---
id: P-REINFORCE-AUTO-EXSM-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.93
tags: [auto-reinforced, esm, experience-sampling, user-research, ecological-validity, emotion-tracking, psychology]
last_reinforced: 2026-04-20
---

# [[Experience-Sampling-Method]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "감정의 인스턴트 촬영: 사용자가 하루 동안 느끼는 감정과 생각을 나중에 기억(회상)에 의존해 물어보는 것이 아니라, 특정 시간마다 스마트폰으로 신호를 보내 '지금 이 순간'의 상태를 즉시 기록하게 하여 데이터의 왜곡을 없애는 리얼타임 리서치."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
경험 샘플링 기법(Experience-Sampling-Method, ESM)은 연구 참여자에게 일상 생활 중에 임의 또는 예정된 시점에 신호를 보내 현재의 활동, 생각, 감정을 보고하게 하는 조사 방법입니다.

1.  **3대 강점**:
    *   **Reduced Recall Bias**: 나중에 기억을 떠올릴 때 생기는 왜곡(회상 편향) 방지.
    *   **Ecological Validity**: 실험실이 아닌 실제 생활 맥락(Natural setting)에서의 현상 포착. (Ethnographic-Research와 연결)
    *   **Temporal Micro-patterns**: 하루 중 어떤 시간에 어떤 자극에 의해 감정이 변하는지 미세 패턴 분석.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   웰빙, 스트레스, 제품에 대한 실제 만족도 등 '시간에 따라 변하는(Dynamic)' 주관적 경험 정책을 포착하는 가장 정밀한 도구이기 때문임. (Eudaimonia-and-Well-being와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 종이 수첩 정책이나 삐삐 정책을 써서 응답률 정책이 낮았으나, 현대 정책은 모바일 앱 정책과 웨어러블 기기 정책(Heart rate 등)을 결합하여 자동으로 상황 정책을 인지하고 질문을 던지는 '지능형 샘플링 정책'으로 고도화됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 질문 정책을 넘어, AI 가 사용자의 음성 톤 정책이나 표정 정책을 분석하여 '부정적 감정 정책'이 감지될 때만 샘플링을 수행(Triggered sampling)하는 등 사용자 부하 정책을 줄이는 방향으로 진화 중임. (Social-Psychology와 연결)

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Ethnographic-Research]], [[Eudaimonia-and-Well-being]], Social-Psychology, [[Research-Methodology]], Personalization, [[Continuous-Discovery]]
- **Key Metric**: Affective state variability.
---
