이준환 (언론학자)

**이준환**(李俊煥)은 대한민국의 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 연구자이자 서울대학교 사회과학대학 언론정보학과 교수이다. 카네기 멜론 대학교에서 상호작용디자인 석사(2000)와 인간-컴퓨터 상호작용 박사(2008)를 취득했으며, 로봇 저널리즘·알고리즘 보도·대화형 조사 등 미디어와 인공지능의 접점에서 연구를 수행해 왔다. 2015년 자동 기사 생성 시스템 *야알봇*을 개발했고, 인공지능을 “21세기 인류가 찾아낸 ‘불’”로 규정하며 미디어 리터러시와 윤리의 중요성을 강조한다.

## 학력
* 서울대학교 산업디자인 및 시각디자인과 학사 (1995)
* 카네기 멜론 대학교 디자인스쿨 상호작용디자인 석사 (2000)
* 카네기 멜론 대학교 컴퓨터과학부 인간-컴퓨터 상호작용 박사 (2008)

## 경력
* 2008–2009: 카네기 멜론 대학교 인간-컴퓨터 상호작용 연구소 박사후연구원
* 2009–2011: 네오위즈 인터넷 CIO/디렉터
* 2011–현재: 서울대학교 사회과학대학 언론정보학과 교수
* 2021.10–2024.08: 서울대학교 언론정보연구소 소장
* 2023.02–2024.08: 서울대학교 대학혁신센터장(제4대)
* 2023–현재: 서울대학교 발전재단 상임이사

## 연구 및 학문적 관점
이준환의 연구는 인간-컴퓨터 상호작용, 사회적 컴퓨팅, 정보 시각화, 인간-인공지능 상호작용을 축으로 한다. 저널리즘 분야에서는 구조화된 데이터로부터 문장을 생성하는 알고리즘과, 기자가 알고리즘의 로직을 조절해 기사 품질을 개선하는 상호작용 설계를 제안했다. 여론·여정 데이터 수집에서는 채팅봇 기반 대화형 설문이 전통적 웹 설문보다 응답 품질을 높일 수 있음을 실험적으로 보였다. 그는 인공지능을 사회적·윤리적 맥락에서 사용해야 한다고 보며, 민주주의에 도움을 주되 오남용을 막기 위한 리터러시 교육과 규범 설계를 중시한다.

## 주요 활동
### 로봇 저널리즘과 자동화
* 2015년 야구 경기 데이터를 바탕으로 자동 기사 생성 시스템 *야알봇*을 개발하였다. 이후 개인화된 기사 생성과 편집 UI를 결합한 PINGS(개인화·상호작용 뉴스 생성 시스템)를 제시했다. 또한 언론사의 정보 서비스 혁신과 사람 기자와의 보완적 협력을 강조했다.

### 대화형 조사와 인간–AI 상호작용
* 채팅봇 대화 스타일(격식/비격식)과 플랫폼(웹/채팅봇)이 응답 품질에 미치는 영향을 검증해, 채팅봇이 차별화된 응답과 낮은 ‘사칭응답(satisficing)’을 유도함을 보고했다.

### 자동화된 팩트체킹과 정보 신뢰
* SNS 데이터의 사용자 특성·확증 편향을 이용한 자동 팩트체킹 가능성을 타진했고, 정치인 관련 트윗을 중심으로 거짓 정보 판별 변인을 분석했다.

## 교육 및 조직 운영
서울대학교에서 HCI 이론·연구방법론, 소셜네트워크 데이터 마이닝, 정보 시각화 등을 강의하고 연구실(HCI+D)을 운영한다. 2010년대 중반 학내 소프트웨어 융합 교육과정을 도입·확대하는 과정에서 융합 교육의 필요성을 강조했다. 조직 운영 면에서는 언론정보연구소장(2021–2022), 대학혁신센터장(2023–2024)으로서 학내 연구·교육 혁신 사업을 총괄했다.

## 대외 활동
언론·학계 대상 강연과 포럼에서 생성형 인공지능과 저널리즘의 변화를 논의했다. 2019년 삼성언론재단 초청 강연에서 로봇 저널리즘의 활용 조건과 한계를 제시했고, 2024년에는 생성AI 시대의 기사 작성·배포·독서 경험 변화를 주제로 발표했다.

## 개인사와 초기 경력
카네기 멜론에서 박사후 연구를 마친 뒤 한국으로 돌아와 네오위즈에서 사용자 인터페이스 디자인을 총괄했다. 일부 출판 기록에는 네오위즈 창업 멤버 이력도 소개된다.

## 저서
* 《호모마키나: 기계와 함께하는 인간의 미래》(공저, 2020). 커뮤니케이션북스.
* 《빅데이터의 이해와 활용》(공저, 2022). 한국방송통신대학교출판문화원.

## 논문
* 김동환; **이준환** (2019). 〈개인화·상호작용 뉴스 읽기를 위한 알고리즘 기반 텍스트 생성 시스템 설계 (Designing an Algorithm-Driven Text Generation System for Personalized and Interactive News Reading)〉, *International Journal of Human–Computer Interaction*, 35(2), 109–122. doi:10.1080/10447318.2018.1437864.
: 이 논문은 스포츠 데이터를 기반으로 개인화된 기사를 생성하는 시스템(PINGS)의 구조와 절차를 제시한다. 사용자가 인터페이스를 통해 알고리즘의 가중치를 조절해 문장 구성과 강조점을 바꾸는 방식을 설계했다. 실험에서 자동 생성 기사가 전통 기사보다 흥미도와 가독성에서 높은 평가를 받았다. 데이터의 통계적 중요도와 UI 직접 조작을 결합해 기사 품질을 개선하는 설계 원리를 도출했다. 결과는 알고리즘 보도에서 인간 편집자의 통제 가능한 개입이 중요함을 시사한다.
* 김수민; **이준환**; 권가진 (Gahgene Gweon) (2019). 〈채팅봇과 웹 설문 비교: 플랫폼·대화스타일이 응답 품질에 미치는 영향 (Comparing Data from Chatbot and Web Surveys: Effects of Platform and Conversational Style on Survey Response Quality)〉, *CHI 2019 Proceedings*. doi:10.1145/3290605.3300316.
: 2×2 실험으로 채팅봇/웹과 격식/비격식 대화스타일의 효과를 비교했다. 채팅봇 조건에서 응답의 변별성이 커지고 사칭응답이 줄어 데이터 품질이 높았다. 비격식 스타일은 채팅봇에서만 긍정적 효과가 뚜렷했다. 정성 응답 분석에서 채팅봇이 인간 면접자의 일부 역할을 대체함을 보였다. 결과는 조사 설계에서 매체·어조의 상호작용을 고려해야 함을 제안한다.
* 위지은; **이준환** (2017). 〈누구와 가장 친밀함을 느끼는가: 페이스북에서의 유사성과 상호작용 행동이 관계 질에 미치는 영향 (With whom do you feel most intimate?: …)〉, *PLOS ONE*, 12(4): e0176319. doi:10.1371/journal.pone.0176319.
: 실제 페이스북 활동 로그와 설문을 결합해 온라인 관계의 친밀도 요인을 분석했다. 유사성뿐 아니라 ‘누가 누구에게’ 상호작용했는지가 친밀도에 영향을 미쳤다. 상향식 데이터 수집과 윤리 심사를 병행해 신뢰도를 확보했다. 결과는 온라인 상호작용의 방향성과 방식이 관계 관리에 중요함을 보였다. 연구는 대규모 SNS 데이터의 사회과학적 활용 가능성을 제시한다.
* **이준환**; 조디 포를리치; 스콧 E. 허드슨; 전수진 (2015). 〈지각 최적화 차량 내비게이션 디스플레이 평가를 위한 ‘백시트 드라이빙’ 기법 (Use of the Backseat Driving Technique in Evaluation of a Perceptually Optimized In-Car Navigation Display)〉, *International Journal of Human–Computer Interaction*, 31(2), 128–138. doi:10.1080/10447318.2014.959104.
: 운전 안전을 해치지 않으면서 고충실도(HF) 평가를 수행하는 간접 운전 평가법을 제안했다. 피험자는 뒷좌석에서 운전자 의사결정을 모사하며 내비게이션 UI를 평가한다. 제안 기법은 비용과 위험을 낮추면서 사용자 성과 차이를 민감하게 검출했다. 결과는 운전 맥락 HCI 평가에서 대안적 프로토콜의 유효성을 입증한다. 연구는 도로 환경 인터페이스 설계의 실험적 검증 틀을 제공한다.

## 평가
그의 연구는 데이터 기반 기사 생성과 인간 편집자의 상호작용을 결합해 보도 자동화의 품질·책무성 문제를 다루었다는 점에서 인용·응용이 이루어졌다. 공적 발언에서는 인공지능 활용의 윤리·사회적 조건을 강조하며 미디어 리터러시 교육의 제도화를 제안했다.

## 연표

## 각주


## 외부 링크
* 개인 홈페이지
* 구글 스칼라 프로필
* X(트위터)

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