[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Experience-Sampling-Method.md

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 last_reinforced: 2026-04-20
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 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)
+    *   **Ecological Validity**: 실험실이 아닌 실제 생활 맥락(Natural setting)에서의 현상 포착. ([[Ethnographic-Research]]와 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)
+    *   웰빙, 스트레스, 제품에 대한 실제 만족도 등 '시간에 따라 변하는(Dynamic)' 주관적 경험 정책을 포착하는 가장 정밀한 도구이기 때문임. ([[Eudaimonia-and-Well-being]]와 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.
+- [[Ethnographic-Research]], [[Eudaimonia-and-Well-being]], Social-Psychology, [[Re[[Search]]-Methodology]], Personalization, [[Continuous-Discovery]]
+- **Key Metric**: Affective [[State]] variability.
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