"트위터에도 감정이 살아있다" - 트윗의 정서분석 사례

기업에서 고객 커뮤니케이션 채널로 많이 활용하고있는 것 가운데 하나가 트위터이다. 트위터는 정보 공유, 콘텐츠확산, 고객 서비스(CS) 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 트위터 활용이 늘어남에 따라 어떻게 성과를 측정하고 분석해야 하는지에 대한 의견이 분분하다. 특히 트위터를 활용하는 과정에서 발생한 고객들의 피드백, 예를 들어 following, RT, reply와 같은 상호작용이 기업에 어떤 영향을 미치는지에 대한 관심이 늘어나고 있다. 2011년 2월, 장덕진과 김기훈의 연구는 한국인의 트위터 네트워크 구조에 대한 내용을 다루고 있다. 이들의 연구에서 눈에 띄는 부분이 있는데, 바로 tweet에 대한 정서 분석이다. 

※ 본 포스트의 내용과 그림은 장덕진과 김기훈(2011)의 '한국인 트위터 네트워크의 구조와 동학' 논문 내용을 인용함

연구자들은 특정 기간 동안의 tweet을 수집하여 비판, 옹호,중립으로 정서를 분류하였다. 작성된 tweet의 80% 이상을 기준으로 하여 내용상에 드러난 정서가 ‘비판’이거나 ‘옹호’, 혹은‘중립’인 경우 해당 작성자의 태도를 각각 비판론자, 옹호론자, 중립자로구분하였다. 또한 비판과 옹호가 뒤섞여 어디에도 속하지 않는 경우는 ‘기타’로 정하였다. 위의 그림에서 왼쪽에 있는 그래프가 tweet 작성자의 태도를 구분하여 나타낸 것이다. 2010년 9월 14일부터 이슈가 된 신세계 정용진 부회장의 ‘이념적 소비 발언’에 대한 tweet을 위와 같이 구분했다. 작성자의 태도를 살펴보면 비판이 가장 많았던 것을 알 수 있다. 오른쪽 그래프는 tweet 내용상의 태도를 구분해 놓은 것인데, tweet 작성자의 태도와 비교해보면 비판 대 중립 대 옹호의 비율이 약 6:3:1로 동일한 편인 것을 알 수 있다. 연구자들이 tweet 작성자의 태도와 tweet 내용상에 나타난 태도를 같이 분석한 이유는, 어떤 입장을 취하고 있는 사람이 자신의 입장과는 다른 내용의 글을 쓸 수도 있다는 가정에서 이루어진 것으로 보인다. 즉, tweet 작성자의 태도와 tweet 내용에 나타난 태도간에 차이가 있는지의 여부를 알아보기 위한 작업이었던 것으로 판단된다.
 

 tweet 작성자의 태도에 따라 자주 등장한 키워드를 살펴보면, 각 입장마다 tweet에 언급하는 키워드에 차이가 있다는 사실을 발견할 수 있다. 비판과 옹호의 차이점을 위 표에서 살펴보면, 두 입장 모두 ‘인물’과 ‘기업 및 경제정의’의 카테고리를 동일하게 사용하고 있는데, 카테고리안의 내용을 세부적으로 보면 각각 다른 키워드들이 사용되고 있음을 알 수 있다. 또한 비판론자와 옹호론자는 ‘소비’와 ‘시장원리’라는 서로 상이한 카테고리를 사용하고 있다. 연구자들은 위 결과를 바탕으로 비교적 복잡하고 사회적인 사안에 대해 트위터에서 논쟁하는 방식을 두 종류로 구분할 수 있다고 주장했다. 첫째는 같은 범주에 속하는 정반대의 키워드들을 사용하는 경우로, 정면으로 부딪히면서 생각의 차이를 드러내는 방식이고, 둘째는 상대가 사용하지 않는 새로운 범주를 도입하면서 자신의 주상에 설득력을 보태려는 시도라는 것이다.

 
이 연구에서 가장 관심 있게 봤던 부분은 tweet 작성자의 태도에 따른 follower 관계와 RT관계에 대한 부분이다. 위의 표와 그림은 tweet 작성자의 태도에 따른 follower 관계를 나타낸 것이다. tweet을 작성한 이용자들을 태도별로 구분하여 그들간의 Follower 관계를 각각 행렬과 블록모델(block model) 결과로 나타낸 것인데, 이때 단위는 개인이나 계정이 아니라 ‘follower 관계’이다. 행에있는 사람들이 열에 있는 사람들을 follower하는 방식으로 표시되어 있다. 표를 보면 tweet 작성자의 태도와는 상관없이 모두 비판 입장을가지고 있는 사람에게로 follower하고 있는 것을 알 수 있다. 트위터에서 follower를 많이 가지는 것이 반드시 영향력이 높은 것과 일치하지 않지만, 적어도 많은 사람들의 타임라인에 자신의 의견을 노출시킬 수 있는 것은 분명하다. 위의 표와 그림에 따르면, 비판적인 태도를 가진 tweet 작성자가 자신의 의견을 노출시킬 수 있는 기회를 많이 가지고 있는 것을 알 수 있다. 단, follower 관계와 관련된 분석을 진행할 때 주의해야 할 점이 있다. 그것은 다음에 이어질 tweet 작성자의 태도에 따른 RT관계에서 볼 수 있다. 

 

연구자들은 follower 관계와 더불어 RT 관계까지 분석했는데, 그 이유를 트위터에서의 follower 관계가 가지는 의미를 해석할 때 주의를 요해야 하기 때문이라고 말한다. 위의 표와 그림을 보면 행에 있는 사람이 열에 있는 사람의 tweet을 RT하고 있다. follower 관계에서 tweet 작성자의 태도와 상관 없이 대체로 63~68%가 비판론자를 follower했던 것과는 달리,  RT 관계에서는 tweet을 작성하는 사람의 태도에 따라 RT하는 대상에 확연한 차이가 나타난다는 것을 알 수 있다. 즉, follower한다고해서 트위터 사용자들의 관계가 무조건 친구(일명 ‘트친’)가 아니라는 뜻이다. 트위터에서는 친구가 아니라도 follower할 수 있고, 심지어 적이기 때문에 follower할 수도 있다고 연구자들은 말한다. 이처럼 트위터상의 네트워크를 정확히 파악하기 위해서는 신중함이 요구된다.

위의 연구내용에서 가장 핵심이 되는 시사점은 정서, 감성, sentiment 등으로 불리는 것들을 분석할 때 신중해야 하고, 정확도를 높여야 한다는 점이다. 대부분의 정서 분석이 양적인 데이터를 사용하고 있다. 양적인 것에서 얻는 결과는 어디까지나 한계가 존재한다. 수치들로 하여금 사람들의 감정이나 태도를 파악한다는 것은 굉장히 힘든 작업임이 분명하다. 그러나 위의 사례처럼 태도별로 tweet에 언급된 키워드들의 차이점을 찾아본다거나, tweet작성자의 follower관계와 RT관계를 비교하는 등 꼼꼼하게 비교분석한다면 어느 정도 양적인 측정의 한계를 보완할 수 있을 것으로 생각된다.