화에서

8:18 높은 수준으로 개인정보를 공개하는 자기노출을 보여준다는 점 입니다.

8:23 얼굴을 보면서 대화 하는 상황과는 대조적입니다.

8:24 얼굴을 보면서 대화 하는 상황과는 대조적입니다.

8:25 따라서 사용자가 The Great British Bakeoff 를 본 시간을 아는 시스템을 만들고 싶다면

8:31 얼굴이 있는 가상 에이전트보다 채팅 봇을 만드는 것이 좋습니다.

8:33 얼굴이 있는 가상 에이전트보다 채팅 봇을 만드는 것이 좋습니다.

8:34 심리학 연구는 또한 시선이 설득, 교육, 이목을 집중시키기에 매우 중요하다는 것을 입증했습니다.

8:38 심리학 연구는 또한 시선이 설득, 교육, 이목을 집중시키기에 매우 중요하다는 것을 입증했습니다.

8:40 말하는 동안 다른 사람을 바라 보는 것을 상호 응시라고 합니다.

8:43 이것은 대화의 목표를 달성하는 것을 돕고 참여를 높이는 것을 보여주었습니다.

8:47 그것이 학습 참여, 친구를 사귈 때, 비즈니스 거래 종료 어느 때든지요.

8:50 녹화된 강의와 같은 상황에서, 강사는 카메라를 거의 안 보고 일반적으로 강의실에 있는 학생들을 봅니다.

8:54 녹화된 강의와 같은 상황에서, 강사는 카메라를 거의 안 보고 일반적으로 강의실에 있는 학생들을 봅니다.

8:59 그 곳의 학생들을 위해서는 좋지만 강의를 온라인으로 보는 학생들의 참여가 줄었음을 의미합니다.

9:02 그 곳의 학생들을 위해서는 좋지만 강의를 온라인으로 보는 학생들의 참여가 줄었음을 의미합니다.

9:03 이에, 연구원은 컴퓨터 비전과 그래픽 소프트웨어를 개발하여

9:07 머리와 눈을 왜곡시켜 강사가 카메라를 쳐다 보듯이 원격 뷰어에서 바로 볼 수있게 했습니다.

9:10 머리와 눈을 왜곡시켜 강사가 카메라를 쳐다 보듯이 원격 뷰어에서 바로 볼 수있게 했습니다.

9:12 이 기술을 시선 증강이라고 합니다.

9:15 비슷한 기술이 화상 회의 전화에도 적용되어 거의 항상 화면 위에 위치하는 웹캠의 위치를 바로잡아 줍니다.

9:18 비슷한 기술이 화상 회의 전화에도 적용되어 거의 항상 화면 위에 위치하는 웹캠의 위치를 바로잡아 줍니다.

9:21 일반적으로 비디오에서 여러분이 웹캠을 똑바로 응시하기보다 상대방을 보고 있기 때문에

9:27 항상 여러분이 아래를 보고 있는 것처럼 상대방에게 나타납니다.

9:29 이는 상호 시선을 끊고 힘의 불균형과 같은 모든 종류의 불행한 사회적 부작용 만들 수 있습니다.

9:33 이는 상호 시선을 끊고 힘의 불균형과 같은 모든 종류의 불행한 사회적 부작용 만들 수 있습니다.

9:35 다행히도, 이것은 디지털 방식으로 교정 될 수 있으며,

9:38 참여자들에게 여러분이 그들의 눈을 사랑스럽게 바라보는 것처럼 보입니다.

9:41 인간은 또한 의인화된 대상을 사랑합니다. 컴퓨터도 예외는 아닙니다.

9:46 특히 만약 그들이 지난 강의에 나온 우리의 로봇처럼 움직일 경우에요.

9:49 로봇은 지난 세기 동안 널리 보급된 산업 분야를 넘어

9:52 인간과 자주 상호작용하는 의료, 교육 및 엔터테인먼트 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

9:58 HRI 라고 하는 인간-로봇의 상호작용을 연구하기 위한 전담 분야는

10:03 사람들이 다른 로봇의 행동과 형태를 어떻게 인식하는지,

10:06 로봇이 인간의 사회적 단서를 해석하여 어색하지 않게 하는 것과 같은 상호작용을 연구하는 분야입니다.

10:11 지난 시간에 논의한 바와 같이, 외모와 상호작용에서 인간과 닮은 로봇을 만드는 탐구가 계속되고 있습니다.

10:15 지난 시간에 논의한 바와 같이, 외모와 상호작용에서 인간과 닮은 로봇을 만드는 탐구가 계속되고 있습니다.

10:17 엔지니어가 1940년대와 50년대에 처음 만든 로봇은 전혀 인간과는 다르게 생겼습니다.

10:22 그들은 거의 인간과 유사성이 없는 오로지 산업 기계였습니다.

10:26 시간이 지나면서, 엔지니어들이 인간을 닮은 로봇을 더 잘 만들어냈습니다.

10:30 머리를 갖고, 두 발로 걸어 다녔지만 정확히 식당에 가서 인간인 척 할 순 없었습니다.

10:34 머리를 갖고, 두 발로 걸어 다녔지만 정확히 식당에 가서 인간인 척 할 순 없었습니다.

10:35 인간에 더 가까워지게 만들기 위해 카메라를 인공눈으로 대체하고

10:39 금속 섀시를 합성된 살로 덮으면서 상황이 조금 이상하게 되기 시작했습니다.

10:44 섬뜩하고 불안한 느낌을 이끌어냅니다.

10:47 거의 인간과 실제 인간 사이의 리얼리즘에 대한 이 움푹 들어간 부분을 Uncanny Valley라고 합니다.

10:53 로봇이 인간처럼 행동해야만 하는지에 대한 논쟁이 있습니다.

10:56 로봇이 우리처럼 행동하지 않더라도 사람들은 사회의 관습을 알고있는 것처럼 로봇을 대할 것이라고

11:01 많은 증거들이 이미 주장합니다.

11:02 그리고 그들이 당신 앞에 끼어들거나 발 위에서 구르고 사과하지 않는 것 같이 이러한 규칙들을 어기면

11:08 사람들은 정말 화가 날 것입니다.

11:09 의심의 여지없이, 심리학과 컴퓨터 과학 강력한 조합이고

11:13 우리의 일상 생활에 엄청난 영향을 줄 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

11:16 이는 우리에게 많은 질문을 남깁니다. 아마 여러분의 노트북에 여러분이 거짓말을 한다면,

11:20 노트북도 여러분에게 거짓말을 해야 할까요?

11:21 그것이 여러분을 더 효율적으로 또는 행복하게한다면?

11:23 아니면 소셜 미디어 회사가 여러분을 사이트에 더 오래 머물게 하여

11:27 더 많은 제품을 구입할 수 있도록 하는 콘텐츠를 선별해야 합니까?

11:29 그들은 정말 그렇게 합니다.

11:31 이러한 유형의 윤리적 고려 사항은 대답하기 쉽진 않지만

11:35 적어도 심리학은 우리가 컴퓨팅 시스템에서 디자인 선택의 영향과 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.

11:40 그러나 긍정적인 면에서, 디자인을 넘어 심리학을 이해하는 것은 접근성이 향상 될 수 있습니다.

11:45 그러나 긍정적인 면에서, 디자인을 넘어 심리학을 이해하는 것은 접근성이 향상 될 수 있습니다.

11:46 더 많은 사람들이 컴퓨터를 이해하고 사용할 수 있으므로 그 어느 때 보다 더 직관적입니다.

11:50 더 많은 사람들이 컴퓨터를 이해하고 사용할 수 있으므로 그 어느 때 보다 더 직관적입니다.

11:51 화상 회의와 가상 교실은 점점 더 수긍 가능한 경험이 되어가고 있습니다.

11:55 로봇 기술이 계속해서 향상됨에 따라 인류는 이러한 상호 작용에서 보다 편안해질 것입니다.

11:58 로봇 기술이 계속해서 향상됨에 따라 인류는 이러한 상호 작용에서 보다 편안해질 것입니다.

12:00 게다가 심리학 덕분에 우리는 인간의 흠에 대해 사랑하는 계기가 될 수 있습니다.

12:04 다음 주에 만나요.