빅데이터 감성분석
소셜미디어 열풍이 대단하다. 국내 카카오톡 사용자만 해도 3500만명을 넘은 지 오래됐고, 하루 평균 이용시간도 70여분에 이르는 것으로 전해진다.
이 대목에서 주목할 점은 단순히 소셜미디어의 열풍이라는 현상을 인지하는 데에 그치는 것이 아니라, 소셜미디어에 오르내린 데이터를 감성분석 기법으로 투자에 활용하게 됐다는 것이다.
그런데 대중의 감성을 어떻게 분석한다는 것일까? 단순한 팔로워나 리트윗 등의 숫자만으로는 기존 여론조사와 크게 다를 바 없어 불가능할 텐데 말이다.
최근 `소셜미디어 데이터=투자정보의 원천'이 될 수 있다는 가설이 증명된 사건이 발생했다. 지난 4월23일 `시리아 전자단'이라 불리는 해커집단이 AP통신의 트위터 계정(@AP)을 해킹하고, 백악관 테러와 관련된 오보를 200만 팔로워에게 게시해 2분만에 다우존스지수를 146포인트나 급락한 사건이다. 오보 내용이 `백악관에서 두차례 폭발이 있었고 버락 오바마 대통령이 다쳤다'란 짧은 문장이었지만, 전문가들은 `오바마', `백악관'이라는 중요 단어와 함께 `폭발', `다쳤다'라는 부정적 단어가 강하게 작용한 것을 원인으로 꼽았다.
이처럼 소셜미디어 상의 데이터는 상상을 초월하는 영향력을 지닌다. 글로벌 IB들은 바로 이 점에 착안해 상장기업과 관련한 대중의 감성을 분석하고, 이를 투자방안으로 활용하려는 시도를 하고 있다.
감성분석이란 소셜미디어에 게시된 글이나 리뷰의 내용, 문맥, 뉘앙스 등을 분석해 이를 긍정적, 중립적, 부정적 등 감정 종류를 분류하고 추출하는 기법을 말하는데, 국내에서도 이같은 시도가 곳곳에서 진행되고 있다.
특히, 얼마 전 코스콤이 주가예측에 활용하기 위해 독자적인 기술로 개발ㆍ구축한 `감성사전'이 신선한 바람을 일으키고 있다. 이는 소셜미디어 상의 수많은 비정형 데이터를 감성분석해 투자정보를 추출하고 이를 다시 트레이딩과 연계하는 시도였다.
중요한 것은 한국어를 기본으로 하는 감성사전을 구축했다는 것인데, 한국어의 특성상 동사 어미의 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화되고, 영어와 달리 어순이 정해져 있지 않아 문장을 끝까지 읽어야 내용이 파악할 수 있는 등 감성분석을 적용하기에 어려운 한계를 극복했다는 점에서 호평을 받고 있다.
조만간 국내에서도 `소셜미디어 데이터=투자정보의 원천'이라는 명제가 현실화할 것으로 예상된다. 다만 기대에 앞서 정확도 향상 등 보완해야 할 것은 무엇인지 꼼꼼히 따져보는 침착함과 면밀함이 필요하다.
곽기웅 코스콤 정보데이터사업부 차장
소셜미디어 열풍이 대단하다. 국내 카카오톡 사용자만 해도 3500만명을 넘은 지 오래됐고, 하루 평균 이용시간도 70여분에 이르는 것으로 전해진다.
이 대목에서 주목할 점은 단순히 소셜미디어의 열풍이라는 현상을 인지하는 데에 그치는 것이 아니라, 소셜미디어에 오르내린 데이터를 감성분석 기법으로 투자에 활용하게 됐다는 것이다.
그런데 대중의 감성을 어떻게 분석한다는 것일까? 단순한 팔로워나 리트윗 등의 숫자만으로는 기존 여론조사와 크게 다를 바 없어 불가능할 텐데 말이다.
최근 `소셜미디어 데이터=투자정보의 원천'이 될 수 있다는 가설이 증명된 사건이 발생했다. 지난 4월23일 `시리아 전자단'이라 불리는 해커집단이 AP통신의 트위터 계정(@AP)을 해킹하고, 백악관 테러와 관련된 오보를 200만 팔로워에게 게시해 2분만에 다우존스지수를 146포인트나 급락한 사건이다. 오보 내용이 `백악관에서 두차례 폭발이 있었고 버락 오바마 대통령이 다쳤다'란 짧은 문장이었지만, 전문가들은 `오바마', `백악관'이라는 중요 단어와 함께 `폭발', `다쳤다'라는 부정적 단어가 강하게 작용한 것을 원인으로 꼽았다.
이처럼 소셜미디어 상의 데이터는 상상을 초월하는 영향력을 지닌다. 글로벌 IB들은 바로 이 점에 착안해 상장기업과 관련한 대중의 감성을 분석하고, 이를 투자방안으로 활용하려는 시도를 하고 있다.
감성분석이란 소셜미디어에 게시된 글이나 리뷰의 내용, 문맥, 뉘앙스 등을 분석해 이를 긍정적, 중립적, 부정적 등 감정 종류를 분류하고 추출하는 기법을 말하는데, 국내에서도 이같은 시도가 곳곳에서 진행되고 있다.
특히, 얼마 전 코스콤이 주가예측에 활용하기 위해 독자적인 기술로 개발ㆍ구축한 `감성사전'이 신선한 바람을 일으키고 있다. 이는 소셜미디어 상의 수많은 비정형 데이터를 감성분석해 투자정보를 추출하고 이를 다시 트레이딩과 연계하는 시도였다.
중요한 것은 한국어를 기본으로 하는 감성사전을 구축했다는 것인데, 한국어의 특성상 동사 어미의 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화되고, 영어와 달리 어순이 정해져 있지 않아 문장을 끝까지 읽어야 내용이 파악할 수 있는 등 감성분석을 적용하기에 어려운 한계를 극복했다는 점에서 호평을 받고 있다.
조만간 국내에서도 `소셜미디어 데이터=투자정보의 원천'이라는 명제가 현실화할 것으로 예상된다. 다만 기대에 앞서 정확도 향상 등 보완해야 할 것은 무엇인지 꼼꼼히 따져보는 침착함과 면밀함이 필요하다.
곽기웅 코스콤 정보데이터사업부 차장
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