선거 전에 투표 결과를 알 수 있다면 어떨까?

트위터나 페이스북과 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 분석해보면 재미있는 결과가 나온다. 2011년 서울시장 보궐선거는 두 후보의 팽팽한 접전으로 화제가 되었다. 선거 기간에 두 후보의 이름이 언급된 횟수나 선거 전일 언급된 횟수 등을 분석해보니 실제 득표율과 상당히 유사한 결과가 나왔다. 이를 좀 더 자세히 내용까지 분석해봐도 유사한 결과가 나온다. 선거 전일이나, 당일 해당 후보가 언급된 글의 긍정 vs 부정 평가 내용의 양을 분석해도 선거결과가 어느 정도 예측 가능하다. 한때 젊은 사람들만의 네트워크로 치부되었던 소셜미디어는 이제 선거 결과와 민심을 미리 예측해 볼 수 있을 정도로 성장하였다.

이러한 이른바 소셜 네트워크 분석이 가능해진 것은 스마트폰의 확산, 트위터와 같은 개방형 마이크로 블로그 사용자의 증대 그리고 비정형 대용량 데이터 분석 기술의 발전 덕분이다. 소셜 미디어를 활용한 분석이 주목을 받는 것은, 선거결과 예측 등 SNS가 주류 미디어로 부상하였다던지 혹은 기업의 마케팅 등에 활용 가능하다는 점 때문이다. 그러나 이러한 소셜 네트워크 분석에 주목하여야 하는 것은 사람 및 사람과 사람 사이의 네트워크를 분석하여 미디어의 소비패턴과 ‘사람’에 대한 이해의 정도를 바꾸고 있기 때문이다.

“중요한 뉴스라면 나를 찾아올 것이다.” 2008년 뉴욕타임즈에서 20~30대 뉴스 소비 패턴을 조사한 내용 중에 한 여대생의 인터뷰 내용이다. 이제까지의 전통적인 미디어는 내가 원할 때 노출이 되었지만, 소셜 미디어를 통한 미디어 소비는 이러한 패턴을 바꾸고 있다. 찾아오는 방식이 네트워크를 통해서 오며, 또한 네트워크를 통해 확산된다. SNS 메시지의 영향력을 분석 할 때 해당 글이 얼마나 많은 사람에게 노출되느냐(팔로우)만 아니라 해당 메시지를 받은 사람이 얼마나 다른 사람에게 전달하느냐(리트윗)도 중요한 지표가 된다. 이는 메시지 자체의 소구력을 설명할 수 있기 때문이다.

이러한 SNS에 반영된 인간의 심리를 분석해서 이를 주가 지수 등을 예측할 수 있는 도구로 활용하는 시도도 있었다. 미국 인디애나 대학교의 Johan Bollen 박사는 트위터 사용자들의 글을 분석하여 해당 글과 관련된 인간의 감정을 7가지로 분류하였다. 이를 다우존스 지수의 변화와의 연관성을 분석해본 결과, 90%에 가까운 정확도로 예측력이 있음을 증명했다. Twitter Predictor라고 명명된 이 솔루션은 400억원 이상의 가치로 평가되었다.

소셜 네트워크를 분석할 때 이제까지는 주로 언급 수 등 양적인 분석 위주로 되었다. 해당 기술이 발달 되면서 내용까지 문맥을 통해 분석하는 쪽의 연구가 활성화되고 있다. 또한 개방형 SNS인 트위터와 달리 반개방형이나 지인 네트워크를 활용해 영향력이 큰 페이스북에 대한 분석 방법론도 최근 각광을 받고 있다. 이러한 연구가 활성화 된다면, 인간의 감성과 네트워크를 분석해 이를 활용할 수 있는 세상이 올 것이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 및 소셜 네트워크 분석을 통한 다양한 시도를 통해 실제 민심을 정치 및 미디어에 반영하고, 고객의 소리에 귀를 기울이는 기업이 늘어나는 세상을 기대해 본다.

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감사합니다.

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