Human-Centered Digital Safety Lab

온라인 위해(TFGBV·NCII·딥페이크·사이버 괴롭힘), 인간중심 안전 설계, 인간–AI 상호작용과 웰빙을 연구하는 센터의 핵심 연구 유닛입니다.

The center’s flagship research unit, studying online harm, safety by design, and human–AI interaction and wellbeing.

The Human-Centered Digital Safety Lab studies online harm and human–AI interaction through psychological science. From a non-blaming, whole-ecosystem perspective that attends to victims, perpetrators, bystanders, and platforms alike, we translate psychological theory and empirical evidence into concrete safety design for platforms, policies, and AI systems. Our aim is to help people participate and relate more safely and healthily in digital environments.

① 온라인 위해와 디지털 안전 생태계  /  Online Harm & the Digital Safety Ecosystem

          기술매개 젠더폭력(TFGBV), 비동의 촬영물(NCII), 딥페이크, 사이버 괴롭힘을 연구합니다. 특정 집단에 보호 책임을 지우지 않고, 피해자·가           해자·방관자·플랫폼 모두의 경험과 책임을 함께 살피는 전(全)생태계 접근을 취합니다.

          We study technology-facilitated gender-based violence (TFGBV), non-consensual intimate imagery (NCII), deepfakes, and cyber-           harassment—taking a whole-ecosystem approach that attends to victims, perpetrators, bystanders, and platforms alike, rather                than placing the burden of protection on any single group.

② 인간중심 안전 설계  /  Human-Centered Safety by Design

추상적 정책 선언을 넘어, 심리 이론과 사용자 경험의 근거를 플랫폼 기능·신고체계·거버넌스에 반영하는 인간중심의 Safety by Design 기제를 설계하며, 이를 위해 심리학의 근거를 핵심 방법론으로 사용합니다.

Moving beyond abstract policy commitments, we develop human-centered Safety by Design mechanisms that embed psychological theory and user-experience evidence into platform features, reporting systems, and governance. To reduce harm and make protection work at scale, we use psychological evidence as our core methodology.

③ 인간–AI 상호작용과 웰빙  /  Human–AI Interaction & Wellbeing

         사람과 AI 사이에 형성되는 관계적 역동을 연구합니다. AI 애착, AI 매개 대화에서의 주저와 침묵, 오류와 회복이 신뢰에 미치는 영향, 심리학           이론에 기반한 AI 에이전트 설계를 과의존·관계적 안전·인간–AI 웰빙의 관점에서 탐구합니다.

        We examine the relational dynamics that emerge between people and AI—attachment-like experiences with conversational AI,                 hesitation and silence in AI-mediated dialogue, how errors and repair shape trust, and psychologically informed AI agents—through         the lens of overreliance, relational safety, and human–AI wellbeing.