SoulSeek: LLM 기반 정보 검색에서 소셜 큐(Social Cue) 활용 연구

SoulSeek: Exploring the Use of Social Cues in LLM-based Information Seeking

소셜 큐는 타인의 존재, 행동 또는 정체성을 전달하며, 인간의 정보 검색 과정에서 관련성과 신뢰성을 판단하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존의 LLM 기반 검색 시스템은 주로 의미론적 특징에 의존하여, 자연스러운 정보 검색에 내재된 사회적 인지와의 불일치를 야기합니다. 본 연구에서는 LLM 기반 검색 시스템에 소셜 큐를 통합하는 것이 사용자의 인식, 경험 및 행동에 미치는 영향을 탐구합니다. 특히 LLM 기반 검색을 도입하기 시작한 소셜 미디어 플랫폼을 중심으로, 디자인 워크숍, 프로토타입 시스템(SoulSeek) 구현, 실험 연구 및 혼합 방법 분석을 통해 결과 및 과정 수준의 결과를 모두 분석합니다. 워크숍은 프로토타입의 큐 통합 디자인에 대한 정보를 제공합니다. 연구 결과, 소셜 큐는 인지된 결과 및 경험을 향상시키고, 성찰적인 정보 검색 행동을 촉진하며, 현재 LLM 기반 검색 시스템의 한계를 드러내는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 더 나은 사회적 지식 이해, 개인 맞춤형 큐 설정 및 제어 가능한 상호 작용을 강조하는 설계 시사점을 제시합니다.

Social cues, which convey others' presence, behaviors, or identities, play a crucial role in human information seeking by helping individuals judge relevance and trustworthiness. However, existing LLM-based search systems primarily rely on semantic features, creating a misalignment with the socialized cognition underlying natural information seeking. To address this gap, we explore how the integration of social cues into LLM-based search influences users' perceptions, experiences, and behaviors. Focusing on social media platforms that are beginning to adopt LLM-based search, we integrate design workshops, the implementation of the prototype system (SoulSeek), a between-subjects study, and mixed-method analyses to examine both outcome- and process-level findings. The workshop informs the prototype's cue-integrated design. The study shows that social cues improve perceived outcomes and experiences, promote reflective information behaviors, and reveal limits of current LLM-based search. We propose design implications emphasizing better social-knowledge understanding, personalized cue settings, and controllable interactions.