녹음 또는 녹화한 자료를 전사하면서 연구자가 해석하는 방식의 대화 분석법은 대화 참여자의 정서 반응을 객관적으로 파악하는 데 한 계가 있었다. 이 연구에서는 대화 참여자들의 맥파를 실시간으로 측정 하여 정서 반응을 파악할 수 있는 프로파일을 생성하고, 이를 대화 분 석에 활용하는 방법을 제안하였다. 이 연구에서 시도한 방법은 맥파의 파형을 분석하여 혈관의 상태를 추론하는 임상적인 분석이 아니라, 맥 파의 최댓값인 P파와 P파 사이의 간격이 시간에 따라 어떻게 변화하 는 지를 추적하여 대화 중에 일어나는 정서 반응을 실시간으로 파악 하는 것이다. 이러한 프로파일을 통해 대화 참여자의 미묘한 정서 변 화를 읽어냄으로써 대화 분석의 타당도를 높일 수 있다. 분석 방법의 가능성을 9쌍의 부모-자녀 대화 분석에 적용한 결과, 녹음이나 녹화 데이터를 활용하여 전사하는 기존의 대화 분석 방법을 보완하여 타당 도 높은 분석이 가능함을 확인하였다.

There is its limitation in conventional conversation analysis. In conventional conversation analysis, transcribing and interpreting recorded data makes it difficult to objectively identify the emotional responses of participants of conversation. In this study, I devised methods to produce profiles that take real-time measurements of Photoplethysmography(PPG) of people who have conversations, to identify their emotional responses to it, and to be used for conversation analysis. This study is not for clinical analysis of Photoplethysmography to infer the condition of blood vessel, but for the real-time identification of emotional responses during the conversation, tracking how P-P interval (the peak of Photoplethysmography curve) changes with the passage of time. The profiles increase the validity of conversation analysis by detecting the subtle emotional responses during the conversation. The test result of analysis model confirms that observational behavioral coding is more effective than conversational analysis that transcribes recorded data.