Subtext의 바탕이 된 연구

내 메시지가 어떻게 가닿는지

1. 다섯 번의 실험에서 이메일을 쓴 사람들은 진지한 어조든 비꼬는 어조든 읽는 사람이 알아챌 거라고 기대했지만, 실제로 알아챈 경우는 그보다 적었어요. 쓴 사람은 자기 글을 다시 읽을 때 자신이 의도한 어조를 그대로 듣게 돼요.

   SubtextSubtext는 당신의 초안에 태그를 최대 3개까지 붙일 수 있어요. 태그마다 당신의 의도와 다르게 읽힐 수 있는 단어를 그대로 인용해요.

   Kruger, Epley, Parker & Ng (2005), Journal of Personality and Social Psychology 89(6)

2. 사람들이 22가지 감정 중 하나를 감정 이름은 쓰지 않고 드러내도록 문자를 썼어요. 읽는 사람이 정확한 감정을 맞힌 건 다섯 번에 한 번 정도밖에 안 됐고, 쓴 사람이 얼마나 확신했는지는 읽는 사람이 맞혔는지와 아무 관계가 없었어요.

   SubtextSubtext는 당신의 메시지에서 읽어낸 주된 감정에 이름을 붙여요. 그래서 전하려던 감정과 맞는지 비교해 볼 수 있어요.

   Holtgraves (2022), Computers in Human Behavior Reports 7

3. 학생 200명이 가상으로 만든 문자 대화를 평가했어요. 끝에 마침표를 찍은 한 단어 답장은 마침표 없는 같은 답장보다 더 부정적으로 읽혔고, 전반적으로 긴 답장일수록 더 긍정적인 평가를 받았어요.

   Subtext답장이 한 단어로 툭 던진 대답이라면, Subtext가 단답 태그를 붙이고 왜 차갑게 읽힐 수 있는지 설명해 줄 수 있어요.

   Kemp, Kovacic & Beyersmann (2025), Telematics and Informatics 97

모든 연구가 같은 결론을 내지는 않아요. 서로 아는 사람끼리 주고받은 실제 메시지에서는 받는 사람이 대체로 보낸 사람이 의도한 어조를 그대로 읽었어요. 그래서 태그는 메시지 전체를 판단하지 않고, 초안 속 특정 단어를 짚어요. Pollmann & Roos (2025), Computers in Human Behavior Reports 18

감정 단어 하나가 알려줄 수 있는 것과 없는 것

1. 쓴 사람들이 자기 문자에 담긴 감정에 직접 라벨을 붙였어요. 바깥에서 읽은 쪽은 사람이든 AI 모델이든 그 라벨을 맞히는 데 애를 먹었어요. 다만 거의 모든 비교에서 AI 모델이 사람보다 더 가깝게 맞혔어요.

   Subtext감정 태그는 당신의 말이 어떻게 가닿는지에 대한 최선의 추측이에요. 그래서 항상 이유를 함께 보여주고, 무슨 뜻이었는지는 당신이 정해요. Subtext는 상대가 어떻게 느끼는지 알려주지 않아요.

   Li, Zhou, Narayanan Venkit, Islam, Arya, Wilson & Rajtmajer (2025), Proceedings of ACL 2025

상대가 실제로 한 말에 답하기

1. 사람들이 채팅 하나를 읽었는데, 상담원의 답변이 고객이 방금 한 말과 이어지지 않았어요. 사람들은 답변이 맞아떨어질 때보다 상담원과 회사를 더 나쁘게 평가했고, 만족도도 더 낮았어요.

   Subtext상대의 메시지를 추가하면, Subtext가 쓰는 답장은 처음부터 새로 시작하지 않고 상대가 실제로 한 말을 이어받아요.

   친구 사이의 대화가 아니라, 대본에 따라 진행된 고객 상담 채팅이에요.

   Lew, Walther, Pang & Shin (2018), Journal of Computer-Mediated Communication 23(4)

2. 25개 커뮤니티의 Reddit 스레드에서는 주고받은 대화 중 58%에서 누군가 오해가 있다는 신호를 보냈고, 그런 신호의 약 45%는 끝내 답을 받지 못했어요.

   SubtextSubtext는 상대가 물었는데 당신이 아직 답하지 않은 질문을 찾아요. 그리고 초안에서 그 질문에 답하거나, 먼저 당신에게 물어봐요.

   개인 문자가 아니라, 모르는 사람끼리 주고받은 공개 스레드예요.

   Goddard & Gillespie (2025), PLOS ONE 20(1)

초안을 쓰기 전과 쓴 후

1. 25번의 실험에서 다른 사람의 입장이 되어 상상해 보려고 애써도 그 사람이 무엇을 생각하거나 느끼는지 더 잘 맞히지는 못했어요. 더 잘 맞힌 건 직접 물어봤을 때였어요.

   Subtext목적이 분명하지 않거나 중요한 순간이면, Subtext는 무슨 뜻인지 넘겨짚는 대신 쓰기 전에 짧은 질문 몇 개를 먼저 물어봐요.

   Eyal, Steffel & Epley (2018), Journal of Personality and Social Psychology 114(4)

2. 채팅 답장을 추천해 주는 기능으로 진행한 두 번의 실험에서 대화가 더 빨리 진행됐고, 대화 상대끼리 서로를 더 가깝게 평가했어요. AI 답장에 기댄다고 의심받은 사람은 더 부정적으로 평가됐어요.

   Subtext직접 쓴 메시지를 다듬을 수도 있고, Subtext에게 새로 써 달라고 할 수도 있어요. 직접 쓴 메시지에서 시작하면 버전 중 하나는 문제만 고치고 당신이 쓴 말에 가깝게 남겨둬요. 무엇을 보낼지는 당신이 골라요.

   Hohenstein et al. (2023), Scientific Reports 13

3. 글을 소리 내어 읽으며 교정한 사람들이 속으로 읽은 사람들보다 더 많은 오류를 찾아냈어요.

   Subtext‘소리내어 읽기’는 어떤 초안이든 소리로 들려줘요. 그래서 보내기 전에 메시지를 귀로 들어볼 수 있어요.

   연구에서는 사람들이 직접 소리 내어 읽었어요. 듣기만 하는 경우는 시험하지 않았어요.

   Cushing & Bodner (2022), Journal of Applied Research in Memory and Cognition 11(3)

4. 업무 이메일에 맞춤법과 문법 실수가 있으면, 읽는 사람은 보낸 사람을 덜 꼼꼼하고 덜 똑똑하고 덜 믿을 만하다고 평가했어요.

   Subtext‘맞춤법만 검사’는 맞춤법과 문법, 문장부호를 고치고 당신의 표현은 건드리지 않아요.

   Vignovic & Thompson (2010), Journal of Applied Psychology 95(2)

저희가 주장하지 않는 것

• 이 페이지의 어떤 연구도 Subtext를 시험하지 않았어요. 각 연구는 사람과 메시지를 시험했고, Subtext 줄은 앱이 그 결과로 무엇을 하는지 설명해요.
• 태그와 감정 단어, ‘보내도 괜찮아요’ 점수는 AI가 스스로 읽어낸 결과예요. 실제 읽는 사람이 실제 메시지를 어떻게 받아들였는지와 비교해 측정한 적은 없어요.
• Subtext는 소통을 돕는 도우미이지 치료가 아니에요. 여기 있는 어떤 내용도 Subtext가 불안을 치료하거나, 생각이 꼬리를 무는 걸 멈추게 하거나, 관계를 고쳐준다고 말하지 않아요.