제20대 대통령 선거가 50여 일도 남지 않았다.
지난 18일에는 경기도 선거관리위원회에서 관계자들이 'D-50'투표 독려 캠페인을 벌였으며 스포츠 스타 및 연예인 다수가 벌써부터 투표 독려에 앞장서고 있다.

이번 제20대 대선은 역대급 혼전을 벌이고 있다. 쏟아지는 공약과 여론 조사는 어떤 후보를 결정해야 하는지 더욱더 힘들기만 하다.

특히, 이재명 더불어민주당 대선후보로부터 시작된 '탈모 전쟁'은 안철수 국민의당 대선후보와 윤석렬 국민의힘 후보의 참여로 그 방점을 찍고 있다. “이재명을 뽑는다고요? 이재명은 심는 겁니다” 탈모인들이 민감해 하는 '뽑는다'라는 단어 대신 '심는다'라는 표현을 활용할 만큼 탈모에 대한 관심은 폭발적이다.

또한, 이 후보의 탈모 공약 이후 안 후보는 탈모 치료제 건보 적용이 아닌 가격 인하에 대한 공약을 내 새웠으며 윤 후보는 희귀·난치성 질환자들의 목소리를 경청해야 한다고 목소리를 높이고 있다. 대한탈모치료학회 등 학계와 제약업계에 따르면 탈모로 고민을 안고 있는 사람은 우리나라 전체 인구의 5/1 수준인 약 1,000만 명 정도로 추산된다.

국민건강보험공단에 따르면 지난해 탈모로 진료를 받은 사람만 23만 3천여 명으로 연령대로 보면 30대가 22.2%로 가장 많았다.

결국 2030 MZ세대들에 의한 인사이트와 갤러리, 커뮤니티에서의 정보교류 및 관련 콘텐츠 생성이 여론의 감성을 부추겨 지금의 '탈모 전쟁'을 야기한 것이다.

여론 감성 분석의 시작_여론 마이닝(opinion mining)

여론 마이닝이랑 웹사이트 혹은 소셜네트워크 서비스(SNS) 등에 나타난 여론과 의견 등 데이터를 분석, 유용한 정보로 재가공하고 활용하는 빅데이터 기술이다. 감성 분석 기법의 하나로 오피니언 마이닝(opinion mining)이라고도 한다. 즉, 텍스트를 분석해 네티즌의 감성과 의견을 통계·수치화해 객관적 정보로 바꾸는 기술을 말한다.

오피니언 마이닝은 인터넷에서 상품을 사고파는 오픈마켓이나 소셜커머스, 라이브 커머스 같은 다양한 옴니 채널의 전자상거래 시스템과 더불어 발전했다. 구매 전 상품을 눈으로 확인하거나 손으로 만져볼 수 없는 전자상거래의 특성상 앞서 구입한 소비자의 구매 후기가 미치는 영향이 커짐에 따라 여론 마이닝에 대한 연구가 시작됐다.

소비자는 전자상거래의 플랫폼에서 원하는 상품을 구매하기 전 수많은 후기를 통해 해당 상품의 후기가 긍정적인지 혹은 부정적인지 확인할 필요가 생겼다. 또한, 판매자는 그렇게 쌓여 있는 수많은 구매 후기를 통해 상품에 대한 소비자 반응을 살피는 게 주요해졌다. 얼마 전 기자가 작성한 사진이 첨부된 후기의 리뷰 같은.

이렇듯 오피니언 마이닝 기법은 구매 전 소비자와 판매 전 판매자 모두가 자연어 처리·텍스트 마이닝 같은 기법을 활용해 대량의 데이터에서 유용한 정보를 찾아내 필요성의 인과관계를 충족하는 과정에서 생겨났다.

또한, 이미지나 영상 등 콘텐츠로 공유되는 비정형 데이터를 주로 분석하여 정치·경제·사회적인 특정 사안들이 발행했을 때에는 여론이나 대중의 관심도가 실시간으로 어떻게 변화하는지 확인할 수 있다.

이미 우리는 2012년 미국 대선을 통해 오피니언 마이닝의 가치를 확인했다. 오바마 캠프는 소셜 데이터를 기반으로 일정 유권자를 구분해 기부금을 낼 가능성이 가장 높은 유권자는 40대 여성이라는 것을 알아냈다. 이에 캠프에서는 해당 데이터의 분석을 통해 맞춤 전략을 기획하고 이를 어필할 수 있는 배우(조지 클루니)까지 도출하면서 성공적인 모금활동을 벌일 수 있었다.

여론 감성 분석의 마케팅 활용 방안

오피니언 마이닝은 시대의 흐름 파악뿐만 아니라 민감함 트렌드, 서비스 평가, 미래 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

또한 정치·경제·사회 분야의 특정 사안이 발생했을 때 여론이나 대중의 관심도가 실시간으로 어떻게 변화하는지 파악할 수 있다. 기업들은 이러한 방대한 데이터 기반의 제품 서비스 평가를 매출 전략에 활용할 수 있으며 주가를 예측하거나 경제 위기를 예측하기 위한 다양한 시도 중에 있다.

특히 국내 한 기업은 소비자의 온라인 의견을 기업이 활용할 수 있는 유용한 정보로 전환하는 특화된 기술로 텍스트 마이닝, 대규모 정보탐색과 자연어 처리 등 수십억 개의 소셜미디어 글들이 담고 있는 소비자의 다양한 의견 등 인공지능 기술을 이용하여 자동으로 분석하는 기술을 보유하고 있다.

앞서 말한 2012년 미국 대선에서 선보인 오바마 캠프의 성공적인 오피니언 마이닝 활용 전략에 기반 된 각종 공약들도 제시되고 있다. 2030세대의 표심을 향한 '탈모 전쟁'은 결국 그들이 놀이터처럼 여겼던 인사이트 및 갤러리의 콘텐츠 데이터를 통해 '탈모'라는 키워드를 추출했고 '탈모'는 결국 방법만 다를 뿐 유력 후보들의 2030세대 표심에 어필할 수 있는 주요 키워드가 되었다.

커머스 시장에서의 활용 방안은 더욱더 방대하다

오피니언 마이닝을 이용하면 구매 후기, 상품 평가, 사용 리뷰 등 정량화하기 힘든 텍스트 데이터에서 유용한 객관적 정보를 추출할 수 있다.

해당 제품의 만족도를 표현하는 방법으로 별점 및 평점 시스템이 있지만 이러한 시스템은 결국 고객들의 다양한 관심사나 취향을 온전하게 반영하지 못한다. 그러나 구매자가 작성한 방대한 텍스트를 데이터로 모아서 분석하면 '매우 만족' 혹은 '매우 불만족'과 같은 단어의 사용 빈도로 만족도를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 상품의 장-단점, 하위 연관 상품, 해당 고객의 관심사 등 다양한 정보를 파악할 수 있다.

우리는 '빅데이터' 시대에 살고 있다

눈을 뜨면 스마트폰으로 커뮤니티를 확인하고 출퇴근 시 점차 숏폼화 된 뉴스를 접하게 된다.

또한 이메일을 체크하거나 SNS 활동을 하는 등 '나' 와 '우리'가 같이 만들어내는 수많은 데이터 콘텐츠를 생산하고 소비한다. 이렇게 생산된 콘텐츠의 정확한 데이터를 분석을 위해 인공지능의 이용이 필수적으로 요구되고 있다. 단어의 문장이나 문맥에 따라 그 의미가 달라지기 때문에 인공지능 기반 딥 러닝 기술의 발전이 모래알처럼 흩어져 있던 온라인 텍스트의 정확도와 성과를 보다 더 유의미 한 객관적 정보로 바꿀 수 있다.

우리는 온라인과 소셜미디어의 여론 관리에 대한 중요성이 어느 때보다 막중한 '빅데이터'시대에 살고 있다.
오피니언 마이닝을 통해 원하는 정보의 양과 질이 개선되길 바라며 보다 더 다양한 플랫폼과 산업에서 활용되길 기대한다.