📄 Study 2 결과와 자료

① 무엇을 물었나

사람은 조언자가 틀린 뒤 그 조언을 얼마나 덜 쓰게 되고, 조언자가 다시 맞히기 시작하면 얼마나 회복되는가? 그리고 그 과정이 조언자가 AI인지 사람 전문가인지, 실패가 일시적(AO)인지 영구적(LS)인지에 따라 달라지는가?

② 어떻게 쟀나

참가자는 주가 시계열을 보고 30라운드 동안 예측합니다. 매 라운드 자기 예측 → 조언 확인 → 최종 예측 → 정답 확인. 17라운드에 충격이 들어가고, 조언자는 17~19라운드에 크게 틀린 뒤 20라운드부터 교정된 조언을 냅니다.

핵심 지표는 WOA_adj(조언 반영 정도, 0 = 무시, 1 = 완전 수용). Study 2는 여기에 라운드마다 말로 밝힌 신뢰(정답 보기 전/후, 1~7점)를 추가했습니다.

④ 한 줄 요약

누가 조언했는지보다 어떤 종류의 실패였는지가 더 중요했다. AI든 사람이든 실패 뒤 조언 사용은 줄었고, 영구적 실패 뒤에 더 많이 줄었으며, 교정된 조언이 나와도 완전히 돌아오지 않았습니다. 사람들은 "다시 믿는다"고 말하면서도 행동은 전보다 덜 따랐습니다.

⑤ 조심해서 읽을 점

• 두 연구 모두 같은 시계열 한 개를 썼습니다. 다른 잡음 경로·다른 ARIMA 모형으로 일반화하는 검정은 다음 연구 과제입니다.
• Study 2의 LS 침식 효과는 혼합모형에서만 유의하고 부트스트랩 구간 [−.113, +.005]은 0을 살짝 포함합니다.
• θ 조작은 처음 3라운드의 오차 크기만 바꿉니다(20라운드부터 모두 교정). "틀린 조언을 4·8·12번 받는" 효과는 검정하지 못했습니다.
• Study 2는 MTurk 폐쇄·한도 문제로 Connect에서 모집했고 칸당 25→30명으로 늘렸습니다(OSF 변경 기록 참조).