인성 평가는 현대의 다양한 의사결정 과정에서 중요한 역할을 합니다. 인성 데이터로부터 얻어진 통찰은 신용 리스크 평가, 직원 채용, 직무 만족도와 작업 수행 예측, 팀 구성, 교육적 지침 등에 자주 사용됩니다. 이러한 맥락들에서 연구자들은 소셜 미디어 발자국부터 디지털 활동 로그까지 다양한 형태의 행동 데이터를 분석하여 신뢰할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있는 패턴을 발견하려고 합니다. 그러나 성격 조사표는 주요 평가 도구로 널리 사용되지만, 이러한 도구들은 구조적인 제한 사항이 많습니다. 자기보고 편향, 피로, 문항 오해, 그리고 의도적인 인상 관리는 질문지 기반 평가의 정확성과 공정성을 저하시킵니다. 따라서 진정한 행동 경향과 심리적 패러다임을 포착할 수 있는 대체 방법을 찾는 것이 중요한 연구 목표가 되어, 연구자들은 새로운 접근법을 탐색하게 되었습니다.

컴퓨터 게임은 이러한 대체 평가 방식 중 가장 유망한 분야로 떠오르고 있습니다. 게임은 즐겁고 참여도가 높으며, 보통 정형화된 테스트 환경과 연관된 심리적 압력이 없습니다. 플레이어들은 자연스럽게 상호작용하고 제약 없이 결정을 내리며, 이러한 행동 패턴은 종종 그들의 진정한 선호도, 능력 및 경향성에 더 직접적으로 매핑됩니다. 게임의 세밀한 이벤트 로그, 움직임 패턴, 의사결정 포인트, 반응 시간, 탐색 선택, 불필요하거나 선택적인 행동, 주저함 등을 기록하는 능력은 매우 풍부한 행동 데이터셋을 제공합니다. 이러한 자취가 무의식적으로 생성되므로 게임 기반 평가는 전통적인 자기보고 형식에 내재된 많은 문제를 줄입니다. 따라서 게임이 인성 및 행동 분석의 신뢰할 수 있는 매개체로서의 잠재력을 깊게 조사하는 것이 동기화됩니다.

많은 이전 연구들은 ‘스카이림’, ‘배틀필드 3’, ‘리그 오브 레전즈’, ‘월드 오브 워크래프트’, ‘마인크래프트’, 그리고 ‘도타 2’와 같은 널리 알려진 상업 게임에서 플레이어의 결정과 성격 특성 간의 연결을 검토했습니다. 다른 연구들은 직접 게임플레이에 성격 기반 메커니즘을 내장한 단순하고 종종 텍스트 기반이나 퍼즐 기반의 게임을 설계했습니다. 이러한 조사들을 종합하면, 게임 행동이 협동 경향성, 충동성, 문제 해결 전략, 정서적 안정성 등 다양한 심리학적 구성요소와 상당한 연관성을 보여준다는 강력한 증거가 있습니다.

그러나 이러한 진전에도 불구하고 여전히 중요한 공백이 남아있습니다. 첫째, 대부분의 기존 연구는 Five-Factor Model (Big Five)을 기본 심리학적 프레임워크로 사용하고 있지만, 조직 및 직업 배치 컨텍스트에서 널리 사용되는 Myers-Briggs Type Indicator (MBTI)는 상대적으로 적은 주목을 받았습니다. 2018년부터 2023년까지의 기록(표 1 참조)에 따르면, Big Five 기반 연구의 우세와 MBTI 기반 연구의 부족이 분명한 불균형을 보입니다. 둘째, 게임들이 성격 추론 도구로 연구되었지만, 매우 적은 수의 연구만이 실제 직무 추천이나 인사 선발 작업에 게임 데이터를 사용하고 있으며, 특정 직업군에 대한 내용도 거의 다루지 않았습니다. 실제로 특정 역할에 맞는 후보자를 식별하는 등 현실적 응용을 목표로 하는 연구는 범위와 방법론 다양성 측면에서 제한적입니다. 셋째, 기존 연구들은 특정 직업과 관련된 추가적인 행동 특성을 포함하는 성격 조사표를 결합하는 데 거의 신경 쓰지 않았습니다. 이는 보다 포괄적이고 도메인에 맞는 평가 프레임워크를 설계할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 전반적으로, 본 연구의 공헌은 세 가지입니다.

1. 2010년 이후 게임 기반 성격 평가 문헌에 대한 포괄적인 검토를 제공하며, 방법론적 패턴, 질문지 선택 및 연구 추세의 진화를 강조합니다.
2. MBTI와 소프트웨어 개발자에게 특별히 관련된 보완적인 행동 특성을 결합한 새로운 게임 기반 평가 프레임워크를 제안하여 존재하는 연구 간의 틈을 메웁니다.
3. 게임플레이 이벤트 데이터를 활용해 운영 예측 모델을 개발하며, 게임 중 포착된 행동 자취가 소프트웨어 개발자로서 잠재적 능력을 가진 개인을 식별하는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다.

그림 1은 본 연구의 그래픽 추상 표현입니다.

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관련 연구

심리학적 테스트는 개인의 행동 유형과 인지 능력을 평가하는 과학 도구로 오랫동안 사용되어 왔습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 테스트는 표준화되었으며, 일반적으로 질문지 형태로 관리됩니다. 그러나 질문지 기반 평가는 피곤함, 응답 편향, 불안감, 의도적 또는 무의식적인 부정확한 답변 및 사회적 선호 응답 등의 여러 알려진 제한 사항이 있습니다. 이러한 단점에도 불구하고, 그러한 평가들은 인사 선발과 팀 구성에 있어 고용주들 사이에서 여전히 인기가 있으며, 심리 장애의 진단과 교육 및 심리 개선 프로그램 설계에도 널리 적용됩니다.

질문지 기반 평가의 근본적인 도전은 자기보고에 의존하는 점입니다. 이는 본질적으로 편향을 가져옵니다. 질문이 잘못 이해되거나 읽히고, 질문지는 종종 지루하게 느껴집니다. 경험적 연구들은 사람들이 지루한 작업을 수행할 때 집중력이 줄어들어 무작위 또는 현실적이지 않은 답변을 하게 된다는 것을 보여줍니다. 이러한 단점들이 대안 평가 방법론의 탐색을 동기화합니다.

게임화 및 게임 기반 평가 접근 방식은 전통적인 질문지를 통한 제한 사항을 완화하기 위해 평가 메커니즘을 게임플레이 내에 내장하려고 합니다. 게임 중 암묵적으로 행동 데이터를 수집함으로써 이러한 방법론은 편향성을 줄이고 참여도를 높이며 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다.

수많은 연구들은 게임 내 행위, 플레이어의 선택, 성능 지표와 성격 특성 간의 의미있는 관계를 보여주었습니다. ‘스카이림’, ‘배틀필드 3’, ‘리그 오브 레전즈’, ‘월드 오브 워크래프트’, ‘마인크래프트’ 그리고 ‘도타 2’와 같은 인기 게임에 대한 연구는 강한 연관성을 확인했습니다. 다른 연구들은 심리학적 프레임워크, 특히 Five-Factor Model (Big Five)과 일치하는 맞춤형 게임을 설계하는데 초점을 두었으며 성공적으로 행동 특성, 문제 해결 전략, 그리고 게임플레이 패턴 간의 중요한 상관관계를 식별했습니다.

Zulkifly는 플레이어들의 문제 해결 접근 방식을 분석하고 탐험 행동을 맵핑하며 필요와 불필요한 움직임 패턴을 기록하여 이러한 행동에서 성격 특성을 추론하는 게임을 개발하였습니다. 다른 연구에서는 각 질문에 세 가지 응답 수준(낮음, 중간, 높음)을 제공하는 텍스트 기반 게임을 사용했습니다. 이 접근법은 텍스트 기반 게임을 통해 Big Five 성격 특성을 모델링하려는 것이었으며 전통적인 방법보다 질문지 결과와 더 높은 일치도를 보였습니다. Haizel 등은 짧은 판타지 주제의 이야기가 내장된 12개의 의사결정 포인트를 갖춘 역할 연기 게임을 도입했습니다. 선택 수는 상대적으로 적었지만 평균적으로 전통적인 사후 질문지보다 더 정확한 성격 추정을 제공하였습니다.

또 다른 연구에서는 NEO-PI 설문지를 사용하여 44명의 플레이어와 275개 변수를 포함한 맞춤형 게임을 통해 다섯 가지 성격 특성을 식별했습니다. 결과는 게임 기반 출력과 질문지 기반 평가 간에 강한 상관관계를 보였습니다. Unity 기반의 다른 게임은 참가자들에게 평가 목적을 숨기고 30명의 플레이어를 대상으로 진행되었습니다. 이 게임은 전통적인 설문지보다 길었으며, NEO-PI로 검증하였습니다. 결과는 플레이어 행동과 질문지 결과 사이에 직접적인 관계가 있으며, 전통적인 평가와 비교했을 때 참가자 만족도가 더 높음을 보여주었습니다.

Gao 등은 기존 온라인 게임에서 성격 인식을 조사했습니다. 첫 번째 연구에서는 K-means 클러스터링과 통계적 상관 분석을 사용하여 Clash of Kings를 분석하였습니다. HEXACO 성격 프레임워크가 사용되었으며, 다음과 같은 결과를 얻었습니다:

• 외향성이 높은 플레이어는 더 공격적인 행동을 보였습니다.
• 신중성은 게임 내 사망과 음의 상관관계를 나타냈습니다.
• 감정성은 극단적인 행동 효과를 보여주며, 높거나 낮은 점수는 살해와 공격 행동에 연관되어 있었습니다.
• 정직-인품, 친절성 및 개방성이 게임 내 행동을 예측하는데 크게 기여하지 않았습니다.

다른 연구에서는 Five-Factor Model과 머신 러닝 기법을 사용하여 슈터 게임에서 성격 특성을 예측했습니다. ‘Protector’라는 맞춤형 게임이 개발되었으며, 인공 신경망은 가장 높은 정확도를 보였고 SVR 및 KNNR는 최저 예측 오류를 보였습니다. 여러 연구들은 시각적 게임과 텍스트 기반 게임을 성격 평가에 비교하였으며 동등한 효과성을 발견했으며, 플레이어들이 질문지보다 게임 기반 방법에 더 긍정적으로 반응했습니다. 다른 연구는 Big Five 프레임워크와 일치하는 결정 기반 어드벤처 게임을 통해 편향을 줄이고 부정확한 응답을 최소화하는 역할을 강조하였습니다.

추가적인 연구는 선택 중심 게임을 조사하였으며 잘 설계된 성격 평가 게임이 고스택 선발 컨텍스트에서 효과적으로 사용될 수 있음을 결론지었습니다. 이 연구에서는 HEXACO 프레임워크를 사용하고 이전에 개발된 게임을 재활용하였습니다. 5년 동안 페테르 그로트 대학에서 수행한 연구는 스테이션, 퀴즈 및 인스타그램 경쟁 등 게임화 요소를 적용하여 신입생들 사이의 성격 발현을 분석하였습니다.

탈출 방식의 게임도 제안되었으며 Big Five 성격 모델을 사용해 다양한 시나리오와 수학적 모델링을 통해 성격 특성을 추출했습니다. 다른 연구들은 로지스틱 회귀 및 결정 트리 모델을 활용하여 고용주가 후보를 선발하는 데 도움이 되었으며, 게임을 통해 인성보다 인지 예측이 더 정확하게 추출됨을 발견하였습니다. 가상 현실 환경은 실제 사회 상호작용을 시뮬레이션하여 성격 평가에 사용되었습니다. 추가적인 연구는 경쟁 게임에서 성격과 역할 선택 간의 관계를 조사하였으며, 성별 효과도 포함했습니다. 208명의 성인 플레이어 데이터를 활용한 이 연구에서는 지원자로서 친절성이 높은 플레이어에 대한 귀무 가설을 기각하는 증거가 없음을 발견하였습니다.

게임화 평가법에 대한 관심이 늘고 있는 이유는 부정행위를 줄이고 긍정적인 후보 반응을 유발할 수 있기 때문입니다. 이론적 논의는 게임화가 부정행위를 방지하고 불필요한 트릭을 사용하기 어렵게 하여 후보자가 자신을 과도하게 우호적으로 보이려고 하는 것을 더욱 어렵게 만든다는 주장합니다. 한 연구에서는 전통적인 및 게임화 성격 평가와 거짓 응답의 탐지 가능성에 대한 명시적 경고를 결합하여 암묵적 게임 기반 테스트와 응답 정직성 간의 관계를 조사하려고 시도하였습니다. 다른 소규모 연구들은 Big Five 모델을 사용해 게임 행동과 성격 특성 사이에 안정적인 상관관계가 있음을 확인하였습니다.

표 1은 2019년부터 2023년까지 발표된 관련 연구를 요약하며, 사용한 성격 질문지, 게임 유형 및 분석 방법을 포함하고 있습니다. 분석 방법이나 게임 유형이 명시되지 않은 연구는 백분율 계산에서 제외되었습니다. 검토된 대부분의 연구들은 Five-Factor personality framework를 사용하였습니다. 또한, 그림 2는 대다수의 연구가 자체 개발한 게임을 상업적인 것보다 선호했으며, 통계 분석이 주요 평가 방법으로, 이어서 질문지에서 게임 메커니즘으로의 매핑과 머신 러닝 방법이 사용되었음을 보여줍니다.

방법론

소프트웨어 개발 관련 특성 식별

제안된 방법론의 첫 번째 단계는 소프트웨어 개발과 가장 강하게 연관된 성격 특성 및 행동 특성을 식별하는 것입니다. 이 단계는 개념적 기초를 제공하며 분석에서 중요한 행동이 무엇인지 결정합니다. 이를 달성하기 위해 시스템적인 국제 연구 검토와 독립적인 경험적 접근을 결합한 이중 분석 전략을 사용했습니다.