대형 브랜드들이 제품, 캠페인, 심지어 최근 사건에 대한 소비자들의 감정을 어떻게 파악하는지 궁금해 본 적 있으신가요? 마치 마법처럼 들리겠지만, 그 해답은 인공지능(AI) 기반 기술인 감성 분석에 있습니다. 이 기술은 소셜 미디어에 표현되는 감정을 이해하는 데 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.
그렇다면 그건 어떻게 작동하는 걸까요?
감정 분석은 인공지능의 한 분야인 자연어 처리(NLP)에 속하는 기술로, 텍스트에 표현된 의견을 식별, 추출 및 분류하는 것을 목표로 합니다. 다시 말해, 온라인에 게시한 내용을 "읽어" 특정 주제에 대해 긍정적인지, 부정적인지, 아니면 중립적인지를 해석하려고 시도하는 것입니다.
이 기술은 트위터, 인스타그램, 페이스북과 같은 플랫폼은 물론 유튜브 동영상 댓글이나 구글 리뷰에서도 널리 사용됩니다. 기업, 정부, 연구 기관, 마케팅 전문가들은 이 도구를 활용하여 제품 출시부터 대통령 선거에 이르기까지 다양한 주제에 대한 인터넷상의 소비자 "감정"을 측정합니다. 이를 위해 인공지능은 방대한 양의 데이터로 학습된 머신러닝 모델을 사용합니다. 이 데이터에는 "긍정적", "부정적", "중립적"으로 이미 분류된 텍스트 예시가 포함되어 있어 시스템이 다양한 감정과 관련된 언어 패턴을 학습하도록 돕습니다.
이를 실제로 이해하기 위해 예를 들어 설명하자면, "이 영화 정말 좋았어요, 최고였어요!" 은 긍정적인 것으로 분류되는 경향이 있습니다. 반대로 "서비스가 형편없었어요" "오늘 제품을 받았습니다 와 같은 중립적인 문장은 명확한 감정을 담고 있지 않기 때문에 중립으로 분류됩니다. 하지만 인공지능은 다음과 같은 문제점들도 해결해야 하므로 생각처럼 간단하지는 않습니다.
- 아이러니와 풍자: "와, 정말 훌륭한 서비스네요... 아니죠!" 와 같은 표현은 이해력이 부족한 사람들을 혼란스럽게 합니다.
- 속어 및 지역 방언: 비격식적인 표현은 지역마다 크게 다르므로 적응이 필요합니다.
- 문맥: 같은 단어라도 사용 맥락에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 예를 들어 "차가운"이라는 단어는 온도나 사람의 행동을 묘사하는 데 사용될 수 있습니다.
이러한 복잡성을 해결하기 위해 가장 최신 솔루션은 BERT 및 GPT(GPT-4 포함)와 같은 심층 신경망 기반 모델을 사용하여 문장의 전체 맥락을 분석합니다.
기술을 활용하면 기업은 감성 분석을 통해 브랜드 평판을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 새로 출시된 제품이 소셜 미디어에서 비판을 받기 시작하면 기업은 신속하게 대응하여 더 큰 위기를 예방할 수 있습니다. 선거 운동 기간 동안 정당은 유권자의 감성을 분석하여 연설과 전략을 조정합니다. 또한 자동화된 고객 서비스 시스템은 이미 이 기술을 사용하여 더 긴급하거나 중요한 메시지를 우선적으로 처리합니다. 심지어 공중 보건 기관도 소셜 미디어를 모니터링하여 증상 언급을 기반으로 질병 발생을 감지합니다.
하지만 모든 기술이 그렇듯, 이 기술에도 단점이 있습니다. 인공지능 기반 감정 분석은 유용하지만 완벽하지는 않습니다. 언어적 모호성, 가짜 뉴스, 콘텐츠 조작 등이 분석 결과를 왜곡할 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템이 사용자의 동의 없이 데이터를 분석하는 경우가 많기 때문에 개인정보 보호 및 디지털 감시에 대한 윤리적 논의가 필요합니다. 따라서 분석 결과는 신중하게 해석하고 인간의 감독이 필요합니다. 인공지능은 강력한 도구이지만, 여전히 경험 많은 분석가의 비판적이고 맥락적인 판단이 요구됩니다.
생성형 AI 기술과 멀티모달 모델(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 종합적으로 이해하는 모델)의 발전으로 감정 분석은 더욱 정확하고 정교해질 것으로 예상됩니다. 머지않아 사람들의 말의 내용뿐만 아니라 목소리 톤, 표정, 심지어 말끝의 멈춤까지 고려하여 말하는 방식까지 이해하는 것이 가능해질 것입니다.
인터넷은 인간 행동을 비추는 훌륭한 거울이며, 인공지능의 도움을 받는 감정 분석은 이러한 모습을 점점 더 명확하게 해독해 나가고 있습니다.
글레이버 로드리게스, 인공지능, 전략, 기술 및 권위 마케팅 전문가.
