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감성지능은 진짜지만, 알려진 것보다 훨씬 작아요

감성지능과 커리어, 직장 내 소통에 대한 30년치 연구. 무엇이 버티고, 무엇이 조용히 무너지는지, 그리고 제 습관까지 바꿔놓은 발견 하나.

글 Samet Durgun · Subtext 공동 창업자 · 11분 읽기

몇 달 전에 숫자 하나를 찾아 나섰어요.

아마 어떤 버전으로든 보신 적 있을 거예요. 소프트 스킬 얘기가 나오는 LinkedIn 글 두 개 중 하나에는 꼭 등장하니까요. 뛰어난 리더와 평범한 리더를 가르는 요인 중 어마어마한 비율이 감성지능이라는 얘기요. 90%. 85%. 워크숍을 파는 사람이 누구냐에 따라 숫자가 조금씩 흔들려요.

관심 자체가 진짜라는 건 인정해야 해요. World Economic Forum이 2025년에 고용주들에게 어떤 역량을 핵심으로 보는지 물었을 때1, 공감과 적극적 경청이 상위 열 개 안에 들었고, 리더십과 사회적 영향력은 분석적 사고와 회복탄력성에 이어 3위였어요. 누가 없는 주제를 지어낸 게 아니에요.

그래도 저는 그 숫자가 어디서 나왔는지 알고 싶었어요. 저는 메시지를 보내기 전에 그 안의 감정적 어조를 읽어주는 도구를 만드는 사람이에요. 한 번도 직접 확인해본 적 없는 통계를 계속 옮기고 다니는 건 좀 아니다 싶었죠.

찾는 데 시간이 꽤 걸렸고, 결국 좀 이상한 곳에서 나왔어요. 그 얘기는 뒤에서 다시 할게요.

이름 하나를 나눠 쓰는 네 가지 다른 것

처음 놀란 건, 연구자들 사이에 감성지능이 뭔지에 대한 합의가 없다는 거였어요. 사소한 트집을 잡는 수준이 아니라, “이건 서로 다른 구성개념이다” 수준으로요.

Peter Salovey와 John Mayer는 1990년에 이걸 일련의 정신적 능력으로 정의했어요. 감정을 알아차리고, 감정이 어떻게 섞이고 변하는지 이해하고, 그걸 사고에 활용하고, 조절하는 능력이요. 이 버전은 정답과 오답이 있는 수행 검사로 측정해요. 감정판 IQ 테스트인 셈이에요.

그다음 Daniel Goleman의 1995년 책이 이 말을 유명하게 만들었는데, 그의 버전에는 성격이나 동기처럼 보이는 것들이 잔뜩 묶여 있어요. Reuven Bar-On의 EQ-i와 Konstantinos Petrides의 특성 모델은 자기보고식 설문이고요. Petrides는 자기가 재고 있는 게 지능 옆이 아니라 성격 안에 들어간다고 꽤 분명하게 말해왔어요.

연구자들은 결국 이 난장판을 세 갈래로 정리했어요2. 수행 검사, 능력 모델의 자기보고식 측정, 그리고 혼합 역량 모델이요. 곤란한 건 능력 검사와 자기보고식 검사가 서로 거의 일치하지 않는다는 점이에요. 누가 “연구에 따르면 감성지능이 X를 예측한다”고 말하면, 제일 먼저 물어볼 건 그 네 가지 중 어느 걸 말하는 거냐예요.

실제 효과 크기는 홍보 문구보다 작아요

제가 찾은 가장 큰 최근 종합 연구는 30년에 걸친 253개의 효과 크기, 78,159명의 자료를 모았어요3. 통계적으로 보정한 뒤의 결과는 이래요.

직무 성과는 약 0.30. 직무 만족은 0.29. 조직시민행동은 0.36. 직무 스트레스는 마이너스 0.43. 조직 몰입은 0.26.

상관 0.30은 감성지능이 직무 성과 변량의 대략 9%와 맞물린다는 뜻이에요. 진짜 관계가 맞아요. 동시에 “훌륭한 리더를 만드는 것의 90%를 설명한다”와는 근처에도 못 가고요. 이 분야에서 앞서 나온 기념비적 메타분석도 있어요4. 세 갈래 측정 방식 전부에서 비슷한 크기를 찾아냈고요.

짚어둘 만한 게 하나 있어요. 같은 2022년 논문에서 감성지능과 직무 성과의 상관은 출판된 연구가 미출판 연구보다 더 낮았어요. 보통 출판 편향은 반대 방향으로 작동하죠. 이걸 어떻게 해석해야 할지 저는 모르겠고, 제가 보기엔 저자도 모르는 것 같아요.

무슨 일을 하느냐에 따라 완전히 달라져요

0.30을 그냥 평평한 사실로 접어두기 전에, 거의 아무도 언급하지 않는 조절변수가 하나 있어요.

Joseph과 Newman은 191개 직업을 나눴어요5. 그 일이 실제로 요구하는 감정 조절의 양에 따라서요. 그런 다음 집단별로 분석을 다시 돌렸어요. 감정노동이 큰 직업, 그러니까 고객이나 사람을 계속 상대하는 일에서는 능력 기반 감성지능이 성과를 긍정적으로 예측했어요. 감정노동이 적은 직업에서는 반대로 부정적으로 예측했고요.

뒷부분은 절대 인용되지 않아요. 하는 일이 대체로 혼자 하는 기술적인 작업이라면, 방 안 모두의 감정에 유난히 촉을 세우는 건 강점이 아니라 주의력에 매기는 세금일 수 있어요.

이들의 모델은 모양새도 제 마음에 들어요. 감정을 이해하려면 먼저 알아차려야 하고, 뭔가 해보려면 먼저 이해해야 해요. 인식, 그다음 이해, 그다음 조절. 한 단계를 건너뛰면 다음 단계가 딛고 설 자리가 없어요.

그 숫자는 어디서 왔고, 누가 확인해봤더니 어떻게 됐는지

앞에서 말한 이상한 곳이 여기예요.

90%라는 수치가 어디서 나왔는지 드디어 알려준 논문은, 바로 그 수치를 해체하는 논문이기도 했어요. Harms와 Credé는 메타분석을 이렇게 시작해요6. 앞으로 검증할 주장들을 죽 늘어놓으면서요. 그중 둘은 이래요. 뛰어난 리더와 평범한 리더를 가르는 것의 90%에 가까운 부분을 감성지능이 설명한다고 주장한 1999년 업계 매체 기사, 그리고 감성지능 검사를 가장 많이 유통하는 회사가 감성지능과 좋은 리더십을 같은 것으로 놓은 안내 자료.

업계지 인용 하나와 영업 자료 하나. 지난번 워크숍 전체가 그 위에 세워졌던 통계의 족보예요.

그다음 두 사람은 감성지능과 변혁적 리더십에 관한 독립 표본 62개를 모았어요. 리더의 감성지능과 리더의 효과성을 같은 사람이 평가했을 때 상관은 0.59였어요. 인상적이죠. 인용하기 딱 좋고요.

그 두 평가가 서로 다른 출처에서 나왔을 때는 0.12로 떨어졌어요.

같은 구성개념, 같은 문헌, 방법론 하나만 바뀐 결과예요. 평가자 간 일치도는 감성지능이 0.16, 리더십이 0.14였어요. 둘 중 어느 쪽에 대해서도 사람들 의견이 거의 안 맞는다는 뜻이죠. 저자들은 특성 설문이 능력 검사보다 높은 타당도를 냈다는 점, 그리고 이 구성개념이 애초에 타당하기는 한지 여전히 의심하는 연구자들이 있다는 점도 적어뒀어요.

인기 있는 EQ 검사는 대부분 성격을 빙 둘러서 재고 있어요

2015년에 한 팀이 자기보고식 감성지능은 왜 직무 성과를 그렇게 잘 예측하는지 다시 들여다봤어요7. 답은 이랬어요. 그 설문들이 이미 이름이 붙어 있던 것들의 묶음을 조용히 재고 있기 때문이라고요.

구체적으로는 혼합형 감성지능 측정의 내용이 능력형 감성지능, 일반적 자기효능감, 자기평가 성과, 성실성, 정서적 안정성, 외향성, 인지 능력과 겹치는데, 다중 R이 0.79였어요. 상사 평가 성과와의 상관에 대한 이들의 갱신된 추정치는 0.29로, 그동안 돌아다니던 0.47보다 낮았고요.

그러니까 가장 듣기 좋은 숫자를 주는 검사가, 이미 잴 수 있었던 성격 특성과 가장 뒤엉켜 있는 검사이기도 한 거예요. 그렇다고 쓸모가 없어지는 건 아니에요. 다만 “저희는 EQ까지 봤습니다”라는 문장이 들리는 것만큼 대단하지는 않게 되죠.

커리어 효과는 진짜고, 느리고, 대부분 남에 관한 얘기예요

커리어를 다룬 가장 나은 종합 연구는 표본 150개, 50,894명을 모았어요8. 감성지능은 커리어 만족과 0.39, 연봉과 0.21, 그만두고 싶은 마음과 마이너스 0.21의 상관을 보였어요. 스스로 느끼는 고용 가능성과는 0.03이었는데, 이건 0과 구분되지 않는 수치고요.

연봉 수치에는 아무도 달아주지 않는 각주가 필요해요. 표본 다섯 개, 1,446명 위에 서 있는 숫자거든요. 얇아요. 저자들은 커리어 만족과 이직에서 출판 편향 가능성도 표시해뒀고, 모아놓은 연구는 전부 자기보고식 측정을 썼어요. 수행 기반 측정을 쓴 연구가 분석할 만큼 모이지 않았기 때문이에요.

제가 찾은 커리어 연구 중 제일 흥미로운 건 126명을 대학 시절부터 사회생활까지 따라간 연구예요9. 성격과 인지 능력을 통제한 채 10년에서 12년 뒤의 연봉을 봤어요. 감성지능은 실제로 연봉을 예측했어요. 다만 그 효과는 멘토가 있느냐를 거쳐서 나타났고, 조직도에서 위로 올라갈수록 강했어요. 같은 1저자의 이전 연구에서는 2년 시점에 아무것도 나오지 않았고요.

그러니까 작동 경로는 다른 사람을 통과해요. 관계를 쌓고, 그 관계가 윗사람의 관심으로 이어지고, 그게 10년 뒤에 돈으로 돌아오는 거예요. 실제 업무를 더 잘하게 된다는 얘기는 어디에도 없어요. 표본도 작고 연구도 하나뿐이니 살살 다뤄야 해요. 그래도 커리어가 굴러가는 방식하고는 맞아떨어져요.

제 행동을 바꿔놓은 발견

위의 내용은 전부 흥미로워요. 이건 쓸모가 있고요.

2005년에 Kruger, Epley, Parker, Ng이 실험 다섯 개를 돌렸어요10. 사람들이 이메일로 어조를 얼마나 잘 전달하는지에 대해서요. 참가자들은 비꼬는, 진지한, 화난, 슬픈 어조로 의도한 메시지를 쓴 다음, 받는 사람이 그중 몇 개를 제대로 알아볼지 예측했어요.

154쌍 전체에서 보내는 쪽은 88.8%를 맞힐 거라고 예측했어요. 실제 정확도는 70.4%였고요. 이메일만 놓고 보면 더 나빠져요. 예측은 89.3%, 실제는 62.8%. 대면은 73.9%, 목소리만 쓴 경우는 73.3%였어요. 앞선 실험에서 이메일 정확도는 대략 찍기 수준이었고요.

자신감은 전혀 움직이지 않았어요. 실제 능력은 채널에 따라 크게 달라졌는데, 그 능력에 대한 믿음은 평평했어요.

두 가지 디테일 때문에 이게 머리에 박혔어요. 첫째, 친구라고 해서 낯선 사람보다 더 잘 맞히지 않았어요. 잘 아는 사이라는 게 도움이 안 됐다는 뜻이에요. 둘째, 이게 실전에 쓰이는 부분인데, 한 실험에서 연구자들은 참가자에게 자기 메시지를 의도와 정반대 어조로 소리 내어 읽게 했어요. 비꼬려던 문장은 진지하게, 진지한 문장은 비꼬듯이요. 과신은 완전히 사라졌어요. 문장이 자기가 의도한 대로 들리기를 멈추는 순간, 그게 얼마나 모호한지 드디어 들린 거예요.

제가 좋아하는 관련 연구가 하나 더 있어요. 사람들이 글로 특정한 감정을 전하려 할 때11, 보내는 쪽의 자신감은 성공 여부와 아무런 관계가 없었어요.

반대편에서 반박하는 연구

이 분야가 정리된 척하기보다는 이견을 그대로 보여드리는 쪽이 낫겠어요.

2025년에 Pollmann과 Roos는 다른 방식을 택했어요12. 낯선 사람과 인위적으로 만든 비꼼으로 실험실 과제를 돌리는 대신, 사람들이 실제로 받은 진짜 메시지를 모은 다음 그걸 보낸 사람을 직접 찾아가 무슨 뜻이었는지 물어봤어요. 첫 번째 연구는 사적인 문자를 다뤘고, 받은 사람 347명과 보낸 사람 171명이었어요. 두 번째 연구는 업무와 학업 이메일을 다뤘고, 받은 사람 361명과 보낸 사람 61명이었고요.

받는 사람들은 어조를 제대로 읽어냈어요. 논문 제목이 “I get u”인 데는 이유가 있고, 저자들은 이 결과가 글이 감정적으로 빈약한 매체라는 전제에 도전한다고 주장해요.

이게 예전 연구를 무효로 만든다고는 생각하지 않아요. 제 해석은 둘 다 맞는데, 서로 다른 메시지에 대해 맞는다는 거예요. 우리가 보내는 것 대부분은 특별할 게 없고 잘 도착해요. 오해는 모호하거나, 감정이 실려 있거나, 뭔가 미묘한 걸 하려는 소수의 메시지 더미에 몰려 있어요. Kruger의 참가자들은 정확히 그런 메시지를 억지로 써야 했고, Pollmann의 참가자들은 휴대폰에 들어 있던 걸 그냥 넘겨줬을 뿐이에요.

그리고 사람들이 도와달라고 들고 오는 게 딱 그 더미고요.

중립은 부정으로 읽히고, 마침표는 결백하지 않아요

Kristin Byron의 이론적 틀은 이름을 알아둘 만한 효과 두 가지를 제안해요13. 받는 사람은 긍정적인 이메일을 중립으로 읽고, 중립적인 이메일을 부정으로 읽는다는 거예요. 감정은 건너오는 동안 한 칸씩 아래로 새요.

실증 근거도 있어요. 부정적으로 받아들여진 실제 업무 이메일을 살펴본 연구는 부정 증폭 편향을 찾아냈어요14. 받은 사람은 중립적인 관찰자보다 그 이메일을 더 가혹하게 평가했고, 그 평가는 메시지에 실제로 들어 있던 내용, 예를 들어 부정적인 표현이 얼마나 많았는지와는 약한 관계밖에 없었어요. 편향은 소통 분위기가 나쁜 곳에서, 그리고 위계에서 아래쪽에 있는 사람들에게서 더 강했고요. 같은 이메일이 객관적으로는 멀쩡한데도, 누가 읽느냐와 그 사람의 한 주가 어땠느냐에 따라 공격으로 도착할 수 있다는 뜻이에요.

구두점 연구는 규모가 더 작지만 진짜예요. 마침표로 끝나는 한 단어짜리 답장은 마침표가 없는 같은 답장보다 덜 진심으로 평가돼요15. 이 효과는 문자 메시지에서는 나타나는데 손으로 쓴 쪽지에서는 나타나지 않아요. 후속 연구는 더 길고 자연스러운 대화에서 같은 결과를 재현했고요16.

“응”과 “응.”은 같은 메시지가 아니고, 그 차이는 전적으로 읽는 사람이 만들어내요.

이런 걸 훈련으로 기를 수 있는지

웬만큼은 가능해요. 단서가 붙지만요.

직장 내 감정 역량 훈련을 다룬 2024년 메타분석이 있어요17. 사전사후 효과는 0.44, 통제집단과 비교한 27개 통제 시험에서는 0.46이었어요. 효과는 3개월이 지나서도 유지됐고요. 교사와 의료 종사자와 관리자 모두 비슷한 정도로 효과를 봤고, 프로그램에 감성지능이라는 이름이 붙었든 공감이나 정서 조절이라는 이름이 붙었든 큰 차이가 없었어요.

저자들은 한계에 대해 시원할 만큼 솔직해요. 모아놓은 연구들의 이질성이 크고 방법론적 질이 낮다고요. 앞선 메타분석들도 비슷한 자리에 도착했어요18 [19]. 그러니 정직한 요약은 이래요. 이 프로그램들은 측정치를 움직여요. 그런데 그 측정치는 대부분 자기보고고, 사람들이 직장에서 실제로 하는 행동까지 달라지는지에 대해서는 아는 게 훨씬 적어요.

AI가 대신 써주면 어떻게 되는지

Subtext는 AI 도구라서 저는 여기에 대놓고 이해관계가 있어요. 불편한 결과부터 말씀드릴게요.

사람들은 구분하지 못해요. 참가자 4,600명이 여섯 개의 실험에 참여했어요20. 업무, 숙박, 데이팅 맥락의 글 7,600개를 판단하게 했더니, AI가 쓴 글을 골라내는 정확도는 50에서 52% 사이였어요. 찍으면 50이고요. 더 나쁜 건, 사람들의 어긋난 직감에 맞춰 AI 글을 일부러 최적화하면 진짜 사람이 쓴 글보다 더 자주 사람이 쓴 것으로 평가받게 만들 수 있다는 걸 연구자들이 보여줬다는 점이에요.

그런데도 의심에는 대가가 따라요. 같은 연구진의 앞선 연구에서는, 프로필 글이 AI가 쓴 거라고 믿은 사람들이21 그 글쓴이를 덜 신뢰했어요.

이 둘을 붙여놓으면 꽤 난처한 그림이 나와요. 탐지는 거의 작동하지 않으니, 벌은 누가 실제로 잡아내서가 아니라 의심 자체에 따라붙어요. 여기서 뭐가 괜찮은지는 증거가 아니라 사회적으로, 관습으로 정해진다는 뜻이죠.

제가 긋는 선은 이래요. 참고만 하셔도 돼요. 도구는 당신이 진짜로 하려던 말을 하도록 도와야지, 갖고 있지도 않은 마음을 만들어내면 안 돼요. 밖에서는 안 보이는 구분이라도, 저한테는 실제로 있는 구분이에요.

그래서 제가 지금 실제로 하는 것

읽은 것 중 네 가지가 살아남아서 제 글쓰기에 들어왔어요.

내 어조는 내 생각보다 20포인트쯤 나쁘게 도착한다고 가정해요. 기분의 문제가 아니라 산수의 문제로요. 예측 88.8, 실제 70.4.

중요한 메시지는 일부러 틀린 어조로 읽어요. 진심으로 쓴 메시지라면 소리 내어 비꼬듯이요. 살짝 창피하고, 느낌표에 관한 어떤 규칙보다 잘 들어요. 그 논문 전체에서 편향을 완전히 없앤 유일한 개입이기도 하고요.

진짜로 부정적인 얘기는 통화로 해요. 대면과 음성 둘 다 정확도에서 이메일을 대략 10포인트 앞서고, 더 중요하게는 뭔가 잘못 도착했을 때 그 자리에서 바로 고칠 수 있게 해줘요. 기록으로 남길 글은 그다음에 따로 보내고요.

“쟤가 과민반응하는 거야”를 확정된 사실로 취급하지 않게 됐어요. 부정 증폭 연구를 보면 받는 사람의 지각은 메시지 안에 든 내용과 느슨하게만 이어져 있어요. 그건 양쪽으로 다 작동해요. 상대 쪽 문제일 때도 있어요. 메시지가 정말로 모호했는데 그걸 알아챌 수 없는 마지막 사람이 나였을 때도 있고요.

이 전부에서 하나만 가져가신다면 이거예요. 감성지능과 커리어 성공에 대한 큰 주장들은 들리는 것보다 물러요. 자기보고 위에, 그리고 종종 같은 사람이 등식의 양쪽을 다 평가한 자료 위에 세워져 있거든요. 글로 하는 소통에 대한 작은 주장들은 더 단단하고 훨씬 써먹기 좋고요. “보내기 전에 틀린 목소리로 다시 읽기” 자격증을 팔러 오는 사람은 아무도 없을 거예요.

공짜고, 11초 걸리고, 제가 돈 주고 산 대부분의 것들보다 뒤에 붙은 근거가 좋아요.

제가 감성지능을 너무 깎아내렸나요, 아니면 이메일 연구를 너무 띄웠나요? LinkedIn에서 말해주세요.

Samet Durgun은 Subtext의 공동 창업자예요. 메시지에 담긴 감정의 어조를 잡아내서 당신다운 말투로 다시 써주는 앱을 만들어요. 베를린에 살아요.

출처

위의 링크는 1차 출처가 있는 경우 모두 그쪽으로 연결돼요.

  1. World Economic Forum (2025). The Future of Jobs Report 2025, Skills Outlook. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/3-skills-outlook/
  2. Ashkanasy, N. M., & Daus, C. S. (2005). Rumors of the death of emotional intelligence in organizational behavior are vastly exaggerated. Journal of Organizational Behavior, 26, 441-452. https://doi.org/10.1002/job.320
  3. Doğru, Ç. (2022). A meta-analysis of the relationships between emotional intelligence and employee outcomes. Frontiers in Psychology, 13, 611348. https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2022.611348/full
  4. O’Boyle, E. H., Humphrey, R. H., Pollack, J. M., Hawver, T. H., & Story, P. A. (2011). The relation between emotional intelligence and job performance: a meta-analysis. Journal of Organizational Behavior, 32, 788-818. https://doi.org/10.1002/job.714
  5. Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010). Emotional intelligence: an integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology, 95(1), 54-78. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20085406/
  6. Harms, P. D., & Credé, M. (2010). Emotional intelligence and transformational and transactional leadership: a meta-analysis. Journal of Leadership & Organizational Studies, 17(1), 5-17. https://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1013&context=leadershipfacpub
  7. Joseph, D. L., Jin, J., Newman, D. A., & O’Boyle, E. H. (2015). Why does self-reported emotional intelligence predict job performance? A meta-analytic investigation of mixed EI. Journal of Applied Psychology, 100(2), 298-342. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25243996/
  8. Pirsoul, T., Parmentier, M., Sovet, L., & Nils, F. (2023). Emotional intelligence and career-related outcomes: a meta-analysis. Human Resource Management Review. https://orbi.uliege.be/bitstream/2268/310903/1/Preprint_Pirsouletal.pdf
  9. Rode, J. C., Arthaud-Day, M., Ramaswami, A., & Howes, S. (2017). A time-lagged study of emotional intelligence and salary. Journal of Vocational Behavior, 101, 77-89. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0001879117300416
  10. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., & Ng, Z. (2005). Egocentrism over e-mail: can we communicate as well as we think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925-936. https://web-docs.stern.nyu.edu/pa/kruger_email_ego.pdf
  11. Holtgraves, T. (2022). Implicit communication of emotions via written text messages. Computers in Human Behavior Reports, 7, 100219. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2022.100219
  12. Pollmann, M. M. H., & Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100689. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451958825001046
  13. Byron, K. (2008). Carrying too heavy a load? The communication and miscommunication of emotion by email. Academy of Management Review, 33(2), 309-327. https://journals.aom.org/doi/10.5465/amr.2008.31193163
  14. Sillars, A., & Zorn, T. E. (2021). Hypernegative interpretation of negatively perceived email at work. Management Communication Quarterly, 35(2), 171-200. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0893318920979828
  15. Gunraj, D. N., Drumm-Hewitt, A. M., Dashow, E. M., Upadhyay, S. S. N., & Klin, C. M. (2016). Texting insincerely: the role of the period in text messaging. Computers in Human Behavior, 55, 1067-1075. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563215302181
  16. Houghton, K. J., Upadhyay, S. S. N., & Klin, C. M. (2018). Punctuation in text messages may convey abruptness. Period. Computers in Human Behavior, 80, 112-121. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.044
  17. Mehler, M., Balint, E., Gralla, M., Pößnecker, T., Gast, M., Hölzer, M., Kösters, M., & Gündel, H. (2024). Training emotional competencies at the workplace: a systematic review and metaanalysis. BMC Psychology, 12, 718. https://bmcpsychology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40359-024-02198-3
  18. Hodzic, S., Scharfen, J., Ripoll, P., Holling, H., & Zenasni, F. (2018). How efficient are emotional intelligence trainings: a meta-analysis. Emotion Review, 10(2), 138-148. https://doi.org/10.1177/1754073917708613
  19. Mattingly, V., & Kraiger, K. (2019). Can emotional intelligence be trained? A meta-analytical investigation. Human Resource Management Review, 29(2), 140-155. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2018.03.002
  20. Jakesch, M., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2023). Human heuristics for AI-generated language are flawed. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(11), e2208839120. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2208839120
  21. Jakesch, M., French, M., Ma, X., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2019). AI-mediated communication: how the perception that profile text was written by AI affects trustworthiness. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://www.researchgate.net/publication/332747673_AI-Mediated_Communication_How_the_Perception_that_Profile_Text_was_Written_by_AI_Affects_Trustworthiness