단순한 '기분 좋아짐'을 넘어: 역량 유지에 초점을 둔 감정적 대화 연구 패러다임

Beyond Feeling Better: Capability-Sustaining Emotional Dialogue as a Longitudinal Research Paradigm

감정적 대화 연구는 두 가지 주요 전략 전통을 포함합니다. 공감적 대화는 화자의 감정 경험을 이해하는 것을 우선시하고, 정서적 지원 대화는 상담 대상자의 현재 요구에 맞춰 적절한 지원을 제공합니다. 본 연구에서는 지속적인 사용을 통해 추가적인 목표를 제시합니다. 효과적인 지원은 사용자의 감정 조절 능력, 문제 해결 능력, 자기 결정권 및 사회적 연결 능력을 상호작용 전체 과정에서 유지해야 합니다. 우리는 이러한 목표에 부합하는 전략과 반복적인 사용, 미사용, 전환 및 종료를 중심으로 데이터를 구성하고 시스템 설계, 평가 및 관리를 체계화하는 '역량 기반 감정적 대화(Capability-Sustaining Emotional Dialogue; CSED)'라는 새로운 연구 패러다임을 제안합니다. 문헌 및 데이터 분석을 통해 이러한 주장을 뒷받침합니다. PRISMA-ScR 가이드라인에 따라 선별된 60편의 시스템 구축 관련 논문 중 95%가 '불안 해소'와 같은 단기적인 목표를 추구했습니다. 어떤 연구도 역량 또는 장기적인 결과에 대한 평가를 수행하지 않았으며, 의존성, 자율성 또는 종료 위험을 고려한 논문은 1편뿐이었습니다. 300건의 정서적 지원 대화에서, 역량과 관련된 기능은 43.0%로 나타났으며, 일반적인 제안은 22.0%, 재평가는 4.0%, 자기 효능감 지지는 6.7%, 경계 설정 행동은 0.3%에 불과했습니다. 본 연구에서는 모델링을 위한 프로토콜을 공개하며, 잠재적인 사용자 역량과 6가지 설계 원칙, 4가지 평가 시점 및 라이프사이클 제약을 연결하는 예시 과정 모델을 제시합니다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 CSED는 데이터, 정책 설계, 교육, 평가 및 관리를 포괄하는 다양한 영역에서 검증될 수 있습니다.

Emotional dialogue research includes two influential strategy traditions. Empathetic dialogue prioritizes understanding a speaker's emotional experience. Emotional support conversation selects and sequences support for the seeker's current needs. Sustained use introduces a further goal. Effective support should sustain users' capacities for emotion regulation, coping, self-endorsed decisions, and social connection across the interaction lifecycle. We propose capability-sustaining emotional dialogue (CSED) as a longitudinal research paradigm that aligns supportive strategy with this goal and organizes data, models, system design, evaluation, and governance around repeated use, non-use, transition, and termination. A targeted literature-and-corpus audit motivates this position. In a PRISMA-ScR-guided sample, 95% of 60 system-building papers pursue relief-oriented goals. None evaluates capability or longitudinal outcomes, and only 1 considers dependency, autonomy, or termination risk. In 300 ESConv supporter turns, capability-relevant functions appear in 43.0%, while generic suggestions account for 22.0%, compared with 4.0% reappraisal, 6.7% self-efficacy support, and 0.3% boundary behavior. We release a protocol for extending the audit to model behavior. An illustrative process model connects latent user capability to six design commitments, four evaluation timescales, and lifecycle constraints. The resulting agenda makes CSED testable across data, policy design, training, evaluation, and governance.