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트위터(Twitter)가 우리의 행복에 대해 말하는 것


긍정적 측면을 보라: 트위터 데이터는 우리는 토요일에 가장 행복하다고 말한다.
                                                                                                        (이미지 : StockSnap.io)

By Chris Danforth, Peter Sheridan Dodds, Murali Doraiswamy,
번역: 유철기

                                            ( 출처: 세계경제포럼, http://www.weforum.org)

어떻게 우리는 실시간으로 사람들의 웰빙(wellbeing)을 계량화할 수 있는가? 전통적으로, 우리는 국내 총생산(GDP)에서 소비자 신뢰 지수에 이르는 주요 경제지표의 혼합으로 사람들의 행복을 계량화 해왔다.

그러나 사람들이 행복한가? 그들의 삶이 즉, 그들의 개인적인 이야기가 잘 진행되고 있다고 믿는가? 사람들은 미래에 대해 희망을 갖는가?

20억 명 이상의 사람들이 자신들을 표현하기 위하여 Twitter, WeChat, Facebook 그리고 Instagram과 같은 소셜 미디어를 사용한다. 이 정보가 일상적인 집단의 행복을 나타내기 위한 입력정보(input)로 사용될 수 있는가?

(Peter와 Chris가 공동 기획한) The Computational Story Lab(컴퓨터를 사용한 이야기 연구소)과 몇몇 다른 집단들이 입력정보로 소셜 미디어의 데이터를 사용하여, 주요 경제 지표의 힘으로 실시간의 행복을 측정하는 “헤도노미터(hedonometer; 두뇌가 느끼는 행복감과 기쁨을 측정하는 도구)”를 개발하기 위해 연구하고 있다.


우리가 하는 트윗(Tweets)이 우리에 관한 무엇을 드러내는가?

영어로 된 트윗의 대표적인 하위 집합에 대한 우리의 분석에 따르면, 하루 중에, 사람들은 아침에 트위터에서 가장 행복한 언어를 사용한다. 그리고 시간이 지나면서 욕설의 사용이 늘어나는데, 우리는 그것을 ‘인간의 마음이 풀리는 것’이라고 부른다. 우리는 주중 가장 행복한 날이 토요일이며 “사랑(love)”, “가족(family)”, 그리고 “즐거운(fun)”과 같은 단어를 더 자주 사용하는 강한 현상을 알 수 있었다. 월요일과 화요일에는 “하하하(hahaha)”, “기막히게 좋은(awesome)”, 그리고 “연주(playing)” 같은 단어의 사용이 적고 행복 점수가 낮았다.

주요한 사건에 대한 사회의 집합적인 관심은 행복에 큰 급증과 붕괴로 이끈다. 미국의 데이터는 크리스마스와 새해의 이브는 “희망(hope)”, “축복(blessed)”, 그리고 “즐거움(joy)”과 같은 단어의 사용이 더 많고, “아니오(no, not)” 그리고 “미워하다(hate)”와 같은 단어의 사용은 줄어들면서, 휴일이 우리의 가장 큰 행복의 날이라는 것을 보여주었다. 힌두교의 등명제(Diwali)의 뭄바이(Mumbai) 또는 중국의 설날(New Year) 베이징에서도 비슷한 결과가 나타날 것으로 보인다. 우리는 사람들을 긍정적으로 합칠 수 있는 조직화된, 구조화된 축하의식을 필요로 하는 것으로 보인다.

마찬가지로, 커다란 팬을 기반으로 하는 일부의 계층에서는, 그들의 팀이 주요 스포츠 경기(예를 들면, 미국의 슈퍼 볼)에서 우승할 때 행복이 크게 증가했고, 반면에 패배 팀의 팬들은 슬프고 화가 난 트윗을 했다.

가장 슬픈 날은 시스템 수준의 충격에 대한 반응이다. 지진 그리고 인도의 쓰나미와 같은 자연재해, 마이클 잭슨과 같은 인기인의 죽음, 그리고 파리에서의 테러리스트의 공격은 모든 사람들을 극도의 부정적인 날로 이끌었다. 지역이 표시된 소셜 미디어 데이터는 이런 분석을 도시 또는 국가와 같은 특정한 지리학적인 지역까지 좁히는 것을 허용한다.

소셜 미디어가 인구 건강 지표를 제공할 수 있는가?

헤도노미터에 기반한 쇼셜 미디어는 또한 어떤 전통적인 건강과 안녕의 측정도구와 강한 상관관계를 제공한다.

예를 들면, 최근 연구에서 트윗에서의 특정한 단어와 구는 미국에서 비만 그리고 당뇨 비율과 강한 상관관계를 보여주었다. 달리기, 그키 타기, 하이킹에 관련된 트윗을 한 사람들이 사는 주는 이러한 질병의 수준이 낮았다. 지역이 표시된 다른 연구에서 약 1,300 미국의 카운티의 트윗을 한 사람들은 불안감(anxiety), 적대감(hostitality)과 같은 부정적 감정을 전달하는 트윗은 (질병 통제 예방 센터에서 제공받은) 같은 카운티에서의 심장병 사망률 데이터와 강한 상관관계가 있었다. 스스로 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애(ADHD)라고 밝힌 1,400명이 올린 트윗을 분석한 또 다른 연구는 집중력의 부족, 자기규제, 그리고 정신력, 육체적 그리고 정서적 피로와 관련된 메시지를 질병이 없는 통제 집단보다 더 많이 올린 것으로 나타났다.

166명의 Instagram 사진 분석 결과 우울증 표시가 성공적으로 확인되었다. 우울한 주제들은 그렇지 않은 주제들 보다 (픽셀 수준 단위에서) 더 암울하고 더 어두운 사진들을 올리는 경향이 있었다.

그리고 마이크로소프트 연구자들은 최근 검색 엔진 질문들은 사람들이 그러한 진단을 받기 전에 암의 일부 사례를 식별 할 수 있다는 보고를 했다. 우리들 중 한 사람(Murali)은 현재 마이크로소프트 팀과 웹 검색 표현형 (검색 질문 패턴)은 파킨슨병과 알츠하이머병과 같은 뇌 질환의 초기 증상에 대한 단서를 제공 할 수 있는지 어떤지를 연구하고 있다.

더 세밀하게 한다면 이러한 “디지털 표시들”이 공공보건 정책 결정에 영향을 주는 정책입안자들에게 실시간 피드백을 제공함으로써 공공 보건의 계기판의 역할을 할 수 있다.

함정은 무엇인가?

분명하게 우리는 사람들의 웹 검색에 기반하여 유행할 독감을 예측하는 알고리듬, 구글의 트렌드(Google Flu Trends ; GFT)의 상승과 하락으로부터 얻은 교훈을 명심해야만 한다. GFT는 초기의 성공 후에 2013년 시즌에는 큰 폭(140%)으로 예측하는데 실패했다. 그 다음의 사후분석 결과, GFT의 알고리즘이 우연히 독감과 관련이 있는 검색어에 너무 많은 가중치를 부여하여 과도하게 사용되는 경향이 있음이 밝혀졌다. 그리고 시간의 경과에 따른 검색 행동의 변화를 고려하지 않았다.

소셜 미디어를 사용하여 감정과 기분을 분석하는 것은 아직은 초기 단계이다. 무작위 샘플의 부족, 깊은 감정을 분석하지 못하는 것 (즉, 특정한 주제에 관해 사람들이 생각하는 것을 넘어서지 못하는 것) 그리고 수백 가지의 원어민 방언의 복잡성을 해독하는 것은 도전적인 연구자들 몇몇이 극복하기 위해 연구 중이다.

그러므로, 그러한 도구들은 블랙 박스 알고리즘에 의존하지 않고, 조정 가능하고, 개선 가능하며, 투명해야한다는 것이 필수적이다. 공공 민간 파트너십이 그러한 도구를 타당화 하는 것, 모니터링 하고 정제하는 데 이상적 일 수 있다.

다음 할 일은?

헤도노미터에 기반한 표준 중국어, 아랍어, 힌두어 그리고 스페인어와 같은 다른 언어들을 포함한, 다중 언어의 개발은 브렉시트(Brexit; 영국의 유럽연합 탈퇴), 월드컵 축구시합, 핵실험, 그리고 금융 시장의 움직임과 같은 사건에 반응하여 세계적인 정서적 변화를 감지하기 위한 전 지구적 감지 기구를 위해 허용될 수 있다.

행복과 두려움, 분노, 그리고 놀라움과 같은 슬픔이외의 감정을 위한 단어 단위의 측정을 위한 대규모 데이터베이스는 이러한 감정들이 헤도노미터에 대한 미래 버전으로 구체화되는 것을 허용한다. Google 또는 Baidu(바이두; 중국 검색 사이트)와 BBC, Xinhua(신화사) 또는 Times of India(인도 타임즈)와 같은 온라인 출처와는 다른 글을 포함하는 것은 사회적 트렌드를 탐험하기 위해 다른 렌즈로써의 역할을 할 수 있다.

전 세계의 정보기관들은 이미 그러한 도구들을 사용하기 시작했지만, 그들의 자료와 알고리즘은 공개적인 조사나 사용을 위해 이용할 수는 없다. 우리는 그와 같은 도구를 대중적으로 사용하기 위한 윤리적이고 과학적인 체계를 확립할 때가 되었으며, 그와 같은 체계를 위한 기금을 확보해야 한다고 믿는다.

소셜 미디어가 우리의 행동에 대한 더 상세한 규모의 통찰력을 계속하여 드러냄으로써, 우리는 우리가 서로 공유하는 습관, 감정, 그리고 이야기를 이해하는 것을 목표로 한다. 정확한 시계와 온도계 그리고 망원경의 발명이 많은 과학적인 분야를 위해 했던 것처럼, 사회는 사회적 현상을 기술하고 설명하기 위해 과학의 힘을 열어주는 도구를 만들어야 한다. 그렇게 함으로써, 모든 사람들의 향상을 위한 기술 개발이 가능해진다.

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