본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 게시판 상담자와 챗GPT의 청소년상담 텍스트를 비교 분석하고, 상담 분야에서 AI 활용의 함의점을 제공하는 데 있다. 이를 위해 청소년상담 관련 웹사이트에 게시되어 있던 기존 사례를 수집하였다. 동일한 청소년 내담자의 사례를 챗GPT에 입력하여 비슷한 분량의 응답 텍스트를 확보하여 각각 450건씩, 최종 900건을 분석 대상으로 선정하였다. 수집된 분석 대상에 대해 단어 빈도 분석, 의미 네트워크 분석, 감성분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 단어 빈도 분석을 통해 상담자 답변의 키워드가 챗GPT보다 두 배가량 많았고, 양측 모두 내담자의 상태와 내면 경험을 중요하게 다루었음을 확인하였다. 상담자는 대인관계 및 사회적 맥락에, 챗GPT는 개인의 문제해결에 초점을 두는 것으로 나타났다. 둘째, 의미 네트워크 분석 결과, 상담자는 내담자를 조력하고자 하는 경향이 있고, 챗GPT는 개인에게 초점이 맞추어서 가치나 감정을 중시하였다. 셋째, 감성분석 결과, 상담자가 감성어를 더 다양하게 활용하는 것으로 나타났다. 추후 이러한 연구 결과 를 바탕으로 AI 활용 청소년상담 분야에 대한 시사점과 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 제언하였다.
This study uses text mining techniques to compare adolescent counseling texts provided by human counselors in an online forum counseling setting and to offer implications in AI-based counseling. A total of 900 responses were analyzed, comprising 450 cases each from an online counseling platform and ChatGPT-generated responses based on the same client cases. Word frequency, semantic network, and sentiment analysis, were conducted. The results are as follows: First, the word frequency analysis revealed that counselors used twice as many keywords and emphasized social and interpersonal contexts, while ChatGPT focused on individual problem-solving. Second, the semantic network analysis showed that counselors facilitate clients’ self-reflection, whereas ChatGPT highlighted personal values and emotions. Third, the sentiment analysis indicated that counselors used a wider range of emotional expressions. Implications and future suggestions for AI-based adolescent counseling were discussed.
방 법
결 과
논 의
참 고 문 헌
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